И ии: Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

ИИ и контроль коронавируса Ковид-19

Обзор, проведенный секретариатом CAHAI

Данная статья доступна на:
English | Français | Italiano | Deutsch | Español

Данная публикация предоставляет неисчерпывающий обзор статей из средств массовой информации и других доступных публичных источников. Она не отражает точку зрения CAHAI и Совета Европы.

Искусственный интеллект (ИИ) используется в качестве инструмента поддержки борьбы с вирусной пандемией, поразившей весь мир с начала 2020 года. Пресса и научное сообщество разделяют большие надежды на то, что наука о данных и ИИ могут быть использованы для борьбы с коронавирусом (Д. Якобович, «Как бороться с коронавирусом с помощью ИИ и науки о данных», Medium, 15 февраля 2020 г.) и «заполнить пробелы», оставленные наукой (Г. Ратнам, «Может ли ИИ заполнить пробелы о коронавирусе? Думайте так, эксперты, государственные технологии, 17 марта 2020 г.).

Китай, первый эпицентр этой болезни и известный своими технологическими достижениями в области ИИ, попытался использовать это в своих интересах. Похоже, что его применение включало в себя поддержку мер по ограничению передвижения населения, прогнозирование эволюции вспышек заболеваний и проведение исследований для разработки вакцины или лечения. Что касается последнего аспекта, искусственный интеллект используется для ускорения секвенирования геномов, более быстрой постановки диагноза, проведения анализов с помощью сканеров или, реже, для управления роботами для технического обслуживания и доставки (А. Чунь, Во времена коронавируса инвестиции Китая в искусственный интеллект окупаются с лихвой, Южно-Китайский утренний пост, 18 марта 2020 г.). 

Вклад ИИ, который также неоспорим с точки зрения организации лучшего доступа к научным публикациям или поддержки исследований, не устраняет необходимости в клинических испытаниях и не заменяет полностью человеческий опыт. Структурные проблемы, с которыми сталкиваются инфраструктуры здравоохранения в этой кризисной ситуации, обусловлены не технологическими решениями, а организацией медицинского обслуживания, которое должно быть в состоянии предотвратить возникновение таких ситуаций (статья 11 Европейской социальной хартии). По окончании кризиса следует также оценить чрезвычайные меры с использованием технологических решений, включая ИИ. Не допустимо тривиализировать те из них, которые ущемляют индивидуальные свободы под предлогом лучшей защиты населения. Следует, в частности, продолжать применять положения Конвенции 108+.

Вклад искусственного интеллекта в поиск лекарства

Первое применение искусственного интеллекта, ожидаемое в условиях кризиса в области здравоохранения, несомненно, заключается в оказании помощи исследователям в поиске вакцины, способной защитить лиц, ухаживающих за больными, и сдержать пандемию. Биомедицина и научные исследования опираются на большое число методов, среди которых различные прикладные компьютерные науки и статистика уже давно вносят свой вклад. Поэтому использование искусственного интеллекта является частью этой преемственности.

Прогнозы структуры вируса, созданного ИИ, уже спасли ученых от многомесячных экспериментов. Похоже, что ИИ оказал существенную поддержку в этом смысле, даже если она ограничена из-за так называемых «непрерывных» правил и бесконечных комбинаций для изучения сворачивания белков. Американский стартап Moderna отличился своим владением биотехнологией, основанной на мессенджерной рибонуклеиновой кислоте (мРНК), для которой изучение сворачивания белка является необходимым. Благодаря поддержке биоинформатики, неотъемлемой частью которой является ИИ, ей удалось значительно сократить время, необходимое для разработки прототипа вакцины, которая может быть протестирована на человеке. 

Аналогичным образом, китайский технологический гигант Baidu, в партнерстве с Университетом штата Орегон и Университетом Рочестера, опубликовал свой алгоритм прогнозирования линейной складчатости в феврале 2020 года для изучения процесса сворачивания того же белка. Этот алгоритм намного быстрее традиционных алгоритмов прогнозирования структуры вторичной рибонуклеиновой кислоты (РНК) вируса и предоставляет ученым дополнительную информацию о том, как вирусы распространяются. Таким образом, предсказание вторичной структуры последовательности РНК вируса Covid-19 было бы вычислено с помощью Linearfold за 27 секунд вместо 55 минут (Baidu, Как Baidu использует ИИ к борьбе с коронавирусом, MIT Technology Review, 11 марта 2020 г. ). DeepMind, дочерняя компания материнской компании Google Alphabet, также поделилась своими прогнозами белковых структур коронавируса с системы ИИ AlphaFold (Дж. Джампер, К. Тунясувунакоол, П. Кохли, Д. Хассабис и др., Вычислительные прогнозы белковых структур, связанных с КОВИД-19, DeepMind, 5 марта 2020 г.). IBM, Amazon, Google и Microsoft также предоставили вычислительные мощности своих серверов властям США для обработки очень больших наборов данных в области эпидемиологии, биоинформатики и молекулярного моделирования (Ф. Лардинойс, IBM, Amazon, Google и Microsoft в партнерстве с Белым домом предоставляют вычислительные ресурсы для исследования COVID-19, Techcrunch, 22 марта 2020 г.).

Искусственный интеллект, движущая сила для обмена знаниями.

В Соединенных Штатах Америки 11 марта 2020 г. Управление по политике в области науки и техники Белого дома провело встречу с технологическими компаниями и основными исследовательскими группами для определения того, как инструменты искусственного интеллекта могут быть использованы, среди прочего, для просеивания тысяч научных работ, опубликованных по всему миру и посвященных пандемии (A. Бойл, Белый дом обращается за помощью к техническим титанам для борьбы с коронавирусом и дезинформацией, GeekWire, 11 марта 2020 г.). 

Действительно, в течение нескольких недель после появления нового коронавируса в Ухане (Китай) в декабре 2019 г. было опубликовано около 2 000 научных работ о воздействии этого нового вируса, о возможном лечении и о динамике пандемии. Этот приток научной литературы, естественно, отражает стремление исследователей справиться с этим серьезным кризисом в области здравоохранения, но он также представляет собой реальную проблему для всех, кто надеется использовать его. 

Поэтому 16 марта 2020 года компания Microsoft Research, Национальная медицинская библиотека и Алленский институт искусственного интеллекта (AI2) представили свою работу, которая заключалась в сборе и подготовке более 29 000 документов, касающихся нового вируса и более широкого семейства коронавирусов, 13 000 из которых были обработаны таким образом, чтобы компьютеры могли считывать данные, лежащие в их основе, а также информацию об авторах и их связях. Kaggle, дочерняя компания и платформа Google, которая обычно организует конкурсы по информатике, создала около 10 ключевых вызовов, связанных с коронавирусом. Эти вопросы варьируются от факторов риска и лечения, не связанного с наркотиками, до генетических свойств вируса и усилий по разработке вакцины. В проекте также участвуют Chan Zuckerberg Initiative (названная в честь основателя Facebook Марка Цукерберга и его жены Присциллы Чен) и Центр безопасности и новых технологий Джорджтаунского университета (У. Найт, Исследователи будут использовать ИИ для лучшего понимания коронавируса, Wired, 17 марта 2020 г.). 

Искусственный интеллект, наблюдатель и предсказатель эволюции пандемии

Канадской компании BlueDot приписывают раннее обнаружение вируса с помощью ИИ и его способность постоянно просматривать более 100 наборов данных, таких как новости, продажи авиабилетов, демографические данные, климатические данные и популяции животных. BlueDot обнаружила то, что тогда считалось вспышкой пневмонии в Ухане, Китай, 31 декабря 2019 г. и определила города, которые наиболее вероятно испытают эту вспышку (К. Стиг, Как этот канадский стартап заметил коронавирус до того, как все о нем узнали, CNBC, 3 марта 2020 г.).

Команда исследователей, работающих с Бостонской детской больницей, также разработала ИИ для отслеживания распространения коронавируса. Система под названием HealthMap объединяет данные поисков в системе Google, с социальных сетях и блогах, а также с дискуссионных форумов: источников информации, которые эпидемиологи обычно не используют, но которые полезны для выявления первых признаков вспышки и оценки ответных мер со стороны общественности (А. Джонсон, Как искусственный интеллект помогает в борьбе с коронавирусом, Datainnovation, 13 марта 2020 г.).

Международный исследовательский центр искусственного интеллекта (IRCAI) в Словении под эгидой ЮНЕСКО запустил «интеллектуальный» медиа-дозор по коронавирусу под названием «Corona Virus Media Watch», который предоставляет обновленную информацию о глобальных и национальных новостях на основе подборки средств массовой информации с открытой онлайновой информацией. Этот инструмент, разработанный также при поддержке ОЭСР и технологии извлечения информации Event Registry, представлен в качестве полезного источника информации для лиц, ответственных за разработку политики, для средств информации и общественности в целях наблюдения за новыми тенденциями, связанными с Ковид-19, в своих странах и во всем мире. 

Искусственный интеллект для помощи медицинскому персоналу

Со своей стороны, две китайские компании разработали программное обеспечение для диагностики коронавирусов на основе ИИ. Стартап Infervision, расположенный в Пекине, обучил свое программное обеспечение обнаружению проблем с легкими используя результаты компьютерной томографии (КТ). Первоначально используемое для диагностики рака легких, это программное обеспечение может также выявлять пневмонию, связанную с респираторными заболеваниями, такими как коронавирус. По меньшей мере 34 китайские больницы, как сообщается, использовали эту технологию, чтобы помочь им обследовать 32 000 предполагаемых случаев (Т. Симоните, Китайские больницы применяют АИ для диагностики Ковид-19, Wired, 26 февраля 2020 г.). 

Академия Alibaba DAMO, исследовательское подразделение китайской компании Alibaba, также подготовила систему ИИ для распознавания коронавирусов с точностью до 96%. По данным компании, система может обработать 300-400 сканов, необходимых для диагностики коронавируса, за 20-30 секунд, в то время как на ту же операцию у опытного врача обычно уходит 10-15 минут. Говорят, что система помогла как минимум 26 китайским больницам рассмотреть более 30 000 случаев (К. Ли, Как система искусственного интеллекта DAMO Academy обнаруживает случаи коронавируса, Alizila, 10 марта 2020 г.).

Сообщается, что в Южной Корее искусственный интеллект помог сократить время, необходимое для разработки тестовых наборов на основе генетического состава вируса, до нескольких недель, когда это обычно занимает от двух до трех месяцев. Биотехнологическая компания Seegene использовала свою автоматизированную систему разработки тестов для разработки тестового набора и широко его распространила. Крупномасштабное тестирование действительно имеет решающее значение для преодоления мер изоляции, и эта политика тестирования, похоже, способствовала относительному контролю пандемии в этой стране, которая оснастила этим устройством 118 медицинских учреждений и протестировала более 230 000 человек ( И. Уотсон, С. Чжон, Дж. Холлингсворт, Т. Бут, Как эта южнокорейская компания создала наборы для тестирования на коронавирус за три недели, CNN World, 13 марта 2020 г.).

 

Искусственный интеллект как инструмент контроля населения

Пример, поданный Сингапуром в борьбе с эпидемическими рисками при поддержке технологий, безусловно, является уникальным и трудным для экспорта из-за общественного признания ограничительных мер безопасности: издание приказа о изоляции населения, подвергающегося риску, проверка соблюдения мер с помощью мобильного телефона и геолокации, выборочные домашние проверки (К. Васвани, «Коронавирус»: Детективы мчатся, чтобы сдержать вирус в Сингапуре, Би-Би-Си Ньюз, 19 марта 2020 г. ). ИИ достаточно широко использовался в поддержку такой политики массового наблюдения, как в Китае, где устройства использовались для измерения температуры и распознавания людей или для оснащения представителей правоохранительных органов «умными» шлемами, способными помечать людей с высокой температурой тела. Устройства распознавания лиц, однако, испытывали трудности из-за ношения хирургических масок, что привело к тому, что одна компания попыталась обойти эту трудность, так как многие службы в Китае теперь полагаются на эту технологию, в том числе государственные службы  надзора. Таким образом, Hanvon утверждает, что создала устройство для увеличения процента распознавания лиц, носящих хирургические маски, до 95% (М. Поллард, Даже носящие маски могут быть идентифицированы, утверждает китайская фирма по распознаванию лиц, Рейтер, 9 марта 2020 г.). В Израиле был разработан план использования индивидуального наблюдения по телефону, чтобы предупреждать пользователей о опасности смешивания с людьми, которые потенциально могут быть носителями вируса (А. Лоран, COVID-19: Государства используют геолокацию, чтобы знать, кто соблюдает режим изоляции, Usebk & Rica, 20 марта 2020 г. — только на французском языке). В Южной Корее предупреждение передаётся органам здравоохранения, когда люди не соблюдают период изоляции, например, находятся в людных местах, таких как общественный транспорт или торговый центр (там же). На Тайване инфицированным лицам выдается мобильный телефон и записывается их местоположение по данным GPS, с тем чтобы полиция могла отслеживать их передвижения и следить за тем, чтобы они не удалялись от места изоляции (там же). В Италии компания также разработала приложение для смартфона, с помощью которого можно проследить маршрут зараженного вирусом человека и предупредить людей, контактировавших с ним. По словам разработчика, конфиденциальность будет гарантирована, так как приложение не будет раскрывать телефонные номера или личные данные (Э. Тебано, Коронавирус, итальянское приложение для отслеживания инфекции готово: «Таким образом, мы можем остановить эпидемию «, Corriere della Sera, 18 марта 2020 г. ) В Ломбардии телефонные операторы предоставили данные о передвижении мобильных телефонов с одного терминала на другой (М. Пенниси, Коронавирус, как работает контроль мобильных телефонов и отслеживание инфекции. Il Garante: » Вам не нужно импровизировать «, Corriere della Sera, 20 марта 2020 г.).

