Содержание
Искусственный интеллект — AI, ANN и иные формы искусственного разума / Хабр
AI, ANN и иные формы искусственного разума
Статьи
Авторы
Компании
Сначала показывать
Порог рейтинга
xlebanet
Математика *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Перевод
Первый философ Искусственного Интеллекта
Алан Тьюринг был пионером машинного обучения, чьи работы продолжают развивать важнейшую тему: могут ли машины мыслить?
Читать далее
Всего голосов 5: ↑2 и ↓3 -1
Просмотры
708
Комментарии
1
EgorKotkin
000Z» title=»2022-10-25, 15:34″>вчера в 15:34
Блог компании AdminVPS Управление персоналом *Читальный зал Научно-популярное Искусственный интеллект
Учёные из Бостонского университета предложили новое объяснение сознания. Статья «Сознание это система памяти» опубликована в журнале Cognitive and Behavioral Neurology (CBN). Согласно их теории, сознание является побочным эффектом работы памяти, необходимой для принятия поведенческих решений. Их теория сознания объясняет его происхождение, для чего оно полезно, какие расстройства на него влияют и почему так трудно сидеть на диете и сопротивляться другим побуждениям.
Память возникла у животных как механизм адаптации на основе собственного опыта. Однако наличие такого механизма, как эпизодическая память, дало возможность не только для реактивного поведения, но и стратегического — то есть, проактивного выбор действий в соответствии с желаемым результатом. Выбор как таковой при этом остаётся областью бессознательного. Однако наличие памяти, давшее возможность стратегического планирования действий, привело к возникновению нового феномена — феномена сознания.
Существуют исследования, подтверждающие, что выбор формируется бессознательно и становится осознанным примерно через полсекунды. Исследователи зарегистрировали, что мозговые импульсы, указывающие на действие, которое совершит человек, возникают всегда раньше, чем мысль, что он выбрал такое-то действие.
Читать далее
Всего голосов 20: ↑16 и ↓4 +12
Просмотры
1.9K
Комментарии
14
mr-pickles
Блог компании Wunder Fund Программирование *Искусственный интеллект
Перевод
Система, основанная на GPT-3, сообщает о том, что заголовок для этой статьи (How to Create a Blog Post Title Optimizer with GPT-3 and Hacker News Data
) очень плох.
Я, с объективной точки зрения, очень плохо умею придумывать заголовки для своих статей. И это — проблема, так как в наши дни всем известно, что хороший заголовок может оказаться единственным фактором, влияющим на то, «завирусится» ли статья, или останется никем не замеченной. Особенно это справедливо для таких сфер, как наука о данных и машинное обучение. Пишу я обычно именно об этом.
Почему бы мне не воспользоваться приёмами из вышеупомянутых областей знаний для создания оптимизированных заголовков для блог-постов?
Читать далее
Всего голосов 15: ↑15 и ↓0 +15
Просмотры
492
Комментарии
0
IrinaKoshkina
Блог компании Brand Analytics Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *
Привет, Хабр!
Меня зовут Ирина, я работаю ML инженером в Brand Analytics. Моя работа тесно связана с NLP, ведь мы ежедневно получаем огромное количество текстовых данных со всего интернета. Сегодня я хочу поговорить о теме, которая беспокоила меня еще с тех времен, когда я только начала изучать SOTA-решения в задачах обработки естественного языка.
Читать далее
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0 +10
Просмотры
1.4K
Комментарии
4
ternaus
Open source *Обработка изображений *Машинное обучение *Искусственный интеллект
В прошлом посте я писал про то, какая ситуация сложилась с open source библиотекой Albumentations на лето 2022.
Проект разрабатывается в свободное время на энтузиазме Core Team (трое) и вкладе сторонних разработчиков (более сотни).
Библиотеку активно используют:
20-30 тысяч скачиваний в день. (20 октября по неизвестной причине, выстрелило до 121k)
7 миллионов скачиваний в сумме
11 тысяч звезд на GitHub (если вы свою не поставили — то самое время)
Читать далее
Всего голосов 12: ↑10 и ↓2 +8
Просмотры
1. 3K
Комментарии
6
0x7o
Машинное обучение *Искусственный интеллект
Несколько дней назад я запустил весьма необычную группу во ВКонтакте — klarai. Все посты в паблике пишет нейронная сеть GPT-3, а сопровождается это изображениями DALLE2
Читать далее
Всего голосов 13: ↑12 и ↓1 +11
Просмотры
2.4K
Комментарии
12
Cloud4Y
Блог компании Cloud4Y Машинное обучение *Научно-популярное Искусственный интеллект
Перевод
Привет! Предлагаем немного отвлечься от сложных актуальных тем и поговорить о… шампанском. Точнее, о том, как его совершенствуют с помощью Mashine Learning.
