Машинное обучение и Искусственный Интеллект

Хотя многие из этих экспериментов потерпят неудачу, успешные будут иметь существенное влияние на развитие технологии.

Можно сказать, что ИИ – это новое электричество.

Помимо того, что ИИ становится повсеместным и все более доступным, ИИ расширяет и меняет методы ведения бизнеса по всему миру.

Он позволяет с высокой точностью прогнозировать и автоматизировать бизнес-процессы и принятие решений.

И его воздействие огромно, начиная от повышения качества обслуживания клиентов и заканчивая интеллектуальными продуктами и более эффективными услугами.

И в итоге результатом будет значительное экономическое влияние на компании, страны и общество.

И безусловно, организации, которые проводят массовые эксперименты в области искусственного интеллекта, получат в дальнейшем конкурентные преимущества.

Согласно исследованиям, в период с настоящего времени до 2030 года на основе ИИ прирост валового продукта составит 16 триллионов долларов США.

Это невиданный ранее масштаб экономического воздействия, и он касается не только ИТ-индустрии, он затрагивает практически на все отрасли и аспекты нашей жизни.

Возможности искусственного интеллекта по языковой обработке не только позволяют машинам и людям понимать и взаимодействовать друг с другом, но и создают новые возможности и новые способы ведения бизнеса.

Чат-боты, использующие возможности языковой обработки, используются в здравоохранении для опроса пациентов и выполнения базовых диагнозов, как настоящие врачи.

В сфере образования они предоставляют студентам онлайн-репетиторов.

Чат-боты обслуживания клиентов улучшают качество обслуживания клиентов, решая вопросы и освобождая время персонала.

Достижения искусственного интеллекта в технологии преобразования речи в текст являются причиной того, что компании используют голос на основе ИИ для повышения качества обслуживания клиентов и придают своему бренду уникальный голос.

Именно благодаря достижениям в области ИИ область компьютерного зрения смогла превзойти людей в задачах, связанных с обнаружением и маркировкой объектов.

Компьютерное зрение является одной из причин, по которой автомобили сами могут двигаться по улицам и избегать столкновений с препятствиями.

Алгоритм компьютерного зрения позволяет обнаружение черт лица и изображений и сравнение их с базами данных.

Это то, что позволяет устройствам аутентифицировать личности своих владельцев с помощью распознавания лиц, позволяет приложениям социальных сетей обнаружение и маркировку пользователей, а также правоохранительным органам выявлять преступников в видеопотоках.

ИИ влияет на качество нашей жизни ежедневно.

ИИ не допускает поступление спама в наши почтовые ящики и напоминает нам о важных событиях.

ИИ работает за сценой.

Он отслеживает наши инвестиции, выявляет мошеннические операции с кредитными картами и предотвращает финансовые преступления.

ИИ дает изменяющие жизнь рекомендации относительно здоровья и финансов, сопоставляет данные, которые могут нарушить конфиденциальность, и многое другое.

Идея искусственного интеллекта не нова и восходит к 1950-м годам.

Но ограничения вычислительной мощности препятствовали развитию этой технологии.

В 90-е годы, получив новый импульс, с развитием вычислительных мощностей, многие технологии, такие как нейронные сети, стали частью ИИ.

11 мая 1997 года мир был покорен, когда IBM Deep Blue победила Гарри Каспарова, действующего чемпиона мира по шахматам.

Мир исследований ИИ взорвался.

К концу 2000-х годов ИИ добился значительного прогресса в развитии технологий, таких как большие данные, Интернет и облачные вычисления, которые превратились в современные приложения искусственного интеллекта во множестве областей.

И компания IBM стала инициатором такой области ИИ как когнитивные вычисления.

Многие считают, что когнитивные вычисления представляют собой новую эру вычислений.

Когнитивные вычисления – это подобласть ИИ.

Когнитивные вычисления используют те же технологии, что и ИИ, такие как машинное обучение, нейронные сети, обработка языка, и так далее, но, чтобы имитировать процессы решения проблем, которые люди выполняют изо дня в день.

Когнитивные вычисления основаны на самообучающихся системах, которые используют методы машинного обучения для интеллектуального выполнения специфических задач, похожих на человеческие.

Узкий искусственный интеллект не пытается имитировать мыслительные процессы человека.

Вместо этого, узкая система ИИ – это сложные алгоритмы для решения конкретной задачи – в случае беспилотной машины, она просто избегает столкновений, держа курс.

И узкий ИИ не пытается обрабатывать те же данные так же, как человеческий мозг.

Но, с другой стороны, когнитивные вычисления не принимают решения за людей, а скорее дополняют наши собственные решения.

Хотя цель когнитивных вычислений – это понять и воспроизвести суть человеческого интеллекта.

Система когнитивных вычислений имеет способность адаптироваться (как мозг) к любому окружению.

Она является динамичной в сборе данных и понимании целей и требований.

И когнитивная система обладает возможностью легко взаимодействовать с пользователями, чтобы пользователи могли легко определять свои потребности.

Аналогично, она также взаимодействует с другими устройствами и облачными сервисами.

Система когнитивных вычислений обладает способностью понимать, идентифицировать и извлекать контекст, такой как синтаксис, время, местоположение, правила, профили, процессы, задачи и цели.

Она опирается на несколько источников информации, включая как структурированную, так и неструктурированную цифровую информацию.

И мы можем найти множество примеров успешных систем когнитивных вычислений.

Например, точность технологии распознавания голоса Google выросла с 84 процентов в 2012 году до 98 процентов менее чем за два года.

Технология DeepFace Facebook теперь может распознавать лица с точностью до 97 процентов.

В настоящее время в сфере когнитивных вычислений доминируют такие крупные игроки, как IBM, Microsoft и Google.

IBM, являясь пионером этой технологии, инвестировала 26 миллиардов долларов в большие данные и аналитику и сейчас тратит около трети своего бюджета на исследования и разработки в области когнитивных вычислений.