Как работает искусственный интеллект: Искусственный интеллект в действии: как умные алгоритмы помогают улучшать бизнес-процессы

Реализованный робот распознаёт в документах суммы, даты, штрихкоды и артикулы товаров, а затем вносит корректировки в учётную систему. Благодаря качественной роботизации существенно увеличилась скорость обработки документов и согласования с отделом закупок, упростился менеджмент этого бизнес-процесса. Теперь 10 % вычитки и сверки цифр выполняют бухгалтеры, а 90 % — роботы.

IT-компании могут предложить бизнесу много готовых решений на основе искусственного интеллекта. Но без взаимодействия с человеком ИИ не сделает в один момент бизнес прибыльным. Сначала необходимо поставить цель, дать ИИ задачу и только потом использовать его на полную мощь. Цель задаёт предприниматель, он сценарист, а искусственный интеллект — режиссёр.

Программа моментально вычисляет подозрительные действия пользователей на сайтах банков, онлайн-магазинов. Широко упоминается, что современная область искусственного интеллекта начинается в этом году во время летней конференции в Дартмутском колледже. Саймон, экономист, политолог и когнитивный психолог, которые представили свою новаторскую Logic Theorist, компьютерную программу, способную доказывать определенные математические теоремы и называемую первой программой ИИ. Несмотря на потенциальные риски, в настоящее время существует несколько правил, регулирующих использование инструментов ИИ, а там, где законы существуют, они обычно косвенно относятся к ИИ.

Службы поддержки и консультационные отделы раньше решали все вопросы клиентов компаний, от самых простых до требующих глобальной проработки. При этом сложные вопросы могли долго ожидать своей очереди из-за мелких проблем, решающихся в два счёта. Теперь же службам помогают боты (голосовые помощники), которые умеют вести сложные диалоги и обрабатывать десятки звонков в минуту. Боты автоматически провожают клиента к решению его вопроса, если он стандартный. А операторы берут на себя только те вопросы, которые бот решить не в силах.

Урок 5. Оценка результатов машинного обучения

Конечно же, нейроны в машине будут электрическими, но основа принципа их работы будет практически идентичная с биологическим типом. Все выглядит достаточно сложно, но работает все довольно просто, «электронный нейроны» располагаются слоями, каждый слой создан для решения той или иной задачи. Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое автоматически позволяет системе обучаться и совершенствоваться на основе накопленного опыта. Вместо явного программирования машинное обучение использует алгоритмы для анализа больших объемов данных, извлечения уроков из полученных знаний и принятия аргументированных решений. Искусственный интеллект для вашего бизнеса — это средство повышения конкурентоспособности и прибыльности через автоматизацию рутинных процессов.

Юридические фирмы используют машинное обучение для описания данных и прогнозирования результатов, компьютерное зрение для классификации и извлечения информации из документов и обработку естественного языка для интерпретации запросов на информацию. Нейронная сеть, как и любой другой алгоритм машинного обучения, по своей сути является лишь математической функцией, и умеет решать лишь одну конкретную задачу. Нейросеть, которую учили отличать кошек и собак, не сможет отличить медведя от слона, ведь она даже не знала, что такие существуют. Искусственным интеллектом сейчас принято называть все, что способно решать нерутинные задачи на уровне, близком к человеческому, а иногда и лучше. Камеры над дорогой вычисляют скорость автомобиля, распознают его знак и высылают штраф, а системы безопасности в метро и аэропортах находят преступников в толпе.

Проблемы ИИ

Он помогал нам собирать материал, разбираться в наиболее сложных вопросах и, можно сказать, сам рассказывал о себе. Хотя искусственный интеллект и машинное обучение — это не совсем одно и то же, они тесно связаны между собой. Если вы варитесь в индустрии стартапов — вы наверняка замечали, что при обсуждении тем, типа больших данных или прогнозной аналитики — часто звучат слова “Искусственный интеллект” и “Машинное обучение”. Запутаться в этих терминах очень легко, ведь они действительно тесно связаны между собой.

Но сильных ИИ пока не существует в реальности, только в кино, — например, в «Звездных войнах». Но уже есть их подобие — виртуальные ассистенты Siri и Алиса, которых обучают человеческим паттернам общения. Способен запоминать фрагменты данных и на их основе анализировать текущую ситуацию. Накопленный опыт не сохраняется в памяти и не компилируется с другой информацией. Он отслеживает скорость и направления движения других авто за определенный промежуток времени, чтобы принять решение о смене полосы.

Искусственный интеллект для поиска нефти

Математик из Принстона Джон фон Нейман разработал архитектуру компьютера с хранимой программой — идею о том, что компьютерная программа и данные, которые она обрабатывает, могут храниться в памяти компьютера. Как правило, системы ИИ работают, поглощая большие объемы помеченных обучающих данных, анализируя данные на предмет корреляций и закономерностей и используя эти закономерности для прогнозирования будущих состояний. Некоторое количество идей, используемых в нейросетях, разработчики почерпнули из знаний об устройстве человеческого мозга. Одни из самых частых задач для нейросетей — это задачи, связанные с работой с изображениями.