Французский производитель шампанских вин Bollinger использует модель машинного обучения, чтобы предсказать годы хорошего урожая и противостоять проблемам изменения климата.
Читать далее
Всего голосов 17: ↑17 и ↓0 +17
Просмотры
1.1K
Комментарии
1
Digimatics
Разработка под AR и VR *Искусственный интеллект
Из песочницы
Нейронные сети занимают все больше и больше бизнес-ниш: они считают посетителей, контролируют качество и соблюдение техники безопасности, считывают автомобильные номера и проверяют, не забыли ли вы надеть маску. Даже этот текст мог бы быть написан нейронной сетью.
Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель, имеющая программное или аппаратное воплощение. Название пришло от сравнения с принципом работы биологических нейронных сетей. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами,так как нейросети позволяют прогнозировать сразу несколько величин (и даже одновременно решать задачи классификации и прогнозирования) одной моделью. При этом нейросети требуют значительно большего количества ресурсов — как аппаратных, так и подготовленных данных, необходимых для обучения.
Развитие нейронных сетей связано как с развитием технологий, так и с вкладом глобального IT-сообщества в обучение различных моделей на большом количестве различных наборов данных.
Пожалуй, самая популярная область применения нейросетей сегодня — распознавание визуальных образов, аудио и видео. Они используются везде — от робота-автоответчика в банке и спецэффектов в TikTok до анализа состояния нефтепроводов и подсчета брака на заводе. Нейросети существенно облегчают труд человека и экономят бизнесу миллионы человеко-часов в год.
В этой статье мы расскажем о нейросетях, которые использовали при разработке программной платформы Digital Sense — собственного продукта Цифроматики, который позволяет строить бизнес-процессы на обработке искусственным интеллектом графических и аудиоканалов в режиме реального времени, обрабатывать данные, представлять результаты анализа в графической форме и запускать программные сценарии.
Читать далее
Всего голосов 7: ↑6 и ↓1 +5
Просмотры
4K
Комментарии
0
victor30608
Хакатоны Машинное обучение *Искусственный интеллект
Tutorial
Привет, Хабр!
Этой статьей я открываю цикл материалов по разбору задач Всероссийского чемпионата «Цифровой Прорыв», связанных с Computer Vision. Решение, предлагаемое в статье, позволяет получить место в топ-5 лидерборда. Особенность данного подхода в том, что мы не будем использовать данные для обучения, предлагаемые организаторами соревнования. В конце даются советы по улучшения решения, а также идеи, которые могут привести к первому месту.
Читать далее
Всего голосов 13: ↑13 и ↓0 +13
Просмотры
2.5K
Комментарии
5
vistoyn
Open source *Серверное администрирование *Облачные сервисы *Искусственный интеллект
Привет Хабр! Меня зовут Ильдар. Сегодня я расскажу вам как настроить Visual Studio Code Server с плагином Jupyter ноутбук для работы с нейронными сетями в браузере на выделенном сервере используя Облачную ОС.
Читать далее
Всего голосов 7: ↑7 и ↓0 +7
Просмотры
1.6K
Комментарии
1
Stormglass
000Z» title=»2022-10-20, 13:57″>20 октября в 13:57
Блог компании QIWI Обработка изображений *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Перевод
Больше всего расстраивает в ИИ-моделях генерации изображений по текстовым описаниям то, что они походят на «чёрный ящик». Мы знаем, что их обучали на скачанных из веба изображениях, но каких именно? Любому художнику или фотографу интересно, использовались ли его работы для обучения ИИ-модели, но на этот вопрос неожиданно трудно ответить.
Иногда данные полностью недоступны: OpenAI сообщает, что обучила DALL-E 2 на сотнях миллионов изображений с подписями, но не опубликовала проприетарные данные. Команда разработчиков Stable Diffusion, напротив, очень прозрачно говорит о том, как обучалась её модель. Так как недавно её опубликовали для общего доступа, Stable Diffusion испытала взрывную популярность, в основном благодаря своей свободной и мягкой лицензионной политике. Модель уже встроена в новую бету Midjourney, NightCafe и собственное приложение Stability AI под названием DreamStudio, а также доступна для работы на собственном компьютере.
Читать дальше →
Всего голосов 21: ↑21 и ↓0 +21
Просмотры
1.8K
Комментарии
1
Xeanst
Блог компании Unistar Digital | Юнистар Диджитал Python *Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *
В лингвистике принято считать, что основным свойством языковой способности человека является возможность определять, насколько грамматически корректно предложение. Подобные суждения говорящих о правильности языкового высказывания получили название «оценок грамматичности/ приемлемости». Лингвисты используют суждения о грамматичности для исследования синтаксической структуры предложений.
