Čo je to umelá inteligencia?
Umelá inteligencia (AI) je technológia, ktorá umožňuje strojom demonštrovať ľudské úvahy a schopnosti, ako je autonómne rozhodovanie. Prostredníctvom asimilácie obrovského množstva údajov o školeniach sa UMELÁ INTELIGENCIA učí rozpoznávať reč, spočítať vzory a trendy, proaktívne riešiť problémy a predpovedať budúce podmienky a udalosti.
Prehľad umelej inteligencie
Umelá inteligencia je jednou z najtransformačnejších technológií v modernej dobe. Je tiež jedným z najrýchlejších technologických narušení vôbec. Ale čo je to AI, naozaj – a čo to robí pre podnikanie?
Termín umelá inteligencia vznikol v roku 1956 na vedeckej konferencii na Dartmouth College. Jeden zo zakladateľov umelej inteligencie Marvin Minsky ju opísal ako „vedu o výrobe strojov, ktoré by robili veci, ktoré by vyžadovali inteligenciu, ak by to robili muži“.
Zatiaľ čo jadro tejto definície je dnes pravdivé, moderné systémy umelej inteligencie sa vyvinuli tak, aby demonštrovali schopnosti riešiť problémy pri úlohách, ako je vizuálne vnímanie, rozpoznávanie reči, plánovanie, rozhodovanie a preklad medzi jazykmi. Môžu spracovávať terabajty dát a prehľady v reálnom čase, dokazujú, že sú agilné, responzívne technológie, ktoré rozširujú schopnosti ľudských užívateľov a zvyšujú efektivitu, produktivitu a spokojnosť na pracovisku.
Typy umelej inteligencie
Ai systém nie je jedinou technológiou, ale skôr súborom technológií, ktoré je možné skombinovať na vykonávanie rôznych typov úloh. Tieto úlohy môžu byť veľmi špecifické, napríklad pochopiť, ktorým jazykom sa hovorí a primerane reagovať, alebo veľmi široko, napríklad pomôcť niekomu s cestovnými návrhmi na plánovanie dovolenky. Ale pochopenie všetkých rôznych typov technológií, ktoré tvoria AI, môže byť odvážnou úlohou. Tu sú základy.
Tri hlavné typy UMELEJ INTELIGENCIE
Na základnej úrovni existujú tri kategórie AI:
Úzka umelá inteligencia (tiež známa ako slabá umelá inteligencia): ai systém navrhnutý na vykonávanie konkrétnej úlohy alebo súboru úloh. Toto je typ UMELEJ INTELIGENCIE používanej v aktuálnych aplikáciách. Nazýva sa slabá nie preto, že mu chýba sila alebo schopnosť, ale pretože je to dlhá cesta od ľudského pochopenia alebo vedomia, že korelujeme s pravou inteligenciou. Tieto systémy sú vo svojom rozsahu obmedzené a nemajú schopnosť vykonávať úlohy mimo svojej konkrétnej domény. Príklady úzkej UMELEJ INTELIGENCIE zahŕňajú hlasových asistentov, rozpoznávanie tváre a reči a autosedačky.
Všeobecná AI (tiež známa ako silná AI): Teoreticky ai systém, ktorý by bol schopný úspešne vykonávať akúkoľvek intelektuálnu úlohu, ktorú by človek mohol – možno ešte lepšie ako človek mohol. Podobne ako úzke systémy umelej inteligencie, aj všeobecné systémy umelej inteligencie by sa mohli učiť zo skúseností, spotovo a predpovedať vzorce, ale mali by schopnosť posunúť veci o krok ďalej a extrapolovať tieto poznatky v rámci širokej škály úloh a situácií, ktoré nie sú riešené predtým získanými údajmi alebo existujúcimi algoritmami. Všeobecná umelá inteligencia ešte neexistuje, hoci v tejto oblasti prebieha výskum a vývoj s určitým sľubným pokrokom.
Superinteligentná UMELÁ INTELIGENCIA: Systém umelej inteligencie definovaný ako plne sebavedomý a prekonávajúci inteligenciu človeka. Teoreticky by tieto systémy mali schopnosť zlepšovať sa a rozhodovať s nadľudskou inteligenciou. Okrem toho, že by superinteligentná UMELÁ INTELIGENCIA jednoducho napodobňovala alebo identifikovala ľudské správanie, pochopila by ju na základnej úrovni. Posilnený týmito ľudskými črtami – a ďalej rozšírený o masívne spracovanie a analytickú silu – by mohol ďaleko prekročiť naše vlastné schopnosti. Ak by bol vyvinutý superinteligentný AI systém, mohol by zmeniť priebeh ľudskej histórie, ale v súčasnosti existuje len v sci-fi a neexistuje známa metóda dosiahnutia tejto úrovne AI.