В Соединенных Штатах можно почувствовать напряженность между гарантированием индивидуальных прав и защитой коллективных интересов во время этого кризиса в области здравоохранения. Таким образом, ГАФАМ имеет в своем распоряжении в Соединенных Штатах информацию, которая была бы чрезвычайно ценной во время кризиса: огромное количество данных об американском населении. Ларри Бриллиант, эпидемиолог и исполнительный директор Google.org, утверждает, что эта информация может «изменить лицо общественного здравоохранения» и считает, что «мало вещей в жизни важнее, чем вопрос о том, не слишком ли мощны основные технологии, но пандемия, несомненно, одна из них» (Н. Скола, Big Tech сталкивается с ловушкой «Большого Брата» на коронавирусе, POLITICO, 18 марта 2020 г. ). Поэтому правительство США обратилось к этим компаниям с просьбой предоставить доступ к агрегированным и анонимным данным, особенно в отношении мобильных телефонов, для борьбы с распространением вируса (Т. Ромм, Э. Двоскин, С. Тимберг, Правительство США и технологическая индустрия обсуждают способы использования данных о местоположении смартфонов для борьбы с коронавирусом, The Washington Post, 18 марта 2020 г.). Однако эти компании проявляют осторожность в связи с юридическим риском и потенциальным нанесением ущерба имиджу (С. Оверли, Белый дом ищет помощи в борьбе с коронавирусом в Силиконовой долине, POLITICO, 11 марта 2020 г.). Законодательное регулирование данных, вероятно, помогло бы наладить диалог между государственным и частным секторами и определить, какие виды чрезвычайных ситуаций должны подпадать под коллективный интерес в отношении индивидуальных прав (а также условия и гарантии такого механизма), однако за последние два года Конгресс не добился никакого прогресса в отношении такого закона.  

Наконец, в социальных сетях и Интернете участились попытки дезинформации. Идет ли речь о самом вирусе, о способах его распространения или о средствах борьбы с его последствиями, ходят многочисленные слухи («Фальшивые новости» и дезинформация о коронавирусе SARS-CoV2, INSERM, 19 февраля 2020 г.). ИИ это технология, уже используемая с некоторой эффективностью платформами для борьбы с неподходящим контентом. 9 марта 2020 года ЮНИСЕФ принял заявление о дезинформации о коронавирусе, в котором организация заявляет о своем намерении «активно принимать меры по предоставлению точной информации о вирусе, сотрудничая со Всемирной Организацией Здравоохранения, государственными органами и такими онлайн-партнерами, как Facebook, Instagram, LinkedIn и TikTok, для обеспечения доступности точной информации и советов, а также принимая меры по информированию общественности в случае появления неточной информации». Предусматривается также введение ограничительных мер в государствах-членах Совета Европы во избежание разжигания обеспокоенности общественности. Тем не менее, Комитет экспертов Совета Европы по медиа-среде и реформе СМИ (MSI-REF) в заявлении от 21 марта 2020 года подчеркнул, что «кризисная ситуация не должна использоваться в качестве предлога для ограничения доступа общественности к информации. Государства также не должны вводить ограничения на свободу средств массовой информации сверх пределов, разрешенных статьей 10 Европейской конвенции по правам человека». Комитет также подчеркивает, что «государства-члены вместе со всеми представителями средств массовой информации должны стремиться к обеспечению условий, благоприятствующих качественной журналистике».

Искусственный интеллект: оценка его использования после кризиса.

Таким образом, цифровые технологии, включая информационные технологии и искусственный интеллект, являются важными инструментами для содействия принятию скоординированных ответных мер в связи с этой пандемией. Многократное использование также иллюстрирует пределы того, что в настоящее время может быть достигнуто именно этой технологией. Мы не можем ожидать что она компенсирует структурные трудности, подобные тем, с которыми сталкиваются многие медицинские учреждения во всем мире. Поиск путей повышения эффективности и сокращения расходов в больницах, часто поддерживаемый информационными технологиями, не должен приводить к снижению качества услуг или ставить под угрозу всеобщий доступ к медицинской помощи даже в исключительных обстоятельствах. 

Следует напомнить, что статья 11 Европейской социальной хартии (ратифицированной 34 из 47 государств-членов Совета Европы) устанавливает право на охрану здоровья, которое обязывает подписавшие его стороны «принять, непосредственно или в сотрудничестве с государственными или частными организациями, соответствующие меры, направленные, в частности, на:: 1) устранение, насколько это возможно, причин плохого состояния здоровья; 2) предоставление услуг консультационного и просветительского характера, направленных на укрепление здоровья и здорового образа жизни и на развитие чувства личной ответственности за свое здоровье; 3) предотвращение, насколько это возможно, эпидемических, эндемических и других болезней, а также несчастных случаев».  

Наконец, должно быть возможность оценить принятые чрезвычайные меры, по окончании кризиса, с тем чтобы определить преимущества и проблемы появившиеся при использовании цифровых инструментов и искусственного интеллекта. В частности, временные меры по контролю и массовому мониторингу населения с помощью этой технологии не должны считается тривиальными и не должны стать постоянными (Юваль Ной Харари: Мир после коронавируса, The Financial Times, 20 марта 2020 г.). 

Стандарты, касающиеся защиты данных, такие как Конвенция 108(+) Совета Европы, должны по-прежнему применяться в полном объеме и при любых обстоятельствах: будь то использование биометрических данных, геолокация, распознавание лиц или использование данных о здоровье. Использование чрезвычайных мер должно осуществляться на основе всесторонних консультаций с органами защиты данных и при уважении достоинства и частной жизни пользователей. Следует учитывать различные предвзятости при проведении различных видов операций по надзору, поскольку они могут привести к значительной дискриминации (A. Ф. Кан, Джон Вейслемляйн, Данные отслеживания КОВИД-19 и риски, связанные с надзором, являются более опасными, чем их польза, NBC News, 19 марта 2020 г.).

Аналитика и ИИ | Lenovo Russia

Обзор

Искусственный интеллект меняет работу организаций в самых разных отраслях — от промышленного производства до розничной торговли и от здравоохранения до финансов. ИИ является широкомасштабной передовой технологией — возможно, поэтому с ним связана определенная таинственность, которая может помешать во внедрении практичных инструментов для понимания окружающих нас данных.

Хотя использовать ИИ начали уже почти все компании, для многих из них это сложный процесс, а для некоторых он остается слишком сложным. В целом это приводит к потере потенциального дохода и возможностей роста на основе информации, полученной от ваших клиентов.

Мы помогаем вам в использовании ценности ваших данных и трансформации вашего бизнеса. Lenovo предлагает апробированные и готовые к развертыванию инфраструктурные решения, оптимизированные для ведущих в отрасли независимых поставщиков ПО (ISV) и предназначенные для любого размера и масштаба. На основе огромной мощи высокопроизводительных вычислений для решения любых мегазадач, возникающих на вашем пути.

Вы уже владеете данными. Мы помогаем вам в извлечении знаний из этих данных и их творческом использовании для наращивания ощутимых конкурентных преимуществ.

Преимущества

Только Lenovo предлагает проверенные, готовые к развертыванию инфраструктурные решения, оптимизированные для ведущих в отрасли независимых поставщиков программного обеспечения (ISV) и рассчитанные на любой размер и масштаб.

Готово по вашему первому требованию

Наши готовые к использованию ИИ серверы и решения по хранению оптимально настроены для выполнения даже самых сложных рабочих нагрузок и позволяют обрабатывать данные быстро и точно.

Превращая данные в знания

Lenovo вместе со своими партнерами предлагает Центры передового опыта в области ИИ, в которых работают специалисты в области науки о данных, архитекторы ИИ и инженеры, обладающие многопрофильным опытом.

Производительность благодаря партнерству

Lenovo сотрудничает с ведущими технологическими компаниями и экосистемой независимых поставщиков ПО, чтобы по запросу предоставлять проверенные и оптимизированные по производительности решения с поддержкой ИИ.

Истории успеха клиентов

Узнайте, как компании используют ИИ и аналитику для улучшения своих результатов.

Addfor

Посмотрите, как Addfor улучшает общественный санитарный контроль COVID-19, выводя аналитику на новый уровень и извлекая данные из потоков видео с беспилотников.

Прочитать историю клиента

The Edge Company

Вместе с компанией The Edge Company мы работали над повышением безопасности авиаперелетов, создав систему защиты от столкновений с птицами на основе ИИ.

Прочитать историю клиента

DPControl

Узнайте, как компания DPControl использовала высокопроизводительные серверы Lenovo для обучения своих нейронных сетей машинному зрению в 28 раз быстрее, что позволило ей вывести на рынок инновационные решения для периферийных камер раньше своих конкурентов.

Прочитать историю клиента

Продукты

Серверы ThinkSystem SR670 V2

Созданы для обеспечения оптимальной масштабируемой производительности рабочих нагрузок ИИ, высокопроизводительных вычислений и графических приложений с использованием лучшего в своем классе ускорения графических процессоров. Разработаны на основе масштабируемых процессоров Intel® Xeon® третьего поколения и поддерживают новейшие графические процессоры NVIDIA.

Подробнее

Система хранения данных ThinkSystem

Для хорошей аналитики требуются хорошие данные. Lenovo предлагает решения на основе систем хранения данных All-Flash и гибридных систем хранения данных с расширенными возможностями управления данными в гибридном облаке, которые позволяют использовать ценность данных, а также безопасно, эффективно и надежно управлять ими от периферии до облака.

Подробнее

ThinkSystem SR650 V2

Двухпроцессорный стоечный сервер форм-фактора 2U, обеспечивающий максимальную производительность и гибкость для роста в будущем. Создан на основе нового семейства масштабируемых процессоров Intel® Xeon® 3-го поколения и поддерживает до 8 графических процессоров одинарной ширины. Идеально подходит для предприятий любого размера (от малых до крупных) и имеет лучшие в отрасли показатели надежности, возможности управления и средства обеспечения безопасности.

Подробнее

LiCO для искусственного интеллекта

Стек программного обеспечения Lenovo intelligent Computing Orchestrator (LiCO) упрощает развертывание систем искусственного интеллекта в корпоративной среде. Горизонтально масштабируйте системы машинного и глубинного обучения с помощью графических процессоров NVIDIA и архитектур Intel с распределенным кластером и интуитивным интерфейсом для управления рабочими нагрузками искусственного интеллекта.

Подробнее

Масштабируемая инфраструктура Lenovo (LeSI)

Комплексное решение, которое включает в себя интегрированный набор серверов, систем хранения данных, программного обеспечения Lenovo и компонентов сторонних производителей. Тщательное тестирование подтвердило надежность, совместимость, максимальную производительность, скорость и удобство развертывания системы.

Подробнее

Ресурсы

ЭЛЕКТРОННАЯ КНИГА

С чего начать

Данные открывают доступ к информации, которая способствует автоматизации. Информация повышает эффективность, доходы и рентабельность, в конечном итоге давая своей организации конкурентное преимущество. Давайте начнем с варианта внедрения ИИ.

Узнать больше

ВИРТУАЛЬНЫЙ БРИФИНГ

Присоединиться к виртуальному брифингу

Цифровая трансформация — это сложная задача, и правильный выбор партнера имеет решающее значение. Познакомьтесь с нашими экспертами по ИИ и узнайте, как подготовить свою организацию к успеху. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы зарезервировать место в нашем Executive Briefing Center.

Узнать больше

СЕМИНАР

Узнайте о наших семинарах

Быстрое внедрение и быстрое получение информации — это быстрая окупаемость. Lenovo помогает в проведении индивидуальных семинаров для неформального изучения вашего конкретного бизнеса и целей по времени отклика. Сделайте следующий шаг в развитии своего бизнеса.

Узнать больше

ВИДЕО

Использование искусственного интеллекта для изучения последствий изменения климата

Используя ИИ для изучения последствий изменения климата, ученые помогают фермерам стабилизировать снабжение продовольствием: инновационный анализ геопространственных изображений Lenovo позволяет изучать и упреждающим образом выявлять области и культуры, которые могут пострадать от наводнения или засухи.

