Как известно, искусственный интеллект уже здесь и внедрен в ведущие отрасли. Без сомнения, он определит будущее как для бизнеса, так и для повседневной жизни. Потенциал огромен.

Но что такое искусственный интеллект на самом деле? Как это работает? И почему люди говорят, что компьютер может быть умнее человека? Каковы некоторые из опасений? И как ваш бизнес может извлечь выгоду из ИИ? Я постараюсь ответить на него кратко и просто.

Как женщина, работающая в сфере технологий, я действительно вижу потенциал и важность внедрения искусственного интеллекта. По этой же причине я принял участие в создании AI Garage в Дании. AI Garage — это ежемесячная серия мероприятий, проводимая в Копенгагене и призванная собрать энтузиастов, мечтателей и евангелистов ИИ.

В своей работе с ИИ я часто сталкиваюсь с людьми, которые сомневаются в значении и вообще изо всех сил пытаются понять общую концепцию. Когда я впервые познакомился с ИИ, я чувствовал то же самое. Это моя попытка дать вам руководство, которое я искал, когда был новичком в технологиях.

Что такое ИИ?

Искусственный интеллект (ИИ) обычно определяется как наука о том, как заставить компьютеры делать то, что требует интеллекта, когда они выполняются людьми. Другими словами, ИИ — это интеллектуальное поведение машин.

Концепция ИИ была первоначально введена американским ученым-компьютерщиком Джоном Маккарти еще в 1956 году. Сегодня ИИ — это общий термин, который включает в себя все, от роботизированной автоматизации процессов до реальной робототехники. В последнее время ИИ приобрел известность благодаря большим данным, а также достижениям и увеличению скорости технологий. Это привело к тому, что технологические гиганты и стартапы объявили о «революции ИИ», развивающейся вокруг всего, от беспилотных автомобилей до роботов-врачей.

Вы, наверное, заметили ИИ во всех новостях. Почти ежедневно мы видим объявления о продуктах на базе ИИ. Средства массовой информации полны историй о роботах, заменяющих человеческие рабочие места, такие как работа на фабрике и в офисе. ИИ переживает то, что мы могли бы назвать «золотым периодом». Результатом станет сдвиг в том, как мы работаем по всем направлениям.

Как это работает?

Задачи, выполняемые ИИ, среди прочего, заключаются в том, чтобы эффективно выявлять закономерности в данных и позволять бизнесу лучше понимать свои данные. Путем обучения алгоритмов, также называемых машинным обучением, на основе этих данных и шаблонов вы развиваете искусственный интеллект.

Для дальнейшего упрощения:есть несколько способов получить знания и учиться. Вы, вероятно, знаете два типичных из них, когда учились в университете. Одним из наиболее распространенных методов обучения в университете является дедуктивное обучение, при котором устанавливаются правила для достижения желаемого результата. Другой метод, наоборот, индуктивное обучение, где установленный результат позволяет нам определить определенные правила и границы.

Если мы попытаемся отвести взгляд от этих двух методов обучения. Вместо этого попробуйте представить процесс обучения, если бы мы могли запоминать тысячи информации одновременно. В конкретном контексте мы также можем сказать, какая информация верна, а какая нет. Подвергаясь воздействию различных ситуаций и переживаний, наш мозг автоматически начинает различать «истинную» и «ложную» информацию. Подвергаясь воздействию большого количества ситуаций, наш мозг будет развиваться с соответствующей скоростью. Вполне естественно, что чем большему количеству ситуаций мы подвергаемся, тем большему мы учимся.

В общем, именно так и работает машинное обучение. При разработке ИИ и алгоритмов роботов не учат правилам и границам, как нас в университете. Вместо этого им предоставляется огромное количество входных данных (данных) о том, что дает, а что нет, желаемый результат. Процесс машинного обучения теперь использует эту концепцию для получения знаний — точно так же, как это сделал бы наш мозг. Разница только в том, что среднестатистический человек читает 10 страниц пр. час, когда инструмент искусственного интеллекта, такой как IBM Watson, может обрабатывать 500 гигабайт. Это эквивалент миллиона книг — в секунду.
Довольно быстро читаете, мистер Ватсон.