Читать далее
Всего голосов 7: ↑7 и ↓0 +7
Просмотры
1. 4K
Комментарии
8
yar3333
Python *.NET *C# *Графический дизайн *Искусственный интеллект
Доброго времени суток, уважаемые коллеги по цеху! Хочу рассказать о своём последнем проекте, написанном по фану — обёртке для трёх нейросетевых проектов: нашумевшей StableDiffusion (используется её форк InvokeAI) и более старых — lama-cleaner и rembg.
Вроде интересно, почитаю подробности
Всего голосов 16: ↑16 и ↓0 +16
Просмотры
3.4K
Комментарии
11
kucev
Data Mining *Big Data *Машинное обучение *Управление разработкой *Искусственный интеллект
Перевод
Жизненный цикл машинного обучения
Введение
Методология agile-разработки ПО, популяризированная примерно в 2010 году манифестом Agile Software Development, продвигает идею адаптивного планирования, эволюционного развития, быстрой доставки и непрерывного совершенствования как ключевых свойств, обеспечивающих быстрый и гибкий отклик на постоянно ускоряющиеся изменения рынка и его требований.
Поскольку линейные каскадные модели, позаимствованные из отраслей производства и строительства, оказались неспособны обеспечить конкурентное преимущество в постоянно усложняющемся и быстро меняющемся мире ПО, модели Agile и Scrum стали де-факто стандартом для современной разработки ПО.
Но что произойдёт, когда мы осуществим переход к Software 2.0?
Читать дальше →
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1 +2
Просмотры
1.1K
Комментарии
0
abgl
Машинное обучение *Искусственный интеллект
Из песочницы
Поводом для статьи послужила публикация К AGI через самоорганизацию и структурную адаптацию / Хабр (habr.com), в которой автор замахнулся на святое и заявил, что нейросети — это тупик.
Тупик понятие очень расплывчатое. Я попытаюсь поддакнуть коллеге в том смысле, что нейросетки являются тупиком для движения к AGI, и никакие усилия в этом направлении ситуацию не поменяют.
Читать далее
Всего голосов 26: ↑23 и ↓3 +20
Просмотры
2.8K
Комментарии
30
vcs_su
Разработка мобильных приложений *Виртуализация *Алгоритмы *Искусственный интеллект Видеоконференцсвязь
29 сентября мы провели большую конференцию с блэкджеком дебатами и выставкой. Собрали самое вкусное с мероприятия. Уже надвигалось окончание пандемии, но 2022, что называется, shifted expectations.
Читать далее
Всего голосов 15: ↑14 и ↓1 +13
Просмотры
2.7K
Комментарии
0
PatientZero
Обработка изображений *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Перевод
Генерация изображений при помощи ИИ — одна из самых новых возможностей искусственного интеллекта, поражающая людей (в том числе и меня). Способность создания потрясающих изображений на основании текстовых описаний похожа на магию; компьютер стал ближе к тому, как творит искусство человек. Выпуск Stable Diffusion стал важной вехой в этом развитии, поскольку высокопроизводительная модель оказалась доступной широкой публике (производительная с точки зрения качества изображения, скорости и относительно низких требований к ресурсам и памяти).
Поэкспериментировав в генерацией изображений, вы можете задаться вопросом, как же она работает.
В этой статье я вкратце расскажу, как функционирует Stable Diffusion.
Читать дальше →
Всего голосов 27: ↑27 и ↓0 +27
Просмотры
9.3K
Комментарии
12
Amvera_Speech
Блог компании Amvera Семантика *Машинное обучение *Монетизация IT-систем *Искусственный интеллект
Когда вы выбираете ASR, важно определиться не только с вендором, но и с моделью закупки. Конечно, если вы банк, облачная система вам не подойдет по умолчанию. Но для всех остальных кейсов мы попробуем сделать расчет и определить, при каком объеме трафика будет выгоднее уже не платить за облако, а поставить решение в контур.
Читать далее
Всего голосов 8: ↑6 и ↓2 +4
Просмотры
1.4K
Комментарии
3
Asiia_Thabet
Data Mining *Big Data *Машинное обучение *Статистика в IT Искусственный интеллект
Tutorial
В этой статье, я опишу некоторые основные понятия в теории анализа временных рядов, классические статистические алгоритмы прогнозирования и интересные алгоритмы машинного обучения, которые применяются для временных рядов
Если Вы готовы погрузиться в одну из очень интересных тем статистики и Вы любитель машинного обучения, продолжайте читать 🙂
Читать далее
Всего голосов 15: ↑13 и ↓2 +11
Просмотры
5. 4K
Комментарии
8
netsvetaev
Python *Обработка изображений *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Из песочницы
Привет всем! Сегодня состоялся релиз InvokeAI 2.0: A Stable Diffusion Toolkit, проекта, цель которого — предоставить энтузиастам и профессионалам набор надежных инструментов для создания и редактирования изображений с помощью нейросети. InvokeAI требует всего ~3,5 Гб видеопамяти для создания изображений 512×768 пикселей (и еще меньше для 512х512), и совместим с Windows/Linux/Mac с M1 и M2.
