Co je to umělá inteligence?
Umělá inteligence (AI) je technologie, která umožňuje strojům demonstrovat lidské uvažování a schopnosti, jako je autonomní rozhodování. Díky asimilaci velkého množství tréninkových dat se umělá inteligence naučí rozpoznávat řeč, bodové vzory a trendy, proaktivně řešit problémy a předvídat budoucí podmínky a výskyty.
Přehled umělé inteligence
Umělá inteligence je jednou z nejtransformativnějších technologií v moderní době. Je to také jedno z nejrychlejších narušení technologií, které kdy došlo. Ale co je vlastně AI – a co dělá pro podnikání?
Termín umělá inteligence vznikl v roce 1956 na vědecké konferenci na Dartmouth College. Jeden z otců zakladatelů AI, Marvin Minsky, ji popsal jako „vědu o výrobě strojů, které by vyžadovaly inteligenci, pokud by to dělali muži“.
Zatímco jádro této definice platí dnes, moderní systémy umělé inteligence se vyvinuly tak, aby demonstrovaly schopnosti řešení problémů pro úkoly, jako je vizuální vnímání, rozpoznávání řeči, plánování, rozhodování a překlad mezi jazyky. Mohou zpracovávat terabajty dat a přehledů v reálném čase a dokázat, že jsou agilní, responzivní technologie, které rozšiřují schopnosti lidských uživatelů a zvyšují efektivitu, produktivitu a spokojenost na pracovišti.
Typy umělé inteligence
Ai systém není jediná technologie, ale spíše soubor technologií, které lze kombinovat k provádění různých typů úkolů. Tyto úkoly mohou být velmi specifické, jako je porozumění tomu, jakým jazykem se mluví, a vhodně reagovat, nebo velmi široké, jako je pomoc někomu s cestovními návrhy pro plánování dovolené. Ale pochopit všechny různé typy technologií, které tvoří umělou inteligenci, může být ožehavý úkol. Zde jsou základy.
Tři hlavní typy umělé inteligence
Na základní úrovni existují tři kategorie AI:
Úzká umělá inteligence (také známá jako slabá UMĚLÁ INTELIGENCE): Systém umělé inteligence určený k provádění konkrétních úloh nebo sad úloh. Toto je typ umělé inteligence používaný v aktuálních aplikacích. Nazývá se slabým ne proto, že postrádá sílu nebo schopnost, ale proto, že je daleko od lidského chápání nebo vědomí, které korelujeme s opravdovou inteligencí. Tyto systémy jsou omezeny svým rozsahem a nemají možnost provádět úkoly mimo svou konkrétní doménu. Mezi příklady úzké umělé inteligence patří hlasoví asistenti, rozpoznávání obličeje a řeči a auta s vlastním řízením.
Obecná AI (také známá jako silná AI): Teoreticky systém AI, který by byl schopen úspěšně plnit jakýkoli intelektuální úkol, který by člověk mohl – možná ještě lepší než člověk – mohl. Stejně jako úzké systémy umělé inteligence by se obecné systémy umělé inteligence mohly poučit ze zkušeností a konkrétních a prediktivních vzorců, ale měly by schopnost dělat věci o krok dále, což by extrapolovalo znalosti napříč širokou škálou úloh a situací, které nejsou řešeny dříve získanými daty nebo existujícími algoritmy. Obecná umělá inteligence zatím neexistuje, i když v této oblasti probíhá výzkum a vývoj s určitým slibným pokrokem.
Superinteligentní AI: systém AI definovaný jako plně sebevědomý a překonávající inteligenci lidí. Teoreticky by tyto systémy měly schopnost zlepšovat se a rozhodovat s nadlidskou inteligencí. Kromě pouhého napodobování nebo identifikace lidského chování by ji superinteligentní umělá inteligence pochopila na základní úrovni. Díky těmto lidským rysům – a dále rozšířeným o masivní zpracování a analytickou sílu – by to mohlo daleko překročit naše vlastní schopnosti. Pokud by byl vyvinut superinteligentní ai systém, mohl by změnit průběh lidských dějin, ale v současné době existuje pouze ve sci-fi, a neexistuje žádná známá metoda dosažení této úrovně AI.
