В чем преимущества использования систем на основе искусственного интеллекта в бизнесе

Ключевые технологии искусственного интеллекта

Влияние ИИ на обнаружение и лечение рака также значительно. Алгоритмы, работающие на ИИ, анализируют маммограммы и радиологические изображения для выявления ранних признаков рака груди, что приводит к более быстрым и точным диагнозам. Эта технология помогает радиологам выявлять потенциальные аномалии, которые могли быть упущены глазом человека, тем самым повышая уровень обнаружения и снижая количество ложноотрицательных результатов.

Перспективными направлениями использования ИИ можно считать те, которые повторяют действия людей: сферы применения компьютерного зрения, распознавания и синтеза речи, образов, модулей управления движением, в также аналитические системы прогнозирования результатов.

Интеграция ИИ в страховую отрасль значительно трансформировала различные аспекты, от подписания полисов и обработки убытков до обслуживания клиентов и выявления мошенничества. Технологии на базе ИИ позволяют страховщикам анализировать большие объемы данных для выявления паттернов, прогнозирования рисков и улучшения процессов принятия решений.

Зависимость от систем ИИ без ясного понимания их внутреннего устройства или возможности ручного устранения неисправностей может привести к уязвимостям. Если системы ИИ выходят из строя или ведут себя неожиданно, компании могут столкнуться с трудностями в нормальном функционировании, что может привести к финансовым потерям, недовольству клиентов или проблемам с соблюдением регулирований.

Один из таких примеров – системы управления проектами и временем с интегрированными большими языковыми моделями. Эти системы значительно повышают производительность руководителей, позволяя взаимодействовать с программным обеспечением и собирать данные с помощью интуитивно понятных и простых команд и подсказок на естественном языке.

Анализируя большие объемы данных, ИИ может предложить новые идеи, найти новые возможности на рынке и помочь улучшить процесс разработки новых продуктов и услуг. Это позволяет бизнесу быстрее выпускать новые продукты на рынок и получать преимущество перед конкурентами в быстро меняющихся отраслях.

В центре этой мощной трансформации ИИ стоит сила персонализации. Благодаря технологии ИИ компании, такие как Amazon и eBay, могут создавать персонализированные системы рекомендаций, которые предугадывают предпочтения клиентов на основе их истории просмотров и покупок. Такой индивидуальный подход улучшает пользовательский опыт, снижает отказы от покупки и брошенные корзины, повышает удовлетворенность клиентов и верность бренду.

Многие уже используют чат-ботов для выполнения различных задач, таких как обслуживание клиентов и информирование сотрудников. Alexa от Amazon, Google Assistant от Google и ELSA Speak от Microsoft — это одни из самых популярных виртуальных помощников на сегодняшний день.

Компьютерное зрение (Computer Vision, CV)

Apple использует ИИ в своих продуктах, где включает функцию FaceID и поддержку умного помощника Siri. ИИ дает возможность пользователям управлять технологиями и устройствами умного дома, совершать звонки, размещать заказы, настраивать напоминания или найти свою фотографию в iCloud.

Компьютерное зрение позволяет компьютерам и системам понимать и обрабатывать изображения, видео и другие визуальные данные. При помощи компьютерного зрения можно обнаружить мелкие дефекты или нарушения в тысячах продуктов и процессах за минуту. Например, так можно обнаружить дефекты на производстве или узнать человека на фотографии.

Считается, что развитие супер ИИ приведет к возникновению технологической сингулярности – гипотетической точки времени, когда технологический рост станет неуправляемым и необратимым, что приведет к изменениям в человеческой цивилизации неимоверного масштаба.

Компьютерное зрение используется для классификации изображения на одну или несколько различных категорий, для идентификации объектов в пределах границ и определения класса объекта на изображении. CV может классифицировать изображения на уровне пикселей, выявлять ключевые точки на изображении (обнаружение на лице глаз, носа, например), генерировать надпись, описывающую изображение, что является не только задачей компьютерного зрения, но и задачей NLP.