Вау, как круто!
Всего голосов 23: ↑23 и ↓0 +23
Просмотры
4.5K
Комментарии
12
Искусственный интеллект — новости и статьи
Читать далее
10.2022″>
25 октября 2022
Фотосток объявил о партнерстве с разработчиком нейросети DALL-E 2
Читать далее
Читать далее
Все что нужно — просто общаться
Читать далее
Читать далее
Это скорее помощник, чем конкурент
Читать далее
Читать далее
Стартап с 2016 года не может получить разрешение на испытания на людях
Читать далее
Читать далее
10.2022″>
19 октября 2022
Технология сократит скорость отклика системы принятия решений от момента получения команды
Читать далее
Читать далее
Признаки, которые помогут определить, является ли изображение, видео или аудио дипфейком
Читать далее
Читать далее
От робототехники и медтеха до пчеловодства
Читать далее
Читать далее
Тренд на business-to-human — чего не хватает клиентам?
Читать далее
Читать далее
10.2022″>
14 октября 2022
Буквально на ходу
Читать далее
Читать далее
Анализируя историю цен, система выдает на первое место в выдаче товары с реальным скидками
Читать далее
Показать еще
искусственный интеллект | Определение, примеры, типы, приложения, компании и факты
Алан Тьюринг
Посмотреть все СМИ
- Ключевые люди:
- Марвин Мински
Эдвард Альберт Фейгенбаум
Аллен Ньюэлл
Джон Маккарти
Алан Тьюринг
- Похожие темы:
- вычислительная эстетика
нейронная сеть
язык программирования искусственного интеллекта
экспертная система
три закона робототехники
Просмотреть весь связанный контент →
Популярные вопросы
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) — это способность компьютера или робота, управляемого компьютером, выполнять задачи, которые обычно выполняются людьми, поскольку они требуют человеческого интеллекта и проницательности. Хотя нет ИИ, которые могут выполнять широкий спектр задач, которые может выполнять обычный человек, некоторые ИИ могут соответствовать людям в определенных задачах.
Искусственный интеллект и машинное обучение — одно и то же?
Нет, искусственный интеллект и машинное обучение — это не одно и то же, но они тесно связаны. Машинное обучение — это метод обучения компьютера обучению на входных данных, но без явного программирования для любых обстоятельств. Машинное обучение помогает компьютеру достичь искусственного интеллекта.
Каково влияние искусственного интеллекта (ИИ) на общество?
Влияние искусственного интеллекта на общество широко обсуждается. Многие утверждают, что ИИ улучшает качество повседневной жизни, выполняя рутинные и даже сложные задачи лучше, чем люди, делая жизнь проще, безопаснее и эффективнее. Другие утверждают, что ИИ создает опасные риски для конфиденциальности, усугубляет расизм, стандартизируя людей, и стоит работникам их работы, что приводит к росту безработицы. Чтобы узнать больше о дебатах об искусственном интеллекте, посетите ProCon.org.
Сводка
Прочтите краткий обзор этой темы
искусственный интеллект (ИИ) , способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами. Этот термин часто применяется к проекту разработки систем, наделенных интеллектуальными процессами, характерными для людей, такими как способность рассуждать, находить смысл, обобщать или учиться на основе прошлого опыта. С появлением цифровой ЭВМ в 19 в.В 40-х годах было продемонстрировано, что компьютеры можно запрограммировать для выполнения очень сложных задач — таких как, например, поиск доказательств математических теорем или игра в шахматы — с большим мастерством. Тем не менее, несмотря на продолжающийся прогресс в скорости компьютерной обработки и объеме памяти, пока нет программ, которые могли бы сравниться с человеческой гибкостью в более широких областях или в задачах, требующих больших повседневных знаний. С другой стороны, некоторые программы достигли уровня производительности экспертов и профессионалов-людей при выполнении определенных конкретных задач, так что искусственный интеллект в этом ограниченном смысле можно найти в таких разнообразных приложениях, как медицинская диагностика, компьютерные поисковые системы и распознавание голоса или рукописного ввода. .
Что такое интеллект?
Все поведение человека, кроме самого простого, приписывается интеллекту, в то время как даже самое сложное поведение насекомых никогда не считается признаком интеллекта. В чем разница? Рассмотрим поведение осы-землекопа Sphex ichneumoneus . Когда самка осы возвращается в свою нору с едой, она сначала кладет ее на порог, проверяет, нет ли незваных гостей внутри своей норы, и только потом, если берег свободен, заносит свою еду внутрь. Истинная природа инстинктивного поведения осы раскрывается, если отодвинуть корм на несколько дюймов от входа в ее нору, пока она находится внутри: вынырнув, она будет повторять всю процедуру столько раз, сколько будет перемещена пища. Интеллект — явно отсутствует в случае Сфекс — должен включать способность адаптироваться к новым обстоятельствам.