Jak funguje umělá inteligence?
Kromě hlavních klasifikací úzké, obecné a superinteligentní umělé inteligence existuje několik dalších různých a vzájemně souvisejících úrovní umělé inteligence.
Strojové učení (ML) je podmnožina umělé inteligence, která umožňuje počítačovým systémům učit se a zlepšovat se ze zkušeností nebo dat a zahrnuje prvky z oblastí, jako jsou informatika, statistika, psychologie, neurověda a ekonomie. Aplikováním algoritmů na různé typy učebních metod a analytických technik se ML může automaticky učit a zlepšovat z dat a zkušeností, aniž by k tomu bylo explicitně naprogramováno. Pro podniky lze strojové učení použít k predikci výsledků na základě analýzy velkých komplexních datových sad.
Neuronové sítě jsou základní složkou umělé inteligence, inspirované strukturou a funkcí lidského mozku. Tyto vícevrstvé výpočetní modely mají uzly shlukované dohromady jako neurony v biologickém mozku. Každý umělý neuron přijímá vstup, provádí na něm matematické operace a produkuje výstup, který je následně předán do následných vrstev neuronů rychlým, paralelním zpracováním. Během tréninku neuronové sítě upravují sílu spojení mezi neurony na základě příkladů v datech, což jim umožňuje rozpoznat vzory, vytvářet predikce a řešit problémy. Používají různé metody, jak se učit z dat v závislosti na úloze a typu dat. Neuronové sítě nalezly aplikace v různých oblastech, jako je rozpoznávání obrazu a řeči, zpracování přirozeného jazyka, modelování, autonomní vozidla a další.
Deep learning (DL) je datová podmnožina strojového učení, která využívá neuronové sítě s více (hlubokými) vrstvami k učení a extrakci funkcí z obrovského množství dat. Tyto hluboké neuronové sítě mohou automaticky objevit složité vzory a vztahy v datech, které nemusí být okamžitě zřejmé pro člověka, což umožňuje přesnější předpovědi a rozhodnutí. Hluboké učení vyniká úkoly, jako je rozpoznávání obrazu a řeči, zpracování přirozeného jazyka a analýza dat. Díky využití hierarchické struktury hlubokých neuronových sítí hluboké učení způsobilo revoluci v mnoha oblastech, včetně zdravotnictví, financí a autonomních systémů.
Generativní umělá inteligence (gen AI) je typ hlubokého učení, který využívá základové modely, jako jsou velké jazykové modely (LM), k vytváření zcela nového obsahu – včetně obrázků, textu, zvuku, videí a softwarového kódu – na základě jejich tréninkových dat. Gen AI je všestranný termín pro různé technologie základových modelů – neuronové sítě trénované na masivních svazcích dat pomocí učení s vlastním dohledem, jako je předpovídání dalšího slova v textu. Její vznikající schopnosti z něj dělají průlom v umělé inteligenci, kdy jediný model někdy dokáže psát básně i obchodní dokumenty, vytvářet obrázky a složit testy úvah. Představte si výstup dvou LM, jeden trénovaný výhradně na vědeckých výzkumných časopisech a druhý vyškolený na sci-fi romány. Oba mohou generovat stručný popis pohybu objektů v prostoru, ale popisy by byly drasticky odlišné. Generativní umělá inteligence má mnoho podnikových aplikací, jako je vytváření realistických prototypů produktů, provádění přirozených konverzací v zákaznických službách, navrhování personalizovaných marketingových materiálů, automatizace procesů tvorby obsahu a vytváření grafiky a speciálních efektů. Jak podniky, tak spotřebitelé přijímali generativní umělou inteligenci pozoruhodnou rychlostí, kterou řídí skutečnost, že mnoho generických aplikací umělé inteligence nevyžaduje programovací nebo kódovací dovednosti k použití – uživatelé jednoduše popisují, co chtějí, pomocí běžného jazyka, a aplikace plní úkol, často s působivými výsledky. Podle zprávy společnosti McKinseyv roce 2023:
33 % organizací používá umělou inteligenci pravidelně alespoň v jedné podnikové funkci.
