Sztuczna inteligencja: zrozum, co to jest i jak działa

Wywodząca się z futurystycznej technologii i filmów science fiction sztuczna inteligencja (AI) stała się zasobem szeroko wykorzystywanym w życiu codziennym — od zwykłego korzystania ze smartfona po zakupy online.

Zwłaszcza wraz z trendem Transformacji Cyfrowej wykorzystanie AI stało się popularne i powszechne.

Jednak badania wciąż odkrywają potencjał tej technologii, pokazując, że wciąż istnieje wiele możliwości do zbadania.

Mimo spopularyzowania tej technologii, wiele osób wciąż ma pytania o to, jak działa i czy rzeczywiście można ją zastosować w różnych segmentach biznesu.

Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej na ten temat! Odpowiemy na następujące pytania:

Co to jest sztuczna inteligencja (AI) i jak to działa?

Termin „sztuczna inteligencja” nie jest nowym pojęciem.

W 1956 roku profesor John McCarthy ukuł to, aby odnieść się do zdolności maszyn do rozwiązywania problemów, które do tej pory mogły być rozwiązywane tylko przez ludzi.

Koncepcja sztucznej inteligencji pozostaje taka sama: maszyny myślące jak ludzie ; rozwijanie umiejętności uczenia się, rozumowania, postrzegania, celowania i podejmowania logicznych decyzji w oparciu o fakty.

Innym ważnym aspektem sztucznej inteligencji jest to, że ze względu na jej zdolność uczenia się, musi być stale karmiona, aby dalej ewoluować, tak jak człowiek.

Choć proces ten jest złożony, jest to możliwe tylko w przypadku prostych procesów obliczeniowych, takich jak:

• Modelowanie danych
  Ramy do inteligentnego przetwarzania, kategoryzacji i analizowania danych.

• Big Data
  Udostępnianie do przetwarzania dużych ilości danych.

• Moc przetwarzania
  Zdolność operacyjna i logistyczna do szybkiego i wydajnego przetwarzania informacji.

Pomimo tego krótkiego wyjaśnienia, aby zrozumieć, jak działa sztuczna inteligencja, musisz wiedzieć, że jest to możliwe dzięki połączeniu technologii.

Jakie technologie umożliwiają działanie sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja składa się z kodu i danych, przy czym ta pierwsza odpowiada za odczytywanie i interpretację tych drugich.

Jednak sztuczna inteligencja to coś więcej niż tylko analiza danych.

Aby wykonać złożone mnóstwo poleceń, które mogą naśladować ludzi, opiera się na kilku technologiach.

Nauczanie maszynowe

Pierwszym filarem sztucznej inteligencji jest uczenie maszynowe.

To tutaj komputery ewoluują i stają się zdolne do uczenia się. Dzięki tej technologii następuje logiczne przetwarzanie danych i identyfikacja wzorców generujących inteligencję.

Bez uczenia maszynowego to, co rozumiemy jako sztuczna inteligencja, nie mogłoby się urzeczywistnić.

Obecnie na przykład technologia ta jest szeroko wykorzystywana przez Amazon , aby przedstawiać klientom bardziej spersonalizowane i trafne rekomendacje.

System działa w następujący sposób: maszyna monitoruje wszystkie działania klientów na stronie internetowej i identyfikuje wzorce, na przykład kiedy klienci, którzy widzieli produkt X, wykazują również zainteresowanie Y.

Tak więc, gdy użytkownik przeprowadza pierwsze wyszukiwanie, system poleca inny produkt, ponieważ identyfikuje związek między wyszukiwaniami.

W uczeniu maszynowym wzorce te są identyfikowane w nieskończonych sieciach, dzięki czemu istnieją tysiące punktów przecięcia składających się z połączeń między informacjami, umożliwiając inteligencję na dużą skalę.

Głęboka nauka

Inną zasadniczą koncepcją dla osiągnięcia dzisiejszej sztucznej inteligencji jest głębokie uczenie się.

Ta technologia jest głębszą wersją uczenia maszynowego, dzięki czemu jest bardziej inteligentna i złożona.

Głębokie uczenie wykorzystuje bardziej wyrafinowane narzędzia, dzięki czemu wyniki są dokładniejsze.