Смотреть видео

Услуги

Чтобы подобрать подходящее решение для баз данных, нужно знать уникальные стратегические потребности своей компании и что им соответствует. С нашими экспертными консультантами и техническими специалистами это не представляет труда.

Услуги для решений

Получите систему, которая работает должным образом не только сегодня, но и когда ваши потребности в бизнесе и технологиях меняются. Мы проанализируем ваши цели и задачи, чтобы помочь вам подобрать оптимальное решение.

Изучите

Услуги по внедрению

Ускорьте ввод своих систем в эксплуатацию и забудьте обо всех проблемах, связанных с новыми решениями в организации. Мы позаботимся о миграции, развертывании и всем остальном, так что вы сможете сконцентрироваться на главном.

Изучите

Услуги поддержки

Защита ваших инвестиций в ИТ. Наши эксперты готовы оказать вам помощь в любой стране мира и в любое время суток

Изучите

Инфраструктурные услуги TruScale

Оплата ресурсов дата-центра по фактическому использованию. Масштабируйте свое оборудование, программное обеспечение и поддержку с учетом быстро меняющихся потребностей инфраструктуры

Изучите

Высокопроизводительные вычисления и ИИ | NVIDIA

ВЫСОКО ПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ

ПРОДУКТЫ

Решения

ПРИЛОЖЕНИЯ

РАЗРАБОТЧИКАМ

ГДЕ КУПИТЬ

HPC и ИИ

• Отрасли

• Приложения

• NVIDIA SimNet

• Видео

Ускорение на GPU для высокой точности выполнения задач

Известно, что ускоренные вычисления помогают исследователям быстрее совершать научные открытия. Вместе с тем специалисты осознали потенциал ИИ для получения высокоточных результатов, как при научном моделировании, только в гораздо более короткие сроки. Так высокопроизводительные вычислительные системы были дополнены средствами ИИ.

 

Кто использует HPC и ИИ?

Высокопроизводительные вычисления и ИИ могут  использоваться в самых разных областях, включая лабораторные исследования, инженерные виды деятельности и прогнозирование финансового рынка.

Исследователи

Исследователи совершенствуют НРС-моделирование с помощью методов ИИ, что позволяет быстрее получать данные и повышать их эффективность при выполнении научных нагрузок.

Инженеры

Инженеры используют ИИ для оценки различных проектов, в том числе медицинских устройств, производственных роботов и автомобильных компонентов.

Аналитики

Аналитики финансовых организаций используют ИИ для определения и прогнозирования рыночных тенденций, выявления мошеннических транзакций и ускорения систем онлайн-платежей.

Ускорение рабочих задач

NVIDIA позволяет ускорить исследования с помощью оптимизированного для работы на GPU ПО из каталога NVIDIA NGC™ для задач ИИ и высокопроизводительных вычислений. ПО можно развернуть на HPC-кластерах, облачных инстансах и рабочих станциях.

PyTorch

PyTorch — это фреймворк, обеспечивающий тензорные вычисления с GPU-ускорением. Его функциональность может быть расширена с помощью популярных библиотек Python, таких как NumPy и SciPy.
ПОДРОБНЕЕ >

TensorFlow

TensorFlow — это платформа для машинного обучения с открытым исходным кодом. Она имеет гибкую экосистему инструментов и библиотек, что позволяет легко развертывать вычисления на различных платформах и устройствах.
ПОДРОБНЕЕ >

TorchANI

TorchANI — это реализация ANI на PyTorch, содержащая такие классы, как AEVComputer, ANIModel и EnergyShifter, которые могут быть конвейеризированы для вычисления энергии молекул из трехмерных координат.
ПОДРОБНЕЕ >

Новые возможности промышленного и научного моделирования с NVIDIA SimNet

Набор инструментов для моделирования с ИИ

NVIDIA SimNet^™ — это набор инструментов на базе нейронных сетей с физическими данными (PINN) для задач ИИ и физики. Набор инструментов помогает ученым и исследователям решать прямые и обратные задачи, а также сложности ассимиляции данных: от моделирования при помощи ИИ до сложных задач нелинейной физики

Как работают HPC и ИИ

Высокопроизводительные вычисления и ИИ могут быть использованы для решения экологических проблем Земли, ускорения научных открытий, моделирования бизнес-процессов и множества других задач.

Моделирование рабочих процессов для разработки продуктов

NVIDIA SimNet — это фреймворк на базе архитектуры PINN для задач ИИ и моделирования. С помощью SimNet поиск наилучшего решения при проектировании был выполнен в 1000 раз быстрее, чем с традиционным моделированием.
СМОТРЕТЬ СЕССИЮ GTC >

Модели среды

Высокопроизводительные вычисления и ИИ часто используются в геолого-геофизических исследованиях в таких задачах, как прогнозирование экстремальных погодных условий, эмуляция физики, сверхкраткосрочный прогноз погоды, среднесрочное прогнозирование, оценка неопределенности, поправка на смещение, генеративно-состязательные сети, PINN и геоинжиниринг.
СМОТРЕТЬ СЕССИЮ GTC >

Преимущества ПО для HPC и ИИ из NGC

В каталоге NGC представлены контейнеры для последних версий ПО для ИИ, высокопроизводительных вычислений и визуализации.
СМОТРЕТЬ СЕССИЮ GTC >

Ускорение научных исследований

Конвергенция глубокого обучения и ИИ с традиционными высокопроизводительными вычислениями ускоряет научные открытия в разных областях: от физики элементарных частиц до медико-биологических наук и здравоохранения.
СМОТРЕТЬ СЕССИЮ GTC >

Узнайте подробнее о высокопроизводительных вычислениях, посмотрев видео и сессии или прочитав статьи из блога NVIDIA для разработчиков.

56 ИИ-компаний, о которых вы должны знать

От Google и Amazon до Apple и Microsoft — каждая крупная технологическая компания выделяет ресурсы на прорывы в области искусственного интеллекта. Персональные помощники, такие как Siri и Alexa, сделали искусственный интеллект частью нашей повседневной жизни. Между тем, революционные прорывы, такие как беспилотные автомобили, могут и не быть нормой, но, безусловно, достижимы.

Лучшие компании в области искусственного интеллекта, о которых нужно знать

• People.ai
• NVIDIA
• DataRobot
• h30.ai
• Sift
• Vicarious

 

Компании с ИИ, которые нужно знать

В то время как крупные компании изо всех сил пытаются наполнить свои продукты ИИ, другие компании усердно работают над созданием собственных интеллектуальных технологий и услуг.

По данным CB Insights, отрасль побила рекорды во время глобальной неопределенности, связанной с пандемией COVID-19, поскольку финансирование ИИ удвоилось в 2021 году по сравнению с 2020 годом. Учитывая требования инвесторов и технологии, взаимодействующие с бесчисленными отраслями, мы отобрали 56 компаний и стартапов в области искусственного интеллекта, за которыми стоит следить.

 

Адрес: Сан-Франциско, Калифорния

AKASA стремится сократить ненужные расходы пациентов за счет управления циклом доходов от здравоохранения. Платформа AKASA, сочетающая в себе автоматизацию и машинное обучение, взаимодействует с электронными медицинскими картами для анализа данных и разработки автоматизированных и эффективных процессов. Это помогает медицинским бригадам сократить свою рабочую нагрузку, поддерживая потребности пациентов с точным выставлением счетов и менее запутанными рабочими процессами.

 

Местонахождение: Нью-Йорк, Нью-Йорк

Pymetrics проводит оценку, чтобы определить, какие кандидаты лучше всего соответствуют имеющимся возможностям, уделяя особое внимание навыкам межличностного общения. Если человек не соответствует должности, на которую он претендует, pymetrics может перенаправить его на другие роли, которые могут лучше соответствовать его набору навыков.

 

Адрес: Сан-Франциско, Калифорния

Viz.ai предоставляет людям жизненно важные услуги через мобильное приложение на базе искусственного интеллекта. Технология искусственного интеллекта не только предупреждает пациентов о проблемах со здоровьем, но также классифицирует каждое предупреждение по сканированию CTA, рентгеновским снимкам и другим службам просмотра изображений. В результате пациенты могут следить за своим здоровьем и предоставлять медицинским работникам информацию, необходимую им для проведения специализированного лечения.

 

Адрес: Полностью удаленный

Неэффективное обслуживание клиентов может привести к эскалации и оттоку клиентов. Платформа обслуживания SupportLogic на основе искусственного интеллекта позволяет компаниям анализировать заявки, чтобы находить разговоры с высоким риском и соответствующим образом организовывать нагрузку. Таким образом, команды по работе с клиентами могут предотвращать эскалации до того, как они произойдут, и укреплять доверие своих клиентов.

 

Расположение: Полностью удаленный

Поскольку предприятия используют гибридные и удаленные среды, DNSFilter работает для защиты распределенных сотрудников и устройств. DNSFilter предлагает систему безопасности, которая адаптируется к предпочтениям компании с 36 категориями угроз. Независимо от того, хотят ли команды избегать подозрительных сайтов или блокировать отвлекающие факторы в социальных сетях, технология DNSFilter быстро блокирует вредоносные программы, ботнеты и фишинговые атаки.

 

Местоположение: Полностью удаленно

Чтобы сэкономить время и деньги отдела маркетинга и продаж, LivePerson упрощает взаимодействие с помощью диалогового ИИ. Предприятия могут привлекать потенциальных клиентов в режиме реального времени на веб-сайтах компании и в ряде сторонних площадок. Связь с потребителями с помощью разговорного ИИ создает интимный опыт, не увеличивая объем звонков и не требуя больше энергии от персонала компании.

 

Расположение: Полностью удаленный

ИИ стал мощным инструментом, но немногие предприятия имеют доступ к его возможностям. Платформа Plainsight с низким кодом позволяет организациям активировать системы камер, функции предиктивной маркировки и процессы автоматизации машинного обучения. Эти ресурсы помогают собирать визуальные данные и улучшать модели обучения.

Некоторые из крупнейших ИИ-компаний, за которыми стоит следить. | Видео: Forbes

 

Местоположение: Франклин, Массачусетс

Клиенты ожидают быстрого, но приятного обслуживания, поэтому технология искусственного интеллекта Interactions улучшает их впечатления. Интеллектуальные виртуальные помощники просеивают фоновый шум, улавливая жаргон, чтобы поддержать разговор с клиентами. Если компании хотят перенести свои чаты в социальные сети, Interactions также предлагает инструменты для приоритизации сообщений и предложения ответов.

 

Местоположение: Полностью удаленно

Переубедить клиента во время жаркой дискуссии — не идеальная ситуация, но вовлеченный.ai предоставляет инструменты, чтобы избежать такого сценария. Платформа аналитики клиентов компании объединяет бизнес-данные, создает подробные профили клиентов и предупреждает команды клиентов, которые могут уйти. Таким образом, организации могут сократить отток клиентов благодаря подходу к обслуживанию клиентов, ориентированному на данные.

Получайте уведомления о вакансиях на сайте include.ai

 

Местоположение: Мэдисон, штат Висконсин

Несмотря на многие неэффективности в отрасли здравоохранения, Веда привносит поддерживаемые НАСА интеллектуальные технологии и технологии искусственного интеллекта в опыт пациентов. Поставщики могут автоматизировать задачи, связанные с данными, устраняя человеческие ошибки и быстро систематизируя информацию. Решение административных вопросов позволяет специалистам в области здравоохранения тратить меньше времени на отслеживание записей и больше времени на уход за пациентами.

 

Местоположение: Полностью удаленно

Компания Urbint привносит мощь искусственного интеллекта и облачных технологий в различные инфраструктурные проекты, позволяя компаниям предвидеть потенциальные опасности и проблемы, которые могут возникнуть в будущем. Urbint наносит на карту уязвимые зоны и районы высокого риска, чтобы обеспечить безопасность работников и населения.

Получайте уведомления о вакансиях от Urbint

 

Местоположение:  Нью-Йорк, Нью-Йорк

Платформа автоматизации документов Ocrolus используется для анализа финансовых данных. Он может «точно сортировать документы, используя автоматизацию Human-in-the-Loop и машинное обучение», а также «извлекать и структурировать данные, используя компьютерное зрение и проверку человеком». Услуги компании могут быть полезны для кредитования малого бизнеса, ипотеки и банковского дела.

 

Адрес: Колумбус, штат Огайо

Упрощение системы здравоохранения для пациентов программы Medicaid стало как никогда важным, но предоставление персонализированного ухода по-прежнему находится в центре внимания поставщиков медицинских услуг. Вот почему Circulo Health объединилась с Olive.ai, чтобы обеспечить высокотехнологичное и гуманное медицинское обслуживание. Врачи могут предлагать пациентам различные способы общения с ними, делая регулярные обновления, отслеживание состояния здоровья и виртуальные визиты более удобными для всех вовлеченных сторон.