40 % organizací zvýší investice do umělé inteligence kvůli umělé inteligenci.
60 % organizací používajících umělou inteligenci již používá umělou inteligenci.
Aplikace umělé inteligence
Zde je několik dalších způsobů, jak umělá inteligence mění způsob, jakým lidé pracují, učí se a komunikují s technologiemi:
Robotika
Robotika se ve výrobě používá již léta, ale před zavedením AI bylo nutné provádět kalibraci a přeprogramování ručně – a typicky až po rozbití něčeho. Díky použití umělé inteligence – často ve formě senzorů internetu věcí (IoT) – byli výrobci schopni výrazně rozšířit rozsah, objem a typ úloh, které mohou jejich roboti provádět, a zároveň zlepšit jejich přesnost a zkrátit odstávky. Mezi běžné příklady robotiky asistované umělou inteligencí patří vychystávací roboty ve skladech a zemědělské roboty, které v optimálních časech vodí plodinami.
Počítačové vidění
Počítačové vidění je způsob, jakým počítače „vidí“ a chápou obsah digitálních obrázků a videí. Aplikace počítačového vidění využívají senzory a výukové algoritmy k extrakci složitých kontextových informací, které pak mohou být použity k automatizaci nebo informování jiných procesů. Může také extrapolovat data, která vidí pro prediktivní účely, například v případě automobilů s vlastním řízením.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
Systémy zpracování přirozeného jazyka rozpoznávají a rozumějí psanému nebo mluvenému jazyku. V sofistikovanějších aplikacích může NLP využít kontext k odvození postoje, nálady a dalších subjektivních vlastností k co nejpřesnějšímu interpretaci významu. Mezi praktické aplikace NLP patří chatboti, analýza interakcí call centra a digitální hlasoví asistenti jako Siri a Alexa.
Další informace o umělé inteligenci
Objevte rychlou hodnotnou umělou inteligenci, která může přinést vašemu podniku komplexní kolekci zdrojů specifických pro umělou inteligenci.
Další informace o umělé inteligenci
Objevte rychlou hodnotnou umělou inteligenci, která může přinést vašemu podniku komplexní kolekci zdrojů specifických pro umělou inteligenci.
Výhody umělé inteligence
Technologie umělé inteligence se posunuly mimo fázi počátečního přijetí a jsou nyní součástí mnoha podnikových aplikací.
Dnes společnosti odvozují měřitelné výhody z budování umělé inteligence do svých hlavních podnikových procesů:
Vyšší efektivita a produktivita: Jednou z nejvýznamnějších výhod umělé inteligence v podniku je její schopnost automatizovat úlohy a zefektivnit operace. Systémy poháněné umělou inteligencí mohou zpracovávat velké objemy dat rychlostí blesku, čímž uvolňují cenné lidské zdroje, aby se mohly zaměřit na činnosti s vyšší přidanou hodnotou. Tato zvýšená efektivita vede k vyšší produktivitě, protože zaměstnanci mohou věnovat svůj čas strategickému rozhodování a inovacím spíše než rutinním a všudypřítomným úkolům.
Vylepšená zákaznická zkušenost: technologie umělé inteligence způsobily revoluci v tom, jak podniky komunikují se zákazníky. Prostřednictvím ALGORITMŮ NLP a ML mohou chatboti s umělou inteligencí a virtuální asistenti poskytovat personalizovanou podporu zákazníkům v reálném čase, 24 hodin denně, 7 dní v týdnu. Tato dostupnost nejen zvyšuje spokojenost zákazníků, ale také pomáhá podnikům poskytovat bezproblémové zákaznické zkušenosti napříč kanály a zároveň zkracuje dobu odezvy a lidské chyby.