Wracając do przykładu Amazona, technologia identyfikuje wyjątki, aby nie przedstawiać bezwarunkowych sugestii.

Wyobraź sobie: jeśli na 1000 klientów wyszukujących „ smartTV ”, 800 kontynuuje wyszukiwanie za pomocą „ kina domowego ”, oprogramowanie rozumie, że jest to odpowiednia rekomendacja.

W przypadku uczenia maszynowego, jeśli pięciu użytkowników rozpocznie wyszukiwanie hasła „ buty ” po wyszukaniu hasła „ smartTV ”, system może uznać to za słuszną rekomendację.

Systemy, które opierają się na Deep Learning wiedzą jednak, że są to produkty niepowiązane, dzięki czemu wyjątki nie stają się regułami, jeśli chodzi o zachowanie użytkowników.

Głębokie uczenie wykorzystuje bardziej złożone sieci, aby stwierdzić, że chociaż występuje zdarzenie, ten przykład nie jest wyszukiwaniem przyczynowym, a zatem nie jest trafnym wynikiem dla użytkownika.

W tym sensie Deep Learning jest w stanie zrozumieć ludzkie myśli bardziej szczegółowo niż Machine Learning.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Ostatnim filarem sztucznej inteligencji jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP).

Odpowiada to za dopracowanie rezultatów, czyniąc je bardziej naturalnymi i ludzkimi.

Na przykład kilka firm zajmujących się handlem elektronicznym używa obecnie chatbotów do obsługi klienta. Jednak jakość tej technologii leży w obecności NLP.

Gdy nie zostanie włączony do rozwiązania, bot staje się sztuczny , niezdolny do poprawienia swojego języka, aby był bardziej zbliżony do używanego przez klientów.

Nadmierna perfekcja języka i niemożność włączenia bardziej nieformalnych elementów sprawiają, że bot jest sztuczny, niezależnie od tego, czy faktycznie pomaga klientowi.

Jakie są zalety sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja przyniosła firmom bezpośrednie i pośrednie korzyści, będąc częścią etapów operacyjnych i strategii ze względu na wiele możliwych zastosowań.

Zobaczmy cztery zalety tej technologii:

1. Automatyzacja

Sztuczna inteligencja umożliwia automatyzację obszernych procesów obliczeniowych, unikając konieczności wykonywania zadań przez ludzi, a nawet identyfikowania wzorców.

Wymaga to jednak przeszkolonych specjalistów do skonfigurowania systemu.

Zasób jest również wykorzystywany w automatyzacji robotów i w takich przypadkach zastępuje zadania operacyjne, takie jak precyzyjne dokręcanie śruby.

W obu sytuacjach technologia optymalizuje procesy i poprawia wyniki biznesowe.

2. Przewidywalność

Wśród wielu możliwych zastosowań AI są prognozy rynkowe, zachowania i procesy wynikające z analizy Big Data.

Ten proces identyfikuje wzorce i ustala przewidywania z przeszłych wydarzeń.

Dzięki analityce predykcyjnej z wykorzystaniem uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji możliwe jest uwzględnienie nieograniczonej ilości danych i scenariuszy w celu zidentyfikowania najbardziej prawdopodobnych zdarzeń, przyczyniając się do bardziej efektywnego i strategicznego podejmowania decyzji.

3. Głębsza analiza danych

Big Data od kilku lat umożliwia systematyczną analizę danych.

Jednak sztuczna inteligencja pogłębiła tę zdolność interpretacyjną, generując więcej inteligencji z analizy informacji.

W ten sposób nawet firma, której konkurenci stosują podobne techniki, może się ogromnie wyróżnić, jeśli ma dobry zestaw danych i stosuje sztuczną inteligencję do identyfikowania wzorców i prognoz.

Ta strategia umożliwia wydobycie z danych bardziej złożonych i cennych informacji.

4. Ciągłe doskonalenie

Sztuczna inteligencja umożliwia ciągłą ewolucję w zakresie wykorzystania danych, ponieważ zajmuje się wielowarstwowymi sieciami neuronowymi w celu budowania bardziej złożonych i efektywnych struktur interpretacyjnych.

Aby zastosować Deep Learning, firma potrzebuje Big Data, aby model mógł uczyć się na podstawie tych informacji.

Ponadto im więcej danych wprowadza się do modelu, tym jest on skuteczniejszy.

