Что такое ИИ? Узнайте об искусственном интеллекте

Искусственный интеллект — термины

ИИ стал универсальным термином для приложений, которые выполняют сложные задачи, которые когда-то требовали участия человека, например, общение с клиентами в Интернете или игра в шахматы. Этот термин часто используется взаимозаменяемо с его подобластями, которые включают машинное обучение (ML) и глубокое обучение.

науки об искусственном интеллекте и имеют свою специфик Например, машинное обучение фокусируется на создании систем, которые обучаются и развиваются путем обработки и анализа данных. Разница состоит в том, что машинное обучение всегда подразумевает использование ИИ, однако ИИ не всегда подразумевает машинное обучение.

Чтобы использовать возможности ИИ с максимальной выгодой для бизнеса, необходимо нанять специалистов по изучению данных. Наука о данных объединяет статистику, информатику и бизнес-знания для извлечения ценности из различных источников данных.

ИИ и разработчики

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.

Если Вы впервые задействуете искусственный интеллект для создания приложений, рекомендуется начинать с малого. Создав относительно простой проект наподобие крестиков-ноликов, Вы освоите основы искусственного интеллекта. Учеба на практике является отличным способом развития любых навыков, и искусственный интеллект здесь не исключение. Успешно выполнив несколько небольших проектов, Вы поймете, что возможности искусственного интеллекта поистине безграничны.

Как технология ИИ может помочь организациям

ИИ дает возможность воспроизводить и улучшать то, как мы воспринимаем окружающий мир и реагируем на него. Это свойство ИИ лежит в основе инноваций. ИИ основан на различных технологиях машинного обучения, которые распознают шаблоны в данных и формируют прогнозы. Он создает прибавочную стоимость для бизнеса благодаря следующим возможностям

• помогает использовать весь потенциал данных;
• составляет надежные прогнозы и автоматизирует сложные задачи.

ИИ на предприятии

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.

Большинство компаний сделали изучение данных своим приоритетом и вкладывают в него значительные средства. Опрос McKinsey 2021 года по ИИ показал, что количество компаний, сообщивших о внедрении ИИ по крайней мере в одной функции, увеличилось до 56 % по сравнению с 50 % годом ранее. Кроме того, 27% респондентов сообщили, что по крайней мере 5% доходов могут быть связаны с искусственным интеллектом, по сравнению с 22% годом ранее.

ИИ предлагает преимущества для всех аспектов и отраслей бизнеса любого масштаба, как общие, так и специализированные

• использование операционных и демографических данных дает возможность прогнозировать объем прибыли от заказчика на протяжении всего периода взаимодействия (ценность цикла обслуживания заказчика);
• оптимизация ценообразования на основе поведения и предпочтений покупателей;
• распознавание образов для анализа рентгеновских снимков и диагностики рака.

Применение ИИ на предприятии

Согласно последнему отчету Harvard Business Review, компании преимущественно используют ИИ в следующих целях

• выявление и предотвращение нарушений безопасности (44 %);
• устранение технических проблем пользователей (41 %);
• сокращение задач по управлению продукцией (34 %);
• оценка внутреннего соответствия нормативам у одобренных поставщиков (34 %).

Почему технологии ИИ стали так популярны?

Три фактора способствуют повсеместному внедрению ИИ.

• Доступность высокопроизводительных вычислительных ресурсов по невысокой цене. Наличие многочисленных вычислительных ресурсов в облаке сделало их доступными для широкой аудитории. Ранее вычислительные системы для ИИ были локальными и обходились чрезмерно дорого.
• Доступность больших объемов данных для обучения. Чтобы научить ИИ делать точные прогнозы, он должен обработать большие объемы данных. Простота маркировки данных и доступное хранение и обработка структурированных и неструктурированных данных позволяют создавать больше алгоритмов и обучать их.
• Конкурентные преимущества ИИ. Все больше компаний узнают о конкурентных преимуществах ИИ для бизнеса и делают внедрение этой технологии своим приоритетом. К примеру, специализированные рекомендации ИИ помогают быстрее принимать более взвешенные решения. Также ИИ предлагает множество средств и возможностей для сокращения затрат и снижения рисков, ускорения вывода продуктов на рынок и т. д.