Rozhodování založené na datech: Podnikové systémy umělé inteligence mohou analyzovat velké množství strukturovaných a nestrukturovaných dat, což organizacím umožňuje činit informovanější rozhodnutí. Odvození smysluplných analýz z těchto dat umožňuje společnostem identifikovat trendy, předvídat chování zákazníků a optimalizovat jejich provoz. Algoritmy umělé inteligence mohou detekovat vzory, které lidé mohou přehlédnout, a poskytnout cenné informace pro strategické plánování, posouzení rizik a zefektivnění podnikových procesů.
Provozní efektivita: Umělá inteligence může automatizovat opakující se, časově náročné úlohy a pracovní postupy, stejně jako zvládat složité výpočty, analýzu dat a další únavné úlohy s přesností, což vede ke zvýšení přesnosti a snížení chyb. Umělá inteligence může také pomoci rychle odhalit anomálie, podvody a narušení bezpečnosti a zmírnit potenciální ztráty.
Rozšířená spolupráce na pracovních silách: Umělá inteligence může podporovat větší spolupráci a sdílení znalostí mezi zaměstnanci. Inteligentní systémy mohou pomoci při zjišťování dat tím, že poskytují snazší přístup k relevantním informacím a poskytují přehledy, které pomáhají zaměstnancům činit informovaná rozhodnutí. Nástroje pro spolupráci založené na umělé inteligenci navíc umožňují bezproblémovou komunikaci a sdílení znalostí napříč týmy, odděleními a dokonce i geograficky rozptýlenými lokalitami, podporují inovace a zvyšují produktivitu.
Podniková umělá inteligence v akci
Rozsah a přístupnost moderní podnikové umělé inteligence ji činí užitečnou pro mnoho polí.
Několik příkladů případů použití umělou inteligencí napříč odvětvími zahrnuje:
Umělá inteligence ve zdravotnictví: Lékařské datové soubory jsou jedny z největších a nejsložitějších na světě. Hlavním zaměřením umělé inteligence ve zdravotnictví je využití těchto dat k nalezení vztahů mezi diagnózou, léčebnými protokoly a výsledky u pacientů. Nemocnice se navíc obracejí na řešení umělé inteligence, aby podpořily operační iniciativy, jako je spokojenost a optimalizace pracovních sil, spokojenost pacientů a snížení nákladů.
Umělá inteligence v bankovnictví: Odvětví finančních služeb bylo jedním z prvních, kdo přijal umělou inteligenci v měřítku, konkrétně pro urychlení rychlosti transakcí, služeb zákazníkům a bezpečnostních reakcí. Běžné aplikace zahrnují roboty umělé inteligence, poradce pro digitální platby a odhalování podvodů.
Umělá inteligence ve výrobě: Dnešní chytrá továrna je síť strojů, senzorů IoT a výpočetního výkonu – propojený systém, který využívá umělou inteligenci a strojové učení k analýze dat a učení se tak, jak to jde v reálném čase. Umělá inteligence neustále optimalizuje a informuje automatizované procesy a inteligentní systémy v rámci inteligentní továrny, od monitorování podmínek vybavení až po prognózy problémů dodavatelského řetězce až po umožnění prediktivní výroby.
Umělá inteligence v maloobchodě: Online nakupující využívají širokou škálu kontaktních bodů a generují větší množství komplexních a nestrukturovaných datových sad než kdykoli předtím. Pro pochopení a využití těchto dat používají maloobchodníci řešení umělé inteligence ke zpracování a analýze rozdílných datových sad, zlepšování marketingu a poskytování lepších nákupních zkušeností.