Jak sztuczna inteligencja działa w praktyce?

Sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana w prawie wszystkich segmentach biznesowych ze względu na elastyczność dostosowywania.

Możliwe zastosowania tej technologii obejmują rozwój strategiczny, marketing cyfrowy, relacje z klientami i nowe modele biznesowe.

Handel elektroniczny

Sklepy internetowe wykorzystują sztuczną inteligencję głównie po to, aby zapewnić swoim konsumentom lepsze wrażenia.

Wśród zastosowań AI w tej dziedzinie można wymienić:

• Identyfikowanie preferencji konsumentów na podstawie nawyków przeglądania i konsumpcji, aby zapewnić lepsze wrażenia z zakupów.
• Wydawanie rekomendacji klientom na podstawie zachowań innych.
• Wykonywanie zintegrowanych usług dla klientów, takich jak korzystanie z chatbotów i CRM.

Dzięki tym aplikacjom AI handel elektroniczny staje się bardziej wydajny w relacjach z klientami.

Chociaż giganci, tacy jak Amazon, wprowadzają innowacje w zakresie wykorzystania technologii, zyskując różnice w zakresie konkurencji, specjalistyczne narzędzia i partnerzy w coraz większym stopniu umożliwiają małym i średnim detalistom wykorzystanie tych zasobów.

Samochód

Niektóre zastosowania sztucznej inteligencji w samochodach są wciąż w fazie testów, takie jak autonomiczny samochód Ubera.

Ale firmy takie jak Google i Tesla już pokazują solidne wyniki, korzystając z tej technologii.

W tym kontekście sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do umożliwienia samochodowi samodzielnego wykonywania kilku poleceń, takich jak parkowanie, monitorowanie martwych punktów i wykrywanie kolizji.

Celem jest, aby technologia zwiększała bezpieczeństwo ruchu i była przystępna cenowo w dłuższej perspektywie.

Zabawa

AI została nawet wykorzystana do uruchomienia nowych modeli biznesowych w segmencie rozrywki, takich jak Netflix.

Firma wykorzystuje tę technologię do zgłaszania sugestii użytkownikom i ulepszania rekomendacji, co jest kluczowym aspektem doświadczenia na platformie.

Ponadto zastosowanie rozciąga się również na segment gier, w którym postacie są obdarzone osobowością, co sprawia, że ​​interakcja jest bardziej złożona.

Lekarstwo

Kilka zastosowań sztucznej inteligencji wpłynęło na dziedzinę medycyny w celu poprawy usług opieki zdrowotnej.

Sztuczna inteligencja jest zwykle używana do odczytywania ważnych egzaminów , takich jak tomografia komputerowa.

Trenując technologię, może identyfikować zmiany równie dokładnie lub dokładniej niż lekarze.

Poza tym niektóre zastosowania w opiece zdrowotnej dotyczą również analizowania danych pacjentów w celu identyfikacji wczesnych stadiów poważnych chorób, takich jak choroba Parkinsona i Alzheimera.

Produkcja

Jednym z pierwszych segmentów wykorzystujących sztuczną inteligencję była produkcja.

Dzięki automatyzacji zrobotyzowanej możliwe stało się składanie i pakowanie części bez ingerencji człowieka, zapewniając jakość procesu i jednocześnie optymalizację produkcji.

Oczekuje się, że technologia przyczyni się do procesów operacyjnych w branży i będzie coraz bardziej determinująca na etapie tworzenia i planowania, zapewniając wywiad produkcyjny i rynkowy.

Podsumowanie: sztuczna inteligencja będzie wszędzie

Sztuczna inteligencja to wszechstronna technologia o tak różnorodnych zastosowaniach, że stała się obecna na co dzień przez wszystkich ludzi podłączonych do Internetu, czy to poprzez dostęp do sieci społecznościowej, strony z wiadomościami, czy nawet sprawdzanie poczty e-mail.

Zrozumienie, jak to działa i jego najczęstsze zastosowania , zapewnia wgląd i inteligencję dla lepszej dystrybucji zasobów.

Teraz, gdy wiesz już więcej o sztucznej inteligencji i o tym, jak firmy mogą z niej skorzystać, zapoznaj się z dodatkowymi treściami z naszego nagranego webinaru na temat roli AI w marketingu !