Как создать искусственный интеллект

Нейронные сети

Обучать сотрудников, например, с помощью чат-бота с искусственным интеллектом. Когда в компанию приходят новые сотрудники, им нужно объяснять, как заполнять документы, к кому и по каким вопросам обращаться. Необязательно отвлекать на это дело менеджеров или работников кадрового дела, можно создать чат-бот, в котором закрепить сообщения с инструкциями. Если у нового сотрудника возникнут вопросы, он спросит бота, а не будет отвлекать менеджера от работы.

Шаг 2. Узнать как можно больше о применении искусственного интеллекта в нужной сфере. В интернете много информации об этих технологиях, поэтому можно изучать без посторонней помощи. Но этот процесс длинный, поэтому лучше обратиться в компанию, которая разрабатывает продукцию на основе искусственного интеллекта. Например, в Томору делают умных голосовых роботов и чат-ботов, которые помогают менеджерам с обзвонами и приглашениями на вебинары, а эйчарам — отбирать соискателей.

Машинное обучение (Machine Learning, ML) ― это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам обучаться на основе данных и делать прогнозы, принимать решения или выполнять задачи без явного программирования для каждого конкретного случая.

ИИ используется для диагностики, прогнозирования заболеваний и разработки новых лекарств. Он применяется для автоматизации производства и оптимизации процессов в строительстве. В финансовой сфере ИИ используется для анализа рынков, прогнозирования трендов и разработки инвестиционных стратегий. Автономные автомобили, системы управления трафиком и маршрутизации могут быть улучшены с помощью искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой область информатики, посвященную созданию компьютерных систем и моделей, способных выполнять задачи, требующие типично человеческого интеллекта. В отличие от человеческого интеллекта, искусственный интеллект стремится к созданию средств и систем, способных автоматизировать деятельность, обучаться на основе опыта и различать образы.

Если вы хотите профессионально работать над созданием ИИ, вы можете пройти обучение в GeekBrains. Вы научитесь создавать и обучать нейронные сети за 12 месяцев на 200+ реальных задачах, создадите ИИ, которые распознают изображения и лица, прогнозируют данные и генерируют текст. Выбрать свою программу обучения можно здесь .

Шаг 1. Выделить проблемы, которые должна решить программа с искусственным интеллектом. Например, в компании менеджеры не успевают доводить теплых клиентов до договоров, потому что тратят время на обзвон по холодной базе, с этим могут помочь умные голосовые роботы, которые разговаривают как люди. А если бухгалтерия не справляется с текущими документами, ей поможет умный алгоритм, который возьмет рутину на себя.

Робот может рассказать о вакансии, зарплате и графике работы, ответить на вопросы и передать эту информацию эйчару. Например, в Томору робот с искусственным интеллектом занимается первичным отбором соискателей. Чтобы выбрать из тысячи резюме подходящие, специалист отдела кадров тратит на просмотр каждого две-три минуты. Получается, что на первом этапе отбора резюме работник тратит тридцать три часа, или четыре рабочих дня. В это время он не может заниматься другими делами, кроме как просматривать резюме. Робот на такую работу тратит пять минут.

Примеры успешных проектов по созданию ИИ

Нанимать сотрудников — искусственный интеллект помогает компании удешевить наем работников. Программа в виде чат-бота или голосового робота созванивается с соискателем, чтобы узнавать, ищет ли он еще работу, тестировать и отвечать на вопросы. Например, в компании «Томору» процесс найма длинный: соискатель общается с роботом, который оснащен искусственным интеллектом, затем с чат-ботом, потом проходит тесты по математике, логике и личным особенностям. Если пройдет все этапы, то встречается с эйчаром и проходит обучение.

Глубокое обучение (Deep Learning) ― это подраздел машинного обучения, фокусирующийся на использовании нейронных сетей с несколькими слоями для извлечения представлений из данных. В глубоком обучении компьютерная модель пытается обучаться представлять данные в иерархических уровнях абстракции, что позволяет модели в автоматическом режиме извлекать характеристики и сделать высококачественные прогнозы или принимать решения на основе сложных данных.

Шаг 3. Выбрать инструменты, которые помогут улучшить рабочий процесс. Чем больше вариантов использования, тем эффективнее будет работать алгоритм. Например, медицинский центр хочет принимать больше клиентов, и ему нужна программа с искусственным интеллектом, которая будет обрабатывать все обследования пациента и ставить предварительный диагноз. Врачу не нужно анализировать десятки анализов и обследований, это делает программа с искусственным интеллектом. Ценность программы с искусственным интеллектом должна быть очевидной для компании.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) ― это область искусственного интеллекта, которая занимается анализом и интерпретацией человеческого языка компьютерами. Используя техники машинного обучения и обработки больших данных, NLP позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и взаимодействовать с человеческим языком на естественном уровне.

Шаг 4. Найти компанию, которая разработает программу и запустит алгоритм на пробный период. Лучше запустить минимально готовый продукт — версию программы, когда она способна выполнять основные функции, но еще требует доработки, — и посмотреть, как она работает, что не так, что можно поменять. Это легче, чем потом переделывать готовый продукт, и дешевле, потому что не придется вкладывать сразу полную сумму.

Нейронные сети (или искусственные нейронные сети) представляют собой модели, вдохновленные биологическими нейронными сетями человеческого мозга. Они состоят из соединенных и взаимодействующих узлов, называемых «искусственными нейронами», которые обрабатывают информацию.