Ako funguje umelá inteligencia?
Okrem hlavných klasifikácií úzkej, všeobecnej a superinteligentnej UMELEJ INTELIGENCIE existuje niekoľko odlišnejších a vzájomne prepojených úrovní umelej inteligencie.
Strojové učenie (ML) je podmnožina umelej inteligencie, ktorá umožňuje počítačovým systémom učiť sa a zlepšovať sa zo skúseností alebo dát a zahŕňa prvky z oblastí ako informatika, štatistika, psychológia, neuroveda a ekonómia. Aplikovaním algoritmov na rôzne typy učebných metód a analytických techník sa môže ML automaticky učiť a zlepšovať z dát a skúseností bez toho, aby bol na to výslovne naprogramovaný. Pre podniky je možné strojové učenie použiť na predpovedanie výstupov na základe analýzy veľkých, komplexných dátových súborov.
Neurónové siete sú základnou zložkou umelej inteligencie, inšpirovanej štruktúrou a funkciou ľudského mozgu. Tieto viacvrstvové výpočtové modely majú uzly zoskupené ako neuróny v biologickom mozgu. Každý umelý neurón preberá vstup, vykonáva na ňom matematické operácie a vytvára výstup, ktorý sa potom prostredníctvom rýchleho paralelného spracovania prenáša do následných vrstiev neurónov. Počas tréningu neurónové siete upravujú silu spojení medzi neurónmi na základe príkladov v údajoch, čo im umožňuje rozpoznať vzory, robiť predpovede a riešiť problémy. Používajú rôzne metódy, ako sa učiť z dát v závislosti od úlohy a typu údajov. Neurónové siete našli aplikácie v rôznych oblastiach, ako je rozpoznávanie obrazu a reči, spracovanie prirodzeného jazyka, modelovanie, autonómne vozidlá a ďalšie.
Hlboké učenie (DL) je dátovo orientovaná podmnožina strojového učenia, ktorá využíva neurónové siete s viacerými (hlbokými) vrstvami na učenie a extrahovanie funkcií z obrovského množstva dát. Tieto hlboké neurónové siete môžu automaticky objaviť zložité vzory a vzťahy v údajoch, ktoré nemusia byť okamžite zrejmé pre ľudí, čo umožňuje presnejšie predpovede a rozhodnutia. Hlboké učenie vyniká pri úlohách, ako je rozpoznávanie obrazu a reči, spracovanie prirodzeného jazyka a analýza údajov. Využitím hierarchickej štruktúry hlbokých neurónových sietí došlo k revolúcii v mnohých oblastiach vrátane zdravotnej starostlivosti, financií a autonómnych systémov.
Generatívna umelá inteligencia (gen AI) je typ hlbokého učenia, ktorý využíva modely základov, ako sú veľké jazykové modely (LM), na vytváranie úplne nového obsahu – vrátane obrázkov, textu, zvuku, videí a softvérového kódu – na základe údajov o školeniach. Gen AI je všestranné označenie pre rôzne technológie základných modelov – neurónové siete vyškolené na masívne objemy dát pomocou vlastného učenia, ako je predpovedanie ďalšieho slova v texte. Jeho vznikajúce schopnosti z neho robia prelom v AI, s jedným modelom niekedy dokáže písať básne aj obchodné dokumenty, vytvárať obrázky a prechádzať zdôvodňovacími testami. Predstavte si výstup dvoch LM, jeden školený výhradne na vedeckovýskumných časopisoch a druhý vyškolený na sci-fi románoch. Obe môžu generovať stručný popis pohybu objektov v priestore, ale popisy by boli drasticky odlišné. Generatívna UMELÁ INTELIGENCIA má mnoho podnikových aplikácií, ako je vytváranie realistických prototypov produktov, vedenie prirodzených konverzácií v zákazníckych službách, navrhovanie personalizovaných marketingových materiálov, automatizácia procesov vytvárania obsahu a vytváranie grafiky a špeciálnych efektov. Podniky aj spotrebitelia prijímajú generatívnu umelú inteligenciu v pozoruhodnej miere, čo je spôsobené tým, že mnohé aplikácie gen AI nevyžadujú programovanie alebo kódovanie, ktoré používajú – používatelia jednoducho popisujú, čo chcú, pomocou bežného jazyka a aplikácia plní úlohu, často s pôsobivými výsledkami. Podľa správy spoločnosti McKinseyv roku 2023:
33% organizácií používa gen AI pravidelne aspoň v jednej podnikovej funkcii.