Психологи обычно характеризуют человеческий интеллект не по какой-то одной черте, а по сочетанию множества разнообразных способностей. Исследования в области ИИ сосредоточены в основном на следующих компонентах интеллекта: обучение, рассуждение, решение проблем, восприятие и использование языка.
Существует ряд различных форм обучения применительно к искусственному интеллекту. Самое простое — учиться методом проб и ошибок. Например, простая компьютерная программа для решения шахматных задач на мат в одном может пытаться делать ходы случайным образом, пока не будет найден мат. Затем программа может сохранить решение с позицией, чтобы в следующий раз, когда компьютер столкнется с той же позицией, он вспомнил решение. Это простое запоминание отдельных элементов и процедур, известное как механическое заучивание, относительно легко реализовать на компьютере. Более сложной является проблема реализации того, что называется обобщением. Обобщение предполагает применение прошлого опыта к аналогичным новым ситуациям. Например, программа, которая запоминает прошедшее время обычных английских глаголов наизусть, не сможет воспроизвести прошедшее время слова, такого как 9.0051 jump , если только ему ранее не было представлено jumped , тогда как программа, способная обобщать, может изучить правило «добавить ed » и, таким образом, сформировать прошедшее время jump на основе опыта с похожими глаголами.
Викторина «Британника»
Викторина «Компьютеры и технологии»
Компьютеры размещают веб-сайты, состоящие из HTML, и отправляют текстовые сообщения, такие простые, как… LOL. Взломайте эту викторину, и пусть какая-то технология подсчитает ваш результат и раскроет вам ее содержание.
Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект (ИИ) Объяснение
Проще говоря, ИИ, который означает искусственный интеллект, относится к системам или машинам, которые имитируют человеческий интеллект для выполнения задач и могут многократно улучшаться на основе собираемой информации. ИИ проявляется в нескольких формах. Вот несколько примеров:
- Чат-боты используют искусственный интеллект, чтобы быстрее понимать проблемы клиентов и давать более эффективные ответы
- Интеллектуальные помощники используют ИИ для анализа важной информации из больших наборов данных с произвольным текстом для улучшения планирования
- Механизмы рекомендаций могут предоставлять автоматические рекомендации для телешоу на основе привычек просмотра пользователями
ИИ гораздо больше связан с процессом и способностью сверхмощного мышления и анализа данных, чем с каким-либо конкретным форматом или функцией. Хотя ИИ создает изображения высокофункциональных человекоподобных роботов, захвативших мир, ИИ не предназначен для замены человека. Он предназначен для значительного расширения человеческих возможностей и вклада. Это делает его очень ценным бизнес-активом.
Узнайте больше о решениях ИИ
Термины искусственного интеллекта
ИИ стал универсальным термином для приложений, которые выполняют сложные задачи, которые когда-то требовали участия человека, такие как общение с клиентами в Интернете или игра в шахматы. Этот термин часто используется взаимозаменяемо с его подобластями, которые включают машинное обучение и глубокое обучение. Однако есть различия. Например, машинное обучение направлено на создание систем, которые обучаются или улучшают свою производительность на основе потребляемых ими данных. Важно отметить, что хотя все машинное обучение — это ИИ, не все ИИ — это машинное обучение.
Чтобы получить максимальную отдачу от ИИ, многие компании вкладывают значительные средства в группы специалистов по обработке и анализу данных. Наука о данных, междисциплинарная область, которая использует научные и другие методы для извлечения ценности из данных, сочетает в себе навыки из таких областей, как статистика и информатика, с бизнес-знаниями для анализа данных, собранных из нескольких источников.
Откройте для себя возможности ИИ
ИИ и разработчики
Разработчики используют искусственный интеллект для более эффективного выполнения задач,
в противном случае выполняется вручную, связывайтесь с клиентами, определяйте закономерности и решайте
проблемы. Чтобы начать работу с ИИ, разработчики должны иметь математический опыт.
и чувствовать себя комфортно с алгоритмами.
Приступая к использованию искусственного интеллекта для создания приложения, полезно начать с малого. Создав относительно простой проект, такой как, например, крестики-нолики, вы изучите основы искусственного интеллекта. Обучение на практике — отличный способ повысить уровень любого навыка, и искусственный интеллект не исключение. После того, как вы успешно завершили один или несколько небольших проектов, нет никаких ограничений для того, куда вас может привести искусственный интеллект.
