Искусственный интеллект

Виды ИИ

Другое важное отличие ИИ от естественного интеллекта — мышление человека всегда связано с особенностями личности и эмоциями. Решения и действия компьютерных сетей не имеют никакой эмоциональной окраски и основаны только на результатах обработки информации.

Искусственный интеллект — это область информатики, которая занимается созданием систем, способных выполнять задачи, которые требуют интеллектуальных способностей, таких как распознавание образов, распознавание речи, принятие решений и т.д. Простыми словами — это компьютерная технология, которая позволяет программам и системам «думать» и «делать выводы», как это делают люди. ИИ использует алгоритмы, математические модели и наборы данных для того, чтобы «учиться» и «принимать решения» на основе этих данных. ИИ может выполнять различные задачи, от распознавания речи до игры в шахматы и управления автомобилем без водителя.

Искусственный интеллект активно внедряют крупные компании, и он будет захватывать все новые сферы. Это проявится в автоматизации процессов, оптимизации бюджетов и выведет сервис на более качественный уровень. Технологии ИИ — не только дорогостоящие системы для корпораций, есть решения для малого и среднего бизнеса. Например, программы для маркетинга и анализа рынка.

На сегодняшний день это основной вид ИИ. Он не способен накапливать и использовать опыт, создается под одну задачу и не может выполнять дополнительные функции. Пример такого вида искусственного интеллекта — система защиты от онлайн-мошенничества Fraud Detector. Программа моментально вычисляет подозрительные действия пользователей на сайтах банков, онлайн-магазинов.

Искусственный интеллект, который раньше существовал только в фантастических фильмах, активно проникает во многие сферы жизни. Технологии на основе искусственного интеллекта применяют для автоматизации бизнеса, они влияют на экономику и рынок труда. В статье расскажем, как работает ИИ и применяется в бизнесе.

Это вид машинного обучения для решения задач на основе заранее подготовленных данных. Для этого необходимо предоставить большой массив исходной информации и настроить огромное количество параметров для ее корректной обработки. Сети глубокого обучения используют в поисковых системах, для распознавания рукописного текста и изображений, обнаружения мошенничества и спама. Самый популярный метод глубокого обучения — искусственные нейронные сети. Они очень похожи на принцип работы мозга: обрабатывают поступающие сигналы и преобразуют их в данные для решения поставленных задач.

Рынок технологий искусственного интеллекта

Наш мозг работает за счет сложного взаимодействия миллиардов нейронов, по этой аналогии создают искусственные нейронные сети. Компьютерные системы на основе ИИ способны понимать и синтезировать речь, принимать решения и действовать. Но искусственный интеллект не просто выполняет заданные алгоритмы, а обучается по мере поступления информации.

Раздел науки об ИИ о самостоятельном выполнении задач компьютером. Системы машинного обучения способны обрабатывать большие объемы информации, самостоятельно распознавать шаблоны и делать прогнозы. Они применяются в областях, где необходимо делать выводы на основе огромного массива данных: распознавание лиц, речи и объектов.

ИИ получает все большее распространение в разных сферах бизнеса. Компьютерное зрение и система распознавания лиц помогают компаниям решить сразу несколько задач. Например, умное видеонаблюдение способно выявлять попытки воровства и сокращать убытки от кражи товара покупателями.

Рассмотрим пример, как компания «Додо Пицца» перевела частые вопросы в контакт-центр на робота и сэкономила бюджет. Система на основе искусственного интеллекта определяла цель обращения клиента, нестандартные вопросы направляла операторам, а на типовые отвечала самостоятельно. Компании удалось автоматизировать 250 000 звонков и сэкономить 500 000 рублей в месяц на зарплате операторам.

Такие темпы развития технологий неизбежно повлияют на рынок труда. Большое количество рутинных задач возьмут на себя компьютеры, что приведет к сокращению рабочих мест. С другой стороны, появится потребность в профессионалах сферы искусственного интеллекта: специалистах по машинному обучению, системных операторах, архитекторах автоматизации, авторах текстов для интерфейсов и ботов, юристах в области интеллектуального права.

Технология распознавания речи позволяет разрабатывать цифровые продукты для маркетологов. Например, чат-боты, голосовых помощников, спам-фильтры и системы работы с запросами и отзывами клиентов. Системы распознавания речи экономят время операторов на обработку стандартных запросов и помогают улучшать сервис. Например, речевая аналитика MANGO OFFICE контролирует соблюдение скриптов разговоров, выявляет самые частые запросы клиентов, отслеживает упоминания о конкурентах.