40% organizácií zvýši investície do AI z dôvodu gen AI.
60 % organizácií zamestnávajúcich AI už používa gen AI.
Aplikácie AI
Tu je niekoľko ďalších spôsobov, ako AI mení spôsob, akým ľudia pracujú, učia sa a interagujú s technológiami:
Robotika
Robotika sa vo výrobe používa už roky, ale pred zavedením AI sa kalibrácia a preprogramovanie museli robiť manuálne – a typicky až po tom, čo sa niečo rozpadlo. Vďaka použitiu umelej inteligencie – často vo forme snímačov Internetu vecí (IoT), boli výrobcovia schopní výrazne rozšíriť rozsah, objem a typ úloh, ktoré môžu ich roboty vykonávať, a zároveň zlepšiť ich presnosť a znížiť prestoje. Medzi bežné príklady robotiky s podporou umelej inteligencie patria roboty na zber objednávok v skladoch a poľnohospodárske roboty, ktoré v optimálnych časoch pestujú vodu.
Počítačové videnie
Počítačové videnie je to, ako počítače „vidia“ a rozumejú obsahu digitálnych obrázkov a videí. Aplikácie počítačového videnia používajú snímače a vzdelávacie algoritmy na extrahovanie komplexných kontextových informácií, ktoré potom možno použiť na automatizáciu alebo informovanie iných procesov. Môže tiež extrapolovať údaje, ktoré vidí pre prediktívne účely, ako napríklad v prípade áut s vlastným pohonom.
Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP)
Systémy spracovania prirodzeného jazyka rozpoznávajú a rozumejú písanému alebo hovorenému jazyku. V sofistikovanejších aplikáciách môže NLP použiť kontext na odvodenie postoja, nálady a iných subjektívnych vlastností k čo najpresnejšiemu výkladu významu. Praktické aplikácie NLP zahŕňajú chatboty, interakčnú analýzu call centra a digitálnych hlasových asistentov ako Siri a Alexa.
Ďalšie informácie o umelej inteligencii
Objavte rýchlu hodnotu, ktorú môže umelá inteligencia priniesť do vášho podnikania s komplexnou kolekciou zdrojov špecifických pre AI.
Ďalšie informácie o umelej inteligencii
Objavte rýchlu hodnotu, ktorú môže umelá inteligencia priniesť do vášho podnikania s komplexnou kolekciou zdrojov špecifických pre AI.
Výhody AI
Technológie umelej inteligencie sa posunuli nad rámec počiatočnej fázy osvojovania a v súčasnosti sú mainstreamové v mnohých podnikových aplikáciách.
V súčasnosti spoločnosti získavajú merateľné výhody z budovania umelej inteligencie do svojich hlavných obchodných procesov:
Zvýšená efektivita a produktivita: Jednou z najvýznamnejších výhod umelej inteligencie v podniku je jeho schopnosť automatizovať úlohy a zefektívniť prevádzku. Systémy poháňané umelou inteligenciou dokážu spracovávať veľké objemy dát rýchlosťou blesku, čím sa uvoľnia cenné ľudské zdroje, aby sa mohli sústrediť na činnosti s vyššou pridanou hodnotou. Táto zvýšená efektívnosť vedie k vyššej produktivite, pretože zamestnanci môžu venovať svoj čas strategickému rozhodovaniu a inováciám, a nie rutinným a svetským úlohám.
Zlepšená zákaznícka skúsenosť: Technológia umelej inteligencie spôsobila revolúciu v spôsobe, akým podniky komunikujú so zákazníkmi. Prostredníctvom algoritmov NLP a ML môžuchatboty a virtuálni asistenti poháňaní umelou inteligenciou poskytovať personalizovanú podporu a podporu v reálnom čase zákazníkom, 24 hodín denne, 7 dní v týždni. Táto dostupnosť nielen zvyšuje spokojnosť zákazníkov, ale tiež pomáha podnikom poskytovať bezproblémový zákaznícky zážitok naprieč kanálmi a zároveň skracovať časy odozvy a ľudské chyby.
