Виды искусственного интеллекта — их особенности и применение

На основе функциональности

Эта базовая система, которая не способна хранить полученный опыт. Она не способна к обучению и у неё нет памяти. Система фокусируется на решении данных задачах. Этот вид ИИ востребован в бизнесе, когда нужна быстрая реакция, а опыт не важен. Например, реактивная система победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в 1997 году

Эта система не ограничена по уровню выполняемых операций, она предназначена для решения интеллектуальных задач. Цель вида — разработать систему, которая будет думать самостоятельно как человек. Сегодня сильный тип на стадии создания и разработки, нужно чтобы техника могла работать в коллективе

борьба с атаками на информационную безопасность на базе ИИ — сразу, как была выявлено, что атака с использованием искусственного интеллекта может быть эффективной, стало понятно, что данные нападки на систему можно избежать путём привлечения ресурсов нейронных сетей

Термин «Искусственный интеллект» впервые произнёс Джон Маккарти, который и стал его автором. Он собрал первую конференцию в 1956 году, речь на которой шла о машинах, способных мыслить как человек, осуществлять обучение, собирать больше данных и производить обработку информации.

ИИ стал универсальным термином для приложений, которые выполняют сложные задачи, которые когда-то требовали участия человека, например, общение с клиентами в Интернете или игра в шахматы. Этот термин часто используется взаимозаменяемо с его подобластями, которые включают машинное обучение (ML) и глубокое обучение.

ИИ дает возможность воспроизводить и улучшать то, как мы воспринимаем окружающий мир и реагируем на него. Это свойство ИИ лежит в основе инноваций. ИИ основан на различных технологиях машинного обучения, которые распознают шаблоны в данных и формируют прогнозы. Он создает прибавочную стоимость для бизнеса благодаря следующим возможностям

Технологии с компьютерным зрением

Так как всё больше автопроизводителей вкладывают средства в транспорт, то ожидается, что беспилотные авто скоро будут представлены на рынке в большом количестве. Согласно прогнозу к 2040 году автономный транспорт будет широко применяться в общественном транспорте. По прогнозам, к 2045 году в автомобильном парке число таких новых машин приблизится к половине.

ИИ способен стать помощником и оказать помощь специалистам по безопасности, сняв с них нагрузку. Ведь система быстрей человека может произвести обработку информации и быстро выявить подозрительную активность в сети. Конечно, даже супер интеллект не способен полностью заменить разум человека, но он может создать инструменты, которые помогут решать задачи ИБ:

ИИ является стратегической необходимостью для любой компании, которая хочет повысить производительность, открыть новые возможности для получения прибыли и укрепить лояльность заказчиков. Эта технология уже помогла многим компаниям добиться конкурентного преимущества. Благодаря ИИ можно делать больше за меньшие сроки, обеспечивать эффективное персонализированное обслуживание и прогнозировать результаты, а значит — получать большую прибыль.

Большинство компаний сделали изучение данных своим приоритетом и вкладывают в него значительные средства. Опрос McKinsey 2021 года по ИИ показал, что количество компаний, сообщивших о внедрении ИИ по крайней мере в одной функции, увеличилось до 56 % по сравнению с 50 % годом ранее. Кроме того, 27% респондентов сообщили, что по крайней мере 5% доходов могут быть связаны с искусственным интеллектом, по сравнению с 22% годом ранее.

Сегодня искусственный интеллект — быстро развивающаяся область, которая изменит нашу жизнь. ИИ включает в себя методики, состоящие из следующих наук: математики, биологии, психологии, кибернетики, которые используются в разработке программ. Несмотря на мнение, что скоро техника заменит людей, это не так. В ближайшее время люди и машины будут с большей активностью взаимодействовать между собой на пользу человечества.

Тем не менее внедрение ИИ связано с определенными трудностями. Лишь немногие компании задействуют полный потенциал ИИ, и тому есть несколько причин. Например, если они не используют облачные вычисления, проекты машинного обучения часто требуют больших вычислительных ресурсов. Они также сложны в создании и требуют опыта, который пользуется большим спросом, но его не хватает. Знание того, когда и где включать эти проекты, а также когда обращаться к третьей стороне, поможет свести к минимуму эти трудности.