После Прочтения Этой Статьи Вы поймете Всё о Мире ИИ!

Вы, вероятно, взаимодействуете с искусственным интеллектом (ИИ) ежедневно, и даже не осознаете этого.

Многие люди все еще ассоциируют ИИ с дистопиями научной фантастики, но эта характеристика утрачивает свою актуальность по мере развития ИИ и его широкого использования в нашей повседневной жизни. Сегодня искусственный интеллект — это хорошо известное явление, и иногда даже постоянно присутствующее в нашем доме (умные колонки).

Хотя принятие ИИ в обществе стало новым явлением, сам концепт не нов. Современная область искусственного интеллекта появилась в 1956 году, но потребовалось десятилетия работы, чтобы значительно продвинуться в разработке системы ИИ и сделать ее технологической реальностью.

В бизнесе искусственный интеллект имеет широкий спектр применений. Фактически, большинство из нас взаимодействует с ИИ каким-то образом ежедневно. От обыденных вещей до захватывающих моментов, искусственный интеллект уже нарушает практически каждый бизнес-процесс в любой отрасли. По мере распространения технологий ИИ, они становятся необходимыми для поддержания конкурентного преимущества.

Прежде чем рассмотреть, как технологии ИИ влияют на деловой мир, важно определить термин. "Искусственный интеллект" - это широкий термин, относящийся к любому типу компьютерного программного обеспечения, которое выполняет деятельность, подобную человеческой, включая обучение, планирование и решение проблем. Называть конкретные приложения "искусственным интеллектом" можно сравнить с названием автомобиля "транспортным средством" - это технически правильно, но это не охватывает никаких деталей. Чтобы понять, какой тип ИИ преобладает в бизнесе, нужно копнуть глубже.

Обучение с подкреплением - один из наиболее распространенных типов ИИ, разрабатываемых для бизнеса сегодня. Это в основном используется для быстрой обработки больших объемов данных. Эти типы ИИ представляют собой алгоритмы, которые кажутся "учиться" с течением времени.

Если подать алгоритму машинного обучения больше данных, его моделирование должно улучшиться. Обучение с подкреплением полезно для представления огромных объемов данных, все более запечатлеваемых подключенными устройствами и Интернетом вещей, в удобном для восприятия контексте для людей.

Например, если вы управляете заводом, ваше оборудование, вероятно, подключено к сети. Подключенные устройства передают постоянный поток данных о функциональности, производстве и многом другом в центральное место. К сожалению, это слишком много данных для человека, чтобы когда-либо просмотреть; и даже если бы они могли, они вероятно пропустили бы большинство паттернов.

Обучение с подкреплением может быстро анализировать поступающие данные, выявляя паттерны и аномалии. Если машина на заводе работает с пониженной производительностью, алгоритм обучения с подкреплением может обнаружить это и уведомить принимающих решения о том, что пора отправить команду по предупредительному техническому обслуживанию.

Но обучение с подкреплением также представляет собой относительно широкую категорию. Развитие искусственных нейронных сетей - взаимосвязанной сети "узлов" искусственного интеллекта - породило то, что называется глубоким обучением.

Отличным примером того, как ИИ может помочь в отношениях с клиентами, является сектор финансов. Доктор Хоссейн Рахнама, основатель и генеральный директор компании Flybits по обслуживанию клиентов с использованием ИИ

и преподаватель Массачусетского технологического института, сотрудничал с TD Bank для интеграции ИИ с обычными операциями банка.

"Используя эту технологию, если у вас есть ипотека в банке, и она подлежит обновлению через 90 дней или менее ... если вы проходите мимо отделения, вы получаете персональное сообщение с приглашением зайти в отделение и обновить покупку", - сказал Рахнама. "Если вы рассматриваете имущество на продажу и проводите там более 10 минут, вам будет отправлено предложение о возможном ипотечном кредите".

Искусственный интеллект использует огромное количество данных для выявления паттернов в поисковом поведении людей и предоставления им более актуальной информации относительно их обстоятельств. По мере увеличения использования людьми своих устройств и усовершенствования технологии ИИ, пользователи будут иметь более настраиваемый опыт. Это означает многое для ваших малых предприятий, потому что у вас будет более легкий доступ к очень конкретной аудитории.