И если сценарий будет безупречным, шанс на успех режиссуры увеличивается. Не стоит задача создать искусственный интеллект и научить его всему необходимому. Суть заключается в том, чтобы создать нечто, что будет использовать машинное обучение для саморазвития. Изначально будет создано совершенно пустое сознание искусственного типа, после чего оно будет уже совершенствоваться самостоятельно. Никто не сможет сегодня предоставить точных сроков того, когда будет создана данная технология, проанализировать это очень сложно.

• Программа моментально вычисляет подозрительные действия пользователей на сайтах банков, онлайн-магазинов.
• Разговоры о ней уже длятся достаточно давно, но развиваться эта сфера начала всего несколько лет назад.
• Некоторое количество идей, используемых в нейросетях, разработчики почерпнули из знаний об устройстве человеческого мозга.
• Она собирает и анализирует данные по действиям сотрудников, показывает точки роста, формирует конкретные рекомендации для повышения эффективности работы.
• На сегодняшний день человек, а именно программист, наполняет программу той или иной информацией, обучает ее и настраивает на те или иные действия.

Простыми словами — это компьютерная технология, которая позволяет программам и системам «думать» и «делать выводы», как это делают люди. ИИ использует алгоритмы, математические модели и наборы данных для того, чтобы «учиться» и «принимать решения» на основе этих данных. ИИ может выполнять различные задачи, от распознавания речи до игры в шахматы и управления автомобилем без водителя.

Все это сегодня принято считать искусственным интеллектом, хотя в действительности алгоритмы, лежащие в основе каждой такой технологии, уникальны. Искусственные нейронные сети и технологии глубокого обучения искусственного интеллекта быстро развиваются, в первую очередь потому, что ИИ обрабатывает большие объемы данных намного быстрее и делает прогнозы более точными, чем это возможно для человека. Любой, кто хочет использовать машинное обучение как часть реальных производственных систем, должен учитывать этику в своих процессах обучения ИИ и стремиться избегать предвзятости. Это особенно верно при использовании алгоритмов ИИ, которые в принципе необъяснимы в приложениях технологии глубокого обучения и генеративно-состязательной сети (GAN). Это может быть проблематично, потому что алгоритмы машинного обучения, лежащие в основе многих самых передовых инструментов искусственного интеллекта, умны настолько, насколько хороши данные, которые им даются при обучении. Поскольку человек выбирает, какие данные использовать для обучения программы искусственного интеллекта, то потенциальный сдвиг машинного обучения неизбежен и должен тщательно отслеживаться.

Преимущества ИИ

То есть — способность видеть, понимать и отвечать на устную или письменную речь, анализировать данные, давать рекомендации и многое другое. В 2020 году выручка российских компаний, использующих технологии ИИ, составила 291 миллиард рублей. Это данные 480 организаций, а лидируют среди них Яндекс, лаборатория Касперского и АО «Инфосистемы Джет». Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций прогнозирует рост российского рынка ИИ в 80 раз к 2024 году. Завершающий этап развития искусственного интеллекта, который сможет превзойти человека во всех аспектах. Появление систем такого уровня станет возможным, когда ученые полностью изучат и смоделируют систему функционирования человеческого разума.

Наш мозг работает за счет сложного взаимодействия миллиардов нейронов, по этой аналогии создают искусственные нейронные сети. Компьютерные системы на основе ИИ способны понимать и синтезировать речь, принимать решения и действовать. Но искусственный интеллект не просто выполняет заданные алгоритмы, а обучается по мере поступления информации. Процесс обнаружения — отфильтровывание документов — в юриспруденции часто непосилен для людей. Использование ИИ для автоматизации трудоемких процессов в юридической отрасли экономит время и улучшает обслуживание клиентов.

В результате бизнес экономит на трудовых ресурсах, а вопросы решаются значительно быстрее и эффективнее. AIaaS позволяет отдельным лицам и компаниям экспериментировать с ИИ для различных бизнес-целей и пробовать несколько платформ, прежде чем брать на себя обязательства. С появлением современных компьютеров ученые смогли проверить свои идеи о машинном интеллекте. Один из методов определения того, обладает ли компьютер интеллектом, был разработан британским математиком и дешифровальщиком времен Второй мировой войны Аланом Тьюрингом. Тест Тьюринга был сосредоточен на способности компьютера обмануть следователей, заставив их поверить в то, что его ответы на их вопросы были сделаны человеком. С математической точки зрения нейросеть — это функция с большим количеством параметров.

На момент написания этой статьи основным недостатком использования ИИ является дороговизна обработки больших объемов данных, необходимых для программирования ИИ. Поскольку ажиотаж вокруг ИИ усилился, поставщики изо всех сил пытаются продвигать то, как их продукты и услуги используют ИИ. Часто то, что они называют ИИ, является просто одним из компонентов ИИ, например, машинным обучением. ИИ требует наличия специализированного аппаратного и программного обеспечения для написания и обучения алгоритмов машинного обучения.

