AI означает искусственный интеллект. ИИ - это больше, чем маркетинговое модное слово, и важно, чтобы менеджеры по работе с клиентами действительно понимали его цель, чтобы получить максимум. Здесь, в Sentisum, искусственный интеллект также может означать интерес Акселя. Аксель Альмквист - наш специалист по НЛП и машинному обучению, который целыми днями настраивает и оптимизирует Sentisum для индивидуальных клиентов. Нет никого лучше, чтобы понять, что такое ИИ в клиентском опыте.

Итак, Аксель, что такое ИИ?

Что ж, AI - это очень широкое понятие. В самом широком смысле, я бы сказал, это просто относится к машине, которая выполняет интеллектуальные услуги, что означает, что все, от калькулятора до руки робота или Tesla, является ИИ. Но чаще всего я думаю, что люди думают о чем-то вроде сингулярности, когда слышат ИИ.

Подождите, а что такое особенность?

Проще говоря, сингулярность относится к тому моменту, когда технология (в той или иной форме) достигает точки, когда она превосходит нас в общем интеллекте и становится сверхразумной; Это означает, что он может делать все, что мы можем, и даже больше, что-то в соответствии с HAL 9000 из 2001: A Space Odyssey.

Так что же такое ИИ SentiSum?

Наш ИИ, как и большинство ИИ, нацелен на выполнение задачи, которую в противном случае мы бы полагались на человека, с целью минимизации ошибок или повышения эффективности.

Наш ИИ, как и люди, может читать и извлекать полезную информацию из текста, но во много раз быстрее. Наш ИИ использует так называемое машинное обучение, которое позволяет ему учиться на данных, которые мы ему передаем.

Почему тогда все сотрудники отдела обслуживания клиентов так одержимы ИИ?

Итак, как уже говорилось, ИИ часто применяется для повышения эффективности или производительности того, что мы, люди, уже делаем. Многие компании сегодня полагаются на ручные средства, например, понимать, что нравится их клиентам, а это очень медленно и дорого. Если мы сможем создать машины, которые могут читать и понимать разговоры клиентов в x раз быстрее, чем люди, мы сможем не только сэкономить деньги компании, но и сделать так, чтобы все клиенты были услышаны.

Тогда нужно ли вам быть экспертом в области искусственного интеллекта, чтобы его использовать?

Ну, вы ведь пользуетесь калькулятором?

Но, честно говоря, если вы создаете продукт AI, который должен каким-либо образом помогать людям и который трудно использовать, это просто плохой продукт AI.

Что такое удобная и хорошая платформа искусственного интеллекта?

Платформа AI хороша и может использоваться только в том случае, если она работает с вашими данными, проста в использовании и решает ваши конкретные проблемы.

Следовательно, настройка является ключевым моментом, но это может быть сложно в зависимости от задачи и доступности данных.

Вы упомянули машинное обучение, глубокое обучение и НЛП, что это такое?

Проще говоря, машинное обучение - это способность автоматически учиться на данных и принимать решения без явного программирования (правил).

Глубокое обучение - это тип подхода к машинному обучению, в котором используются нейронные сети. Иногда также утверждают, что глубокое обучение возможно только в том случае, если вы используете нейронные сети определенной глубины.

NLP (обработка естественного языка) - это подраздел искусственного интеллекта, который пытается преодолеть разрыв между компьютерами и естественным языком. Это включает в себя все, от того, чтобы заставить компьютер понять, что такое «слово» или «фонема», чтобы обнаружить эмоции, написать анекдоты или ответить на вопросы.

Итак, чем вы занимаетесь в обычный день в качестве специалиста по обработке данных в НЛП, занимающегося искусственным интеллектом?

Большинство дней - это сочетание исследования улучшений текущего решения, придумывания новых, глубокого погружения в мир программирования или обучения наших моделей машинного обучения.

Что вас расстраивает в вашей работе?

Данные. Ошибки глубокого обучения.

Что вам больше всего нравится в вашей работе?

НЛП - сложная и относительно новая область, которая по-прежнему доставляет массу удовольствия и проблем. Итак, лучшая часть моей работы - это разработка и улучшение решений существующих или новых проблем НЛП, с которыми мы сталкиваемся.

Как вы попали в ИИ?

После получения степени бакалавра теоретической философии я оказался на распутье и решил попробовать что-то еще, кроме философии, прежде чем продолжить академическую карьеру. Без моего ведома я обнаружил что-то захватывающее и увлекательное в мире НЛП и машинного обучения, и с тех пор я ни разу не оглядывался назад.

Итак, вы не учились программировать в детстве?

Нет, я начал учиться, когда мне было около 21 года. Думаю, что меня действительно зацепило, так это мгновенное и простое кодирование подтверждения, которое дает вам - если оно работает правильно (большую часть времени…) - с чем вы очень редко начинаете работать. Философия.

Никогда не поздно начать изучать ИИ и НЛП. Если вы хотите учиться, вам следует начинать в любое время.

Наконец, мой последний вопрос, который я всегда хотел задать кому-нибудь из искусственного интеллекта: захватят ли машины мир?

Разве они уже не были?