"Мы больше не ожидаем, что пользователь постоянно будет находиться в поисковой строке, искать то, что ему нужно", добавил Рахнама. "Парадигма меняется в направлении того, как правильная информация находит правильного пользователя в правильное время".

Искусственный интеллект доступен не только для создания более настраиваемого опыта для ваших клиентов. Он также может преобразовать внутреннюю деятельность вашей компании. ИИ-боты могут быть использованы в качестве личных ассистентов, чтобы помогать управлять вашей электронной почтой, вести календарь и даже предоставлять рекомендации по оптимизации процессов.

Вы также можете программировать этих ИИ-ассистентов отвечать на вопросы клиентов, звонящих или чатящихся онлайн. Это все маленькие задачи, которые оказывают огромное влияние, предоставляя вам дополнительное время для фокусировки на внедрении стратегий по росту бизнеса.

Глубокое обучение является еще более конкретной версией машинного обучения, которая полагается на нейронные сети для осуществления так называемого нелинейного рассуждения. Глубокое обучение критично для выполнения более сложных функций, таких как выявление мошенничества. Он может сделать это, анализируя широкий спектр факторов одновременно.

Например, для того чтобы самоуправляемые автомобили работали, необходимо одновременно выявлять, анализировать и реагировать на несколько факторов. Алгоритмы глубокого обучения используются для того, чтобы помочь самоуправляемым автомобилям контекстуализировать информацию, полученную их сенсорами, такую как расстояние до других объектов, скорость их движения и предсказание, где они будут через 5-10 секунд. Вся эта информация рассчитывается одновременно, чтобы помочь самоуправляемому автомобилю принимать решения, например, когда перестроиться.

Глубокое обучение обещает многое для бизнеса и, вероятно, будет использоваться чаще. Старые алгоритмы машинного обучения обычно выходят на плато в своей производительности, как только определенное количество данных было получено, но модели глубокого обучения продолжают улучшать свою производительность с получением больше данных. Это делает модели глубокого обучения более масштабируемыми и детализированными; можно даже сказать, что модели глубокого обучения более самостоятельны.

Вместо того чтобы служить заменой человеческому интеллекту и изобретательности, искусственный интеллект в основном рассматривается как вспомогательный инструмент. Хотя ИИ в настоящее время испытывает трудности с выполнением обыденных задач в реальном мире, он отлично справляется с обработкой и анализом массивов данных гораздо быстрее, чем мог бы человеческий мозг. Программное обеспечение искусственного интеллекта может затем вернуть синтезированные варианты действий и представить их человеческому пользователю. Таким образом, мы можем использовать ИИ для помощи в выявлении возможных последствий каждого действия и упрощении процесса принятия решений.

"Искусственный интеллект - это своего рода второе пришествие программного обеспечения", сказал Амир Хусейн, основатель и генеральный директор компании SparkCognition по машинному обучению. "Это форма программного обеспечения, которая принимает решения самостоятель

но, способна действовать даже в ситуациях, не предвиденных программистами. Искусственный интеллект имеет более широкую широту способности принятия решений по сравнению с традиционным программным обеспечением".

Эти характеристики делают ИИ высокоценным во многих отраслях - будь то просто помощь посетителям и сотрудникам в эффективном перемещении по корпоративному кампусу или выполнение такой сложной задачи, как мониторинг ветрогенератора для предсказания момента его необходимого ремонта.

Некоторые из наиболее стандартных применений ИИ включают машинное обучение, кибербезопасность, управление взаимоотношениями с клиентами, поиски в интернете и персональных ассистентов.

Машинное обучение часто используется в системах, которые собирают огромные объемы данных. Например, системы управления энергопотреблением смарт-объектов собирают данные от датчиков, установленных на различных активах. Эти массы данных затем контекстуализируются алгоритмами машинного обучения и поставляются принимающим решения в вашей компании для более глубокого понимания использования энергии и потребностей в обслуживании.