Получайте уведомления о вакансиях от Circulo Health

 

Местоположение: Чикаго, Иллинойс

CCC использует облачные технологии для создания инновационных решений в области искусственного интеллекта, Интернета вещей и рабочих процессов для автомобильной и страховой отраслей. Используя искусственный интеллект и Интернет вещей для принятия более эффективных решений в масштабе за счет сбора данных об автомобилях, заявлений, фотографий, видео и многого другого из сотен точек данных, которые можно использовать ежедневно, технология CCC помогает ускорить внедрение инноваций и повысить качество обслуживания клиентов.

 

Адрес: Коста-Меса, Калифорния

Цель Veritone — помочь организациям добиться большей ясности и глубже понять процесс принятия решений. Собственная операционная система компании Veritone aiWARE, разработанная для искусственного интеллекта, делает просеивание огромных объемов данных масштабируемым и действенным, что полезно для таких разнообразных отраслей, как энергетика и развлечения.

 

Местонахождение: Санта-Барбара, Калифорния

LogicMonitor управляет полностью автоматизированной облачной платформой мониторинга инфраструктуры, которая предоставляет корпоративным ИТ-специалистам и поставщикам управляемых услуг полную информацию о сетях, облаках, серверах и многом другом в рамках единой унифицированной панели управления. Платформа мониторинга разработана таким образом, чтобы добавить к существующей ИТ-инфраструктуре практически нулевой подъем с помощью сторонних протоколов безопасности для поддержки бесшовной масштабируемости. LogicMonitor может использоваться предприятиями разного размера.

 

Местонахождение: New York, Нью-Йорк

Нейт управляет приложением на основе искусственного интеллекта, которое объединяет продукты с веб-сайтов в Интернете и делает их доступными для покупки в одном удобном месте. Приложение nate позволяет пользователям объединять свои любимые товары в списки на своей панели инструментов nate и нажимать кнопку для покупки, в то время как ИИ самостоятельно обрабатывает все этапы оформления заказа и доставки. Пользователи также могут разделить оплату товаров, приобретенных через nate, на четыре части.

Получать уведомления о вакансиях от nate

Подробнее об AIКак 10 компаний используют ИИ в маркетинге для показа рекламы, которую вы действительно хотите видеть данные в важные идеи для отделов продаж, маркетинга и операций. Платформа People.ai, основанная на автоматизации на основе ИИ и удобных рабочих процессах, помогает упростить процесс принятия решений в масштабах предприятия, не утяжеляя команды ненужными процессами.

Получайте оповещения о вакансиях от People.ai

 

Местоположение: New York, New York

Riskified — это платформа на базе искусственного интеллекта, которая позволяет сайтам электронной коммерции лучше идентифицировать законных покупателей и уменьшать трения в процессе покупки. . Масштабируемое решение компании адаптируется к меняющимся потребностям по мере того, как магазины электронной коммерции выпускают новые продукты и выходят на новые рынки. Модели машинного обучения Riskified используют более 1 миллиарда прошлых транзакций для принятия мгновенных решений, которые предотвращают атаки мошенничества в электронной торговле до того, как они произойдут.

 

Адрес: Маунтин-Вью, Калифорния

Moveworks предлагает интерфейс обслуживания клиентов, который использует системы искусственного интеллекта и глубокого обучения для решения проблем клиентов с ИТ-поддержкой. Построенная на основе NLU и возможностей коллективного обучения, облачная платформа Moveworks позволяет организациям, от стартапов до компаний из списка Fortune 500, удовлетворять потребности сотрудников в режиме реального времени и снижать нагрузку на ИТ-специалистов.

 

Местоположение: New York, New York

AlphaSense — это поисковая система на базе искусственного интеллекта, разработанная для того, чтобы помочь инвестиционным фирмам, банкам и компаниям из списка Fortune 500 находить важную информацию в стенограммах, документах, новостях и исследованиях. Технология использует искусственный интеллект для расширения поиска релевантного контента по ключевым словам.

 

Местоположение: Чикаго, Иллинойс

Tempus использует искусственный интеллект для сбора и анализа огромных массивов медицинских и клинических данных в любом масштабе. Компания с помощью искусственного интеллекта предоставляет прецизионную медицину, которая персонализирует и оптимизирует лечение в соответствии с конкретными потребностями здоровья каждого человека, полагаясь на все, от генетической структуры до прошлой истории болезни, для диагностики и лечения.

 

Местоположение: Чикаго, Иллинойс

Ascent — это регулирующая платформа на основе искусственного интеллекта, которая определяет правила, которым должна соответствовать компания, и обновляет их по мере изменения правил в финансовом секторе. Платформа Ascent использует ИИ для постоянного отслеживания изменений правил и быстрого оповещения соответствующих людей о любых проблемах с соблюдением требований.

 

Местоположение: Wilmington, Delaware

Clarifai — это платформа искусственного интеллекта для глубокого обучения, которая помогает пользователям организовывать, выбирать, фильтровать и искать свои медиаданные. В рамках платформы изображения и видео помечаются тегами, что позволяет интеллектуальной технологии узнавать, какие объекты отображаются на медиафайле.

 

Расположение: Бостон, Массачусетс

DataRobot предоставляет специалистам по данным платформу для создания и развертывания моделей машинного обучения. Программное обеспечение помогает компаниям решать проблемы, находя лучшую прогностическую модель для своих данных. Технология DataRobot используется в здравоохранении, финансовых технологиях, страховании, производстве и спортивной аналитике.

 

Местоположение: Сан-Франциско, Калифорния

Freenome использует искусственный интеллект для проведения скрининга рака и диагностических тестов. Используя неинвазивные анализы крови, технология искусственного интеллекта компании распознает закономерности, связанные с заболеванием, обеспечивая более раннее выявление рака и лучшие варианты лечения.

 

Местоположение: Санта-Клара, Калифорния

NVIDIA производит графические процессоры и аппаратное обеспечение для различных типов устройств с искусственным интеллектом. Технологии компании используются во всем: от роботов и беспилотных транспортных средств до интеллектуальной видеоаналитики и умных заводов.

 

Местоположение: Фостер-Сити, Калифорния

Zoox создает передовые мобильные решения для удовлетворения потребностей городских районов. Создавая свои автомобили с нуля, а не внедряя технологии в существующие автомобили, компания тестирует свои беспилотные автомобили в Сан-Франциско, Лас-Вегасе и Фостер-Сити.

 

Адрес: Бостон, Массачусетс

3Play Media предоставляет услуги, позволяющие сделать онлайн-видео более доступным, используя сочетание человеческого опыта и автоматизированной технологии машинного обучения. Например, служба автоматического создания субтитров в реальном времени использует технологию автоматического распознавания речи для генерации текста в режиме реального времени.

 

Местоположение: Полностью удаленно

Платформа Drata оснащена системой автопилота, которая обеспечивает непрерывный автоматический мониторинг и сбор доказательств для обеспечения соответствия компаний требованиям и безопасности. Он также предоставляет полезную информацию, отчеты и предупреждения. По оценкам страховой компании Lemonade, Drata помогла сократить время, необходимое для подготовки к аудиту соответствия, на 80 процентов.

 

Местоположение: Сан-Франциско, Калифорния

Осаро создает технологию искусственного интеллекта, которая позволяет компаниям с промышленными производственными линиями получать доступ к высокопроизводительным роботизированным устройствам. Программное обеспечение компании включает в себя интегрированные возможности восприятия и контроля, которые выполняют повседневные задачи в рамках промышленных предприятий электронной коммерции и фулфилмента.

Получайте уведомления о вакансиях от Osaro

 

Адрес: Бостон, Массачусетс

«Neurala Brain», программное обеспечение нейронной сети с глубоким обучением, делает такие устройства, как камеры, телефоны и дроны, более умными и простыми в использовании. Решения Neurala в настоящее время используются более чем на миллионе устройств. Кроме того, такие компании и организации, как НАСА, Huawei , Motorola и Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США также используют эту технологию.0003

 

Местоположение: Сан-Диего, Калифорния

«Коллективный разум» Shield AI, пилотный ИИ для дронов и других летательных аппаратов, используется с 2018 года. что он может реагировать в режиме реального времени для выполнения различных миссий.

 

Расположение: Нью-Йорк, штат Нью-Йорк

Persado — это маркетинговое языковое облако, которое использует язык, сгенерированный искусственным интеллектом, для создания рекламы для целевой аудитории. Благодаря функциональным возможностям по всем каналам Persado помогает компаниям увеличить количество приобретений, увеличить удержание и улучшить отношения со своими клиентами.

Получайте уведомления о вакансиях от Persado. Его технология помогает компаниям увеличить привлечение и вовлечение клиентов, улучшая при этом такие процессы, как выставление счетов и претензии. Такие компании, как P&G, ExxonMobil, JPMorgan Chase, Macy’s и NBC, используют продукты Cognitive Scale.

Получайте оповещения о вакансиях от CognitiveScale

 

Местонахождение: Дублин, Калифорния

AEye создает алгоритмы зрения, программное и аппаратное обеспечение, которые в конечном итоге становятся глазами автономных транспортных средств. Его технология LiDAR фокусируется на самой важной информации в поле зрения автомобиля, такой как люди, другие автомобили и животные, уделяя меньше внимания таким вещам, как небо, здания и окружающая растительность.

Получайте уведомления о вакансиях от AEye, Inc.

 

Адрес: Menlo Park, California

AIBrain работает над созданием полностью автономного ИИ. Объединяя технологии решения проблем, обучения и памяти, компания создает системы, которые обучаются и адаптируются без помощи человека.

Получайте уведомления о вакансиях от AIBrain. Например, технология машинного обучения See & Spray, разработанная компанией, обнаруживает отдельные растения и наносит гербицид только на сорняки. Решение не только предотвращает рост устойчивых к гербицидам сорняков, но также снижает 90 процентов химикатов, распыляемых в настоящее время.

Получайте уведомления о вакансиях от Blue River Technology

 

Местоположение: Окленд, Калифорния

Vidado извлекает данные практически из любого канала, включая рукописные документы. Он поддерживает скорость и точность бумажных документов в цифровом формате для страховых, фармацевтических и финансовых компаний. Организации и компании, такие как New York Life, FDA, Metlife и MassMutual, используют облачную платформу.

Получайте уведомления о вакансиях от Vidado

 

Местонахождение: Сан-Франциско, Калифорния

Casetext — это юридическая поисковая система на базе искусственного интеллекта с базой данных, содержащей более 10 миллионов законов, дел и правил. Технология компании, называемая CARA AI, может выполнять поиск по языку, юрисдикции и цитированию загруженных пользователем документов и возвращать соответствующие результаты поиска из базы данных.

Получать оповещения о вакансиях от Casetext

 

Местонахождение: Ирвин, Калифорния

CloudMinds предоставляет услуги облачных роботов для финансов, здравоохранения, производства, энергетики, государственного сектора и корпоративной мобильности. Его облачный ИИ использует передовые алгоритмы, крупномасштабные нейронные сети и обучающие данные для создания более умных роботов для распознавания изображений и объектов, обработки естественного языка, распознавания речи и многого другого.

Получайте уведомления о вакансиях от CloudMinds Technology

 

Расположение: Маунтин-Вью, Калифорния

h3O.ai является создателем h3O, платформы с открытым исходным кодом для обработки данных и машинного обучения, используемой тысячами организаций по всему миру. h3O.ai предоставляет компаниям в различных отраслях прогнозную аналитику и инструменты машинного обучения, которые помогают решать бизнес-задачи.

Получайте уведомления о вакансиях от h3O.ai

 

Местоположение: Гонконг

Insilico Medicine использует искусственный интеллект для исследований в области борьбы со старением и разработки лекарств. Механизм поиска лекарств компании содержит миллионы образцов для поиска идентификаторов заболеваний. Академические учреждения, фармацевтические и косметические компании используют Insilico.

Получайте уведомления о вакансиях от Insilico Medicine

 

Местоположение: Пало-Альто, Калифорния

Nauto создает программное обеспечение для автономной мобильности, чтобы создавать более интеллектуальные коммерческие парки и более безопасных водителей. Интеллектуальная технология обнаруживает отвлеченное вождение, обучает водителей правилам безопасности и предупреждает их об опасностях впереди.

Получайте уведомления о вакансиях от Nauto. От финансовых и страховых потребностей до путешествий и здравоохранения интеллектуальные продукты выполняют обязанности и отвечают на вопросы по технической поддержке, выставлению счетов, планированию, покупкам и информации о полисе.

Получайте уведомления о вакансиях от Verint Next IT

 

Местоположение: Пало-Альто, Калифорния

Orbital Insight использует геопространственные изображения и искусственный интеллект, чтобы отвечать на вопросы и получать информацию, невидимую невооруженным глазом. Используя данные со спутников, дронов, воздушных шаров и других летательных аппаратов, компания предоставляет информацию и прогнозы для сельского хозяйства и энергетики.