Как будут развиваться события после создания ИИ, никто не знает, но после его запуска человек уже контролировать машину не сможет. Тем не менее, это стоит того, чтобы продолжать работу в этом направлении. Человеческий мозг не использует все свои возможности, поэтому мы постепенно достигаем предела и не сможет развиваться так активно, как это было ранее. Искусственный интеллект, который раньше существовал только в фантастических фильмах, активно проникает во многие сферы жизни. Технологии на основе искусственного интеллекта применяют для автоматизации бизнеса, они влияют на экономику и рынок труда. ИИ и машинное обучение находятся в верхней части списка модных слов, которые поставщики систем безопасности используют сегодня для дифференциации своих предложений.

Технология распознавания речи позволяет разрабатывать цифровые продукты для маркетологов. Например, чат-боты, голосовых помощников, спам-фильтры и системы работы с запросами и отзывами клиентов. Системы распознавания речи экономят время операторов на обработку стандартных запросов и помогают улучшать сервис. Например, речевая аналитика MANGO OFFICE контролирует соблюдение скриптов разговоров, выявляет самые частые запросы клиентов, отслеживает упоминания о конкурентах. Он не способен накапливать и использовать опыт, создается под одну задачу и не может выполнять дополнительные функции. Пример такого вида искусственного интеллекта — система защиты от онлайн-мошенничества Fraud Detector.

Компьютерное зрение и система распознавания лиц помогают компаниям решить сразу несколько задач. Например, умное видеонаблюдение способно выявлять попытки воровства и сокращать убытки от кражи товара покупателями. Другое важное отличие ИИ от естественного интеллекта — мышление человека всегда связано с особенностями личности и эмоциями.

Банки успешно используют чат-боты, чтобы информировать своих клиентов об услугах и предложениях, а также для обработки транзакций, не требующих вмешательства человека. Виртуальные помощники ИИ используются для улучшения и сокращения затрат на соблюдение банковских правил. Банковские организации также используют ИИ для улучшения процесса принятия решений по кредитам, а также для установления кредитных лимитов и выявления инвестиционных возможностей.

Штрафование этой функции за неверное определения лица — это когда мы, упрощенно говоря, корректируем работу функции таким образом, чтобы в будущем она меньше ошибалась. Соответственно, поощрение нейросети — это когда мы ее просто не штрафуем. Года работы над искусственным интеллектом достаточно, чтобы заставить поверить в бога. Потрясения в области искусственного интеллекта могут быстро нарастать и становиться все более страшными и даже катастрофическими. Представьте, как медицинский робот, изначально запрограммированный на избавление от рака, может прийти к выводу, что лучший способ уничтожить рак – это уничтожить людей, генетически предрасположенных к этому заболеванию. Но уникальность этого курса состоит еще и в том, что в его создании принимали участие не только члены команды нашего образовательного портала 4brain, а еще и сам искусственный интеллект.

Оптимизация складов и цепочек поставок, прогнозирование спроса, визуальный поиск, персонализированные предложения, а также рекомендательные системы. В этом случае вы задаете вопрос тому самому устройству, и получаете ответ о предполагаемом времени, которое вам понадобится, чтобы доехать до офиса. Основная цель очевидна — успешное выполнение задачи и правильный результат. Программа имеет упрощенный интерфейс и только нужные элементы для ведения отчетности по УСН или ЕНВД.

Машинное обучение – это методология искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерным системам учиться на основе опыта без активного программирования. Во втором уроке мы расскажем про основные концепции машинного обучения, включая типы задач, алгоритмы и инструменты, используемые для создания моделей машинного обучения, а также как машинное обучение используется в различных отраслях. Нейронные сети являются самым оптимальным решением проблемы анализа звуковой и визуальной информации, что для машины является проблемой. Например, человеком устанавливается задача для нейронной сети в распознавании тех или иных изображений, например, задача по поиску животных на картинках. Изначально работа выполняется с ошибками, но со временем алгоритм нейронной сети замечает закономерности, которые соответствуют правильному решению.

Для компаний, работающих с огромными потоками информации, он буквально становится спасением — помогает выполнять рутинные операции, обрабатывая данные и предоставляя аналитику. Благодаря работе искусственного интеллекта бизнес получает реальную основу для принятия правильных и оперативных решений — цифры, критерии, рекомендуемые действия. И это позволяет улучшать и развивать бизнес-процессы, повышать прибыльность. О том, как внедрение и использование искусственного интеллекта в бизнесе влияет на разные процессы, стоит ли доверять интеллектуальным системам и как компании уже его их используют, расскажем в статье. Самые большие ставки делаются на улучшение результатов лечения пациентов и снижение затрат. Компании применяют машинное обучение, чтобы ставить более качественные и быстрые диагнозы, чем люди.

И это не модное веяние, а реальная необходимость в условиях, в которых компании работают сейчас. Сеть «Леруа Мерлен» внедрила программных роботов для автоматизации сравнения и обновления цен на мебель. Такое решение было необходимым, так как обрабатывать информацию от 1,6 тыс.