Обучение и развитие моделей ИИ

Существует несколько этапов разработки и развертывания моделей машинного обучения, включая обучение и вывод. Обучение и вывод ИИ относится к процессу экспериментирования с моделями машинного обучения для решения проблемы.

Например, инженер по машинному обучению может экспериментировать с различными моделями-кандидатами для решения задачи компьютерного зрения, такой как обнаружение переломов костей на рентгеновских изображениях.

Чтобы повысить точность этих моделей, инженер будет передавать данные в модели и настраивать параметры до тех пор, пока они не достигнут заданного порога. Эти потребности в обучении, измеряемые сложностью модели, растут в геометрической прогрессии с каждым годом.

Инфраструктурные технологии, имеющие ключевое значение для масштабного обучения ИИ, включают кластерные сети, такие как RDMA и InfiniBand, вычислительные ресурсы графического процессора на «голом железе» и высокопроизводительное хранилище.

Преимущества и сложности внедрения ИИ

Ценность ИИ для бизнеса подтверждает множество примеров успеха. Добавление технологий машинного обучения и когнитивных операций в традиционные бизнес-процессы и приложения обеспечивает повышение удобства и продуктивности.

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.

ИИ: истории успеха

ИИ является движущей силой некоторых значительных историй успеха.

• Согласно отчету Harvard Business Review, издательство Associated Press стало выпускать в 12 раз больше статей, обучив ИИ писать короткие новостные заметки. Это дало возможность журналистам сосредоточиться на работе над более крупными материалами.
• Deep Patient, средство диагностики на основе ИИ, разработанное специалистами медицинской школы Икана при госпитале Маунт-Синай, помогает выявлять пациентов с высоким риском заболевания еще до постановки диагноза. По сообщению insideBIGDATA, этот инструмент может заблаговременно диагностировать почти 80 болезней, анализируя медицинские данные пациентов.

Начало работы с ИИ

Использование чат-ботов для общения с покупателями. Чат-боты используют лингвистическую обработку, чтобы анализировать вопросы покупателей и предоставлять ответы и информацию. Чат-боты умеют обучаться и со временем начинают приносить все большие преимущества.

Мониторинг центра обработки данных. ИТ-операции могут упростить мониторинг с помощью облачной платформы, которая объединяет все данные и автоматически отслеживает пороговые значения и аномалии.

Выполнение бизнес-анализа без помощи эксперта. Аналитические средства с визуальным пользовательским интерфейсом упрощают выполнение запросов к системе и обеспечивают получение наглядных результатов.

Как создать правильную культуру

Чтобы максимально эффективно использовать возможности ИИ и преодолеть препятствия на пути к успешному внедрению новых технологий, необходимо создать командную культуру, которая обеспечит поддержку экосистемы ИИ. В такой среде

• бизнес-аналитики и специалисты по изучению данных совместно определяют задачи и цели;
• инженеры по обработке данных обеспечивают управление данными и платформой для выполнения анализа;
• специалисты по изучению данных подготавливают, изучают, визуализируют и моделируют данные с помощью специализированной платформы;
• архитекторы ИТ-систем обеспечивают управление инфраструктурой для изучения данных как локально, так и в облаке;
• разработчики приложений развертывают модели в приложениях для создания продуктов на основе данных.

От искусственного интеллекта к интеллекту адаптирующемуся

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.

Такие приложения дают возможность «работать с умом» во всех смыслах этого выражения и предлагать заказчикам более качественные продукты, рекомендации и услуги — и, в конечном итоге, повышать прибыль.

Стратегическая необходимость и конкурентные преимущества ИИ

ИИ является стратегической необходимостью для любой компании, которая хочет повысить производительность, открыть новые возможности для получения прибыли и укрепить лояльность заказчиков. Эта технология уже помогла многим компаниям добиться конкурентного преимущества. Благодаря ИИ можно делать больше за меньшие сроки, обеспечивать эффективное персонализированное обслуживание и прогнозировать результаты, а значит — получать большую прибыль.

Тем не менее ИИ остается достаточно новой и сложной технологией. Чтобы полностью раскрыть ее потенциал, чтобы создавать и применять решения на основе ИИ, необходим высокий уровень квалификации. Для достижения успеха недостаточно просто нанять специалистов по изучению данных. Необходимо использовать правильные инструменты, процессы и стратегии управления.

