Что такое ИИ? Узнайте об искусственном интеллекте

ИИ: истории успеха

Тем не менее внедрение ИИ связано с определенными трудностями. Лишь немногие компании задействуют полный потенциал ИИ, и тому есть несколько причин. Например, если они не используют облачные вычисления, проекты машинного обучения часто требуют больших вычислительных ресурсов. Они также сложны в создании и требуют опыта, который пользуется большим спросом, но его не хватает. Знание того, когда и где включать эти проекты, а также когда обращаться к третьей стороне, поможет свести к минимуму эти трудности.

В сфере создания ИИ очень востребованы не только разработчики программного обеспечения, но и люди с креативным мышлением, способные придумывать и продвигать новые идеи. Чтобы работать в этой сфере, важно уметь нестандартно мыслить. Отдельное перспективное направление, которым может заняться творческий человек – обучение машины созданию произведений искусства. Уже сегодня компьютеры рисуют картины, пишут музыку и стихи. В недалёком будущем, возможно, они возьмут на себя создание книг, кино и мультфильмов.

Эффективная коммуникация — залог продуктивной работы. Стереотип о программисте как о замкнутом «ботанике», который только и умеет, что кодить, безнадёжно устарел. В работе аналитиков полно сложных технических терминов, нюансов и тонкостей, которые они должны лаконично объяснять руководству. Легко ли это сделать? Едва ли. Вот почему важно уметь ясно излагать свои мысли и объяснять даже самые замысловатые математические конструкции доступным языком.

Консалтинговое агентство KPMG называет данные валютой будущего. Но что не так с золотом, долларами, рублём? Дело в том, что с 1997 по 2002 год человечество сгенерировало больше информации, чем за всё время до этого. С каждым годом люди производят на 30% больше данных, чем в предыдущем. И чтобы справляться с таким потоком информации, разбираться в программировании и анализе данных сегодня должны уже не только «технари». Журналисты, врачи, социологи, психологи, маркетологи, которые могут автоматизировать свою работу, экономят время и силы, успевают выполнить больше задач и, как следствие, получают более высокие зарплаты.

Появление решений и средств на основе ИИ означает, что все больше компаний могут воспользоваться преимуществами этой технологии для экономии средств и времени. Готовые решения, средства и ПО на основе ИИ включают в себя встроенные средства ИИ или помогают автоматизировать процесс принятия решений на основе алгоритмов.

«Искусственный интеллект забирает у людей работу!» Отчасти это так. Причём в довольно неожиданных отраслях. Провинциальная бейсбольная команда «Окленд» смогла выстоять против фаворитов чемпионата и выиграть 20 матчей подряд благодаря алгоритму подбора и расстановки игроков на поле. Хотим мы того или нет, но активно автоматизируются даже те процессы, от которых этого совсем не ждёшь. Вопрос лишь в том, кто сможет адаптироваться к изменениям и освоить актуальные навыки работы с данными, а кого ИИ таки сбросит с корабля современности.

Зачем изучать технологию ИИ

Для успешной работы в области ИИ необходимо критическое мышление, умение тщательно проверять любую гипотезу, сопоставлять все данные, анализировать любую задачу с разных сторон. Понадобятся и хорошие коммуникативные навыки – работа над проектами ИИ происходит в большой команде, в сотрудничестве с коллегами и специалистами из смежных областей.

Искусственный интеллект — это способность машины имитировать человеческое мышление. Так называют современную технологию, с помощью которой электронные устройства, программы и роботы могут решать различные задачи по заданным алгоритмам. Рассказываем, с чего начать изучение ИИ и зачем это нужно.

По статистике международного сервиса по поиску работы LinkedIn, только с 2018 по 2019 год количество вакансий для специалистов по ИИ выросло на 56%. А средняя зарплата в США составила свыше 650 тысяч рублей в месяц. В России, конечно, цифры чуть более скромные, но не менее впечатляющие. Минимальная зарплата начинающего специалиста, по данным HH, — 115 тысяч рублей.

