Что представляет собой искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) — это технология, которая позволяет машинам демонстрировать человекоподобные рассуждения и возможности, такие как автономное принятие решений. Благодаря ассимиляции огромных объемов данных обучения ИИ учится распознавать речь, выявлять закономерности и тенденции, проактивно решать проблемы и прогнозировать будущие условия и события.
Обзор искусственного интеллекта
Искусственный интеллект является одной из самых трансформативных технологий в наше время. Это также один из самых стремительных технологических перебоев за всю историю. Но что такое искусственный интеллект и что он делает для бизнеса?
Термин «искусственный интеллект» возник в 1956 году на научной конференции в Дартмутском колледже. Один из отцов-основателей ИИ, Марвин Минский, описал его как «науку делать машины, которые требуют интеллекта, если это делают люди».
Хотя ядро этого определения верно сегодня, современные системы ИИ развились, чтобы продемонстрировать возможности решения проблем для таких задач, как визуальное восприятие, распознавание речи, планирование, принятие решений и перевод между языками. Они могут обрабатывать терабайты данных и аналитики в режиме реального времени, используя гибкие и гибкие технологии, расширяющие возможности человеческих пользователей и повышающие эффективность, продуктивность и удовлетворенность на рабочем месте.
Типы искусственного интеллекта
Система ИИ — это не единая технология, а совокупность технологий, которые можно комбинировать для выполнения различных типов задач. Эти задачи могут быть очень специфичными, например, понимание того, на каком языке говорят и на каком он отвечает должным образом, или очень широкими, например, помощь кому-то с предложениями о поездках для планирования отпуска. Но понимание всех типов технологий, составляющих ИИ, может быть сложной задачей. Вот основы.
Три основных типа ИИ
На базовом уровне существует три категории ИИ:
Узкий ИИ (также известный как слабый ИИ): система ИИ, предназначенная для выполнения конкретной задачи или набора задач. Это тип ИИ, используемый в текущих приложениях. Это называется слабым не потому, что у него нет силы или способности, а потому, что это долгий путь от человеческого понимания или сознания, которое мы коррелируем с истинным интеллектом. Эти системы ограничены в своем объеме и не имеют возможности выполнять задачи за пределами определенной области. Примерами узкого ИИ являются голосовые помощники, распознавание лица и речи, а также автомобили с самостоятельным вождением.
Общий ИИ (также известный как сильный ИИ): ТЕОРЕТИЧЕСКИ система ИИ, способная успешно выполнять любую интеллектуальную задачу, которую человек мог бы — возможно, даже лучше, чем мог бы человек. Как и узкие системы ИИ, общие системы ИИ смогут учиться на основе опыта, выявлять и прогнозировать закономерности, но они смогут сделать шаг дальше, экстраполируя эти знания на широкий спектр задач и ситуаций, которые не решаются ранее полученными данными или существующими алгоритмами. Общий ИИ пока не существует, хотя в этой области продолжаются исследования и разработки с некоторым многообещающим прогрессом.
Суперинтеллектуальный ИИ: система ИИ, определяемая как полностью осознанная и превосходящая интеллект людей. Теоретически, эти системы имели бы возможность улучшать себя и принимать решения с более высоким уровнем интеллекта человека. Помимо простого имитации или идентификации человеческого поведения, сверхинтеллектуальный ИИ понял бы его на фундаментальном уровне. Обладая этими человеческими чертами и дополняя своей мощью массовой обработки и аналитики, она может значительно превысить наши собственные способности. Если бы была разработана сверхинтеллектуальная система ИИ, она могла бы изменить ход человеческой истории, но в настоящее время она существует только в научной фантастике, и нет известного метода достижения этого уровня ИИ.
Как работает искусственный интеллект?
Помимо основных классификаций узкого, общего и сверхинтеллектуального ИИ существует несколько более разных и взаимосвязанных уровней искусственного интеллекта.
Машинное обучение (МО) — это подмножество ИИ, которое позволяет компьютерным системам учиться и совершенствоваться на основе опыта или данных и включает в себя элементы из таких областей, как информатика, статистика, психология, нейронаука и экономика. Применяя алгоритмы к различным типам методов обучения и методов анализа, МО может автоматически обучаться и совершенствоваться на основе данных и опыта без явного программирования. Для компаний машинное обучение может использоваться для прогнозирования результатов на основе анализа больших и сложных наборов данных.