Получайте уведомления о вакансиях от Orbital Insight

 

Местоположение: Сан-Франциско, Калифорния

OpenAI — это некоммерческая исследовательская компания, целью которой является создание общего искусственного интеллекта, подобного человеческому. Ориентируясь на долгосрочные исследования и прозрачность, OpenAI стремится безопасно и ответственно продвигать ОИИ. Спонсорами компании являются Amazon, Microsoft, Илон Маск и Рейд Хоффман.

 

Местоположение: Редвуд-Сити, Калифорния

Sherpa.ai фокусируется на искусственном интеллекте, который защищает конфиденциальность данных. Платформа компании обучает алгоритмы машинного обучения локально, поэтому личные данные остаются децентрализованными и никогда не обмениваются при агрегировании обновлений. Sherpa.ai помогает компаниям адаптировать и применять ИИ к индивидуальным бизнес-потребностям, таким как улучшение диагностики в здравоохранении и снижение риска потенциального мошенничества со страховкой.

Получайте уведомления о вакансиях от Sherpa.ai

 

Местоположение: Сан-Франциско, Калифорния

Sift предоставляет несколько услуг по борьбе с мошенничеством на одной платформе. Sift использует тысячи точек данных со всего Интернета для обучения выявлению моделей мошенничества. Эта технология помогает платежным системам, торговым площадкам, магазинам электронной коммерции и социальным сетям предотвращать мошенничество. Такие компании, как Zillow, Wayfair, Twitter, Airbnb и Shutterstock, используют Sift.

Получайте уведомления о вакансиях от Sift

 

Местоположение: Санта-Клара, Калифорния

SoundHound — это все, что связано со звуком, предлагая множество решений с использованием голосового и диалогового интеллекта. Одноименный продукт компании позволяет пользователям идентифицировать песни и отвечать на музыкальные запросы в дополнение к поиску и воспроизведению музыки.

 

Местонахождение: Юнион-Сити, Калифорния

Vicarious производит роботов с искусственным интеллектом, смоделированных на основе вычислительных концепций человеческого мозга. Компания, которая может похвастаться миссией по созданию машин, превосходящих человеческий интеллект, пользуется поддержкой технологических титанов, таких как Марк Цукерберг, Джефф Безос и Илон Маск.

Получайте уведомления о вакансиях от Vicarious

 

Местоположение: Беркли, Калифорния

Zebra Medical Vision разрабатывает технологии для радиологии и медицинской визуализации, расширяя диагностические возможности рентгенологов и уделяя максимальное внимание уходу за пациентами. Zebra работает с миллионами медицинских записей и изображений для создания алгоритмов определения состояния. Эти алгоритмы помогают медицинским работникам раньше выявлять пациентов с высоким риском и справляться с растущими нагрузками с более точными результатами.

Получайте уведомления о вакансиях от Zebra Medical Vision Ltd

 

Местоположение: Emeryville, California

Zymergen использует машинное обучение, автоматизацию и геномику для ускорения развития науки. Охватывая сельское хозяйство, фармацевтическую и химическую промышленность, компания обеспечивает более быстрое культивирование микробов с помощью программного обеспечения для автоматизации и огромного каталога физических и цифровых данных ДНК.

Получайте уведомления о вакансиях от Zymergen

СвязанныеВы уверены, что можете доверять этому ИИ?

 

Расположение: Нью-Йорк, Нью-Йорк

Благодаря машинному обучению платформа Hyperscience позволяет настраивать обработку документов. Компании могут использовать его для автоматизации процессов, поскольку программное обеспечение на основе ИИ классифицирует и извлекает информацию из документов и позволяет адаптировать рабочие процессы.

Получайте уведомления о вакансиях от Hyperscience

 

Адрес: Маунтин-Вью, Калифорния

BigPanda использует искусственный интеллект, чтобы помочь организациям обнаруживать потенциальные сбои в работе ИТ и реагировать на них до того, как они произойдут. Платформа сортирует ИТ-оповещения и данные для выявления отдельных инцидентов, предоставляя анализ, позволяющий выявить корень проблемы. Затем соответствующий персонал может устранить инцидент до того, как он перерастет в полноценный сбой.

 

Местоположение: Бостон, Массачусетс

PathAI использует технологию искусственного интеллекта, помогая патологоанатомам точно диагностировать и лечить пациентов. PathAI фокусируется на исключении субъективности, которая может привести к ошибкам и негативным последствиям для пациентов. Инвесторами компании являются Kaiser Permanente и Merck.

Как люди и ИИ работают вместе в 1500 компаниях

Кратко

The Outlook

Искусственный интеллект меняет бизнес и оказывает наиболее значительное влияние, когда дополняет людей, а не заменяет их.

Подробности

Компании видят наибольший прирост производительности, когда люди и умные машины работают вместе. Люди нужны для обучения машин, объяснения их результатов и обеспечения их ответственного использования. ИИ, в свою очередь, может улучшить когнитивные навыки и креативность людей, освободить работников от низкоуровневых задач и расширить их физические возможности.

Предписание

Компании должны переосмыслить свои бизнес-процессы, сосредоточив внимание на использовании ИИ для достижения большей операционной гибкости или скорости, большего масштаба, лучшего принятия решений или большей персонализации продуктов и услуг.

Обучение на испанском языке

Ler em português

Искусственный интеллект хорошо справляется со многими «человеческими» задачами — диагностикой болезней, переводом языков, обслуживанием клиентов — и он быстро совершенствуется. Это вызывает разумные опасения, что ИИ в конечном итоге заменит людей во всей экономике. Но это не неизбежный и даже не самый вероятный исход. Никогда прежде цифровые инструменты не реагировали так на нас, а мы — на наши инструменты. Хотя ИИ радикально изменит то, как выполняется работа и кто ее выполняет, большее влияние технологии будет заключаться в дополнении и расширении человеческих возможностей, а не в их замене.

Конечно, многие компании использовали ИИ для автоматизации процессов, но те, которые применяют его в основном для увольнения сотрудников, получат лишь краткосрочный прирост производительности. В нашем исследовании с участием 1500 компаний мы обнаружили, что фирмы достигают наиболее значительных улучшений производительности, когда люди и машины работают вместе. Благодаря такому совместному интеллекту люди и ИИ активно усиливают дополняющие друг друга сильные стороны: лидерство, командную работу, креативность и социальные навыки первых, а также скорость, масштабируемость и количественные возможности вторых. То, что естественно для людей (например, пошутить), может быть сложным для машин, а то, что просто для машин (анализ гигабайт данных), остается практически невозможным для людей. Бизнес требует обоих видов возможностей.

Компании выигрывают от оптимизации сотрудничества между людьми и искусственным интеллектом. В этом им могут помочь пять принципов: переосмыслить бизнес-процессы; использовать экспериментирование/вовлечение сотрудников; активно направлять стратегию ИИ; ответственно собирать данные; и перепроектировать работу, чтобы включить искусственный интеллект и развить соответствующие навыки сотрудников. Опрос 1075 компаний в 12 отраслях показал, что чем больше компаний принимают эти принципы, тем лучше их инициативы в области искусственного интеллекта работают с точки зрения скорости, экономии средств, доходов или других операционных показателей.

Компании выигрывают от оптимизации сотрудничества между людьми и искусственным интеллектом. В этом им могут помочь пять принципов: переосмыслить бизнес-процессы; использовать экспериментирование/вовлечение сотрудников; активно направлять стратегию ИИ; ответственно собирать данные; и перепроектировать работу, чтобы включить искусственный интеллект и развить соответствующие навыки сотрудников. Опрос 1075 компаний в 12 отраслях показал, что чем больше компаний принимают эти принципы, тем лучше их инициативы в области искусственного интеллекта работают с точки зрения скорости, экономии средств, доходов или других операционных показателей.

Чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами этого сотрудничества, компании должны понимать, как люди могут наиболее эффективно дополнять машины, как машины могут улучшать то, что люди делают лучше всего, и как перепроектировать бизнес-процессы для поддержки партнерства. Благодаря нашим исследованиям и работе в этой области мы разработали рекомендации, которые помогут компаниям добиться этого и задействовать возможности совместной аналитики.

Люди, помогающие машинам

Люди должны выполнять три важные роли. Они должны обучают машин для выполнения определенных задач; объяснить результаты выполнения этих задач, особенно когда результаты противоречат здравому смыслу или противоречивы; и поддерживают ответственное использование машин (например, предотвращая причинение вреда людям роботами).

Обучение.

Алгоритмы машинного обучения необходимо научить выполнять работу, для которой они предназначены. При этом накапливаются огромные наборы данных для обучения, чтобы научить приложения машинного перевода обрабатывать идиоматические выражения, медицинские приложения для выявления заболеваний и механизмы рекомендаций для поддержки принятия финансовых решений. Кроме того, системы ИИ должны быть обучены тому, как лучше всего взаимодействовать с людьми. В то время как организации из разных секторов в настоящее время находятся на начальных этапах заполнения вакансий инструкторов, ведущие технологические компании и исследовательские группы уже имеют зрелый обучающий персонал и опыт.

Рассмотрим помощника искусственного интеллекта Microsoft, Cortana. Роту потребовалось обширное обучение, чтобы развить нужную личность: уверенную в себе, заботливую и готовую помочь, но не властную. Привитие этих качеств потребовало бесчисленных часов работы команды, в которую входили поэт, писатель и драматург. Точно так же инструкторы-люди были необходимы для развития индивидуальности Siri от Apple и Alexa от Amazon, чтобы они точно отражали бренды их компаний. Siri, например, обладает легким нахальством, чего потребители и ожидают от Apple.

ИИ-помощников теперь обучают проявлять еще более сложные и тонкие человеческие качества, такие как сочувствие. Стартап Koko, ответвление MIT Media Lab, разработал технологию, которая может помочь ИИ-помощникам проявлять сочувствие. Например, если у пользователя плохой день, система Koko не отвечает готовым ответом, таким как «Мне жаль это слышать». Вместо этого он может запросить дополнительную информацию, а затем предложить совет, который поможет человеку увидеть свои проблемы в другом свете. Например, если он чувствовал стресс, Коко мог бы порекомендовать думать об этом напряжении как о положительной эмоции, которую можно направить в действие.

Объяснение.

Поскольку ИИ все чаще приходят к выводам с помощью непрозрачных процессов (так называемая проблема черного ящика), им требуются люди-эксперты в этой области, чтобы объяснить свое поведение неопытным пользователям. Эти «объяснители» особенно важны в доказательных отраслях, таких как юриспруденция и медицина, где практикующий врач должен понимать, как ИИ взвешивает входные данные, скажем, при вынесении приговора или медицинской рекомендации. Объяснители также важны для того, чтобы помочь страховщикам и правоохранительным органам понять, почему автономный автомобиль предпринял действия, которые привели к аварии или не смогли ее избежать. И объяснители становятся неотъемлемой частью регулируемых отраслей — фактически, в любой отрасли, ориентированной на потребителя, где результаты работы машины могут быть оспорены как несправедливые, незаконные или просто неправильные. Например, новый Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR) дает потребителям право получить объяснение любого решения, основанного на алгоритме, такого как предложение ставки по кредитной карте или ипотеке. Это одна из областей, где ИИ внесет свой вклад в увеличил рабочих мест: по оценкам экспертов, компаниям придется создать около 75 000 новых рабочих мест для выполнения требований GDPR.

Поддерживающий.

Помимо людей, которые могут объяснить результаты ИИ, компаниям нужны «помощники» — сотрудники, которые постоянно работают над тем, чтобы системы ИИ работали правильно, безопасно и ответственно.

ИИ может улучшить наши аналитические способности и способность принимать решения, а также повысить креативность.

Например, ряд экспертов, которых иногда называют инженерами по безопасности, сосредоточены на прогнозировании и предотвращении вреда от ИИ. Разработчики промышленных роботов, которые работают вместе с людьми, уделили особое внимание тому, чтобы они распознавали людей поблизости и не подвергали их опасности. Эти эксперты также могут ознакомиться с анализом объяснителей, когда ИИ действительно причиняют вред, например, когда беспилотный автомобиль попадает в аварию со смертельным исходом.

Эта статья также появляется в:

Другие группы сторонников следят за тем, чтобы системы ИИ соответствовали этическим нормам. Если, например, обнаруживается, что система ИИ для одобрения кредита дискриминирует людей в определенных группах (как это произошло), эти менеджеры по этике несут ответственность за расследование и решение проблемы. Выполняя аналогичную роль, специалисты по соблюдению требований к данным пытаются обеспечить соответствие данных, поступающих в системы искусственного интеллекта, GDPR и другим правилам защиты прав потребителей. Связанная с этим роль использования данных включает в себя обеспечение того, чтобы ИИ ответственно управляли информацией. Как и многие технологические компании, Apple использует ИИ для сбора личных данных о пользователях, когда они взаимодействуют с устройствами и программным обеспечением компании. Цель состоит в том, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем, но неограниченный сбор данных может поставить под угрозу конфиденциальность, разозлить клиентов и нарушить закон. «Команда дифференциальной конфиденциальности» компании работает над тем, чтобы, хотя ИИ стремится узнать как можно больше о группе пользователей в статистическом смысле, он защищает конфиденциальность отдельных пользователей.

