Искусственный интеллект

31 222
Оглавление

Искусственный интеллект, который раньше существовал только в фантастических фильмах, активно проникает во многие сферы жизни. Технологии на основе искусственного интеллекта применяют для автоматизации бизнеса, они влияют на экономику и рынок труда. В статье расскажем, как работает ИИ и применяется в бизнесе.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект в широком смысле — направление науки по разработке аналитических систем, способных к обучению и решению сложных задач. В узком смысле — это технологии на основе обучения компьютера человеческому мышлению.

Наш мозг работает за счет сложного взаимодействия миллиардов нейронов, по этой аналогии создают искусственные нейронные сети. Компьютерные системы на основе ИИ способны понимать и синтезировать речь, принимать решения и действовать. Но искусственный интеллект не просто выполняет заданные алгоритмы, а обучается по мере поступления информации.

Технологии ИИ используют в современных смартфонах, при обустройстве «умных домов», в медицине, образовании и разных сферах бизнеса. Но эти технологии не могут в полной мере заменить человека: ИИ не обладает той же многозадачностью, в которой способен работать ум человека.

Другое важное отличие ИИ от естественного интеллекта — мышление человека всегда связано с особенностями личности и эмоциями. Решения и действия компьютерных сетей не имеют никакой эмоциональной окраски и основаны только на результатах обработки информации.

Виды ИИ

Выделяют 4 основных вида искусственного интеллекта:

  • Слабый ИИ. 


На сегодняшний день это основной вид ИИ. Он не способен накапливать и использовать опыт, создается под одну задачу и не может выполнять дополнительные функции. Пример такого вида искусственного интеллекта — система защиты от онлайн-мошенничества Fraud Detector. Программа моментально вычисляет подозрительные действия пользователей на сайтах банков, онлайн-магазинов.

  • ИИ с ограниченной памятью. 


Способен запоминать фрагменты данных и на их основе анализировать текущую ситуацию. Накопленный опыт не сохраняется в памяти и не компилируется с другой информацией. Пример такого ИИ — беспилотное управление автомобиля. Он отслеживает скорость и направления движения других авто за определенный промежуток времени, чтобы принять решение о смене полосы.

  • Сильный ИИ. 


Такие машины должны улавливать ход мыслей и мотивы людей, обладать социальным и эмоциональным интеллектом для взаимодействия с человеком. Но сильных ИИ пока не существует в реальности, только в кино, — например, в «Звездных войнах». Но уже есть их подобие — виртуальные ассистенты Siri и Алиса, которых обучают человеческим паттернам общения.

  • Суперинтеллект. 


Завершающий этап развития искусственного интеллекта, который сможет превзойти человека во всех аспектах. Появление систем такого уровня станет возможным, когда ученые полностью изучат и смоделируют систему функционирования человеческого разума.

Как работает искусственный интеллект

Чтобы лучше понять работу искусственного интеллекта, стоит разобраться в его технологиях:

  • Машинное обучение. 


Раздел науки об ИИ о самостоятельном выполнении задач компьютером. Системы машинного обучения способны обрабатывать большие объемы информации, самостоятельно распознавать шаблоны и делать прогнозы. Они применяются в областях, где необходимо делать выводы на основе огромного массива данных: распознавание лиц, речи и объектов.

  • Глубокое обучение. 


Это вид машинного обучения для решения задач на основе заранее подготовленных данных. Для этого необходимо предоставить большой массив исходной информации и настроить огромное количество параметров для ее корректной обработки. Сети глубокого обучения используют в поисковых системах, для распознавания рукописного текста и изображений, обнаружения мошенничества и спама. Самый популярный метод глубокого обучения — искусственные нейронные сети. Они очень похожи на принцип работы мозга: обрабатывают поступающие сигналы и преобразуют их в данные для решения поставленных задач.


Способность компьютера понимать и генерировать речь людей применяют для создания виртуальных ассистентов (Google Assistant, Алиса, Siri), автоматизации бизнеса (телефония, системы аналитики), в медицине (ввод данных в электронные карты пациентов).

Сферы использования искусственного интеллекта в бизнесе

ИИ получает все большее распространение в разных сферах бизнеса. Компьютерное зрение и система распознавания лиц помогают компаниям решить сразу несколько задач. Например, умное видеонаблюдение способно выявлять попытки воровства и сокращать убытки от кражи товара покупателями.