Искусственный интеллект является неотъемлемым союзником в поиске уязвимостей в защите компьютерных сетей, сказал Хусейн. Верьте или нет, системы искусственного интеллекта могут распознавать кибератаки, а также другие киберугрозы, отслеживая паттерны ввода данных. Обнаружив угрозу, он может вернуться к вашим данным, выявить источник и помочь предотвратить будущую угрозу. Этот дополнительный набор глаз - такой же дотошный и постоянный, как и искусственный интеллект - служит отличной пользой для сохранения вашей инфраструктуры.

"Действительно, нельзя иметь достаточно экспертов по кибербезопасности, чтобы решить эти проблемы, из-за масштабов и увеличивающейся сложности", добавил Хусейн. "Искусственный интеллект здесь также играет все более важную роль".

Искусственный интеллект также изменяет системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Программы, такие как Salesforce и Zoho, требуют значительного вмешательства человека для поддержания актуальности и точности. Но когда вы применяете искусственный интеллект к этим платформам, обычная система CRM превращается в самообновляющуюся, автокорректирующуюся систему, которая следит за управлением ваших отношений за вас.

Как искусственный интеллект может быть использован в будущем? Трудно сказать, как технология будет развиваться, но большинство экспертов видит, что "обыденные" задачи становятся еще более легкими для обработки компьютерами. Это означает, что роботы станут крайне полезными в повседневной жизни.

"ИИ начинает делать возможное, что ранее считалось невозможным, как, например, беспилотные автомобили", - сказал Рассел Гленистер, генеральный директор и основатель Curation Zone. "Беспилотные автомобили - это реальность только благодаря доступу к обучающим данным и быстрым графическим процессорам (GPU), которые являются ключевыми инструментами. Для обучения беспилотных автомобилей требуется огромное количество точных данных, и скорость играет ключевую роль в проведении обучения. Пять лет назад процессоры были слишком медленными, но внедрение GPU сделало все возможным".

Гленистер добавил, что графические процессоры (GPU) будут только увеличиваться в скорости, улучшая применение программного обеспечения искусственного интеллекта в целом.

"Быстрые процессы и большие объемы чистых данных - ключ к успеху ИИ", - сказал он.

Доктор Нейтан Уилсон, сооснователь и технический директор Nara Logics, сказал, что он видит, как ИИ на пороге революционизации привычных занятий, таких как посещение ресторана. Уилсон предсказал, что ИИ может быть использован рестораном для определения, какую музыку воспроизводить на основе интересов присутствующих гостей. Искусственный интеллект даже может изменять внешний вид обоев в зависимости от того, какие эстетические предпочтения толпы предварительно предсказывает технология.

Если это вам не кажется достаточно далеким, Рахнама предсказал, что ИИ выведет цифровую технологию из двумерной формы, к которой люди привыкли, в трехмерное окружение, окружающее индивида.

"Мы всегда полагались на двумерный дисплей для игры, взаимодействия с веб-страницей или чтения электронной книги", - сказал Рахнама. "Теперь, с искусственным интеллектом и комбинацией [Интернета вещей], дисплей больше не будет основным интерфейсом - окружение будет. Вы увидите, как люди создают вокруг себя опыты, будь то в подключенных зданиях или подключенных переговорных комнатах. Это будут трехмерные впечатления, которые вы сможете фактически почувствовать".

С появлением всех этих новых применений ИИ возникает пугающий вопрос о том, не вытеснит ли машины людей с работы. Судебный процесс все еще не завершен: некоторые эксперты категорически отрицают, что ИИ автоматизирует так много рабочих мест, что миллионы людей окажутся безработными, в то время как другие эксперты видят в этом насущную проблему.

"Структура рабочей силы меняется, но я не думаю, что искусственный интеллект в сущности заменяет рабочие места", - сказал Рахнама. "Это позволяет нам действительно создавать экономику на знании и использовать это для создания лучшей автоматизации для лучшей формы жизни. Это может звучать немного теоретически, но если вам приходится беспокоиться о том, что искусственный интеллект и роботы заменят наши рабочие места, это, вероятно, алгоритмы, заменяющие белые воротнички, такие как бизнес-аналитики, управляющие инвестиционными фондами и юристы".