Машины помогают людям

Умные машины помогают людям расширять свои возможности тремя способами. Они могут усилить наши когнитивные способности; взаимодействует с клиентами и сотрудниками, чтобы освободить нас для задач более высокого уровня; и воплощают человеческих навыков, расширяющих наши физические возможности.

Усиление.

Искусственный интеллект может повысить наши аналитические способности и способность принимать решения, предоставляя нужную информацию в нужное время. Но это также может усилить творческий потенциал. Подумайте, как искусственный интеллект «Ловец снов» от Autodesk расширяет воображение даже выдающихся дизайнеров. Дизайнер предоставляет Dreamcatcher критерии желаемого продукта — например, стул, способный выдержать до 300 фунтов, с сиденьем на высоте 18 дюймов от земли, изготовленный из материалов стоимостью менее 75 долларов и так далее. Она также может предоставить информацию о других стульях, которые ей нравятся. Затем Dreamcatcher выпускает тысячи дизайнов, соответствующих этим критериям, часто порождая идеи, которые дизайнер изначально не рассматривал. Затем она может направлять программное обеспечение, сообщая ему, какие стулья ей нравятся, а какие нет, что приводит к новому раунду проектов.

В ходе итеративного процесса Dreamcatcher выполняет множество расчетов, необходимых для обеспечения того, чтобы каждый предлагаемый проект соответствовал заданным критериям. Это позволяет дизайнеру сконцентрироваться на использовании уникальных человеческих качеств: профессиональном суждении и эстетическом чутье.

Взаимодействие.

Взаимодействие человека и машины позволяет компаниям взаимодействовать с сотрудниками и клиентами новыми и более эффективными способами. Агенты ИИ, такие как Cortana, например, могут облегчать общение между людьми или от имени людей, например, расшифровывая собрание и распространяя версию с голосовым поиском среди тех, кто не смог присутствовать. Такие приложения по своей природе являются масштабируемыми — например, один чат-бот может предоставлять стандартное обслуживание клиентов одновременно большому количеству людей, где бы они ни находились.

Сопутствующие инструменты

Крупный шведский банк SEB теперь использует виртуального помощника Aida для взаимодействия с миллионами клиентов. Способная поддерживать разговоры на естественном языке, Aida имеет доступ к обширным хранилищам данных и может ответить на многие часто задаваемые вопросы, например, как открыть счет или совершить трансграничные платежи. Она также может задавать звонящим уточняющие вопросы, чтобы решить их проблемы, и она может анализировать тон голоса звонящего (например, разочарование или одобрение) и использовать эту информацию для повышения качества обслуживания позже. Всякий раз, когда система не может решить проблему — что происходит примерно в 30% случаев — она перенаправляет звонящего к представителю службы поддержки клиентов, а затем отслеживает это взаимодействие, чтобы узнать, как решать аналогичные проблемы в будущем. С Aida, обрабатывающим основные запросы, представители-люди могут сосредоточиться на решении более сложных вопросов, особенно тех, которые исходят от недовольных абонентов, которым может потребоваться дополнительная поддержка.

Воплощение.

Многие ИИ, такие как Aida и Cortana, существуют в основном как цифровые объекты, но в других приложениях интеллект воплощается в роботе, который дополняет человека-работника. Благодаря своим сложным датчикам, двигателям и исполнительным механизмам машины с поддержкой ИИ теперь могут распознавать людей и объекты и безопасно работать вместе с людьми на фабриках, складах и в лабораториях.

Например, в производстве роботы превращаются из потенциально опасных и «тупых» промышленных машин в умных, контекстно-зависимых «коботов». Рука кобота может, например, выполнять повторяющиеся действия, требующие подъема тяжестей, в то время как человек выполняет дополнительные задачи, требующие ловкости и человеческого суждения, такие как сборка мотор-редуктора.

Hyundai расширяет концепцию коботов экзоскелетами. Эти носимые роботизированные устройства, которые адаптируются к пользователю и местоположению в режиме реального времени, позволят промышленным рабочим выполнять свою работу со сверхчеловеческой выносливостью и силой.

Переосмысление вашего бизнеса

Чтобы получить максимальную отдачу от ИИ, необходимо перестроить операции. Для этого компании должны сначала обнаружить и описать операционную область, которую можно улучшить. Это может быть сложный внутренний процесс (например, медлительность отдела кадров при заполнении вакансий) или ранее неразрешимая проблема, которую теперь можно решить с помощью ИИ (например, быстрое выявление побочных реакций на лекарства среди пациентов). Кроме того, ряд новых ИИ и передовых аналитических методов могут помочь выявить ранее невидимые проблемы, которые поддаются решениям ИИ.

Бывший министр обороны США Дональд Рамсфельд однажды прославился среди «известных известных», «известных неизвестных» и «неизвестных неизвестных» — вещей, о которых вы даже не подозреваете, что не знаете. Некоторые компании в настоящее время используют ИИ для выявления неизвестных неизвестных в своем бизнесе. Показательный пример: GNS Healthcare применяет программное обеспечение с машинным обучением для поиска упущенных взаимосвязей между данными в медицинских картах пациентов и в других местах. После выявления взаимосвязи программа выдвигает многочисленные гипотезы для ее объяснения, а затем предлагает наиболее вероятные из них. Этот подход позволил GNS раскрыть новое лекарственное взаимодействие, скрытое в неструктурированных записях пациентов. Генеральный директор Колин Хилл отмечает, что это не обычный сбор данных для поиска ассоциаций. «Наша платформа машинного обучения предназначена не только для наблюдения закономерностей и корреляций в данных, — говорит он. «Речь идет о фактическом обнаружении причинно-следственных связей».

Бывший министр обороны США Дональд Рамсфелд однажды классно выделил среди «известных известных», «известных неизвестных» и «неизвестных неизвестных» — вещей, о которых вы даже не подозреваете, что не знаете. Некоторые компании в настоящее время используют ИИ для выявления неизвестных неизвестных в своем бизнесе. Показательный пример: GNS Healthcare применяет программное обеспечение с машинным обучением для поиска упущенных взаимосвязей между данными в медицинских картах пациентов и в других местах. После выявления взаимосвязи программа выдвигает многочисленные гипотезы для ее объяснения, а затем предлагает наиболее вероятные из них. Этот подход позволил GNS раскрыть новое лекарственное взаимодействие, скрытое в неструктурированных записях пациентов. Генеральный директор Колин Хилл отмечает, что это не обычный сбор данных для поиска ассоциаций. «Наша платформа машинного обучения предназначена не только для наблюдения закономерностей и корреляций в данных, — говорит он. «Речь идет о фактическом обнаружении причинно-следственных связей».

Затем компании должны разработать решение путем совместного творчества, когда заинтересованные стороны представляют, как они могут сотрудничать с системами ИИ для улучшения процесса. Рассмотрим случай крупной сельскохозяйственной компании, которая хотела внедрить технологию ИИ, чтобы помочь фермерам. Было доступно огромное количество данных о свойствах почвы, погодных условиях, исторических урожаях и так далее, и первоначальный план состоял в том, чтобы создать приложение ИИ, которое более точно предсказывало бы будущие урожаи. Но в ходе переговоров с фермерами компания узнала о более насущной потребности. Чего фермеры действительно хотели, так это системы, которая могла бы давать рекомендации в режиме реального времени о том, как повысить производительность — какие культуры сажать, где их выращивать, сколько азота использовать в почве и так далее. Компания разработала систему искусственного интеллекта для предоставления таких советов, и первоначальные результаты были многообещающими; фермеры были довольны урожаем, полученным под руководством ИИ. Затем результаты этого первоначального теста были возвращены в систему для уточнения используемых алгоритмов. Как и в случае с этапом открытия, новый ИИ и аналитические методы могут помочь в совместном творчестве, предлагая новые подходы к улучшению процессов.

Третьим шагом для компаний является масштабирование и последующая поддержка предлагаемого решения. SEB, например, первоначально развернул версию Aida внутри компании, чтобы помочь 15 000 банковских служащих, но затем развернул чат-бот для одного миллиона своих клиентов.

Работая с сотнями компаний, мы определили пять характеристик бизнес-процессов, которые обычно хотят улучшить компании: гибкость, скорость, масштаб, принятие решений и персонализация. При переосмыслении бизнес-процесса определите, какие из этих характеристик являются ключевыми для желаемого преобразования, как можно использовать интеллектуальное сотрудничество для его решения и какие согласования и компромиссы с другими характеристиками процесса потребуются.

В Mercedes-Benz руки коботов становятся продолжением тела рабочего.

Гибкость.

Для руководителей Mercedes-Benz негибкие процессы представляли собой растущую проблему. Все чаще самые прибыльные клиенты компании требовали индивидуализированных седанов S-класса, но сборочные системы автопроизводителя не могли обеспечить желаемую индивидуализацию.

Традиционно производство автомобилей представляло собой жесткий процесс с автоматизированными этапами, выполняемыми «тупыми» роботами. Чтобы повысить гибкость, Mercedes заменил некоторых из этих роботов коботами с поддержкой искусственного интеллекта и перестроил свои процессы с учетом взаимодействия человека и машины. На заводе компании недалеко от Штутгарта, Германия, руки коботов, управляемые рабочими-людьми, поднимают и размещают тяжелые детали, становясь продолжением тела рабочего. Эта система позволяет рабочему контролировать сборку каждого автомобиля, выполняя меньше ручного труда и больше выполняя «пилотную» работу с роботом.

Человеко-машинные команды компании могут адаптироваться на лету. На заводе коботов можно легко перепрограммировать с помощью планшета, что позволяет им выполнять различные задачи в зависимости от изменений в рабочем процессе. Такая гибкость позволила производителю достичь беспрецедентного уровня настройки. Mercedes может индивидуализировать производство автомобилей в соответствии с выбором, который потребители делают в дилерских центрах в режиме реального времени, меняя все, от компонентов приборной панели автомобиля до кожи сидений и крышек клапанов шин. В результате не бывает двух одинаковых автомобилей, сходящих с конвейера завода в Штутгарте.

В организациях самых разных отраслей люди и ИИ сотрудничают для улучшения пяти элементов бизнес-процессов.

Программное обеспечение

Система Deep Patient

Носимое устройство с искусственным интеллектом

Элемент	Бизнес-процесс	Компания или организация	Тип сотрудничества
ГИБКОСТЬ	Производство автомобилей	Мерседес-Бенц	Сборочные роботы безопасно работают вместе с людьми, чтобы настраивать автомобили в режиме реального времени.
	Дизайн продукта	Автодеск	предлагает новые концепции дизайна продукта по мере того, как дизайнер меняет такие параметры, как материалы, стоимость и требования к производительности.
	Разработка программного обеспечения	Гигстер	AI помогает анализировать программные проекты любого типа, независимо от их размера и сложности, позволяя людям быстро оценивать требуемую работу, организовывать экспертов и адаптировать рабочие процессы в режиме реального времени.
СКОРОСТЬ	Обнаружение мошенничества	ХСБК	ИИ проверяет транзакции по кредитным и дебетовым картам, чтобы мгновенно утверждать законные и помечать сомнительные для оценки людьми.
	Лечение рака	Рош	AI объединяет данные о пациентах из разрозненных ИТ-систем, ускоряя совместную работу специалистов.
	Общественная безопасность	Правительство Сингапура	Видеоаналитика во время публичных мероприятий предсказывает поведение толпы, помогая спасателям быстро устранять инциденты безопасности.
ШКАЛА	Вербовка	Юнилевер	Автоматизированный отбор кандидатов значительно расширяет круг квалифицированных кандидатов для оценки менеджерами по найму.
	Отдел обслуживания клиентов	Девственные поезда	Bot отвечает на основные запросы клиентов, удваивая обрабатываемый объем и освобождая людей для решения более сложных проблем.
	Управление казино	GGH Моровиц	Система компьютерного зрения помогает людям постоянно контролировать каждый игровой стол в казино.
ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ	Обслуживание оборудования	Дженерал Электрик	«Цифровые двойники» и диагностическое приложение Predix предоставляют техническим специалистам индивидуальные рекомендации по техническому обслуживанию машины.
	Финансовые услуги	Морган Стэнли	Робо-консультанты предлагают клиентам ряд вариантов инвестирования на основе рыночной информации в режиме реального времени.
	Предсказание болезни	Медицинская школа Икана на горе Синай	помогает врачам прогнозировать риск конкретного заболевания у пациентов, позволяя проводить профилактические вмешательства.
ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ	Гостевой опыт	Карнавальная корпорация	оптимизирует логистику круизных лайнеров и предугадывает предпочтения гостей, облегчая индивидуальную поддержку персонала.
	Здравоохранение	Пфайзер	Носимые датчики для пациентов с болезнью Паркинсона отслеживают симптомы в режиме 24/7, обеспечивая индивидуальное лечение.
	Розничная мода	Исправление стежков	AI анализирует данные о клиентах, чтобы консультировать стилистов, которые дают клиентам индивидуальные рекомендации по одежде и стилю.

