14 невероятных вещей, которые искусственный интеллект может сделать прямо сейчас

Как работает искусственный интеллект

ИИ можно использовать в качестве машинного зрения, чтобы «видеть» мир, анализировать визуальные данные и принимать информативные решения о том, что было увидено. Сегодня существует множество невероятных способов, с помощью которых машинное зрение используется, включая автомобили с автоматическим управлением, распознавание лиц, платежи и многое другое. В производстве машинное зрение широко используется для помощи в профилактическом обслуживании и контроле качества продукции. Эта сфера бесконечна.

Существуют инструменты ИИ, которые могут отслеживать эмоции человека во время просмотра видео. Искусственный Эмоциональный Интеллект работает, собирая данные от выражений лица, языка тела и многого другого. Затем он анализирует его по базе данных эмоций, чтобы их понять. Затем он определяет действие на основе этой информации.

Это тип ИИ, который может использовать существующие данные для создания нового контента, похожего на оригинальный. Например, программа может взять картинку и создать новую, но уже с другим фоном или другими деталями. Это позволяет создавать новые изображения, тексты или даже музыку, не имея конкретного шаблона. Генеративные модели используются в разных областях, включая дизайн, обработку изображений и музыку.

По прогнозам экспертов, 35% компаний в 2024 году планируют инвестировать средства в ИИ, что говорит о значительном влиянии ИИ на операционную эффективность и трансформационные процессы бизнеса. Рассказываем, где и как бизнес может использовать ИИ прямо сейчас.

Компьютерное зрение позволяет компьютерам и системам понимать и обрабатывать изображения, видео и другие визуальные данные. При помощи компьютерного зрения можно обнаружить мелкие дефекты или нарушения в тысячах продуктов и процессах за минуту. Например, так можно обнаружить дефекты на производстве или узнать человека на фотографии.

Например, ChatGPT — это программное обеспечение на базе ИИ. Оно помогает бизнесу разрабатывать стратегии и автоматизировать различные процессы:
— создавать маркетинговые материалы;
— идеи для мозговых штурмов;
— программный код;
— помогать в адаптации клиентов;
— привлекать новых клиентов;
— анализировать данные и многое другое.

Глубокое обучение (Deep learning)

Компания может собирать информацию о том, что нравится каждому конкретному клиенту, как он себя ведет, какие покупки обычно делает. Используя эти данные, можно создавать для каждого клиента индивидуальные рекламные объявления, рекомендации товаров и даже сообщения службы поддержки.

Это метод машинного обучения, который учит компьютеры естественным образом делать то, что умеет человек. Модели глубокого обучения могут распознавать сложные текстовые, графические и звуковые шаблоны и давать точные выводы и прогнозы. Обучение моделей глубокого обучения может осуществляться на большом объеме размеченных данных. С помощью нейросетевых архитектур они изучают особенности данных, не требуя их извлечения. Используя глубокое обучение, мы можем автоматизировать задачи, которые обычно требуют участия человека.

Анализируя большие объемы данных, ИИ может предложить новые идеи, найти новые возможности на рынке и помочь улучшить процесс разработки новых продуктов и услуг. Это позволяет бизнесу быстрее выпускать новые продукты на рынок и получать преимущество перед конкурентами в быстро меняющихся отраслях.

ИИ также может слышать выстрелы из оружия, анализируя звук и предупреждая соответствующие агентства. Это, безусловно, одна из самых невероятных вещей, которые может делать ИИ, когда он просто слышит и понимает звуки. В повседневной жизни у нас есть наши голосовые помощники на наших телефонах, которые отвечают на наши вопросы, будь то простой вопрос о погоде или всей повестке дня. Кроме того, бизнес-профессионалы очень ценят удобство, эффективность и точность, которые обеспечивает ИИ благодаря автоматическим протоколам встреч.

Мы применяем решения на основе ИИ для того, чтобы усилить клиентов и их проекты. Например, на данный момент мы работаем с одним из наших клиентов, автоматизируя процесс подбора товара с помощью ИИ. Это позволит компании сократить затраты на операционную деятельность, улучшить показатели продаж и выйти на новый уровень развития.

Многие уже используют чат-ботов для выполнения различных задач, таких как обслуживание клиентов и информирование сотрудников. Alexa от Amazon, Google Assistant от Google и ELSA Speak от Microsoft — это одни из самых популярных виртуальных помощников на сегодняшний день.

Исследователи искусственного интеллекта в настоящее время производят инструменты искусственного интеллекта, которые смогут обнаруживать типы болезней, просто по запаху от человека. Forbes пишет: «Он может обнаруживать химические вещества, называемые альдегидами, которые связаны с болезнями и стрессом человека, включая рак, диабет, травмы головного мозга, и обнаруживать «древесный, мускусный запах», исходящий от человека при болезни Паркинсона, еще до того, как будут выявлены какие-либо симптомы. AI-боты могут определять утечки газа или других едких химикатов. IBM даже использует ИИ для производства новых духов.

Это подобласть искусственного интеллекта, которая имитирует поведение человека для решения сложных задач. Его работа основана на использовании данных — фотографий, чисел и текста. Чем больше данных у нас есть, тем точнее будут результаты. Как только данные подготовлены, программисты определяют модель машинного обучения, которую необходимо применить к этим данным, и эта модель обучается выявлять определенные закономерности или делать предсказания.