В то время как все еще идет дебат о том, как именно восхождение искусственного интеллекта изменит рабочую силу, эксперты соглашаются, что есть некоторые тенденции, которые мы можем ожидать увидеть.

Некоторые эксперты считают, что при интеграции искусственного интеллекта в рабочую силу он фактически создаст больше рабочих мест, по крайней мере, в короткосрочной перспективе.

Уилсон сказал, что сдвиг к системам на основе искусственного интеллекта, скорее всего, приведет к созданию рабочих мест, которые облегчат этот переход.

"Искусственный интеллект создаст больше богатства, чем уничтожит", - сказал он, "но оно будет распределено несправедливо, особенно в начале. Изменения будут постигнуты подсознательно и неявно. Налоговый бухгалтер однажды не получит уведомление о увольнении и не встретится с роботом, который теперь займет ее стол. Скорее, следующий раз, когда налоговый бухгалтер подаст заявку на работу, будет немного сложнее найти ее".

Уилсон считает, что искусственный интеллект на рабочем месте будет фрагментировать устоявшиеся рабочие процессы, создавая много человеческих рабочих мест для интеграции этих процессов.

Прежде всего, это переход, который займет годы, если не десятилетия, в различных секторах рабочей силы. Таким образом, эти прогнозы сложно выделить, но некоторые другие эксперты, такие как Хусейн, беспокоятся о том, что, когда искусственный интеллект станет повсеместным, эти дополнительные рабочие места (и те, которые уже существовали) могут начать уменьшаться.

Из-за этого Хусейн говорит, что он задается вопросом, куда долгосрочно уйдут эти работники. "Раньше были возможности перехода с сельского хозяйства на производство, а затем на услуги. Теперь это не так. Почему? Промышленность полностью роботизирована, и мы видим, что автоматизация имеет больший экономический смысл".

Хусейн указывает на беспилотные грузовики и искусственных консьержей, таких как Siri и Cortana, как примеры, говоря, что по мере улучшения этих технологий, широкое использование может устранить до 8 миллионов рабочих мест только в США.

"Когда все эти рабочие места начнут исчезать, нам нужно задать вопрос: 'Что делает нас продуктивными? Что такое продуктивность?'" - добавил он. "Теперь мы сталкиваемся с изменяющейся реальностью и ставим под сомнение основные предположения общества. Мы действительно должны обдумать это и решить, что делает нас продуктивными и какова ценность людей в обществе. Нам нужно провести этот дебат и провести его быстро, потому что технология не будет ждать нас".

По мере того как искусственный интеллект становится более интегрированной частью рабочей силы, маловероятно, что все человеческие рабочие места исчезнут. Вместо этого многие эксперты начали предсказывать, что рабочая сила станет более специализированной. Эти роли потребуют большего количества того, что автоматизация (пока что) не может предоставить - таких как творчество, решение проблем и качественные навыки.

По сути, вряд ли всегда будет необходимость в людях на рабочем месте, но их роли могут измениться по мере усовершенствования технологии. Спрос на конкретные навыки изменится, и многие из этих рабочих мест потребуют более продвинутого, технического набора навыков.

Будь то светлое или трудное, будущее наступает быстро, и искусственный интеллект обязательно станет его частью. По мере развития этой технологии мир увидит новые стартапы, многочисленные бизнес-приложения и потребительские использования, вытеснение определенных рабочих мест и создание совершенно новых. Вместе с Интернетом вещей искусственный интеллект имеет потенциал радикально изменить экономику, но его конкретное воздействие остается загадкой.

*****

Больше об инновациях и искусственном интеллекте в моем ТГ-канале - https://t.me/Iconi_Ai. Пишу о новых технологиях и их влиянии на бизнес – подписывайтесь!)

Спасибо, что прочитали до конца! Задавайте свои вопросы в комментариях – буду рад ответить.