«Нейронная сеть написала сценарий для фильма», «ИИ превратит ваши фотографии в картины импрессионистов», «Беспилотные трамваи и поезда вышли на маршруты в Англии и Китае» — ещё недавно такие новости показались бы нелепыми шутками, однако сегодня это реальность. Она вызывает не только восторг, но и страх — остаться без работы, пасть жертвой восстания машин. Но вместо того чтобы бояться, лучше учиться и адаптироваться. Рассказываем, зачем осваивать ИИ и почему никогда не поздно заняться этим.

Возможно, Ваша компания является исключением из правил, однако большинство предприятий не имеют собственных специалистов по изучению данных и необходимых ресурсов для создания экосистемы и разработки приложений, которые помогут поставить возможности ИИ себе на службу.

Мы собираем данные (чем больше, тем лучше), состоящие из объектов и ответов. К примеру, мы хотим создать робота-офтальмолога, который сможет диагностировать глазные заболевания. В таком случае объекты — это изображения больных и здоровых глаз, а ответы — диагнозы.

Искусственный интеллект и создание интеллектуальных программ и устройств — та область, в которой постоянно совершаются новые открытия. Занимаясь искусственным интеллектом, учёные и инженеры находятся на переднем крае мировой науки, продвигают человечество вперёд. Кроме того, развитие искусственного интеллекта и внедрение его в нашу жизнь порождает множество этико-философских вопросов, для разрешения которых нужен уже не машинный, а человеческий разум, способный к творческому мышлению.

Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта — одна из самых интересных и перспективных областей, изучение которой полезно школьникам не только с математическим, но и с гуманитарным складом ума. Это поможет им приобрести новые навыки, расширит список возможных профессий и позволит внести вклад в развитие научно-технического прогресса.

Вклад в науку и культуру

Искусственный интеллект — технология не только настоящего, но и будущего, и у специалистов в этой сфере не будет проблем с трудоустройством в ближайшие несколько десятков лет. В эту область уже сейчас привлекаются огромные инвестиции, а значит, не будет проблем и с оплатой труда работников, занимающихся разработкой, изготовлением и внедрением технологий ИИ.

Критическое мышление — один из ключевых навыков для любого аналитика или инженера, который работает с ИИ. Важно ставить всё под сомнение, тщательно проверять любое предположение, комплексно анализировать любую задачу, чтобы понять, что в ней важно, а на что можно не обращать внимания. «Именно этот навык в первую очередь определяет успех специалиста в области данных», — считает руководитель отдела аналитики консалтингового агентства PwC.

Системное мышление важно, поскольку большинство аналитиков работают в коммерческих компаниях, им нужно мыслить наперёд, оценивать возможные риски, понимать бизнес-процессы, чтобы оптимизировать их. Также, поскольку большая часть продуктов, использующих технологии ИИ, ориентированы на потребителей, специалист должен обязательно помнить об их потребностях.

Ответ на этот вопрос найти сложно ещё и потому, что нет чётких критериев разумности машины. Если это умение делать логические умозаключения, то компьютер давно превзошёл человека. Если же речь идёт о гибкости и оригинальности мышления, тут человек пока ещё превосходит даже самые современные интеллектуальные устройства.

Технологии на основе ИИ помогают повысить эффективность и производительность труда за счет автоматизации процессов и задач, которые раньше выполнялись людьми. ИИ также умеет интерпретировать объемы данных, которые не под силу интерпретировать человеку. Это умение может приносить существенные преимущества для бизнеса. Например, Netflix использует машинное обучение для обеспечения уровня персонализации, что помогло компании увеличить свою клиентскую базу более чем на 25 процентов.

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.

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.

Чтобы работать в области искусственного интеллекта, необходимо хорошее знание математики и основ программирования. Для изучения ИИ наиболее важны два раздела математики – линейная алгебра и теория вероятности. Самый востребованный язык программирования в этой сфере – Python, потом идут R и Lua. Пригодится также знание английского языка – самые современные научные данные, статьи, отчёты о достижениях и экспериментах, как правило, публикуются на английском.