Технология распознавания речи позволяет разрабатывать цифровые продукты для маркетологов. Например, чат-боты, голосовых помощников, спам-фильтры и системы работы с запросами и отзывами клиентов. Системы распознавания речи экономят время операторов на обработку стандартных запросов и помогают улучшать сервис. Например, речевая аналитика MANGO OFFICE контролирует соблюдение скриптов разговоров, выявляет самые частые запросы клиентов, отслеживает упоминания о конкурентах.

Рассмотрим пример, как компания «Додо Пицца» перевела частые вопросы в контакт-центр на робота и сэкономила бюджет. Система на основе искусственного интеллекта определяла цель обращения клиента, нестандартные вопросы направляла операторам, а на типовые отвечала самостоятельно. Компании удалось автоматизировать 250 000 звонков и сэкономить 500 000 рублей в месяц на зарплате операторам.


Еще одно направление ИИ в бизнесе — беспилотный транспорт. Яндекс тестирует актуальных в современных реалиях роботов-курьеров в одном из районов Москвы. Скоро может появиться автономная спецтехника для движения по бездорожью или внутри каких-либо замкнутых систем (завод, парк, аэропорт).

Рынок технологий искусственного интеллекта

В 2020 году выручка российских компаний, использующих технологии ИИ, составила 291 миллиард рублей. Это данные 480 организаций, а лидируют среди них Яндекс, лаборатория Касперского и АО «Инфосистемы Джет». Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций прогнозирует рост российского рынка ИИ в 80 раз к 2024 году.

Такие темпы развития технологий неизбежно повлияют на рынок труда. Большое количество рутинных задач возьмут на себя компьютеры, что приведет к сокращению рабочих мест. С другой стороны, появится потребность в профессионалах сферы искусственного интеллекта: специалистах по машинному обучению, системных операторах, архитекторах автоматизации, авторах текстов для интерфейсов и ботов, юристах в области интеллектуального права.

Проблемы ИИ

Несмотря на стремительные темпы роста технологий, возникает ряд проблем, связанных с развитием искусственного интеллекта:

  • Суть искусственного интеллекта в работе с огромными массивами данных. Если в исходной информации содержатся неточности или ошибки — это повлияет на конечный результат.

  • Программы ИИ имеют узкую специализацию и на данный момент не способны работать в той же многозадачности, на которую способен человек.

  • Для работы «умных» систем необходимы серьезные финансовые ресурсы. Обслуживать и настраивать их могут только специалисты высокой квалификации, оборудование тоже стоит немало.

Заключение

Искусственный интеллект активно внедряют крупные компании, и он будет захватывать все новые сферы. Это проявится в автоматизации процессов, оптимизации бюджетов и выведет сервис на более качественный уровень. Технологии ИИ — не только дорогостоящие системы для корпораций, есть решения для малого и среднего бизнеса. Например, программы для маркетинга и анализа рынка.

Последние

227
Конверсионный маркетинг
Конверсионный маркетинг ― это стратегия, которую применяют в условиях отрицательного спроса. С помощью конверсионного маркетинга выявляют причины негативных мнений.
9 697
PESO
Что такое PESO в маркетинге и почему это важно для бизнеса. Как использовать PR-модель. Как оценить эффективность Paid-, Earned-, Shared- и Owned-каналов.
8 056
Inbound-маркетинг
Что такое инбаунд-маркетинг и зачем он нужен бизнесу. Плюсы и минусы, инструменты, примеры. Чем отличается от контент-маркетинга. Как внедрить inbound-маркетинг: пошаговая инструкция и советы по запуску
9 997
Кейс в маркетинге
Что такое кейсы в маркетинге простыми словами. Зачем и когда они нужны маркетологу. Как составить маркетинговый кейс: пошаговая инструкция и примеры
10 826
Push-уведомления
Что такое пуш-уведомления и зачем они нужны бизнесу. Виды, плюсы и минусы. Чем отличаются от SMS и оповещений в соцсетях и мессенджерах. Как работают push-сообщения и как увеличить их эффективность
24 380
Плейсхолдер
Что такое плейсхолдер: виды, преимущества и недостатки. Когда placeholder может навредить: возможные проблемы с юзабилити. Как правильно использовать текстовые подсказки на сайте