Как технология ИИ может помочь организациям
Центральный принцип ИИ состоит в том, чтобы воспроизвести, а затем превзойти то, как люди воспринимают мир и реагируют на него. Он быстро становится краеугольным камнем инноваций. Благодаря различным формам машинного обучения, которые распознают закономерности в данных для прогнозирования, ИИ может повысить ценность вашего бизнеса за счет:
- предоставления более полного понимания обилия доступных данных
- Использование прогнозов для автоматизации чрезмерно сложных или рутинных задач
ИИ на предприятии
Технология ИИ повышает производительность и производительность предприятия за счет автоматизации процессов или задач, которые когда-то требовали человеческой силы. ИИ также может понимать данные в масштабах, недоступных человеку. Эта возможность может дать существенные преимущества для бизнеса. Например, Netflix использует машинное обучение для обеспечения такого уровня персонализации, который помог компании увеличить свою клиентскую базу более чем на 25 % в 2017 году9.0003
Большинство компаний сделали науку о данных своим приоритетом и вкладывают в нее значительные средства. В недавнем опросе Gartner, в котором приняли участие более 3000 ИТ-директоров, респонденты назвали аналитику и бизнес-аналитику главными технологиями, отличающими их организации. Опрошенные ИТ-директора считают эти технологии наиболее стратегически важными для своих компаний; следовательно, они привлекают больше всего новых инвестиций.
ИИ полезен почти во всех сферах деятельности, бизнеса и отрасли. Он включает в себя общие и отраслевые приложения, такие как:
- Использование транзакционных и демографических данных для прогнозирования того, сколько определенные клиенты потратят в ходе своих отношений с бизнесом (или пожизненной ценности клиента)
- Оптимизация ценообразования на основе поведения и предпочтений клиентов
- Использование распознавания изображений для анализа рентгеновских изображений на наличие признаков рака
Как предприятия используют ИИ
Согласно Harvard Business Review , предприятия в основном используют ИИ для:
- обнаружения и предотвращения вторжений в систему безопасности (44 процента)
- Решение технических проблем пользователей (41 процент)
- Сокращение работы по управлению производством (34 процента)
- Оценка внутреннего соответствия при использовании утвержденных поставщиков (34 процента)
Что способствует внедрению ИИ?
Три фактора стимулируют развитие ИИ в разных отраслях:
- Доступные по цене высокопроизводительные вычислительные мощности легко доступны. Изобилие общедоступных вычислительных мощностей в облаке обеспечивает легкий доступ к недорогим высокопроизводительным вычислительным мощностям. До этой разработки единственными вычислительными средами, доступными для ИИ, были необлачные среды, а их стоимость была непомерно высокой.
- Для обучения доступны большие объемы данных. ИИ необходимо обучить большому количеству данных, чтобы делать правильные прогнозы. Появление различных инструментов для маркировки данных, а также простота и доступность, с которыми организации могут хранить и обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные, позволяют большему количеству организаций создавать и обучать алгоритмы ИИ.
- Прикладной ИИ обеспечивает конкурентное преимущество. Предприятия все больше осознают конкурентное преимущество применения ИИ для достижения бизнес-целей и делают его приоритетом для всего бизнеса. Например, целевые рекомендации, предоставляемые ИИ, могут помочь компаниям быстрее принимать более взвешенные решения. Многие функции и возможности ИИ могут привести к снижению затрат, снижению рисков, ускорению выхода на рынок и многому другому.
Узнайте, как добиться большего, чем вы думали
5 распространенных мифов об искусственном интеллекте предприятия
Несмотря на то, что многие компании успешно внедрили технологию искусственного интеллекта, существует также довольно много дезинформации об искусственном интеллекте и о том, что он может, а что нет. Здесь мы исследуем пять распространенных мифов об ИИ:
- Миф № 1: Корпоративный ИИ требует самостоятельного подхода.
Реальность: большинство предприятий внедряют ИИ, комбинируя как собственные, так и готовые решения. Собственная разработка искусственного интеллекта позволяет предприятиям адаптироваться к уникальным потребностям бизнеса; Готовые решения на основе ИИ позволяют упростить внедрение с помощью готового решения для более распространенных бизнес-задач. - Миф № 2: ИИ мгновенно дает волшебные результаты.
Реальность: Путь к успеху ИИ требует времени, тщательного планирования и четкого представления о результатах, которых вы хотите достичь. Вам нужна стратегическая структура и итеративный подход, чтобы избежать предоставления случайного набора разрозненных решений ИИ. - Миф № 3. Корпоративный ИИ не требует, чтобы люди его запускали.
Реальность: Корпоративный ИИ — это не роботы. Ценность ИИ заключается в том, что он расширяет возможности человека и освобождает ваших сотрудников для выполнения более стратегических задач. Более того, ИИ полагается на людей, которые предоставляют ему правильные данные и работают с ними правильно. - Миф № 4. Чем больше данных, тем лучше.