Нейронные сети являются фундаментальным компонентом искусственного интеллекта, вдохновлённого структурой и функцией человеческого мозга. Эти многослойные вычислительные модели имеют узлы, сгруппированные вместе, как нейроны в биологическом мозге. Каждый искусственный нейрон принимает входные данные, выполняет на нём математические операции и производит выход, который затем передается последующим слоям нейронов через быструю, параллельную обработку. Во время обучения нейронные сети корректируют силу связей между нейронами на основе примеров в данных, позволяя им распознавать закономерности, делать прогнозы и решать проблемы. Они используют различные методы обучения на основе данных в зависимости от задачи и типа данных. Нейронные сети нашли применение в различных областях, таких как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка, моделирование, автономные транспортные средства и многое другое.
Глубокое обучение — это ориентированное на данные подмножество машинного обучения, которое использует нейронные сети с несколькими уровнями (глубокими) для изучения и извлечения функций из огромных объемов данных. Эти глубокие нейронные сети могут автоматически обнаруживать сложные закономерности и взаимосвязи в данных, которые могут быть не сразу видны людям, что позволяет делать более точные прогнозы и принимать решения. Глубокое обучение отлично справляется с такими задачами, как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка и анализ данных. Используя иерархическую структуру глубоких нейронных сетей, глубокое обучение произвело революцию во многих областях, включая здравоохранение, финансы и автономные системы.
Генеративный ИИ (gen AI) — это тип глубокого обучения с использованием базовых моделей, таких как большие языковые модели (LM), для создания совершенно нового контента, включая изображения, текст, звук, видео и программный код, на основе данных обучения. Gen AI — это собирательный термин для различных технологий базовой модели — нейронные сети, обученные на больших объемах данных с помощью самостоятельного обучения, например, для прогнозирования следующего слова в тексте. Его новые возможности делают его прорывом в ИИ, с одной моделью, иногда способной писать как стихи, так и бизнес-документы, создавать образы и проходить тесты рассуждений. Представьте себе выход двух ЛМ, один из которых тренировался исключительно на научных исследовательских журналах, а другой обучался научно-фантастическим романам. Они оба могут генерировать краткое описание движения объектов в пространстве, но описания были бы кардинально разными. Генеративный ИИ имеет множество бизнес-приложений, таких как создание реалистичных прототипов продуктов, ведение естественного общения с клиентами, разработка персонализированных маркетинговых материалов, автоматизация процессов создания контента, создание графики и специальных эффектов. Как компании, так и потребители активно внедряют генеративный ИИ, чему способствует тот факт, что многие общие приложения ИИ не требуют навыков программирования и программирования — пользователи просто описывают, чего хотят, используя обычный язык, и приложение выполняет эту задачу, зачастую с впечатляющими результатами. Согласно отчету McKinsey, в 2023 году:
33% организаций регулярно используют генеративный ИИ хотя бы в одной бизнес-функции.
40% организаций увеличат инвестиции в ИИ благодаря генеративному ИИ.
60% организаций, использующих ИИ, уже используют общий ИИ.
Приложения ИИ
Вот несколько других способов изменения способов работы, обучения и взаимодействия с технологиями искусственным интеллектом:
Робототехника
Робототехника использовалась в производстве в течение многих лет, но до внедрения ИИ калибровку и перепрограммирование приходилось выполнять вручную — и, как правило, только после того, как что-то сломалось. Благодаря использованию искусственного интеллекта — часто в виде датчиков Интернета вещей (IoT) — производители смогли значительно расширить объем, объем и тип задач, которые могут выполнять их роботы, а также повысить их точность и сократить время простоя. К числу распространенных примеров робототехники с помощью ИИ относятся роботы, собирающие заказы на складах, и сельскохозяйственные роботы, которые в оптимальное время ведут к водным культурам.
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение — это то, как компьютеры «видят» и понимают содержимое цифровых изображений и видео. Приложения для компьютерного зрения используют датчики и алгоритмы обучения для извлечения сложной контекстной информации, которую затем можно использовать для автоматизации или информирования других процессов. Он также может экстраполировать данные, отображаемые в прогнозных целях, например, в случае автомобилей с самостоятельным управлением.