Etika umělé inteligence a výzvy
Zatímco AI představuje mimořádné příležitosti, přichází také s riziky, které je třeba rozpoznat a zmírnit, aby se zabránilo poškození jednotlivců, skupin, podniků a lidstva jako celku. Zde jsou některé z nejnaléhavějších etických výzev v oblasti umělé inteligence, které by si spotřebitelé, podniky i vlády měli uvědomovat, když se snaží používat umělou inteligenci zodpovědně.
Etické využívání údajů o zákaznících: Do roku 2029 bude po celém světě odhadem 6,4 miliardy uživatelů chytrých telefonů. Každé zařízení může sdílet obrovské množství dat, od polohy GPS až po osobní údaje a preference uživatelů, jakož i sociální média a chování při vyhledávání. Vzhledem k tomu, že podniky získají širší přístup k osobním údajům svých zákazníků, je stále důležitější, aby stanovily měřítka a neustále se vyvíjející protokoly k ochraně soukromí a minimalizaci rizik.
Zaujatost umělou inteligencí: systémy umělé inteligence mohou odrážet nebo zesilovat existující předpojatosti ve svých školicích datech, což může vést k nespravedlivým výsledkům v aplikacích, jako je nábor pracovních míst nebo schválení půjček. Aby organizace zmírnily tyto předpojatosti, musí zajistit, aby jejich datové soubory byly různorodé, provádět pravidelné audity a používat algoritmy pro zmírnění dvojího efektu. Reálný příklad zaujatosti umělé inteligence se objevil v americkém zdravotnickém systému, kde model umělé inteligence postrádající kritické schopnosti zmírňování zkreslení odvodil ze školicích dat, že demografické skupiny, které na zdravotní péči utrácejí méně, nepotřebují v budoucnu tolik péče jako skupiny s vyššími výdaji, což má za následek zaujatost, která ovlivnila zdravotní rozhodnutí pro stovky milionů pacientů.
Transparentnost umělé inteligence a vysvětlitelná umělá inteligence: Transparentnost umělé inteligence odkazuje na otevřenost a jasnost fungování systémů umělé inteligence, aby bylo zajištěno, že jejich operace, rozhodovací procesy a výsledky jsou srozumitelné a interpretovatelné lidmi. To je zásadní pro budování důvěry v aplikace umělé inteligence a řešení obav z předpojatosti, odpovědnosti a spravedlnosti. Vysvětlující umělá inteligence se konkrétně zaměřuje na vývoj modelů a algoritmů umělé inteligence, které mohou poskytnout vysvětlení pro jejich rozhodnutí a prognózy způsobem, který je srozumitelný pro uživatele a zúčastněné strany. Vysvětlitelné techniky umělé inteligence mají za cíl demystifikovat složité ai systémy odhalením faktorů a funkcí, které ovlivňují jejich výstupy – což umožňuje uživatelům důvěřovat, ověřovat a potenciálně opravovat rozhodnutí umělé inteligence, pokud je to nutné.
Deepfakes: Termín deepfake je kombinace hlubokého učení a falešné. Deepfake je sofistikovaná metoda vytváření nebo změny mediálního obsahu, jako jsou obrázky, videa nebo zvukové nahrávky, pomocí umělé inteligence. Deepfakes umožňují manipulaci s výrazy obličeje, gesty a řeči ve videích, často pozoruhodně realistickým způsobem. Tato technologie získala pozornost díky svému potenciálu pro vytváření přesvědčivého, ale smyšleného obsahu, který může být použit pro různé účely, od zábavy a uměleckého vyjádření až po více týkající se aplikací, jako jsou dezinformace a podvody identity.
Další informace o umělé inteligenci
Prozkoumejte umělou inteligenci vytvořenou pro dosažení reálných výsledků
Podívejte se, jak můžete těžit z umělé inteligence, která je integrována do hlavních podnikových aplikací a propojuje vaše lidi, data a procesy.
Seznamte se s Joulem – umělou inteligencí, která skutečně rozumí vašemu podnikání
Revoluce v interakci s podnikovými systémy SAP, což zjednodušuje každý úkol a počítá se s každým kontaktním bodem.