Скорость.

Для некоторых бизнес-операций премия зависит от скорости. Одной из таких операций является обнаружение мошенничества с кредитными картами. У компаний есть всего несколько секунд, чтобы определить, должны ли они одобрить данную транзакцию. Если это мошенничество, им, скорее всего, придется съесть эту потерю. Но если они отрицают законную транзакцию, они теряют комиссию за эту покупку и злят покупателя.

Как и большинство крупных банков, HSBC разработал решение на основе искусственного интеллекта, которое повышает скорость и точность обнаружения мошенничества. ИИ ежедневно отслеживает и оценивает миллионы транзакций, используя данные о месте покупки и поведении клиентов, IP-адресах и другую информацию, чтобы выявлять тонкие закономерности, сигнализирующие о возможном мошенничестве. HSBC сначала внедрил систему в Соединенных Штатах, значительно снизив уровень необнаруженного мошенничества и ложных срабатываний, а затем развернул ее в Великобритании и Азии. Другая система искусственного интеллекта, используемая Danske Bank, улучшила уровень обнаружения мошенничества на 50% и уменьшила количество ложных срабатываний на 60%. Сокращение количества ложных срабатываний позволяет следователям сосредоточить свои усилия на сомнительных транзакциях, отмеченных ИИ, где требуется человеческое суждение.

Борьба с финансовым мошенничеством похожа на гонку вооружений: лучшее обнаружение приводит к более коварным преступникам, что ведет к лучшему обнаружению, что продолжает цикл. Таким образом, алгоритмы и скоринговые модели для борьбы с мошенничеством имеют очень короткий срок годности и требуют постоянного обновления. Кроме того, в разных странах и регионах используются разные модели. По этим причинам легионы аналитиков данных, ИТ-специалистов и экспертов по финансовому мошенничеству необходимы на стыке между людьми и машинами, чтобы программное обеспечение было на шаг впереди преступников.

Шкала.

Для многих бизнес-процессов плохая масштабируемость является основным препятствием для улучшения. Это особенно верно для процессов, которые зависят от интенсивного человеческого труда с минимальной помощью машин. Возьмем, к примеру, процесс найма сотрудников в Unilever. Гигант потребительских товаров искал способ диверсифицировать свою рабочую силу, насчитывающую 170 000 человек. Отдел кадров решил, что необходимо сосредоточиться на найме начального уровня, а затем быстро направить лучших в менеджмент. Но существующие в компании процессы не позволяли оценивать потенциальных новобранцев в достаточном количестве, уделяя при этом каждому кандидату индивидуальное внимание, чтобы обеспечить разнообразие исключительно талантливых людей.

Вот как Unilever объединила возможности человека и искусственного интеллекта для масштабирования индивидуального найма: на первом этапе процесса подачи заявок кандидатов просят сыграть в онлайн-игры, которые помогают оценить такие качества, как неприятие риска. В этих играх нет правильных или неправильных ответов, но они помогают ИИ Unilever выяснить, какие люди лучше всего подходят для конкретной должности. В следующем раунде соискателей просят представить видео, в котором они отвечают на вопросы, разработанные для конкретной интересующей их должности. Их ответы анализируются системой искусственного интеллекта, которая учитывает не только то, что они говорят, но также их язык тела и тон. . Лучшие кандидаты из этого раунда, по оценке ИИ, затем приглашаются в Unilever для личных собеседований, после которых люди принимают окончательное решение о найме.

Пока рано говорить о том, что новый процесс найма привел к повышению качества сотрудников. Компания внимательно отслеживает успех этих наймов, но все еще необходимо больше данных. Однако ясно, что новая система значительно расширила масштабы найма Unilever. Отчасти потому, что соискатели могут легко получить доступ к системе со смартфона, число претендентов удвоилось до 30 000 в течение года, количество представленных университетов увеличилось с 840 до 2 600, а социально-экономическое разнообразие новых сотрудников увеличилось. Кроме того, среднее время от подачи заявки до принятия решения о приеме на работу сократилось с четырех месяцев до четырех недель, а время, которое рекрутеры тратят на рассмотрение заявок, сократилось на 75%.

Эта статья также появляется в:

Принятие решений.

Предоставляя сотрудникам персонализированную информацию и рекомендации, ИИ может помочь им принимать более взвешенные решения. Это может быть особенно ценно для рабочих, работающих в окопах, где правильный выбор может оказать огромное влияние на итоговую прибыль.

Рассмотрим, как улучшается техническое обслуживание оборудования с использованием «цифровых двойников» — виртуальных моделей физического оборудования. General Electric создает такие программные модели своих турбин и другой промышленной продукции и постоянно обновляет их с помощью потока рабочих данных, поступающих от оборудования. Собирая показания с большого количества машин в полевых условиях, GE накопила огромное количество информации о нормальной и ненормальной работе. Его приложение Predix, использующее алгоритмы машинного обучения, теперь может предсказать, когда конкретная часть отдельной машины может выйти из строя.

Эта технология коренным образом изменила трудоемкий процесс обслуживания промышленного оборудования. Predix может, например, определить непредвиденный износ ротора турбины, проверить историю эксплуатации турбины, сообщить, что ущерб увеличился в четыре раза за последние несколько месяцев, и предупредить, что, если ничего не делать, ротор потеряет примерно 70% срока полезного использования. Затем система может предложить соответствующие действия, принимая во внимание текущее состояние машины, условия эксплуатации и агрегированные данные об аналогичных повреждениях и ремонтах других машин. Наряду со своими рекомендациями Predix может генерировать информацию об их затратах и ​​финансовых выгодах и обеспечивать уровень достоверности (скажем, 9).5%) за допущения, использованные при его анализе.

Без Predix рабочие были бы счастливы обнаружить повреждение ротора при плановом техническом обслуживании. Вполне возможно, что это останется незамеченным, пока ротор не выйдет из строя, что приведет к дорогостоящему отключению. С Predix обслуживающий персонал предупреждается о потенциальных проблемах до того, как они станут серьезными, и у них всегда под рукой необходимая информация для принятия правильных решений, которые иногда могут сэкономить GE миллионы долларов.

Персонализация.

Предоставление клиентам индивидуально подобранного опыта взаимодействия с брендом — святой Грааль маркетинга. Благодаря ИИ такая персонализация теперь может быть достигнута с невообразимой ранее точностью и в огромных масштабах. Подумайте о том, как служба потоковой передачи музыки Pandora использует алгоритмы искусственного интеллекта для создания персонализированных плейлистов для каждого из миллионов пользователей в соответствии с их предпочтениями в песнях, исполнителях и жанрах. Или возьмем Starbucks, который с разрешения клиентов использует ИИ для распознавания их мобильных устройств и вызывает историю их заказов, чтобы помочь бариста дать рекомендации по подаче. Технология ИИ делает то, что у нее получается лучше всего, просеивая и обрабатывая большие объемы данных, чтобы рекомендовать определенные предложения или действия, а люди делают то, что у них получается лучше всего, проявляя свою интуицию и суждение, чтобы дать рекомендацию или выбрать наиболее подходящую из набора предложений. выбор.

Корпорация Carnival применяет ИИ для персонализации круизов для миллионов отдыхающих с помощью носимого устройства под названием Ocean Medallion и сети, позволяющей подключать интеллектуальные устройства. Машинное обучение динамически обрабатывает данные, поступающие от медальона, а также от датчиков и систем по всему кораблю, чтобы помочь гостям получить максимальную отдачу от отпуска. Медальон упрощает процессы посадки и высадки, отслеживает действия гостей, упрощает покупку за счет подключения их кредитных карт к устройству и действует как ключ от номера. Он также подключается к системе, которая предвосхищает предпочтения гостей, помогая членам экипажа предоставлять персонализированные услуги каждому гостю, предлагая индивидуальные маршруты мероприятий и обедов.

Потребность в новых ролях и талантах

Переосмысление бизнес-процесса включает в себя больше, чем внедрение технологии ИИ; это также требует значительной приверженности развитию сотрудников с тем, что мы называем «навыками слияния», которые позволяют им эффективно работать в человеко-машинном интерфейсе. Для начала люди должны научиться делегировать задачи новой технологии, например, когда врачи доверяют компьютерам помощь в чтении рентгеновских снимков и МРТ. Сотрудники также должны знать, как сочетать свои отличительные человеческие навыки с навыками умной машины, чтобы получить лучший результат, чем каждый из них мог бы достичь в одиночку, как в роботизированной хирургии. Рабочие должны иметь возможность обучать интеллектуальных агентов новым навыкам и проходить обучение, чтобы хорошо работать в процессах, усиленных ИИ. Например, они должны знать, как лучше всего задать вопросы агенту ИИ, чтобы получить необходимую им информацию. И должны быть сотрудники, такие как сотрудники Apple, занимающиеся дифференциальной конфиденциальностью, которые следят за тем, чтобы системы искусственного интеллекта их компаний использовались ответственно, а не в незаконных или неэтичных целях.

Мы ожидаем, что в будущем роли в компании будут перестроены в соответствии с желаемыми результатами переосмысления процессов, а корпорации будут все больше и больше организовываться вокруг различных типов навыков, а не вокруг жестких названий должностей. AT&T уже начала этот переход, поскольку она переходит от стационарных телефонных услуг к мобильным сетям и начинает переподготовку 100 000 сотрудников для новых должностей. В рамках этих усилий компания полностью пересмотрела свою организационную структуру: около 2000 наименований должностей были сокращены до гораздо меньшего числа широких категорий, охватывающих схожие навыки. Некоторые из этих навыков вполне ожидаемы (например, опыт работы с данными и обработка данных), в то время как другие менее очевидны (например, способность использовать простые инструменты машинного обучения для перекрестных продаж услуг).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Большинство действий в человеко-машинном интерфейсе требуют, чтобы люди делали новые и разные вещи (например, обучали чат-бота) и делали что-то по-другому (использовали чат-бота для улучшения обслуживания клиентов). Однако пока лишь небольшое число опрошенных нами компаний начали переосмысливать свои бизнес-процессы, чтобы оптимизировать совместный интеллект. Но урок ясен: организации, которые используют машины только для того, чтобы заменить работников за счет автоматизации, упустят весь потенциал ИИ. Такая стратегия ошибочна с самого начала. Вместо этого лидерами завтрашнего дня будут те, кто использует совместный интеллект, трансформируя свои операции, свои рынки, свои отрасли и, что не менее важно, свою рабочую силу.

Версия этой статьи опубликована в выпуске журнала Harvard Business Review за июль–август 2018 г. (стр. 114–123) .

Что такое искусственный интеллект (ИИ) и почему он важен?

Искусственный интеллект

Узнайте больше об искусственном интеллекте и узнайте, как он может помочь вам повысить ценность бизнеса, с помощью нашей тщательно подобранной коллекции аналитических данных, отчетов и руководств.

NEW GLOBAL RESEARCH

Искусство зрелости ИИ: переход от практики к эффективности

УЧИТЬ БОЛЬШЕ

Что такое искусственный интеллект?

---

Искусственный интеллект — это совокупность множества различных технологий, работающих вместе, чтобы позволить машинам воспринимать, понимать, действовать и учиться с уровнем интеллекта, подобным человеческому. Может быть, поэтому кажется, что определение искусственного интеллекта у всех разное: ИИ — это не что-то одно.

Такие технологии, как машинное обучение и обработка естественного языка, являются частью ландшафта ИИ. Каждый из них развивается по своему собственному пути и в сочетании с данными, аналитикой и автоматизацией может помочь компаниям достичь своих целей, будь то улучшение обслуживания клиентов или оптимизация цепочки поставок.

Узкий (или «слабый») ИИ
Некоторые идут еще дальше, определяя искусственный интеллект как «узкий» и «общий» ИИ. Большая часть того, с чем мы сталкиваемся в повседневной жизни, — это узкий ИИ, который выполняет одну задачу или набор тесно связанных задач. Примеры включают:

• Погодные приложения
• Цифровые помощники
• Программное обеспечение, которое анализирует данные для оптимизации заданной бизнес-функции

Эти системы мощные, но игровое поле узкое: они, как правило, ориентированы на эффективность вождения. Но при правильном применении узкий ИИ обладает огромной преобразующей силой и продолжает влиять на то, как мы работаем и живем в глобальном масштабе.

Общий (или «сильный») ИИ
Общий ИИ больше похож на то, что вы видите в научно-фантастических фильмах, где разумные машины подражают человеческому интеллекту, мыслят стратегически, абстрактно и творчески и способны решать ряд сложных задач. . Хотя машины могут выполнять некоторые задачи лучше, чем люди (например, обработку данных), это полностью реализованное видение общего ИИ еще не существует за пределами киноэкрана. Вот почему сотрудничество человека и машины имеет решающее значение — в современном мире искусственный интеллект остается расширением человеческих возможностей, а не их заменой.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет системам изучать закономерности на основе данных и впоследствии улучшать будущий опыт.

