Искусственный Интеллект: Что это и какие задачи он выполняет

Что такое нейронные сети и как они работают?

Глубокое обучение позволяет сделать еще один шаг вперед. Продолжая пример с птицами, глубокое обучение может научиться распознавать не только основные черты птиц, но и такие сложные детали, как узоры на перьях, что сделает его намного более точным в идентификации птиц и даже позволит отделить орлов от голубей.

Искусственный интеллект, способный синтезировать, анализировать и действовать на основе огромных объемов данных за считанные секунды, является чрезвычайно мощным. Как и в случае с любой другой мощной технологией, очень важно ответственно подходить к ее внедрению, чтобы максимально использовать ее потенциал и при этом минимизировать негативные последствия.

Искусственный интеллект — способность компьютерной системы решать задачи и выполнять действия, которые требуют разумного мышления. В каких сферах уже используют технологии ИИ, как искусственный интеллект помогает развитию бизнеса и почему у него настолько высокие перспективы в будущем, читайте в статье.

Для быстрой и эффективной коммуникации с клиентами во всех каналах коммуникации используют чат-ботов на базе ИИ. Кстати, к таким системам, относится и омниканальная платформа AutoFAQ. Это чат-сервис для роботизации служб поддержки и баз знаний, основанный на технологиях искусственного интеллекта. Благодаря AI-алгоритмам платформа умеет распознавать естественную речь независимо от формулировок и опечаток. С помощью баз знаний быстро ищет и структурирует нужную информацию, сама отвечает на большинство типовых вопросов, а также дает подсказки операторам.

Например, при обучении на непроверенных данных искусственный интеллект может копировать негативные предрассудки о расе, религии, воспитании и других характеристиках человека. Такие случаи могут стать потенциально опасными, если искусственный интеллект будет использоваться в здравоохранении, подборе персонала, юриспруденции и других сферах, ориентированных на человека.

Образование. Искусственный интеллект способен снизить рутинную нагрузку на преподавателей и помочь учащимся в освоении учебного материала. К примеру, робот может проводить тестирование и тут же выдавать его результаты. Или генерировать задание для проверки языковой грамотности и понимания текста. С помощью ИИ в некоторых учебных заведениях уже реализуют предсказательную аналитику. Она помогает педагогам оценить, сколько времени ученики потратят на то или иное упражнение, домашнее задание или контрольную работу.

Система управления ИИ — это своего рода «мозг», на котором строится работа организации с проектами ИИ. Речь идет об установлении правил и методов, обеспечивающих ответственное и эффективное использование ИИ. Такая система помогает управлять всем — от оценки рисков до ответственного применения ИИ.

Сельское хозяйство. ИИ активно применяют и во многих отраслях сельского хозяйства, особенно роботизация набирает обороты в растениеводстве, животноводстве, рыбоводстве. С помощью искусственного интеллекта управляют полностью или частично автоматизированными вертикальными фермами и теплицами, выявляют заболевания растений на ранних стадиях. А еще алгоритмы машинного обучения, анализируя большие объемы данных, могут выявлять закономерности и делать прогнозы. Основываясь на этой информации, фермеры могут с точностью прогнозировать, какой объем урожая и в какие сроки они соберут, а также могут сразу просчитать его себестоимость.

Подпишитесь на нашу рассылку

Хотя это не всегда очевидно, искусственный интеллект уже давно стал неотъемлемой частью повседневной жизни миллионов людей. Виртуальные помощники, такие как Siri и Alexa, являются яркими примерами того, как искусственный интеллект может поддерживать человека в самых разных сферах — хотя бы тем, что делает жизнь более удобной.

Однако, когда на сцену вышел генеративный ИИ, такой как ChatGPT, его удивительная способность имитировать человеческие реакции и доступность для каждого, у кого есть компьютер, неожиданно вывели дискуссии о машинном обучении и соблюдении этических норм в публичную сферу. Такие понятия, как глубокое обучение, NLP и нейронные сети, просочились в повседневные профессиональные и даже личные разговоры.

Искусственные нейронные сети — это математические модели, обеспечивающие глубокое обучение. По своей сути они являются имитацией человеческого мозга. Состоящий из слоев взаимосвязанных узлов, называемых искусственными нейронами или перцептронами, каждый искусственный нейрон принимает входные данные, выполняет вычисления и генерирует выход. Затем полученные результаты передаются следующему слою перцептронов, создавая иерархическую структуру.

Производство. Промышленники одними из первых начали внедрять ИИ в свои производственные процессы задолго до того, как это стало мейнстримом. Автоматизированные производственные системы, промышленные роботы, коллаборативные роботы (коботы) — все они запрограммированы на выполнение определенных задач без участия (или с минимальным участием) человека. Любое роботизированное производство в разы производительнее и эффективнее, чем производство, где все операции выполняют люди. Также благодаря ИИ на производствах гораздо легче отслеживать качество выпускаемой продукции и выполняемых работ. К примеру, с помощью технологии компьютерного зрения специальные машины способны увидеть бракованный товар или посторонний предмет на производственной линии и тут же сообщить об этом оператору.

Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения. Тем не менее, глубокое обучение может анализировать больше типов информации и выполнять более сложные операции. Процесс глубокого обучения вдохновлен структурой и функциями человеческого мозга — в частности, тем, как нейроны связаны между собой и работают вместе для обработки информации. Благодаря этому, глубокое обучение позволяет делать более тонкие и глубокие прогнозы на основе предоставленных данных.

Транспорт. Когда мы говорим об интеграции ИИ и транспорта, то подразумеваем автономные транспортные средства. К примеру, автомобили-беспилотники или беспилотные электропоезда. Управление таким автономным транспортным средством полностью автоматизировано и осуществляется без водителя/машиниста при помощи оптических датчиков, радиолокации и компьютерных алгоритмов. Также технологии искусственного интеллекта используют в сфере транспортного обслуживания. К примеру, чтобы эффективнее управлять трафиком, прогнозировать задержки рейсов, безопасно перевозить пассажиров и грузы.