Искусственный интеллект как основа инновационных преобразований в технике, экономике, бизнесе Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS THE BASIS OF INNOVATIVE TRANSFORMATIONS IN TECHNOLOGY, ECONOMICS, BUSINESS

Хотя работы по созданию ИИ ведутся с середины прошлого века, именно сейчас, благодаря дешевизне и доступности информационных хранилищ, вычислительных мощностей, сенсоров и других инноваций, мы можем говорить о переходе от экспериментального периода развития систем ИИ к экспоненциальному. В ходе исследований и проведенного компанией Accenture анализа выявлено, что

Однако надо помнить, что в центре ИИ находятся люди. Компании, занимающиеся ИИ, нуждаются в привлечении широкого круга профессионалов — от исследователей данных до специалистов по анализу поведения, то есть тех, кто «погружен» в функциональные или отраслевые вопросы. Blue J Legal — Б2Б-компания из Торонто разработала систему на базе нейронных сетей для предсказания результатов решений судов по налоговым делам, с целью предложения своим клиентам новой услуги. Для этого она объединила юристов и технологов, которые сообща трудятся над разработкой продукта. Следует отметить, что, с одной стороны, ИИ трансформирует восприятие машин человеком и его взаимодействие с ними. С другой стороны, наметилась тенденция к сближению восприятия искусственным интеллектом окружающего мира с человеческим восприятием. Так, согласно отчету исследовательской компании Tractica, человеческое восприятие станет более важным фактором развития для ИИ, чем BigData [5].

Для осуществления подобных прорывов компании должны не только создавать инновации, но и масштабировать их, переориентируя основной объем инвестиций из основного бизнеса в новые возможности, не забывая при этом о необходимости трансформации самого основного бизнеса. Способность компании инвестировать как во внутренние инновации, так и во внешнее сотрудничество с инновационными компаниями определяется коэффициентом искусственного интеллекта (КИИ). Рассматривая выборку из списка компаний Fortune 100 и нашего собственного индекса 100 компаний, основанных на ИИ, мы обнаружили, что 27% делают хорошо одно из двух, а 56% — ни то, ни другое в достаточной мере. Только 17% компаний получили высокие оценки по обоим параметрам. Мы назвали их «сотрудничающими разработчиками», и они имеют более высокий КИИ, чем остальные.

Редко случается так, что новая технология трансформирует потребление, производство и общество одновременно. Однако сегодня с уверенностью можно констатировать, что с развитием систем искусственного интеллекта (ИИ) такая технология появилась. Трудно найти сферу деятельности, в которой не было бы примеров внедрения систем ИИ, потому что они могут решить задачи, которые еще пять-десять лет назад казались невозможными. Автомобили, управляемые ИИ, в ближайшем будущем кардинально изменят индустрию перевозок. В медицине ИИ будет использоваться для выявления заболеваний на ранних стадиях, изучения человеческих генов и поиска лекарств от рака или назначения наиболее эффективных способов лечения.

Для этого в центр своей организационной стратегии топ-менеджмент должен поставить ИИ и стимулировать рост КИИ, создав у себя все необходимые условия для развития технологий, данных и кадров. Результат зависит от успешности реализации скрытого потенциала по всем трем направлениям в рамках комплексных экосистем партнеров. И здесь успех определяет лишь способность интегрировать технологии, сводить массивы данных и привлекать специалистов.

Можно с уверенностью сказать, что сегодня ИИ — это всего лишь множество интеллектуальных систем и их комбинаций, способных решать конкретные задачи: рисовать, водить автомобиль, проводить тестирование компьютерной программы или даже писать довольно крупные фрагменты кода. Однако о появлении общего искусственного интеллекта, обладающего разумом и самосознанием, пока говорить рано. Поэтому в противовес термину «общий ИИ» используется «слабый ИИ», чтобы обозначить технологию, которая пусть и может справляться с отдельными задачами лучше человека, но не обладает сознанием и не способна сравниться с интеллектом человека на широком спектре задач.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Иванов Александр Александрович, Рожкова Любовь

Например, страховая компания может использовать чатбот для повышения эффективности управления запросами клиентов, но использует ли она ИИ для исследования данных способами, позволяющими создавать дифференцированные продукты, которые могут привлечь состоятельных клиентов? Например, ирландская компания Logo Grab использует распознавание образов для отслеживания законного и незаконного использования логотипов в онлайн, помогая своим клиентам защищать и измерять ценность своих брендов. Это уже совершенно новая форма оказываемой услуги.

Искусственная нейронная сеть (ИНС) — система соединённых и взаимодействующих между собой простых блоков математических операций, моделирующих искусственные нейроны. В целом модель искусственной нейросети имитирует принципы сетей нервных клеток мозга живого организма. Такие системы не программируются в привычном смысле этого слова — они обучаются. Наибольшее применение нейронные сети нашли в программных приложениях, которые трудно выразить традиционным компьютерным алгоритмом, написанным на основе правил. Например, для работы с изображениями, видео, текстом и звуком.

Статья посвящена исследованию роли искусственного интеллекта в различных сферах современного общества и взаимовлиянию человека и искусственного интеллекта . В статье отмечается, что данная технология является ключевым фактором для создания цифровой инфраструктуры экономики и перехода к седьмому технологическому укладу. Кроме того, в работе на примерах отечественного и иностранного опыта подчеркивается важность инвестиций и стартапов в сфере искусственного интеллекта .

Этот пример — сильно упрощённая модель как искусственной нейронной сети, так и биологической нейросети человека или животного. Архитектуры и топологии современных глубинных ИНС гораздо сложнее и масштабнее. Они имеют множественные слои ассоциативных элементов, способных структурировать и ранжировать информацию. Эти сети создают многоуровневые композиции из примитивных данных, которые позволяют моделировать сложные, нелинейные отношения.

«Сотрудничающие изобретатели» знают, как интегрировать комбинаторные технологии ИИ на основании платформ. Например, Datanomiq, немецкий поставщик аналитических услуг, использует бесплатные инструменты ИИ на основе open source, такие как Microsoft Cognitive Toolkit, чтобы обогатить свое предложение «лаборатории данных как услуги». Они создают доверие к обмену данными в экосистеме. Китайский стартап в области ИИ MalongTechnologies советует своим клиентам размещать данные в «облаке» для того, чтобы проще было применять сервисы этого стартапа в сфере ИИ, которые способны распознавать продукт.

The actual article is devoted to the study of the role of artificial intelligence in various spheres of modern society and the interaction of human and artificial intelligence . The article notes that this technology is a key factor for the creation of the digital infrastructure of the economy and the transition to the seventh technological mode. In addition, the work on the examples of domestic and foreign experience emphasizes the importance of investments and startups in the field of artificial intelligence .