Практические рекомендации для получения преимуществ максимума из ИИ

Harvard Business Review дает следующие рекомендации по началу работ с ИИ:

• применяйте ИИ в сферах, которые оказывают немедленное и наиболее значительное влияние на прибыль и расходы;
• используйте ИИ, чтобы увеличить производительность вместо того, чтобы сокращать или увеличивать штат;
• начните внедрение со вспомогательных подразделений (лучше всего с ИТ и бухгалтерии).

Помощь в освоении ИИ

ИИ становится неотъемлемой частью бизнеса. Рано или поздно все компании вынуждены будут использовать технологии ИИ, чтобы создать собственную экосистему и сохранить конкурентоспособность. Те, кто пренебрегает прогрессом, в следующие 10 лет рискуют остаться за бортом.

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.

Для успешной трансформации ИИ, которая включает в себя разработку стратегии и доступ к инструментам, найдите партнера с отраслевым опытом и обширным портфолио ИИ.

Учебная библиотека ИИ

• Что такое Data Science?
  Компании активно сочетают методы статистики с техническими концепциями, например с машинным обучением и искусственным интеллектом, чтобы извлекать ценные сведения из больших данных, развивать инновации и изменять подход к принятию решений.
• Что такое машинное обучение?
  Машинное обучение — один из подразделов науки, посвященной разработке и изучению ИИ. Он фокусируется на создании систем автоматизации, которые обучаются посредством обработки данных. Такие системы используются для ускорения принятия решений и сокращения сроков окупаемости.

ИИ: истории успеха

ИИ сыграл немаловажную роль в этих историях успеха.

• Согласно отчету Harvard Business Review, издательство Associated Press стало выпускать в 12 раз больше статей, обучив ИИ писать короткие новостные заметки. Это дало возможность журналистам сосредоточиться на работе над более крупными материалами.
• Deep Patient, средство диагностики на основе ИИ, разработанное специалистами медицинской школы Икана при госпитале Маунт-Синай, помогает выявлять пациентов с высоким риском заболевания еще до постановки диагноза. По сообщению insideBIGDATA, этот инструмент может заблаговременно диагностировать почти 80 болезней, анализируя медицинские данные пациентов.

Готовые решения упрощают внедрение ИИ на предприятии

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.

Это могут быть как автономные базы данных, которые используют машинное обучение для самостоятельного восстановления, так и готовые модели, которые можно применять для решения таких задач, как распознавание образов и анализ текста. Все это помогает компаниям ускорять окупаемость, повышать производительность, сокращать расходы и улучшать отношения с заказчиками.

Начало работы с ИИ

Использование чат-ботов для общения с покупателями. Чат-боты используют лингвистическую обработку, чтобы анализировать вопросы покупателей и предоставлять ответы и информацию. Чат-боты умеют обучаться и со временем начинают приносить все большие преимущества.

Мониторинг центра обработки данных. Централизация данных о сети, приложениях, производительности баз данных, качестве обслуживания и пр. с помощью единой облачной платформы, которая автоматически отслеживает пороговые значения и выявляет отклонения, помогает ИТ-специалистам экономить время и усилия.

Выполнение бизнес-анализа без помощи эксперта. Аналитические средства с визуальным пользовательским интерфейсом упрощают выполнение запросов к системе и обеспечивают получение наглядных результатов.

Препятствия на пути к раскрытию полного потенциала ИИ

Несмотря на многочисленные возможности ИИ и машинного обучения, только немногим компаниям удается реализовать их полный потенциал. Почему? Как ни странно, основным препятствием являются... люди. Неэффективные процессы могут помешать компании реализовать полный потенциал ИИ.

Например, специалисты по изучению данных могут столкнуться с проблемами при получении ресурсов и данных, необходимых для создания моделей машинного обучения. Или проблемы могут возникать при взаимодействии с коллегами. Кроме того, специалистам по изучению данных приходится иметь дело с многочисленными инструментами на основе открытого кода, и разработчики приложений иногда вынуждены полностью переписывать код моделей обучения, чтобы встроить их в приложения.

