Какие технологии действительно можно называть искусственным интеллектом

Итог

Среди других применений ИИ, которым прочат скорый успех, — средства диалогового ИИ, чему способствует успех виртуальных ассистентов наподобие Amazon Alexa, Google Assistant и т.д. Появляется интерес к новым технологиям, таким как дополненный интеллект (augmented intelligence), «периферийный» ИИ (edge AI), популярность которого растет вместе с популярностью самих периферийных вычислений, автоматизированная разметка данных и «объяснимый» ИИ (система искусственного интеллекта, решения которой люди могут объяснить). А вот автономные транспортные средства, которые, как считаю многие, вот-вот появятся на дорогах, по мнению Gartner, «выедут» на плато продуктивности больше, чем через 10 лет.

Если разбираться в терминологии, то искусственный интеллект (AI) — это область компьютерных наук, которая занимается созданием компьютерных моделей, способных имитировать человеческий интеллект. Поэтому все явления и умения, которые мы используем уже сегодня в наших гаджетах и в интернете, правильно будет назвать нейросетями, которые обучены разным навыкам.

Среди задач, которые позволяет решать машинное обучение, — персонализация обслуживания клиентов, динамическое ценообразование, диагностика заболеваний, противодействие «отмыванию» денег и многое другое. Принцип действия средств машинного обучения — обнаружение закономерностей, присутствующих в данных, с применением математических моделей. Машинное обучение используется все шире, чему способствуют стремительные темпы роста данных в организациях и активное развитие вычислительных инфраструктур.

Машинное обучение помогает оптимизировать процессы и находить новые решения задач бизнеса в самых разных отраслях. Например, в American Express алгоритмы машинного обучения и аналитики распознают попытки мошенничества почти в реальном времени, благодаря чему компания экономит миллионы, предотвращая потери. А в Volvo аналитические системы прогнозируют вероятные отказы и необходимость ремонтно-технического обслуживания различных узлов автомобилей, способствуя повышению их безопасности.

Чат-боты, «лицо» искусственного интеллекта, с которым мы сталкиваемся почти ежедневно, также меняют процессы, касающиеся взаимодействия с клиентами. Например, в компании Kia они еженедельно помогают решать вопросы 115 тысячам автовладельцев, а в немецкой сети дискаунтеров Lidl бот по имени Margot дает покупателям советы по выбору вин и закусок.

По убеждению экспертов, пренебрегать созданием системы управления ИИ (AI governance) на предприятиях нельзя. Это необходимо, в том числе, для понимания и контроля потенциальных рисков, связанных с регулированием и возможностью ущерба для репутации. Как поясняют в Gartner, система управления ИИ строится на специально разработанных политиках предотвращения системных ошибок («предвзятости») ИИ, дискриминации пользователей или групп пользователей по тем или иным признакам и других возможных негативных последствий использования искусственного интеллекта.

Колоссальный рывок в области развития роботехники и технологий имитации человеческого интеллекта стремительно внедряется в утилитарно-бытовую сферу жизни. Сегодня пользователям доступны различные цифровые новшества — от навыков голосовых ассистентов и опций по управлению умным домом до сервисов типа «Гороскопы от ИИ».

Использование искусственного интеллекта в этом качестве помогает уменьшить объем рутинной работы и, соответственно, количество ошибок в ходе ее выполнения. А участие человека, в свою очередь, снизит риск, связанный с автоматизированным принятием решений — за счет того, что человек сможет решить вопросы, ответам на которые ИИ еще не обучен.

«Голубые фишки» ИИ

При разработке системы управления ИИ специалисты рекомендуют руководителям по аналитике и ИТ-директорам уделить внимание трем областям: доверие, прозрачность и принципы этнокультурного многообразия (diversity). Необходимость обеспечить возможность доверять источникам данных и результатам работы систем ИИ — один из краеугольных камней их успешного внедрения, а выработка требований прозрачности к источникам данных и алгоритмам позволит уменьшить риски. Забота о соблюдении принципов многообразия в данных и алгоритмах способствует этичности и точности результатов работы решений на базе ИИ.

Чат-боты могут быть текстовыми и голосовыми, на стандартные вопросы они отвечают по сценарию, составленному заранее с учетом опыта, накопленного живыми операторами. Они могут применяться для решения задач отдела кадров или службы технической поддержки, помогать адаптации сотрудников на новом месте и т. д. Но в наибольшей мере эти ИИ-решения изменили процесс обслуживания клиентов. Если раньше пользователю обычно приходилось изучать интерфейс взаимодействия с системой, то теперь чат-бот «изучает» пользователя, «угадывая» его намерения и подсказывая дальнейшие действия.

Еще несколько лет единственной возможностью внедрить средства искусственного интеллекта была самостоятельная разработка ИИ-систем. Однако сегодня большинство организаций предпочитают не разрабатывать такие решения и даже не приобретать «отдельно стоящие» ИИ-системы, а получать средства ИИ в составе корпоративных приложений.

В этой статье мы прошлись, что называется, по понятиям. Многое было оставлено за скобками, потому что создание настоящего искусственного интеллекта — это глубокая область математических знаний. И вообще, вопрос создания разумной машины остается открытым, но попытки не прекращаются.

В целом на «кривой хайпа» искусственного интеллекта появилось немало новых технологий, и существенная доля из них отмечена голубыми кружками, свидетельствующими о том, что в Gartner надеются на их скорый выход на плато продуктивности. Причем многие из них получили прогноз «от двух до пяти лет до внедрения», еще только взбираясь на пик надежд.

Технологии искусственного интеллекта постепенно выходят на плато продуктивности. Среди первых ласточек — сервисы распознавания речи, на базе которых работают чат-боты. Также интерес у пользователей вызывают технологии автоматизированного машинного обучения и бизнес-приложения со встроенными механизмами ИИ. Растет спрос на платформы искусственного интеллекта, предоставляемые в виде услуги, и соответствующие облачные сервисы. Но некоторые применения, например — в автономных транспортных средствах, будут реализованы лишь лет через 10.

Отметим лишь, что будет неправильным цифровое распознавание лиц, голосовой ввод информации и любую активность ботов называть искусственным интеллектом. То, с чем мы имеем дело, — это на самом деле нейронные сети. Они представляют один из пластов в области компьютерных технологий под общим названием «искусственный интеллект».

Ответ Levi.S : Спасибо за внимание к нашей статье и абсолютно точное понимание популяризаторской задачи этих материалов. Хотим отметить, что на текущем этапе развития человечества не существует мощностей, чтобы разработать программно-аппаратный комплекс, который по своим функциям походил или имитировал бы полноценный интеллект. Мы исходили из того, что искусственный интеллект — наука, стоящая на стыке информатики, кибернетики, нейробиологии и психологии, изучающая возможность вычислительных машин и других искусственных устройств брать на себя отдельные функции интеллекта человека. И на этом основании использовали такой подход в определении.
В тексте мы приводили ссылку на уже опубликованную статью, где мы перечисляем критерии нейросетей на базе ИИ. Своей задачей мы ставили просто и понятно объяснить простым пользователям, что великое множество нейросетей, которые используются вместе или по отдельности в повседневной жизни, не корректно называть ИИ (как это распространено в СМИ). Правильно всё же называть это нейросетями. Да, на базе ИИ, но нейросетями. На чём мы и акцентировали внимание читателей в статье.