Обработка данных на естественном языке (NLP)
Системы обработки естественного языка распознают и понимают письменный или разговорный язык. В более сложных приложениях NLP может использовать контекст для вывода отношения, настроения и других субъективных качеств, чтобы наиболее точно интерпретировать смысл. К практическим приложениям NLP относятся чат-боты, анализ взаимодействия центра обработки звонков и цифровые голосовые ассистенты, такие как Siri и Alexa.
Подробнее об ИИ
Узнайте о том, какую быструю отдачу может принести вашей компании искусственный интеллект при помощи комплексной коллекции ресурсов ии.
Подробнее об ИИ
Узнайте о том, какую быструю отдачу может принести вашей компании искусственный интеллект при помощи комплексной коллекции ресурсов ии.
Преимущества ИИ
Технологии ИИ вышли за рамки первых клиентов и теперь широко используются во многих бизнес-приложениях.
Сегодня компании получают измеримые преимущества от внедрения ИИ в свои основные бизнес-процессы:
Повышение эффективности и продуктивности. Одним из важнейших преимуществ ИИ на предприятии является его способность автоматизировать задачи и оптимизировать операции. Системы на базе ИИ могут обрабатывать большие объемы данных с мгновенной скоростью, освобождая ценные человеческие ресурсы, чтобы сосредоточиться на более важных операциях. Это повышение эффективности приводит к повышению производительности, поскольку сотрудники могут посвятить свое время принятию стратегических решений и инновациям, а не рутинным и рутинным задачам.
Улучшение клиентского опыта: технология ИИ произвела революцию в том, как компании взаимодействуют с клиентами. Благодаря nlp и алгоритмам машинного обучения чат-боты на базе ИИ и виртуальные ассистенты могут круглосуточно предоставлять клиентам персонализированную поддержку в реальном времени. Такая доступность не только повышает удовлетворенность клиентов, но и помогает компаниям обеспечить безупречное взаимодействие с клиентами по всем каналам, сокращая время отклика и количество ошибок.
Принятие решений на основе данных. Корпоративные системы ИИ могут анализировать огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, что позволяет организациям принимать более обоснованные решения. Получение ценной аналитической информации на основе этих данных позволяет компаниям выявлять тенденции, прогнозировать поведение клиентов и оптимизировать операции. Алгоритмы искусственного интеллекта могут обнаруживать закономерности, которые могут быть упущены из виду, предоставляя ценную информацию для стратегического планирования, оценки рисков и оптимизации бизнес-процессов.
Операционная эффективность. Искусственный интеллект может автоматизировать повторяющиеся трудоемкие задачи и потоки операций, а также обрабатывать сложные расчеты, анализ данных и другие трудоемкие задачи с высокой точностью, что повышает точность и уменьшает число ошибок. ИИ также помогает быстро обнаруживать аномалии, мошенничество и нарушения безопасности, снижая потенциальные убытки.
Улучшение сотрудничества между сотрудниками: ИИ может способствовать более тесному сотрудничеству и обмену знаниями между сотрудниками. Интеллектуальные системы могут помочь в обнаружении данных, обеспечивая более простой доступ к релевантной информации и предоставляя аналитическую информацию, которая помогает сотрудникам принимать обоснованные решения. Кроме того, инструменты совместной работы на базе ИИ обеспечивают беспрепятственную коммуникацию и обмен знаниями между командами, отделами и даже географически рассредоточенными местоположениями, поощряя инновации и повышая производительность.
Корпоративный ИИ в действии
Объем и доступность современного корпоративного ИИ делают его полезным для многих областей.
Несколько примеров использования ИИ в разных отраслях:
ИИ в здравоохранении: медицинские наборы данных являются одними из самых больших и сложных в мире. Основной задачей ИИ в здравоохранении является использование этих данных для поиска взаимосвязей между диагностикой, протоколами лечения и результатами лечения пациентов. Кроме того, больницы обращаются к решениям с ии для поддержки таких операционных инициатив, как удовлетворенность и оптимизация персонала, удовлетворенность пациентов и сокращение затрат.
ИИ в банковской отрасли. Отрасль финансовых услуг была одной из самых ранних компаний, внедривших ИИ в нужном масштабе, особенно для ускорения транзакций, обслуживания клиентов и реагирования на угрозы безопасности. К общим приложениям относятся боты-ИИ-технологии, консультанты по цифровым платежам и выявление мошенничества.
