Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект — это моделирование процессов человеческого интеллекта машинами, особенно компьютерными системами. Конкретные приложения ИИ включают экспертные системы , обработку естественного языка, распознавание речи и машинное зрение.
Преимущества ИИ
Как работает ИИ?
Поскольку ажиотаж вокруг ИИ усилился, поставщики изо всех сил пытаются продвигать то, как их продукты и услуги используют ИИ. Часто то, что они называют ИИ, является просто одним из компонентов ИИ, например, машинным обучением . ИИ требует наличия специализированного аппаратного и программного обеспечения для написания и обучения алгоритмов машинного обучения. Ни один язык программирования не является синонимом ИИ, но некоторые из них, включая Python, R и Java, популярны.
Как правило, системы ИИ работают, поглощая большие объемы помеченных обучающих данных, анализируя данные на предмет корреляций и закономерностей и используя эти закономерности для прогнозирования будущих состояний. Таким образом, чат-бот, получающий примеры текстовых чатов, может научиться производить реалистичный обмен мнениями с людьми, а инструмент распознавания изображений может научиться идентифицировать и описывать объекты на изображениях, просматривая миллионы примеров.
Программирование ИИ фокусируется на трех когнитивных навыках: обучении, рассуждении и самоисправлении.
Процессы обучения. Этот аспект программирования ИИ фокусируется на сборе данных и создании правил того, как превратить данные в полезную информацию. Правила, называемые алгоритмами , предоставляют вычислительным устройствам пошаговые инструкции по выполнению конкретной задачи.
Почему искусственный интеллект важен?
ИИ важен, потому что он может дать предприятиям представление об их операциях, о которых они, возможно, не знали ранее, а также потому, что в некоторых случаях ИИ может выполнять задачи лучше, чем люди. В частности, когда речь идет о повторяющихся, ориентированных на детали задачах, таких как анализ большого количества юридических документов для обеспечения правильного заполнения соответствующих полей, инструменты ИИ часто выполняют работу быстро и с относительно небольшим количеством ошибок .
Это способствовало взрывному росту эффективности и открыло двери для совершенно новых деловых возможностей для некоторых крупных предприятий. До нынешней волны искусственного интеллекта было трудно представить использование компьютерного программного обеспечения для подключения пассажиров к такси, но сегодня Uber стала одной из крупнейших компаний в мире, занимаясь именно этим. Он использует сложные алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказать, когда людям, вероятно, понадобятся поездки в определенных районах, что помогает заблаговременно выводить водителей на дорогу до того, как они понадобятся. Другой пример: Google стал одним из крупнейших игроков на рынке ряда онлайн-сервисов, используя машинное обучение, чтобы понять, как люди используют их сервисы, а затем улучшая их. В 2017 году генеральный директор компании Сундар Пичаи заявил, что Google будет работать как компания, «прежде всего занимающаяся искусственным интеллектом».
Сегодня крупнейшие и наиболее успешные предприятия используют ИИ для улучшения своей деятельности и получения преимущества перед конкурентами.
Каковы преимущества и недостатки искусственного интеллекта?
Искусственные нейронные сети и технологии глубокого обучения искусственного интеллекта быстро развиваются, в первую очередь потому, что ИИ обрабатывает большие объемы данных намного быстрее и делает прогнозы более точными, чем это возможно для человека.
В то время как огромный объем данных, создаваемых ежедневно, похоронил бы человека-исследователя, приложения ИИ, использующие машинное обучение , могут брать эти данные и быстро превращать их в полезную информацию. На момент написания этой статьи основным недостатком использования ИИ является дороговизна обработки больших объемов данных, необходимых для программирования ИИ.
