Искусственный интеллект: Что это такое, как он работает и почему он важен

Готовые решения упрощают внедрение ИИ на предприятии

Технологии на основе ИИ помогают повысить эффективность и производительность труда за счет автоматизации процессов и задач, которые раньше выполнялись людьми. ИИ также умеет интерпретировать объемы данных, которые не под силу интерпретировать человеку. Это умение может приносить существенные преимущества для бизнеса. Например, Netflix использует машинное обучение для обеспечения уровня персонализации, что помогло компании увеличить свою клиентскую базу более чем на 25 процентов.

Анализируя и интерпретируя язык, NLP позволяет компьютерам извлекать полезную информацию, отвечать на вопросы и вести беседу. Например, виртуальные помощники вроде Alexa могут понимать и предоставлять информацию о температуре на улице, заголовках новостей или среднем весе косатки.

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.

Одним из примеров международного стандарта в области ИИ является ISO/IEC 23894, посвященный управлению рисками в системах ИИ. Целью данного стандарта является обеспечение того, чтобы алгоритмы и модели ИИ были понятны и могли быть проверены на предмет предвзятости и справедливости, что способствует укреплению доверия к системам ИИ.

Использование чат-ботов для общения с покупателями. Чат-боты используют лингвистическую обработку, чтобы анализировать вопросы покупателей и предоставлять ответы и информацию. Чат-боты умеют обучаться и со временем начинают приносить все большие преимущества.

ИИ способен произвести революцию в различных отраслях, позволяя машинам решать сложные задачи и мыслить интуитивно, выходя за рамки простой автоматизации. ИИ включает в себя различные области и технологии, такие как машинное обучение и обработка естественного языка.

Разработчики применяют искусственный интеллект, чтобы эффективнее выполнять задачи, которые в ином случае пришлось бы делать вручную, взаимодействовать с заказчиками, выявлять закономерности и решать проблемы. Для начала работы с ИИ разработчикам потребуются математические знания и умение пользоваться алгоритмами.

Тем не менее ИИ остается достаточно новой и сложной технологией. Чтобы полностью раскрыть ее потенциал, чтобы создавать и применять решения на основе ИИ, необходим высокий уровень квалификации. Для достижения успеха недостаточно просто нанять специалистов по изучению данных. Необходимо использовать правильные инструменты, процессы и стратегии управления.

Обучение и развитие моделей ИИ

науки об искусственном интеллекте и имеют свою специфик Например, машинное обучение фокусируется на создании систем, которые обучаются и развиваются путем обработки и анализа данных. Разница состоит в том, что машинное обучение всегда подразумевает использование ИИ, однако ИИ не всегда подразумевает машинное обучение.

ИИ все шире используется в производственных операциях, что привело к появлению нового термина — адаптивный интеллект. Адаптивные интеллектуальные приложения помогают принимать более эффективные бизнес-решения за счет использования внутренних и оперативных внешних данных в реальном времени и высокомасштабируемой инфраструктуры.

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.

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.

По своей сути машинное обучение — это способность компьютерной системы обучаться на основе данных, не будучи явно запрограммированной. Одним из примеров является фильтрация спама в электронной почте. Обнаруживая схожие закономерности в спам-сообщениях, почтовые платформы могут узнать, какие письма полезны, а какие следует держать подальше от папки «Входящие».

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.

Появление решений и средств на основе ИИ означает, что все больше компаний могут воспользоваться преимуществами этой технологии для экономии средств и времени. Готовые решения, средства и ПО на основе ИИ включают в себя встроенные средства ИИ или помогают автоматизировать процесс принятия решений на основе алгоритмов.

Рассматривайте ее как дорожную карту для разумного использования ИИ по мере развития данной технологии. Система управления ИИ представляет собой структурированный способ управления рисками и возможностями, связанными с ИИ. Она включает в себя такие ключевые компоненты, как прозрачность, объясняемость и автономность, давая организациям четкие указания по использованию ИИ в соответствии с развивающимися нормативными актами (например, Законом ЕС об ИИ).