Искусственный Интеллект: Что это и какие задачи он выполняет

Определение машинного обучения

Искусственный интеллект (ИИ) — это комплекс методик математики, биологии, психологии, кибернетики и других наук, с помощью которого создаются технологии для написания «интеллектуальных» программ и обучения компьютеров самостоятельному решению задач. Главная задача искусственного интеллекта — это моделирование человеческого разума.

Сегодня чаще всего для создания программ машинного обучения используются языки R, Python, Scala и Julia. Они поддерживаются многими интегрированными средами разработки, в частности, R-Studio, R-Brain, Visual Studio, Eclipse, PyCharm, Spyder, IntelliJ IDEA, Jupyter Notebooks, Juno.

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) — это технология, которая позволяет компьютерным системам и машинам моделировать процессы человеческого интеллекта. С ее помощью роботы распознают речь, обрабатывают естественный язык, отвечают на вопросы пользователей, распознают и обрабатывают изображения благодаря машинному зрению, генерируют тексты, пишут музыку или программный код. Другими словами, выполняют задачи и действия, требующие разумного мышления.

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.

Медицина. В системе здравоохранения врачи при помощи ИИ прогнозируют болезни, выявляют группы пациентов с высоким риском заболеваний, организуют меры профилактики. Искусственный интеллект помогает автоматизировать и оптимизировать различные процессы в лечебных учреждениях, повышать точность диагностики и снизить риски для пациентов. Новейшие технологии дают возможность врачам персонализировано подбирать лечение, назначать те или иные лекарства и исследования. Всевозможные приложения и чат-боты улучшают уровень обслуживания в клиниках в целом: помогают пациентам записаться к врачу, получить результаты анализов, найти нужный кабинет или корпус.

Основное отличие заключается в том, что машинное обучение никаким образом не имитирует человеческий интеллект, а занимается выявлением закономерностей в данных. У МО более узкая, специфичная сфера применения: создание прогнозных моделей, в то время как у ИИ гораздо больше возможностей для использования в решении самых разных задач.

Также в ИИ применяются технологии компьютерного зрения (для нахождения, распознавания и классификации объектов, извлечения данных из изображений, аналитики полученной информации) и анализа данных для выявления в них закономерностей и прогнозирования событий по его результатам.

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.

В чем отличия между ИИ и МО?

Эксперт Colobridge: «Хотя машинное обучение по сути является составляющей искусственного интеллекта, говорить об их совместном использовании вполне корректно. Сочетание машинного обучения и искусственного интеллекта мы часто наблюдаем в самых разных сферах. Например, в здравоохранении это может быть анализ медицинских данных пациентов, прогнозирование результатов лечения, ускорение разработки новых лекарственных препаратов. На производстве — мониторинг оборудования и выявления потенциальных проблем в будущем, повышение эксплуатационной эффективности. В ритейле — прогнозирование спроса, составление персонализированных рекомендаций. А в финтехе — анализ рисков, выявление случаев мошенничества. В каждом из этих случаев своя роль отведена как ИИ, так и МО, которые к тому же могут работать с другими дисциплинами — например, математической статистикой и аналитикой».

Финансовая и банковская сферы. Искусственный интеллект используют в финансовой сфере, к примеру, при проведении торгов, оказании персональных финансовых консультаций, для онлайн-идентификации пользователей банковскими услугами, кредитного скоринга и т. п. Банки активно применяют чат-ботов и виртуальных помощников для информирования клиентов о предложениях и услугах, а также для обработки транзакций, где в участии человека нет необходимости.

Бизнес-процессы. В абсолютно любой компании найдутся процессы, которые можно автоматизировать: отправка писем клиентам, автозаполнение документов и счетов, рассылка коммерческих предложений. Роботы подсказывают сотрудникам, когда у них встреча, какому клиенту и когда нужно отправить важный документ. Они уведомляют руководителей о невыполненных подчиненными задачах и сорванных дедлайнах. Алгоритмы машинного обучения активно используют в бизнес-аналитике и маркетинге для более полного понимания своей целевой аудитории и ее предпочтений.

Машинное обучение (МО) — это разновидность искусственного интеллекта, которая использует результаты обучения на наборах данных для создания моделей, способных выполнять сложные задачи. Вместо программирования МО использует алгоритмы, чтобы анализировать данные, обучаться на них и принимать обоснованные решения. По мере обучения и увеличения количества данных алгоритмы становятся все более точными, то есть чем больше данных будет использовано в процессе, тем лучше и эффективнее будет модель.

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.

Из определений видно, что машинное обучение является подмножеством, одним из компонентов искусственного интеллекта, то есть они отличаются, но при этом тесно связаны. ИИ — более широкое понятие, которое определяет способность компьютерной системы думать, рассуждать и действовать как человек. В то же время МО — одно из направлений ИИ, позволяющее компьютерной системе обучаться на данных и принимать решения, основанные на результатах обучения. Помимо МО в понятие ИИ входит также глубокое обучение (Deep Learning), робототехника, обработка естественного языка (NLP) и другие направления.

Оптимальными для правильного проведения машинного обучения считаются выборки данных, составленные вручную и содержащие максимум информации разного качества — это позволяет компьютеру выявлять неочевидные взаимосвязи между данными и делать по ним полезные выводы.

Технология искусственного интеллекта — важный ресурс для бизнеса. Интеграция ИИ в механизмы и системы позволяет автоматизировать рутинные, трудоемкие или сложные процессы, повысить их точность и производительность. В отличие от человека искусственный интеллект умеет не только обрабатывать, но и интерпретировать колоссальные объемы данных за очень короткое время. Кроме прочего, всевозможные системы и роботы на базе ИИ способны работать в режиме 24/7, не снижая эффективности. Их можно дообучать, совершенствовать и интегрировать с другими системами.

Определение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) — это специализированное программное обеспечение, которое для выполнения сложных задач имитирует когнитивные способности человека, а именно его способность обучаться, рассуждать и анализировать информацию. ИИ, как и человек, может принимать решения, делать переводы текстов, анализировать исторические данные и многое другое, на что ранее было способно только человеческое мышление. Другими словами, искусственным интеллектом можно назвать набор программных инструментов, которые заставляют вычислительные машины вести себя разумно как человек.

Кибербезопасность. Искусственный интеллект помогает различным организациям бороться с кибератаками. Он раньше всех обнаруживает попытки взлома, угрозу заражения вредоносным ПО и тут же предупреждает людей об атаке. Кроме того, ИИ может автоматически реагировать на угрозы, блокируя доступ хакеров и предотвращая утечку 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.

Во многих случаях программе машинного обучения предоставляют много входных данных (например, изображений, текстов, сообщений), в которых она находит общие паттерны и выявляет закономерности. Такой метод машинного обучения называется «обучение с учителем». Существуют и другие подходы: «обучение с частичным участием учителя», «обучение без учителя» (оно же «обучение без присмотра») и «обучение с подкреплением».

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.

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.

Если ваша организация только планирует внедрить ИИ в бизнес-процессы, вам необходим надежный технологический партнер с релевантной экспертизой и опытом — это позволит снизить первоначальные затраты и получить результат уже в ближайшее время. Узнайте в Colobridge, какое решение будет максимально соответствовать потребностям вашего бизнеса и какие вычислительные ресурсы для этого необходимы.