В данном исследовании семь технических директоров и экспертов по искусственному интеллекту высказывают мнение о том, что такое искусственный интеллект, и как определяют технологию в контексте бизнеса.
«Когда говорим об искусственном интеллекте, говорим о спектре технологий, начиная от передовой аналитики и способности предсказывать результаты, до автоматизации роботизированных процессов (RPA), обработки естественного языка (NLP) и глубокого изучения».
В словаре искусственный интеллект определяется как: теория и разработка компьютерных систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и перевод с одного языка на другой.
Обзор будет сосредоточен на том, что такое искусственный интеллект в контексте бизнеса, с учетом мнений технических специалистов и экспертов по искусственному интеллекту.
Исследование интеллектуального поведения
Харальд Гёльс, технический директор компании omni:us, говорит, что в широком смысле «искусственный интеллект (ИИ) — это исследование и развитие интеллектуального поведения в машинах«.
«Предприятия могут полагаться на специализированные решения по ИИ, чтобы вывести автоматизацию на новый уровень и решить сложные задачи, которые слишком сложны и затратны для обслуживания».
ИИ — Всего лишь алгоритм
Хари Манкуде, технический директор Imanis Data, считает, что в данный момент искусственный интеллект — не что иное, как алгоритм.
«С точки зрения самостоятельного принятия решений, основанных на накопленном опыте, у нас мало «интеллекта». Наука в ее основе сложна, но реальное значение здесь заключается в том, что компании начинают, после многих лет сомнений, доверять ИИ (в данном случае, машинному обучению) управлять большим объемом и детализацией данных, для защиты и анализа которых предприятиям действительно нелегко в других условиях».
«Я думаю, что мы действительно гребнем волну ранних последователей, которые сделали шаг вперёд, и я думаю, что принятие решений в этом направлении представляет интерес.»
Полезные решения на основе искусственного интеллекта
Эд Бишоп, соучредитель и технический директор компании Tessian, предлагает использовать искусственный интеллект для описания компьютерных систем, способных получать данные и принимать относительно эффективные решения на основе этих данных.
«Например, ИИ может быть использован для идентификации фотографий. В результате, страховые компаниимогут использовать его для оценки предоставленных клиентом снимков повреждения автомобиля. В сочетании со способностью хранить и обрабатывать гораздо большие объемы информации, искусственный интеллект позволяет компаниям извлекать гораздо больше пользы из различных форм данных, связанных с их организацией».
Спектр технологий
Джон Гикопулос, руководитель направления автоматизации и искусственного интеллекта Infosys Consulting, говорит, чтоочень важно определить, что такое искусственный интеллект, поскольку эта технология становится чем-то вроде модного слова.
«Когда мы говорим об искусственном интеллекте, мы говорим о широком спектре технологий, начиная от передовой аналитики и способности предсказывать результаты, до автоматизации роботизированных процессов (RPA), обработки естественного языка (NLP) и глубокого изучения.»
По словам Джона Гикопулоса, руководителя отдела автоматизации и искусственного интеллекта Infosys Consulting,чтобы искусственный интеллект работал для бизнеса, руководители компаний должны обеспечить, как минимум, соответствие квалификации сотрудников технологическим вложениям.
«В бизнес-контексте речь идет о том, как эти технологии объединяются, чтобы помочь бизнесу увеличить прибыль путем решения сложных организационных задач более рациональным, быстрым и эффективным способом.
Вопрос, который любой бизнес должен задать о внедрении ИИ, заключается в следующем: Помогает ли нам эта технология принимать более взвешенные решения? Именно это, в конечном счете, и означает искусственный интеллект для бизнеса.
Автоматизация процесса, способность к обучению, сжатие данных — это все функции, а не цель искусственного интеллекта».
«Как и в случае любого важного стратегического события, ИИ должен преследовать конкретные, измеримые, достижимые, реалистичные и привязанные к конкретным срокам цели. Если сочетание технологий, описанных выше, может дать такие результаты, то это настоящая система искусственного интеллекта».
Джон Гикопулос считает, что внедрение искусственного интеллекта, как и любой другой технологии, должно соответствовать задачам бизнеса.
ИИ: часть повседневной жизни и опора на данные
Грег Хэнсон, технический директор и вице-президент Informatica, считает, чтоискусственный интеллект в настоящее время широко распространен в нашей повседневной жизни.
«С постоянным прогрессом в машинном обучении, ИИ все больше способен применять человеческие возможности принятия решений для решения разнообразных задач, включая организацию, индексирование и преобразование больших объемов сложных данных».
«ИИ позволяет компаниям трансформироваться таким образом, каким они и представить себе не могли. В последние годы инвестиции в аналитику и прогнозирование результатов получили широкое распространение, однако компаниям необходимо заглядывать глубже, чем просто решения и прогнозы. С точки зрения бизнеса, искусственный интеллект может быть использован для управления и решения задач, связанных со сбором данных, для обеспечения принятия правильных решений и выработки необходимых мер.»
«Успех работы систем искусственного интеллекта полностью зависит от качества данных— нельзя просто накачивать огромные объемы информации и ожидать идеальных результатов, потому что этого не произойдет.
Звучит просто, но бизнес сталкивается со многими проблемами: борьба с фрагментацией данных, управление их огромным объемом и масштабом, автоматизация сравнительного анализа и корректировки данных для обеспечения их высокого качества, и это лишь некоторые из них».
«В конечном счете, общая стратегия управления данными, которая интегрирует искусственный интеллект в качество и управление данными во встроенной среде, так же важна, как и инвестиции в искусственный интеллект для получения результата.
Если компании не забывают об этом при развертывании проектов по искусственному интеллекту, то они идут по правильному пути к успеху в области цифровой трансформации».
Грег Хэнсон считает, что данные имеют решающее значение для успеха искусственного интеллекта в бизнесе.
Нелинейное воздействие
Пол Кларк, технический директор компании Ocado, говорит, что искусственный интеллект, машинное обучение и робототехника окажут очень нелинейное воздействие.
«Это то, что так сильно отличает от, возможно, аналогичных технологических революций, на которые вы можете указать в прошлом». Нелинейный характер того, как эти технологии повлияют на нас, означает, что мы также должны реагировать очень нелинейно».
«Нам нужно много думать, много работать, много объединять в единое целое, это очень разрушительно.»
«Я думаю, нам нужно заставить себя думать шире, чем мы привыкли, и это правда для отдельных личностей, это правда для бизнеса и организаций, это правда для государства».
Человеческий мозг и не только.
Калян Кумар, корпоративный вице-президент и технический директор HCL Technologies, объясняет, что »ИИ использует системы самообразования и самообучения, использующие различные инструменты, такие как поиск данных, распознавание и обработка естественного языка и работающие так же, как мозг человека«.
«При огромных объемах данных, получаемых из современных систем, человеческий мозг не в состоянии использовать все эти сведения для принятия бизнес-решений в будущем. Именно здесь искусственный интеллект имашинное обучение приходят на помощь, делая то, что невозможно для человека, как корреляция, прогнозы, моделирование и сбор знаний в масштабах, чтобы продвинуть бизнес вперед».
Источник Технологии и Бизнес