Искусственный интеллект: понять, что это такое и как он работает

Прямо из футуристических технологий и научно-фантастических фильмов искусственный интеллект (ИИ) стал ресурсом, широко используемым в повседневной жизни — от простого использования смартфона до совершения покупок в Интернете.

Особенно с тенденцией цифровой трансформации использование ИИ стало популярным и широко распространенным.

Тем не менее, исследования продолжают раскрывать потенциал этой технологии, показывая, что есть еще много возможностей для изучения.

Несмотря на популяризацию этой технологии, у многих до сих пор возникают вопросы о том, как она работает и действительно ли ее можно применять в разных сегментах бизнеса.

Продолжайте читать, чтобы узнать больше об этой теме! Мы ответим на следующие вопросы:

Что такое искусственный интеллект (ИИ) и как он работает?

Термин «искусственный интеллект» не является новой концепцией.

В 1956 году профессор Джон Маккарти придумал его для обозначения способности машин решать проблемы, которые до этого могли решить только люди.

Концепция ИИ остается прежней: машины думают как люди ; развитие способности учиться, рассуждать, воспринимать, обдумывать и принимать логические решения, основанные на фактах.

Еще один важный аспект ИИ заключается в том, что из-за его способности к обучению его необходимо постоянно подпитывать, чтобы он продолжал развиваться, как человек.

Каким бы сложным ни был этот процесс, он возможен только с помощью простых вычислительных процессов, таких как:

• Моделирование данных
  Платформы для интеллектуальной обработки, классификации и анализа данных.

• Большие данные
  Предоставление больших объемов данных для обработки.

• Вычислительная мощность
  Оперативная и логистическая способность быстро и эффективно обрабатывать информацию.

Несмотря на это краткое объяснение, чтобы понять, как работает ИИ, вам нужно знать, что это возможно благодаря комбинации технологий.

Какие технологии позволяют ИИ функционировать?

ИИ состоит из кода и данных, причем первый отвечает за чтение и интерпретацию последних.

Однако ИИ — это больше, чем просто анализ данных.

Чтобы выполнить множество сложных команд, которые могут имитировать людей, он использует несколько технологий.

Машинное обучение

Первым столпом ИИ является машинное обучение.

Именно здесь компьютеры развиваются и становятся способными к обучению. С помощью этой технологии происходит логическая обработка данных и выявление закономерностей, порождающих интеллект.

Без машинного обучения то, что мы понимаем под ИИ, не материализовалось бы.

Сегодня, например, Amazon широко использует эту технологию для предоставления клиентам более персонализированных и актуальных рекомендаций.

Система работает следующим образом: машина отслеживает все действия клиентов на сайте и выявляет закономерности, например, когда клиенты, увидевшие товар X, также проявляют интерес к Y.

Таким образом, когда пользователь выполняет первый поиск, система рекомендует другой продукт, поскольку она определяет взаимосвязь между поисками.

В машинном обучении эти шаблоны идентифицируются в бесконечных сетях, так что существуют тысячи точек пересечения, состоящих из связей между информацией, что обеспечивает широкомасштабный интеллект.

Глубокое обучение

Еще одна важная концепция для достижения современного ИИ — это глубокое обучение.

Эта технология представляет собой более глубокую версию машинного обучения, которая делает его более интеллектуальным и сложным.

Глубокое обучение использует более сложные инструменты, что делает результаты более точными.

Возвращаясь к примеру с Amazon, технология идентифицирует исключения, чтобы не делать безоговорочных предложений.

Представьте себе: если из 1000 клиентов, которые ищут « умные телевизоры », 800 продолжают поиск с « домашним кинотеатром », программное обеспечение понимает, что это релевантная рекомендация.

С помощью машинного обучения, если пять пользователей начнут поиск « обувь » после поиска « smartTV », система может принять это как действительную рекомендацию.

Однако системы, которые полагаются на глубокое обучение, знают, что это несвязанные продукты, что не позволяет исключениям стать правилами, когда речь идет о поведении пользователя.

Глубокое обучение использует более сложные сети , чтобы сделать вывод о том, что, несмотря на наличие события, этот пример не является причинно-следственным поиском и, следовательно, не является релевантным результатом для пользователя.

В этом смысле глубокое обучение способно понимать мысли человека более подробно, чем машинное обучение.

Обработка естественного языка (NLP)

Последним столпом ИИ является обработка естественного языка (NLP).

Это отвечает за полировку результатов, делая их более естественными и похожими на человека.

Например, несколько предприятий электронной коммерции в настоящее время используют чат-ботов для обслуживания клиентов. Однако качество этой технологии заключается в наличии НЛП.

Когда он не включен в решение, бот становится искусственным , неспособным улучшить свой язык, чтобы сделать его более похожим на тот, который используют клиенты.

Чрезмерное совершенство языка и невозможность включения более неформальных элементов — вот что делает бота искусственным, независимо от его способности реально помочь клиенту.

Каковы преимущества ИИ?

ИИ обеспечил прямые и косвенные выгоды для бизнеса, будучи включенным в рабочие этапы и стратегии благодаря множеству возможных приложений.