Реальность: корпоративному ИИ нужны интеллектуальные данные. Чтобы получить наиболее эффективную бизнес-аналитику от ИИ, ваши данные должны быть высокого качества, актуальными, актуальными и обогащенными. - Миф № 5. Для успеха корпоративному ИИ нужны только данные и модели.
Реальность: данные, алгоритмы и модели — это только начало. Но решение ИИ должно быть масштабируемым, чтобы соответствовать меняющимся потребностям бизнеса. На сегодняшний день большинство корпоративных ИИ-решений разрабатываются специалистами по обработке и анализу данных. Эти решения требуют обширной ручной настройки и обслуживания, и они не масштабируются. Для успешной реализации проектов ИИ вам нужны решения ИИ, которые будут масштабироваться в соответствии с новыми требованиями по мере продвижения вперед в области ИИ.
Подробнее: 5 мифов об искусственном интеллекте: реальность заставит вас дважды подумать
Преимущества и проблемы внедрения ИИ
Существует множество историй успеха, доказывающих ценность ИИ. Организации, добавляющие машинное обучение и когнитивные взаимодействия к традиционным бизнес-процессам и приложениям, могут значительно улучшить взаимодействие с пользователем и повысить производительность.
Однако есть и камни преткновения. Немногие компании развернули ИИ в больших масштабах по нескольким причинам. Например, если они не используют облачные вычисления, проекты ИИ часто требуют больших вычислительных ресурсов. Они также сложны в создании и требуют опыта, который пользуется большим спросом, но его не хватает. Знание того, когда и где внедрять ИИ, а когда обращаться к третьей стороне, поможет свести к минимуму эти трудности.
Истории успеха ИИ
ИИ является движущей силой некоторых значительных историй успеха:
- Согласно Harvard Business Review , Ассошиэйтед Пресс подготовило в 12 раз больше статей, обучив программное обеспечение ИИ автоматически писать короткие новости о доходах. Это усилие позволило его журналистам написать более подробные статьи.
- Deep Patient, инструмент на базе искусственного интеллекта, созданный Медицинской школой Икана на горе Синай, позволяет врачам выявлять пациентов с высоким риском еще до того, как будет диагностировано заболевание. Инструмент анализирует историю болезни пациента, чтобы предсказать почти 80 заболеваний за год до начала, согласно внутри BIGDATA .
Готовый к использованию ИИ упрощает внедрение ИИ
Появление решений и инструментов на основе ИИ означает, что все больше компаний могут воспользоваться преимуществами ИИ с меньшими затратами и за меньшее время. Готовый к использованию ИИ относится к решениям, инструментам и программному обеспечению, которые либо имеют встроенные возможности ИИ, либо автоматизируют процесс принятия алгоритмических решений.
Готовый к использованию ИИ может быть чем угодно: от автономных баз данных, которые самовосстанавливаются с помощью машинного обучения, до готовых моделей, которые можно применять к различным наборам данных для решения таких задач, как распознавание изображений и анализ текста. Это может помочь компаниям сократить время окупаемости, повысить производительность, снизить затраты и улучшить отношения с клиентами.
Как начать работу с ИИ
Общайтесь с клиентами с помощью чат-ботов. Чат-боты используют обработку естественного языка, чтобы понимать клиентов и позволять им задавать вопросы и получать информацию. Эти чат-боты со временем учатся, чтобы повысить ценность взаимодействия с клиентами.
Контролируйте свой центр обработки данных. ИТ-эксплуатационные группы могут сэкономить огромное количество времени и энергии на мониторинге системы, поместив все данные о производительности веб-сайтов, приложений, баз данных, взаимодействия с пользователем и журналов в одну облачную платформу данных, которая автоматически отслеживает пороговые значения и обнаруживает аномалии.
Проведение бизнес-анализа без участия эксперта. Аналитические инструменты с визуальным пользовательским интерфейсом позволяют людям, не обладающим техническими знаниями, легко запрашивать систему и получать понятные ответы.
Forbes: Oracle Voice: 4 Вариант использования ИИ
Препятствия на пути к полной реализации потенциала ИИ
Несмотря на обещания ИИ, многие компании не реализуют весь потенциал машинного обучения и других функций ИИ. Почему? По иронии судьбы оказывается, что проблема, по большей части… в людях. Неэффективные рабочие процессы могут помешать компаниям получить полную отдачу от своих реализаций ИИ.