Rozhodovanie založené na údajoch: Systémy podnikovej umelej inteligencie môžu analyzovať obrovské množstvo štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajov, čo umožňuje organizáciám robiť informovanejšie rozhodnutia. Odvodenie zmysluplných prehľadov z týchto údajov umožňuje spoločnostiam identifikovať trendy, predpovedať správanie zákazníkov a optimalizovať ich operácie. Algoritmy UMELEJ INTELIGENCIE dokážu odhaliť vzory, ktoré ľudia môžu prehliadať, pričom poskytujú cenné informácie pre strategické plánovanie, hodnotenie rizík a zefektívnenie podnikových procesov.
Prevádzková efektivita: Umelá inteligencia dokáže s presnosťou automatizovať opakujúce sa, časovo náročné úlohy a pracovné postupy, ako aj spracovávať komplexné výpočty, analýzu údajov a ďalšie únavné úlohy, čo vedie k lepšej presnosti a zníženým chybám. Umelá inteligencia môže tiež pomôcť rýchlo odhaliť anomálie, podvody a bezpečnostné porušenia, čím sa zmiernia potenciálne straty.
Lepšia spolupráca s pracovnými silami: Umelá inteligencia môže podporovať väčšiu spoluprácu a výmenu poznatkov medzi zamestnancami. Inteligentné systémy môžu pomáhať pri zisťovaní údajov tým, že poskytujú ľahší prístup k relevantným informáciám a poskytujú informácie, ktoré pomáhajú zamestnancom pri prijímaní informovaných rozhodnutí. Okrem toho nástroje spolupráce poháňané umelou inteligenciou umožňujú bezproblémovú komunikáciu a zdieľanie poznatkov medzi tímami, oddeleniami a dokonca aj geograficky rozptýlenými miestami, čím podporujú inováciu a zvyšujú produktivitu.
Podniková AI v akcii
Rozsah a dostupnosť modernej podnikovej UMELEJ INTELIGENCIE ho robí užitočným pre mnohé oblasti.
Niekoľko príkladov prípadov použitia UMELEJ INTELIGENCIE vo všetkých odvetviach:
Umelá inteligencia v zdravotníctve: Súbory lekárskych údajov sú jedny z najväčších a najkomplexnejších na svete. Hlavným zameraním umelej inteligencie v zdravotníctve je využitie týchto údajov na nájdenie vzťahov medzi diagnózou, liečebnými protokolmi a výsledkami pacientov. Nemocnice sa okrem toho obracajú na riešenia umelej inteligencie na podporu operačných iniciatív, ako je spokojnosť a optimalizácia pracovnej sily, spokojnosť pacientov a zníženie nákladov.
Umelá inteligencia v bankovníctve: Odvetvie finančných služieb bolo jedným z najskorších spôsobov prijatia umelej inteligencie v rozsahu, konkrétne na urýchlenie rýchlosti transakcií, služieb zákazníkom a bezpečnostnej reakcie. Medzi bežné aplikácie patria boty s umelou inteligenciou, poradcovia pre digitálne platby a detekcia podvodov.
Umelá inteligencia vo výrobe: Dnešná inteligentná továreň je sieť strojov, IoT snímačov a výpočtového výkonu - prepojený systém, ktorý využíva ai a strojové učenie na analýzu údajov a učenie sa v reálnom čase. Umelá inteligencia neustále optimalizuje a informuje automatizované procesy a inteligentné systémy v rámci inteligentnej továrne, od podmienok monitorovania zariadení až po prognózovanie problémov dodávateľského reťazca až po umožnenie prediktívnej výroby.
Umelá inteligencia v maloobchode: Online nakupujúci sa zapájajú do širokej škály dotykových bodov a generujú väčšie množstvo komplexných a neštruktúrovaných dátových súborov ako kedykoľvek predtým. Na pochopenie a využitie týchto údajov maloobchodníci používajú riešenia umelej inteligencie na spracovanie a analýzu nesúrodých súborov údajov, zlepšenie marketingu a poskytovanie lepších nákupných skúseností.
Etika umelej inteligencie a výzvy
Zatiaľ čo UMELÁ INTELIGENCIA predstavuje mimoriadne príležitosti, prichádza aj s rizikami, ktoré treba uznať a zmierniť, aby sa zabránilo škodám jednotlivcov, skupín, podnikov a ľudstva ako celku. Tu sú niektoré z najnaliehavejších etických výziev v oblasti umelej inteligencie, na ktoré by spotrebitelia, podniky, ako aj vlády mali mať na pamäti, keďže sa snažia používať umelá inteligencia zodpovedne.
