Искусственный интеллект: преимущества в современном мире

ИИ и разработчики

ИИ стал универсальным термином для приложений, которые выполняют сложные задачи, которые когда-то требовали участия человека, например, общение с клиентами в Интернете или игра в шахматы. Этот термин часто используется взаимозаменяемо с его подобластями, которые включают машинное обучение (ML) и глубокое 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.

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.

Для реализации поставленных перед ними задач разработчикам нужны не только технические навыки, но и математические знания, логическое мышление, творческий подход, интуиция и коммуникативные способности – так называемые soft skills. Разработчикам также необходимо постоянно обучаться новым технологиям и тенденциям в области ИИ, так как она быстро меняется и развивается.

Если Вы впервые задействуете искусственный интеллект для создания приложений, рекомендуется начинать с малого. Создав относительно простой проект наподобие крестиков-ноликов, Вы освоите основы искусственного интеллекта. Учеба на практике является отличным способом развития любых навыков, и искусственный интеллект здесь не исключение. Успешно выполнив несколько небольших проектов, Вы поймете, что возможности искусственного интеллекта поистине безграничны.

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.

Практические рекомендации для получения преимуществ максимума из ИИ

ИИ является стратегической необходимостью для любой компании, которая хочет повысить производительность, открыть новые возможности для получения прибыли и укрепить лояльность заказчиков. Эта технология уже помогла многим компаниям добиться конкурентного преимущества. Благодаря ИИ можно делать больше за меньшие сроки, обеспечивать эффективное персонализированное обслуживание и прогнозировать результаты, а значит — получать большую прибыль.

Большинство компаний сделали изучение данных своим приоритетом и вкладывают в него значительные средства. Опрос McKinsey 2021 года по ИИ показал, что количество компаний, сообщивших о внедрении ИИ по крайней мере в одной функции, увеличилось до 56 % по сравнению с 50 % годом ранее. Кроме того, 27% респондентов сообщили, что по крайней мере 5% доходов могут быть связаны с искусственным интеллектом, по сравнению с 22% годом ранее.

ChatGPT и другие подобные системы никогда не стали был реальностью, если бы не самоотверженный труд тысяч программистов в области машинного обучения. Разработчики играют важную роль в создании и улучшении ИИ. Они используют различные языки программирования, фреймворки, библиотеки и инструменты для реализации алгоритмов и методов машинного обучения, нейронных сетей, глубокого обучения и других подходов ИИ. Они также тестируют, отлаживают и оптимизируют свои программы, а также следят за их безопасностью и эффективностью.

Тем не менее, основной аргумент имеет смысл. Разумно разрабатывать рекомендации и меры безопасности для мощных ИИ-технологий. Если этого не сделать, фильмы «Матрица» и «Терминатор» могут когда-нибудь стать реальностью. В области ИИ необходима четкая стандартизация для повышения качества, безопасности, эффективности и совместимости ИИ-продуктов и услуг, а также укрепления доверия к ним со стороны пользователей и общества. Стандартизация в области ИИ также поможет решать этические, юридические и социальные вопросы, связанные с применением ИИ, такие как защита прав человека, приватности, справедливости и ответственности.

Чтобы повысить точность этих моделей, инженер будет передавать данные в модели и настраивать параметры до тех пор, пока они не достигнут заданного порога. Эти потребности в обучении, измеряемые сложностью модели, растут в геометрической прогрессии с каждым годом.

ИИ становится неотъемлемой частью бизнеса. Рано или поздно все компании вынуждены будут использовать технологии ИИ, чтобы создать собственную экосистему и сохранить конкурентоспособность. Те, кто пренебрегает прогрессом, в следующие 10 лет рискуют остаться за бортом.

Не так давно более 1000 экспертов, включая технологического магната Илона Маска, подписали открытое письмо с призывом приостановить на 6 месяцев разработку ИИ-систем, более мощных, чем популярный GPT-4. Ссылаясь на потенциальные риски для человечества, авторы призывают к осторожности.

Есть ли у Маска скрытые мотивы? С одной стороны, возможности продвинутого ИИ вызывают тревогу. Но участие Маска настораживает. Его Tesla использует далеко не совершенный ИИ для автопилота. Приостановка продвижения ИИ могла бы дать Маску время догнать конкурентов. Такие себе «двойные стандарты» от самого богатого человека на Земле.