Теперь различные инструменты внедряют модели GPT для ускорения работы разработчиков программного обеспечения. Отличным примером такого применения ИИ является GitHub Copilot. Он использует модель от OpenAI для предложения строк кода, исправления ошибок и даже написания целых функций в реальном времени прямо из вашего редактора кода. Copilot предлагает подсказки кода на нескольких языках программирования, но особенно эффективен в Python, Java, JavaScript, TypeScript, C# и C++. Для достижения оптимальных результатов модель OpenAI LMM обучена на миллиардах строк кода, доступных в общедоступных репозиториях GitHub.

Эти системы отлично справляются с четко определенными функциями, но не способны обобщать свои знания за пределы своей заданной области. Они работают в заданных параметрах и являются высокоспециализированными. Слабый ИИ лишен сознания или истинного понимания, но может выполнять обработку естественного языка и обучение с подкреплением.

Хотя ИИ отлично справляется с задачами, основанными на данных и логике, он может испытывать затруднения с творческими задачами, требующими интуиции, воображения и человеческих эмоций. Потенциальное отсутствие креативного мышления может затруднить определённые аспекты инноваций в бизнесе и решение проблем.

Кроме того, как и в электронной коммерции, чатботы на базе ИИ в туристической отрасли предлагают клиентам реальную поддержку, помогая с запросами на бронирование, изменениями и устранением неполадок. Это круглосуточное наличие улучшает удовлетворенность клиентов и вовлеченность.

Искусственный интеллект в бизнесе: где и как можно использовать

Например, инновационный способ использования ИИ компанией Amazon – это доставка товара еще до решения покупателя о приобретении. ИИ собирает данные о покупательских привычках каждого пользователя, что позволяет составить список рекомендованных покупок с помощью прогнозной бизнес-аналитики.

Это метод машинного обучения, который учит компьютеры естественным образом делать то, что умеет человек. Модели глубокого обучения могут распознавать сложные текстовые, графические и звуковые шаблоны и давать точные выводы и прогнозы. Обучение моделей глубокого обучения может осуществляться на большом объеме размеченных данных. С помощью нейросетевых архитектур они изучают особенности данных, не требуя их извлечения. Используя глубокое обучение, мы можем автоматизировать задачи, которые обычно требуют участия человека.

Но вернемся к тому, над чем уже работают компании – мы также должны упомянуть машинное обучение, потому что это ключевая часть ИИ, которая включает создание алгоритмов, позволяющих компьютерам учиться на основе данных и делать предсказания или принимать решения на их основе. Возможно, вы также слышали о глубоком обучении. Это конкретный подход в рамках машинного обучения, который использует нейронные сети для моделирования и обработки сложных образцов.

Это подобласть искусственного интеллекта, которая имитирует поведение человека для решения сложных задач. Его работа основана на использовании данных — фотографий, чисел и текста. Чем больше данных у нас есть, тем точнее будут результаты. Как только данные подготовлены, программисты определяют модель машинного обучения, которую необходимо применить к этим данным, и эта модель обучается выявлять определенные закономерности или делать предсказания.

Тем не менее, влияние искусственного интеллекта вышло за рамки разработки программного обеспечения и распространилось на различные другие области в последние месяцы. Новейшие инструменты показали, что ChatGPT может писать код. Множество программных решений, адаптированных для различных отраслей, появились, используя потенциал и возможности моделей ИИ в одной форме или другой, демонстрируя постоянно расширяющееся влияние разработки программного обеспечения на ИИ.

Супер искусственный интеллект, или искусственная сверхинтеллектуальность, превосходит сильный ИИ и описывает уровень интеллекта, который превосходит человеческие способности практически во всех отношениях. Такой ИИ не только обладает когнитивными способностями, сравнимыми с человеческим интеллектом, но и значительно превосходит его по скорости, памяти и способности к решению задач.

Внедрение этических аспектов в системы ИИ может быть сложным, так как машины лишены морального суждения и могут непреднамеренно усиливать предвзятости, присутствующие в данных. Обеспечение справедливых и беспристрастных результатов требует тщательного программирования и постоянного мониторинга.

Способность ИИ стимулировать мозговые функции с использованием передовых нейроимиджинговых техник изменяет наше понимание неврологических расстройств и болезней, связанных с мозгом. Эта технология помогает диагностировать и картографировать активность мозга с несравненной точностью, что приводит к более целенаправленным методам лечения таких состояний, как болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона и травматические повреждения мозга.