Список средств на основе ИИ постоянно расширяется, что вынуждает ИТ-специалистов выделять больше времени на поддержку отдела изучения данных путем обновления рабочей среды. Кроме того, существующие стандарты ограничивают возможности специалистов по изучению данных.

Кроме того, руководители не всегда могут оценить отдачу от вложений в ИИ в полной мере. Как следствие, они не обеспечивают достаточный уровень поддержки и финансирования для создания эффективной интегрированной экосистемы, которая является залогом успешного использования ИИ.

Как создать правильную культуру

Чтобы максимально эффективно использовать возможности ИИ и преодолеть препятствия на пути к успешному внедрению новых технологий, необходимо создать командную культуру, которая обеспечит поддержку экосистемы ИИ. В такой среде:

• бизнес-аналитики и специалисты по изучению данных совместно определяют задачи и цели;
• инженеры по обработке данных обеспечивают управление данными и платформой для выполнения анализа;
• специалисты по изучению данных подготавливают, изучают, визуализируют и моделируют данные с помощью специализированной платформы;
• архитекторы ИТ-систем обеспечивают управление инфраструктурой для изучения данных как локально, так и в облаке;
• разработчики приложений развертывают модели в приложениях для создания продуктов на основе данных.

От искусственного интеллекта к интеллекту адаптивному

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.

Такие приложения дают возможность «работать с умом» во всех смыслах этого выражения и предлагать заказчикам более качественные продукты, рекомендации и услуги — и, в конечном итоге, повышать прибыль.

Стратегическая необходимость и конкурентные преимущества ИИ

ИИ является стратегической необходимостью для любой компании, которая хочет повысить производительность, открыть новые возможности для получения прибыли и укрепить лояльность заказчиков. Эта технология уже помогла многим компаниям добиться конкурентного преимущества. Благодаря ИИ можно делать больше за меньшие сроки, обеспечивать эффективное персонализированное обслуживание и прогнозировать результаты, а значит — получать большую прибыль.

Тем не менее ИИ остается достаточно новой и сложной технологией. Чтобы полностью раскрыть ее потенциал, чтобы создавать и применять решения на основе ИИ, необходим высокий уровень квалификации. Для достижения успеха недостаточно просто нанять специалистов по изучению данных. Необходимо использовать правильные инструменты, процессы и стратегии управления.

Лучшие практики, позволяющие получить максимальную отдачу от ИИ

Harvard Business Review дает следующие рекомендации по началу работ с ИИ:

• применяйте ИИ в сферах, которые оказывают немедленное и наиболее значительное влияние на прибыль и расходы;
• используйте ИИ, чтобы увеличить производительность вместо того, чтобы сокращать или увеличивать штат;
• начните внедрение со вспомогательных подразделений (лучше всего с ИТ и бухгалтерии).

Получение помощи на пути освоения ИИ

ИИ становится неотъемлемой частью бизнеса. Рано или поздно все компании вынуждены будут использовать технологии ИИ, чтобы создать собственную экосистему и сохранить конкурентоспособность. Те, кто пренебрегает прогрессом, в следующие 10 лет рискуют остаться за бортом.

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.

Если Вам необходима помощь в разработке оптимальной стратегии и для получения доступа к инструментам успешного внедрения ИИ, обратитесь за помощью к проверенному партнеру, который располагает большим опытом и широким набором подходящих решений.

Учебная библиотека ИИ

• Что такое Data Science?
  Компании активно сочетают методы статистики с техническими концепциями, например с машинным обучением и искусственным интеллектом, чтобы извлекать ценные сведения из больших данных, развивать инновации и изменять подход к принятию решений.
• Что такое машинное обучение?
  Машинное обучение — один из подразделов науки, посвященной разработке и изучению ИИ. Он фокусируется на создании систем автоматизации, которые обучаются посредством обработки данных. Такие системы используются для ускорения принятия решений и сокращения сроков окупаемости.
• Новости и мнения об ИИ
  Машинное обучение, искусственный интеллект и наука о данных меняют подход к решению сложных бизнес-проблем и направление развития соответствующих отраслей. Ознакомьтесь с новейшими статьями, чтобы узнать, как представители отрасли используют эти технологии.