Например, специалисты по обработке и анализу данных могут столкнуться с трудностями при получении ресурсов и данных, необходимых им для построения моделей машинного обучения. У них могут возникнуть проблемы в сотрудничестве с товарищами по команде. И у них есть много различных инструментов с открытым исходным кодом для управления, в то время как разработчикам приложений иногда нужно полностью перекодировать модели, которые разрабатывают специалисты по данным, прежде чем они смогут встроить их в свои приложения.
С ростом списка инструментов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом ИТ-специалисты в конечном итоге тратят больше времени на поддержку групп по обработке и анализу данных, постоянно обновляя их рабочую среду. Эта проблема усугубляется ограниченной стандартизацией того, как работают группы специалистов по обработке и анализу данных.
Наконец, высшее руководство может быть не в состоянии представить себе весь потенциал инвестиций в ИИ своей компании. Следовательно, они не предоставляют достаточно спонсорства и ресурсов для создания совместной и интегрированной экосистемы, необходимой для успеха ИИ.
Создание правильной культуры
Максимальное использование ИИ и устранение проблем, мешающих успешному внедрению, означает внедрение командной культуры, полностью поддерживающей экосистему ИИ. В этом типе среды:
- Бизнес-аналитики работают с учеными по данным для определения проблем и целей
- Инженеры данных управляют данными и базовой платформой данных, чтобы она была полностью готова для анализа
- Специалисты по обработке и анализу данных готовят, исследуют, визуализируют и моделируют данные на платформе обработки данных
- ИТ-архитекторы управляют базовой инфраструктурой, необходимой для поддержки науки о данных в масштабе, будь то локально или в облаке
- Разработчики приложений внедряют модели в приложения для создания продуктов, управляемых данными
Узнайте, как ваша группа специалистов по обработке и анализу данных может работать вместе более эффективно
От искусственного интеллекта к адаптивному интеллекту
По мере того, как возможности искусственного интеллекта проникают в основные операции предприятий, появляется новый термин: адаптивный интеллект. Адаптивные интеллектуальные приложения помогают предприятиям принимать более эффективные бизнес-решения, сочетая возможности внутренних и внешних данных в режиме реального времени с наукой о принятии решений и масштабируемой вычислительной инфраструктурой.
Эти приложения существенно сделают ваш бизнес умнее. Это дает вам возможность предоставлять своим клиентам более качественные продукты, рекомендации и услуги, которые приносят лучшие результаты в бизнесе.
Узнайте больше о трансформационных возможностях приложений Oracle SaaS со встроенным ИИ
ИИ как стратегический императив и конкурентное преимущество
ИИ является стратегическим императивом для любого бизнеса, который хочет повысить эффективность, получить новые возможности для получения дохода и повысить лояльность клиентов. Это быстро становится конкурентным преимуществом для многих организаций. С помощью ИИ предприятия могут добиться большего за меньшее время, создать персонализированный и привлекательный клиентский опыт и прогнозировать бизнес-результаты для повышения прибыльности.
Но ИИ по-прежнему новая и сложная технология. Чтобы получить от этого максимальную отдачу, вам нужны знания о том, как создавать и управлять решениями ИИ в масштабе. Успешный проект ИИ требует большего, чем просто найм специалиста по данным. Предприятия должны внедрить правильные инструменты, процессы и стратегии управления, чтобы обеспечить успех с ИИ.
Рекомендации по максимальному использованию ИИ
В Harvard Business Review приведены следующие рекомендации по началу работы с ИИ:
- Применяйте возможности ИИ к тем видам деятельности, которые оказывают наибольшее и непосредственное влияние на доходы и расходы.
- Используйте ИИ для повышения производительности с тем же количеством людей, а не сокращайте или добавляйте штат.
- Начните внедрение ИИ в бэк-офисе, а не во фронт-офисе (больше всего выиграют ИТ и бухгалтерия).
Помощь в путешествии с ИИ
От трансформации ИИ нельзя отказаться. Чтобы оставаться конкурентоспособными, каждое предприятие должно в конечном итоге внедрить ИИ и создать экосистему ИИ. Компании, которым не удастся внедрить искусственный интеллект в той или иной мере в течение следующих 10 лет, останутся позади.
Хотя ваша компания может быть исключением, у большинства компаний нет собственных специалистов и опыта для разработки такой экосистемы и решений, которые могли бы максимально использовать возможности ИИ.
Если вам нужна помощь в разработке правильной стратегии и доступ к нужным инструментам для достижения успеха на вашем пути к трансформации ИИ, вам следует искать инновационного партнера с глубоким отраслевым опытом и обширным портфолио ИИ.
Создавайте, тестируйте и развертывайте приложения в Oracle Cloud бесплатно.
Начать бесплатно
Библиотека обучения искусственному интеллекту
- Что такое наука о данных?
Предприятия активно сочетают статистику с концепциями информатики, такими как машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы извлекать ценную информацию из больших данных, стимулировать инновации и трансформировать процессы принятия решений.