ИИ в производстве. Современный интеллектуальный завод — это сеть машин, датчиков IoT и вычислительных мощностей — взаимосвязанной системы, использующей ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ и машинное обучение для анализа данных и обучения в режиме реального времени. ИИ постоянно оптимизирует и информирует автоматизированные процессы и интеллектуальные системы на интеллектуальном заводе, от мониторинга условий оборудования до прогнозирования проблем в цепочке поставок и активации прогнозного производства.
ИИ в розничной торговле. Онлайн-покупатели взаимодействуют в самых разных точках контакта и создают большие объемы сложных и неструктурированных наборов данных, чем когда-либо ранее. Чтобы понять и использовать эти данные, розничные продавцы используют ИИ-решения для обработки и анализа разрозненных наборов данных, улучшения маркетинга и улучшения взаимодействия с покупателями.
Этика и проблемы ИИ
Хотя ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ открывает необычайные возможности, он также сопряжен с рисками, которые необходимо признать и смягчить, чтобы предотвратить причинение вреда отдельным лицам, группам, компаниям и человечеству в целом. Вот некоторые из наиболее срочных проблем этичного использования ИИ, которые потребители, компании и правительства должны помнить о том, как они стремятся к ответственному использованию ИИ.
Этичное использование данных клиентов: к 2029 году по всему миру будет примерно 6,4 миллиарда пользователей смартфонов. Каждое устройство может обмениваться огромными объемами данных, от местоположения GPS до личных данных и предпочтений пользователей, а также социальных сетей и поведения при поиске. Когда компании получают более широкий доступ к персональной информации своих клиентов, становится все более важным, чтобы они устанавливали эталоны и постоянно разрабатывали протоколы для защиты конфиденциальности и минимизации рисков.
Предвзятость ИИ: системы ИИ могут отражать или усиливать существующие предубеждения, присутствующие в их данных обучения, потенциально приводя к несправедливым результатам в таких приложениях, как прием на работу или утверждение займов. Чтобы смягчить эти предубеждения, организации должны обеспечить разнообразие своих наборов данных, регулярно проводить аудит и применять алгоритмы снижения рисков. Реальный пример предвзятости искусственного интеллекта произошел в системе здравоохранения США, где модель ИИ, не имеющая критически важных возможностей снижения уровня риска, выведена из данных обучения, что демографические группы, которые тратят меньше затрат на здравоохранение, не нуждаются в таком же уходе в будущем, как группы с более высокими расходами, что приводит к предвзятости, которая повлияла на принятие решений в области здравоохранения для сотен миллионов пациентов.
Прозрачность ии и объяснимый ИИ: прозрачность ИИ — это открытость и ясность работы систем ИИ, чтобы гарантировать, что их операции, процессы принятия решений и результаты понятны и понятны людям. Это крайне важно для укрепления доверия к приложениям ИИ и решения проблем, связанных с предвзятостью, подотчетностью и справедливостью. Объяснимый ИИ специально ориентирован на разработку моделей и алгоритмов ИИ, которые могут дать пояснения к их решениям и прогнозам в понятном для пользователей и заинтересованных лиц виде. Объяснимые методы ИИ направлены на демистификацию сложных систем ИИ, выявляя факторы и функции, влияющие на их результаты, что позволяет пользователям доверять, проверять и при необходимости корректировать решения ИИ.
Deepfakes: Термин deepfake является комбинацией глубокого обучения и подделки. Deepfake — это сложный метод создания или изменения медиа-контента, такого как изображения, видео или аудиозаписи, с помощью ИИ. Дипфаки позволяют манипулировать выражениями лица, жестами и речью в видео, часто в удивительно реалистичной манере. Эта технология привлекла внимание благодаря своему потенциалу для создания убедительного, но сфабрикованного контента, который может быть использован в различных целях, от развлечений и художественного выражения до более касающихся таких приложений, как дезинформация и мошенничество с идентификацией.
Подробнее об искусственном интеллекте
Узнайте больше об искусственном интеллекте, созданном для получения реальных результатов
Узнайте, как использовать искусственный интеллект, встроенный в основные бизнес-приложения и объединяющий людей, данные и процессы.
Познакомьтесь с Joule — вторым пилотом ии, который действительно понимает ваш бизнес
Кардинально меняйте подходы к взаимодействию с бизнес-системами SAP, упрощая выполнение каждой задачи в каждой точке соприкосновения.