Давайте рассмотрим четыре преимущества этой технологии:

1. Автоматизация

ИИ позволяет автоматизировать объемные вычислительные процессы, избавляя людей от необходимости выполнять задачи или даже выявлять закономерности.

Однако для этого требуются обученные специалисты для настройки системы.

Ресурс также используется в робототехнике и в этих случаях заменяет оперативные задачи, такие как точное затягивание винта.

В обоих случаях технология оптимизирует процессы и повышает эффективность бизнеса.

2. Предсказуемость

Среди множества возможных применений ИИ — рыночные прогнозы, поведение и процессы благодаря анализу больших данных.

Этот процесс выявляет закономерности и устанавливает прогнозы на основе прошлых событий.

Благодаря прогнозной аналитике с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта можно рассматривать неограниченные данные и сценарии для определения наиболее вероятных событий, способствуя более эффективному и стратегическому принятию решений.

3. Более глубокий анализ данных

Большие данные уже несколько лет позволяют проводить систематический анализ данных.

Однако ИИ расширил эту интерпретационную способность, генерируя больше информации на основе анализа информации.

Таким образом, даже компания, чьи конкуренты используют аналогичные методы, может значительно выделиться, если у нее есть хороший набор данных и она применяет ИИ для выявления закономерностей и прогнозов.

Эта стратегия позволяет извлекать из данных более сложную и ценную информацию.

4. Постоянное совершенствование

Искусственный интеллект обеспечивает постоянную эволюцию в отношении использования данных, поскольку он имеет дело с многоуровневыми нейронными сетями для создания более сложных и эффективных структур интерпретации.

Чтобы внедрить глубокое обучение, компании нужны большие данные, чтобы модель могла учиться на этой информации.

Кроме того, чем больше данных поступает в модель, тем эффективнее она становится.

Как ИИ работает на практике?

Искусственный интеллект уже используется практически во всех сегментах бизнеса благодаря гибкости настройки.

Возможные области применения этой технологии включают стратегическое развитие, цифровой маркетинг, отношения с клиентами и новые бизнес-модели.

Электронная коммерция

Интернет-магазины используют ИИ в основном для того, чтобы предоставить своим потребителям лучший опыт.

Среди применений ИИ в этой области можно отметить:

• Выявление потребительских предпочтений в соответствии с привычками просмотра и потребления, чтобы обеспечить лучший опыт покупок.
• Рекомендации клиентам на основе поведения других.
• Выполнение комплексных услуг для клиентов, таких как использование чат-ботов и CRM.

Благодаря этим приложениям ИИ электронная коммерция становится более эффективной в отношениях с клиентами.

Хотя такие гиганты, как Amazon, вводят новшества в использование технологий, получая конкурентные преимущества, специализированные инструменты и партнеры все чаще позволяют использовать эти ресурсы малыми и средними розничными торговцами.

Автомобиль

Некоторые приложения ИИ в автомобилях все еще находятся на стадии тестирования, например, автономный автомобиль Uber.

Но такие компании, как Google и Tesla, уже показывают хорошие результаты, используя эту технологию.

В этом контексте ИИ используется, чтобы позволить автомобилю самостоятельно выполнять несколько команд, таких как парковка, мониторинг слепых зон и обнаружение столкновений.

Цель состоит в том, чтобы технология повысила безопасность дорожного движения и стала доступной в долгосрочной перспективе.

Развлечения

ИИ даже использовался для создания новых бизнес-моделей в развлекательном сегменте, таком как Netflix.

Компания использует эту технологию, чтобы вносить предложения пользователям и улучшать рекомендации, что является основным аспектом взаимодействия с платформой.

Кроме того, использование распространяется и на игровой сегмент, в котором персонажи наделяются индивидуальностью, что усложняет взаимодействие.

Лекарственное средство

Несколько приложений искусственного интеллекта повлияли на медицину, чтобы улучшить медицинские услуги.

Обычно ИИ используется для чтения важных исследований , таких как компьютерная томография.

Обучив технологию, она может выявлять изменения так же точно или даже точнее, чем врачи.

Кроме того, некоторые приложения в здравоохранении также связаны с анализом данных пациентов для выявления ранних стадий серьезных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона и болезнь Альцгеймера.

Производство

Одним из первых сегментов, где начали использовать ИИ, было производство.

С роботизированной автоматизацией стало возможным собирать и упаковывать детали без участия человека, обеспечивая качество процесса и, в то же время, оптимизацию производства.

Ожидается, что технология будет способствовать операционным процессам в отрасли и будет играть все более определяющую роль на этапах создания и планирования, предоставляя информацию о производстве и рынке.

Подведение итогов: искусственный интеллект будет повсюду

ИИ — это всеобъемлющая технология с такими разнообразными приложениями, что она стала присутствовать в повседневной жизни всех людей, подключенных к Интернету, будь то доступ к социальной сети, новостному веб-сайту или даже просто проверка их электронной почты.

Понимание того, как он работает и как он чаще всего используется, дает понимание и интеллектуальные возможности для более эффективного распределения ресурсов.

Теперь, когда вы знаете больше об искусственном интеллекте и о том, как бизнес может извлечь из него пользу, ознакомьтесь с некоторыми дополнительными материалами на нашем записанном вебинаре о роли ИИ в маркетинге !