Etické využívanie údajov o zákazníkoch: Do roku 2029 bude celosvetovo odhadovaných 6,4 miliardy používateľov smartfónov. Každé zariadenie môže zdieľať obrovské množstvo dát, od polohy GPS až po osobné údaje a preferencie používateľov, ako aj správanie sociálnych médií a vyhľadávania. Keďže podniky získavajú širší prístup k osobným informáciám svojich zákazníkov, je čoraz dôležitejšie, aby vytvorili referenčné hodnoty a neustále sa vyvíjajúce protokoly na ochranu súkromia a minimalizovanie rizika.
Zaujatosť umelej inteligencie: Systémy umelej inteligencie môžu odrážať alebo zosilňovať existujúce predsudky prítomné vo svojich údajoch o školení, čo môže viesť k nespravodlivým výsledkom v žiadostiach, ako je prijímanie pracovných miest alebo schvaľovanie pôžičiek. Na zmiernenie týchto predsudkov sa organizácie musia uistiť, že ich súbory údajov sú rôznorodé, vykonávať pravidelné audity a používať algoritmy na zmiernenie pochybností. Reálny príklad predsudkov umelej inteligencie sa vyskytol v americkom zdravotníckom systéme, kde model umelej inteligencie s chýbajúcimi kritickými schopnosťami zmierňovania predsudkov vyplynul zo školiacich údajov, že demografické skupiny, ktoré menej míňajú na zdravotnú starostlivosť, nepotrebujú v budúcnosti toľko starostlivosti ako skupiny s vyššími výdavkami, čo viedlo k zaujatosti, ktorá ovplyvnila rozhodnutia o zdraví pre stovky miliónov pacientov.
Transparentnosť umelej inteligencie a zrozumiteľná umelá inteligencia: Transparentnosť umelej inteligencie sa vzťahuje na otvorenosť a jasnosť práce systémov umelej inteligencie s cieľom zabezpečiť, aby ich operácie, rozhodovacie procesy a výstupy boli zrozumiteľné a interpretovateľné ľuďmi. To je rozhodujúce pre budovanie dôvery v aplikácie umelej inteligencie a riešenie obáv týkajúcich sa zaujatosti, zodpovednosti a spravodlivosti. Objasniteľná umelá inteligencia sa konkrétne zameriava na vývoj modelov a algoritmov umelej inteligencie, ktoré môžu poskytnúť vysvetlenia svojich rozhodnutí a predpovedí spôsobom, ktorý je zrozumiteľný pre používateľov a účastníkov. Objasniteľné techniky umelej inteligencie sa zameriavajú na demystifikáciu komplexných systémov umelej inteligencie odhaľovaním faktorov a funkcií, ktoré ovplyvňujú ich výstupy – umožňujú používateľom v prípade potreby dôverovať rozhodnutiam umelej inteligencie, overiť ich a prípadne ich opraviť.
Deepfakes: Pojem deepfake je kombináciou hlbokého učenia a falošného. Deepfake je sofistikovaný spôsob vytvárania alebo zmeny mediálneho obsahu, ako sú obrázky, videá alebo zvukové nahrávky pomocou umelej inteligencie. Deepfakty umožňujú manipuláciu s výrazmi tváre, gestami a rečou vo videách, často pozoruhodne realistickým spôsobom. Táto technológia venovala pozornosť vďaka svojmu potenciálu vytvárať presvedčivý, ale vykonštruovaný obsah, ktorý sa môže použiť na rôzne účely, od zábavy a umeleckého prejavu až po viac sa týka aplikácií, ako sú nesprávne informácie a podvody s identitou.
Zistite viac o umelej inteligencii
Preskúmajte umelú inteligenciu vytvorenú pre skutočné výsledky
Pozrite sa, ako môžete ťažiť z umelej inteligencie, ktorá je integrovaná do vašich základných podnikových aplikácií, a prepojením ľudí, údajov a procesov.
Zoznámte sa s Joulom – ai copilot, ktorý skutočne rozumie vášmu podnikaniu
Revolúcia v tom, ako pracujete so svojimi podnikovými systémami SAP, zjednodušuje každú úlohu a počíta sa každý dotykový bod.