Джей Шах, генеральный директор OpenDNA

Существует множество определений слова «искусственный интеллект (ИИ)». Сегодня это слово наиболее часто используется, сопровождая почти все технологические инновации, настолько, что разные люди имеют разные точки зрения на ИИ.

Википедия определяет это как:

— -

Искусственный интеллект (ИИ, также машинный интеллект, МИ) — это интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от естественного интеллекта (НИ), демонстрируемого людьми и другими животными. В компьютерных науках исследование ИИ определяется как изучение «интеллектуальных агентов»: любого устройства, которое воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, которые максимизируют его шансы на успешное достижение своих целей.

— -

Массачусетский технологический институт описывает это как «Создание вычислительных моделей человеческого поведения».

Википедия определяет машинное обучение следующим образом: «Машинное обучение — это область информатики, которая дает компьютерным системам возможность «обучаться» (т. е. постепенно повышать производительность при выполнении конкретной задачи) с помощью данных без явного программирования».

Все системы начинаются с определения некоторых основных правил. В качестве грубого примера рассмотрим обычную электронную таблицу: в электронной таблице вы можете создавать основные формулы (правила), которые можно повторять, тем самым выполняя все наши вычисления намного быстрее.

Для использования нетехнической аналогии, подумайте о новорожденном ребенке; первые извлеченные уроки — это основные правила выживания (если хочется пить: пить, если голодно: есть).

По мере того, как наш метафорический ребенок растет, мы переходим ко второй версии нашего неоперившегося ИИ; оба осознают свои контексты и начинают извлекать значимые результаты из растущего числа взаимозависимых входных данных и сред. Метафорические родители могут давать более сложные инструкции («если вы едите зелень, вы можете есть десерт!»), и наша электронная таблица теперь имеет несколько листов, каждый со сложными правилами, которые объединяют и обрабатывают множество строк данных, давая результат.

Наша следующая итерация должна выявить аномалии и важные события; мы хотим, чтобы наш растущий ребенок делал выводы из своего окружения вне контекста набора родительских правил. Здесь наша электронная таблица начинает нас подводить; мы не можем написать правила и формулы для бесконечных возможных состояний и событий, которые соответствуют нашему определению аномалии.

Теперь нам нужно учить не фактам правильного и неправильного, а тому, как выглядит правильное и неправильное: «делиться — хорошо, бить — плохо». В то время как мы указываем нашему ребенку примерное поведение тщательно подобранной модели для подражания, мы строим модель данных из множества классифицированных вручную обучающих данных. Определяемое как контролируемое обучение, мы поручаем нашему компьютеру обрабатывать невидимые данные и классифицировать их посредством сравнения с этой моделью.

Обучение с учителем по своей сути требует пристального внимания к результатам работы машины. Поскольку количество и качество входных данных и контекста со временем растет и колеблется, корректировка наших моделей достигается за счет повторного обучения с большим количеством примеров правильного и неправильного. Это отражает состояние большинства продуктов искусственного интеллекта и машинного обучения, доступных сегодня. «Теперь вы можете использовать Siri для идентификации и оценки песен» означает, что «Apple построила модель из примеров данных и обучила Siri распознавать новый набор голосовых команд».

Обучение без присмотра — подростковый возраст — представляет собой следующий уровень ИИ и машинного обучения. В этом состоянии наша машина способна выявлять неточности классификации (ошибки) и, что особенно важно, учиться исправлять эти ошибки.

Искусственный интеллект может применяться во многих отраслях промышленности. Для некоторых контролируемое обучение — это все, что необходимо для решения задач бизнес-уровня, и часто сложность решения заключается не в используемых методах и алгоритмах, а в количестве данных, которые необходимо обработать. Для других обучение без учителя — это решение проблем, которые в настоящее время могут решить только люди.

Теперь, когда вы хорошо усвоили фразу «искусственный интеллект», становится ясно, что потенциал искусственного интеллекта безграничен. Когда мы используем эту мощь и объединяем ее с машинным обучением, мы только что создали движущую силу, которая неизбежно несет ответственность за смену парадигмы почти во всех областях и отраслях беспрецедентным образом. Развернув искусственный интеллект в своей бизнес-среде, многие из них получили большие выгоды за счет снижения эксплуатационных расходов за счет автоматизации, повышения производительности за счет выполнения задач, которые считаются монотонными по своей природе, с помощью машин с гораздо более высокой скоростью и роста доходов. через открытие решений проблем, когда-то считавшихся неразрешимыми человеческим мозгом.

Осознавая великолепные возможности ИИ, компании теперь стремятся воспользоваться этими преимуществами, и мы наблюдаем заметные преобразования в предприятиях, основанных на ИИ, таких как инструменты финансовой эффективности, развитие операций, автономные транспортные средства, оптимизация кибербезопасности, а также в бизнесе B2C, где ИИ готов как жизненно важный фактор, позволяющий идти в ногу с изменениями в ожиданиях потребителей, и потенциально играющий критически важную роль в создании отличного клиентского опыта.

Хотя мы ценим мощь ИИ, мы также должны понимать, что не такой уж секретный ингредиент, из которого рождается ИИ, — это интеллектуальные данные. Эти наборы данных из надежных и релевантных источников имеют решающее значение для успеха ИИ, поскольку они являются основным источником, который создает базу знаний для полезных и актуальных идей. Понимая эту прямую взаимосвязь между возможностями больших данных и искусственным интеллектом, компании могут увидеть огромные успехи в разработке и реализации инициатив в области данных и проектов, основанных на искусственном интеллекте, которые породили множество технологических прорывов и позволили появиться новым бизнес-инновациям. разработка «Софи, робота» для беспилотных автомобилей. Эти достижения изменили бизнес-ландшафт за счет повышения производительности и производительности, а также оказались полезными для экономики за счет реструктуризации занятости.

Эксперты назвали ИИ критически важным технологическим достижением в истории человечества, и, как говорят, вскоре он будет доминировать в мировой экономике.

___________________________________________________________________OpenDNA использует машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, системы обработки естественного языка, распознавания образов и визуального распознавания для создания подробных психографических профилей пользователей в любой бизнес-среде. Чтобы узнать больше, посетите opendna.ai или свяжитесь с командой для бесплатной демонстрации.