Просмотр стенограммы

Ознакомьтесь с нашими последними выводами

---

Искусственный интеллект

От соответствия требованиям ИИ к конкурентному преимуществу

Изучите отношение организаций к регулированию ИИ и их готовность принять его.

ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Искусственный интеллект

Синтетические данные для скорости, безопасности и масштабирования

Синтетические данные готовы революционизировать то, как мир использует свои данные и извлекает из них выгоду.

ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Технологические инновации

Tech Vision 2022: встретимся в метавселенной

Континуум технологий и опыта меняет бизнес

ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Клиенты, продажи и обслуживание

Бесконечное обслуживание клиентов

Традиционно обслуживание клиентов было центром затрат. Наше новое исследование показывает, почему сейчас самое время преобразовать сервис, чтобы он стал источником ценности.

ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Искусственный интеллект

Масштабирование ИИ: отдаем должное данным

Решение бизнес-задач завтрашнего дня означает понимание ценности ваших данных уже сегодня.

ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Технологические инновации

Создание надежных систем

Чему человеческое лидерство учит нас в разработке надежных технологий.

ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Посмотреть все

Посмотреть меньше

Почему ИИ так важен?

---

Искусственный интеллект уже давно является предметом ожидания как в популярной, так и в научной культуре, поскольку он может изменить бизнес, а также отношения между людьми и технологиями в целом. Итак, почему сегодня использование ИИ достигает критической массы?

Из-за распространения данных и зрелости других инноваций в области облачной обработки и вычислительной мощности внедрение ИИ растет быстрее, чем когда-либо. Компании теперь имеют доступ к беспрецедентному количеству данных, в том числе темным данным, о которых они даже не подозревали до сих пор. Эти сокровищницы — благо для развития ИИ.

Критический источник ценности для бизнеса — если все сделано правильно
ИИ уже давно считается потенциальным источником бизнес-инноваций. Теперь, когда инструменты реализации готовы, организации начинают понимать, как ИИ может приумножить их ценность. Автоматизация сокращает расходы и обеспечивает новый уровень согласованности, скорости и масштабируемости бизнес-процессов; на самом деле, некоторые клиенты Accenture отмечают экономию времени на 70 процентов. Однако еще более убедительной является способность ИИ стимулировать рост. Компании, которые успешно масштабируются, получают в 3 раза больше прибыли от своих инвестиций в ИИ по сравнению с теми, кто застрял на экспериментальной стадии. Неудивительно, что 84% руководителей высшего звена считают, что они должны использовать ИИ для достижения своих целей роста.

Гибкость и конкурентное преимущество
Искусственный интеллект — это не только эффективность и оптимизация трудоемких задач. Благодаря машинному обучению и глубокому обучению приложения ИИ могут учиться на данных и результатах почти в реальном времени, анализируя новую информацию из многих источников и соответствующим образом адаптируясь с бесценным для бизнеса уровнем точности. (рекомендации по продуктам являются ярким примером.) Эта способность к самообучению и самооптимизации означает, что ИИ постоянно увеличивает преимущества для бизнеса, которые он создает.

Таким образом, искусственный интеллект помогает компаниям быстро адаптироваться, предоставляя регулярный поток информации для внедрения инноваций и получения конкурентных преимуществ в мире постоянных перемен. При масштабировании ИИ может стать ключевым фактором реализации ваших стратегических приоритетов и даже краеугольным камнем выживания: трое из четырех руководителей высшего звена считают, что, если они не будут масштабировать искусственный интеллект в ближайшие пять лет, они рискуют выйти из бизнес целиком. Очевидно, что ставки в масштабировании ИИ высоки.

3 из 4 топ-менеджеров считают, что если они не будут масштабировать искусственный интеллект в ближайшие пять лет, они рискуют полностью разориться.

Преимущества ИИ

---

Существует много способов дать определение искусственному интеллекту, но более важный разговор вращается вокруг того, что ИИ позволяет вам делать.

Сквозная эффективность : ИИ устраняет трение и
улучшает аналитику и использование ресурсов в вашей
организации, что приводит к значительному сокращению затрат. Может
также автоматизировать сложные процессы и минимизировать время простоя
путем прогнозирования потребностей в техническом обслуживании.

Улучшенная точность и принятие решений : AI дополняет
человеческий интеллект с богатой аналитикой и шаблонами
возможности прогнозирования для улучшения качества,
эффективность и креативность решений сотрудников.

Интеллектуальные предложения : Потому что машины думают иначе
от людей, они могут обнаружить пробелы и возможности в
быстрее выйти на рынок, помогая вам внедрять новые
продукты, услуги, каналы и бизнес-модели с
уровень скорости и качества, который был невозможен раньше.

Уполномоченные сотрудники : ИИ может решать рутинные задачи
в то время как сотрудники тратят время на более важные и ценные
задачи. Коренным образом изменив способ выполнения работы
и усиливая роль людей в стимулировании роста, ИИ
планируется повысить производительность труда. Использование ИИ также может раскрыть невероятный потенциал талантов с ограниченными возможностями, помогая всем работникам процветать.

Высшее обслуживание клиентов : Машина непрерывного действия
обучение обеспечивает стабильный поток 360-градусных клиентов
идеи для гиперперсонализации. От круглосуточных чат-ботов до
более быстрая маршрутизация службы поддержки, предприятия могут использовать ИИ для курирования
информацию в режиме реального времени и обеспечить
опыт, который способствует росту, удержанию и общему
удовлетворение.

ИИ используется по-разному, но преобладающая истина заключается в том, что ваша стратегия ИИ — это ваша бизнес-стратегия. Чтобы максимизировать окупаемость инвестиций в ИИ, определите приоритеты своего бизнеса, а затем определите, как ИИ может помочь.

Определите приоритеты своего бизнеса, а затем определите, как ИИ может помочь.

Будущее ИИ

---

Согласно отчету Accenture «Искусственный интеллект: создан для масштабирования», 84% руководителей предприятий считают, что им необходимо использовать ИИ для достижения своих целей роста. Тем не менее, 76 % признают, что испытывают затруднения с масштабированием ИИ в своем бизнесе. До сих пор не существовало плана, позволяющего запустить проверку концепции в производство и масштабирование, а это переход, который многие пытаются осуществить. В этот переломный момент компаниям необходимо предпринять необходимые шаги для успешного масштабирования.

руководителей бизнеса считают, что им необходимо использовать ИИ для достижения своих целей роста.

признают, что им сложно масштабировать ИИ в своем бизнесе.

Определите ценность вашего бизнеса
Существует множество способов использования ИИ. Как организации решают, на чем сосредоточиться? Для успешного масштабирования начните с определения ценности для вашего бизнеса. Затем оцените и определите приоритеты различных приложений ИИ в соответствии с этими стратегическими целями.

Измените свою рабочую силу
Растущий импульс ИИ требует разнообразной, переконфигурированной рабочей силы для ее поддержки и масштабирования. Несмотря на первоначальные опасения, что искусственный интеллект и автоматизация приведут к потере рабочих мест, будущее ИИ зависит от сотрудничества человека и машины и необходимости изменить таланты и способы работы.

Создание системы управления и этических норм
Организации должны разрабатывать свою стратегию ИИ с учетом доверия. Это означает создание правильных структур управления и обеспечение того, чтобы этические принципы претворялись в жизнь при разработке алгоритмов и программного обеспечения.

Успешное применение этих факторов может помочь организациям раскрыть экспоненциальную ценность и сохранить конкурентоспособность. ИИ больше не просто «приятно иметь», но имеет решающее значение для будущего бизнеса.

Этика ИИ

---

Внедрение искусственного интеллекта было бы неполным без рассмотрения этики ИИ. ИИ развивается стремительными темпами, и, как и в случае с любой мощной технологией, организациям необходимо завоевать доверие общественности и нести ответственность перед своими клиентами и сотрудниками.

В Accenture мы определяем «ответственный ИИ» как практику проектирования, создания и развертывания ИИ таким образом, который расширяет возможности сотрудников и предприятий и справедливо влияет на клиентов и общество, позволяя компаниям вызывать доверие и уверенно масштабировать ИИ.

Trust
Каждая компания, использующая ИИ, подлежит проверке. Театр этики, когда компании усиливают свое ответственное использование ИИ через PR, участвуя в непубличных серых мероприятиях, является регулярной проблемой. Неосознанное предубеждение — еще одно. Ответственный ИИ — это новая возможность, направленная на укрепление доверия между организациями, их сотрудниками и клиентами.

Безопасность данных
Конфиденциальность данных и несанкционированное использование ИИ могут нанести ущерб репутации и системе. Компании должны с самого начала обеспечить конфиденциальность, прозрачность и безопасность своих программ искусственного интеллекта и обеспечить безопасный и ответственный сбор, использование, управление и хранение данных.

Прозрачность и объяснимость
Независимо от того, создаете ли вы комитет по этике или пересматриваете свой кодекс этики, компаниям необходимо создать структуру управления, чтобы направлять свои инвестиции и избегать этических, правовых и нормативных рисков. По мере того, как технологии ИИ становятся все более ответственными за принятие решений, предприятия должны иметь возможность видеть, как системы ИИ достигают заданного результата, вынимая эти решения из «черного ящика». Четкая структура управления и комитет по этике могут помочь в разработке методов и протоколов, обеспечивающих правильное воплощение их этического кодекса в разработку решений ИИ.

Управление
У машин нет собственного разума, но они совершают ошибки. Организации должны иметь системы управления рисками и планы на случай непредвиденных обстоятельств на случай возникновения проблемы. Четко определите, кто несет ответственность за решения, принимаемые системами ИИ, и определите подход к управлению, чтобы при необходимости обострить проблемы.

Организациям необходимо завоевать доверие общественности и быть подотчетными перед своими клиентами и сотрудниками.

Сопутствующие возможности

---

Наша глобальная команда экспертов работает с вами, чтобы инвестировать в правильные масштабируемые решения и услуги, которые помогут вам быстрее достичь своих бизнес-целей.

ПОСМОТРЕТЬ НАШИ ВОЗМОЖНОСТИ

Присоединяйтесь к команде

---

Следующую революцию в области искусственного интеллекта будут строить такие люди, как вы. Следуйте своей страсти и измените будущее бизнеса, используя все возможности искусственного интеллекта, аналитики и автоматизации.

Посмотреть открытые позиции

Посмотреть открытые позиции

Часто задаваемые вопросы

Где используется ИИ?

Сегодня все говорят об искусственном интеллекте (ИИ) и используют его. От залов заседаний до заводских цехов, от колл-центров до логистических парков, от правительств до венчурных капиталистов — как частные лица, так и компании используют ИИ для получения целого ряда преимуществ. Будь то цифровой помощник для автоматизации задач или виртуальные агенты в розничном магазине, помогающие решить проблему клиента, технологии искусственного интеллекта помогают людям работать более эффективно.

Как мы используем ИИ в повседневной жизни?

AI используется в широком спектре приложений в повседневной жизни. Технологии искусственного интеллекта лежат в основе цифровых помощников с голосовым управлением (см. «Разговорный искусственный интеллект»), рекомендаций по продуктам, карт и направлений, мобильных чеков и многого другого.

Каковы социальные преимущества ИИ?

Существует множество социальных преимуществ ИИ в различных отраслях. В сфере образования ИИ можно использовать для предоставления персонализированных занятий с учетом потребностей каждого ребенка, а также для обеспечения более широкого доступа к образованию. Это может помочь раскрыть невероятный потенциал талантов с ограниченными возможностями. И ИИ используется в здравоохранении, чтобы помочь анализировать клинические испытания пациентов и генетические данные, что может улучшить точную медицину. Он также использовался для анализа огромных объемов данных и выявления потенциальной незаконной деятельности; контролировать большие популяции рыб на филиппинских рифах, чтобы помочь усилиям по восстановлению; и обеспечить общение и уход за пожилыми гражданами.

Чем плох ИИ?

Хотя ИИ может многое, в настоящее время он не может работать и думать точно так же, как люди. Общий ИИ похож на то, что вы видите в научно-фантастических фильмах, где разумные машины подражают человеческому интеллекту, мыслят стратегически, абстрактно и творчески и способны решать ряд сложных задач. Хотя машины могут выполнять некоторые задачи лучше, чем люди (например, обработку данных), это полностью реализованное видение общего ИИ еще не существует за пределами киноэкрана.

Искусственный интеллект

Будьте в курсе наших последних идей
Будьте в курсе наших последних идей

Подписаться

---

Заявление о конфиденциальности
Условия
Политика в отношении файлов cookie
Заявление о доступности
Карта сайта
Не продавать мою личную информацию (для CA)
© 2022 Аксенчер.