Как можно применять ИИ?

Существует миллион способов применения ИИ в бизнесе и обществе. Некоторые вы, наверное, уже знаете сами. Вот некоторые из них, которые я нахожу интересными.

В обычном бизнесе роботизированная автоматизация процессов применяется для часто повторяющихся задач, обычно выполняемых людьми. ИИ уже заменил людей-профессионалов в различных специальностях. Например, роботы могут выполнять почти все роли, которые когда-то выполняли люди на складе. Многие из этих задач, которые в настоящее время выполняются роботами, не могли быть автоматизированы до появления достижений в области искусственного интеллекта.

В персонализированном бизнесе алгоритмы машинного обучения интегрируются в платформы аналитики и CRM, чтобы раскрывать информацию о том, как лучше обслуживать клиентов персонализированным способом. Это то, что мы делаем в JourneyXP, чтобы помочь бизнесу предоставлять персонализированный опыт на протяжении всего пути клиента. Другой популярной реализацией ИИ являются чат-боты, которые встраиваются в веб-сайты для немедленного обслуживания клиентов. Это экономит время и деньги для бизнеса. Датская страховая компания TopDanmark первой в Дании создала чат-бота на своей странице в Facebook, что позволило сэкономить тысячи звонков в службу поддержки клиентов каждый день.

ИИ в здравоохранении преследует одну главную цель. Эта цель та же, что и в здравоохранении без ИИ: улучшить результаты лечения пациентов и снизить затраты. Одна из самых успешных реализаций — IBM Watson, позволяющая диагностировать быстрее и лучше, чем врачи-люди. Он работает, сканируя данные пациентов и другие доступные источники данных, чтобы сформировать гипотезу, которую Watson затем представляет с помощью схемы оценки достоверности. Уотсон уже спас женщину от лейкемии, обнаружив редкий тип рака, который пропустили врачи. В этом году Watson будет внедрен в крупнейшей больнице Дании Rigshospitalet, чтобы помочь в лечении рака.

По закону процесс обнаружения путем беглого просмотра документов и материалов дела часто занимает очень много времени и является слишком сложным для слоев. Автоматизация этого процесса является лучшим использованием времени и более эффективным процессом. В настоящее время стартапы создают компьютерных помощников с вопросами и ответами, которые являются полезным инструментом для поиска конкретной информации в случае.

В образовании искусственный интеллект может автоматизировать выставление оценок и высвободить время преподавателей. Еще один шаг вперед: искусственный интеллект может оценивать учащихся и адаптироваться к их потребностям, помогая им прогрессировать в своем собственном темпе. Вы можете подумать, что это изобретение в будущем. Но нет, это уже здесь. Технология, снова созданная с помощью IBM Watson, внедряется в Копенгагенской школе бизнеса — одной из ведущих бизнес-школ мира. Компания, внедряющая машинное обучение в CBS, называется CanopyLAB. Затем ИИ изменяет, где и как учащиеся учатся, создавая персонализированный и индивидуальный подход к обучению для каждого человека. Это не только поможет развитию предпринимателей и студентов бизнес-школ. Это также может сделать персонализированное образование доступным для всех во всем мире, не имея ничего, кроме подключения к Интернету. Представьте, какие здесь возможности. Небо это предел.

Беспокойство искусственного интеллекта

В технических кругах все больше экспертов по искусственному интеллекту соглашаются с тем, что люди в конечном итоге создадут искусственный интеллект, способный мыслить за пределами наших собственных способностей. Этот момент, также называемый сингулярностью, может создать утопию, в которой роботы автоматизируют всю работу, а люди в основном будут сидеть сложа руки и наслаждаться жизнью. Звучит как довольно заманчивый мир, не так ли?

Ну, это может быть только вопросом времени. Со временем было сделано много заявлений о человеческом интеллекте по сравнению с машинами. О летнем проекте ИИ еще в 1956 году Джон Маккарти, представивший концепцию ИИ, сказал:

«…каждый аспект обучения или любое другое свойство интеллекта в принципе может быть описан настолько точно, что его можно будет смоделировать с помощью машины».

Это утверждение естественным образом вызывает философские споры о природе разума. Это также указывает на этику создания искусственных машин со знаниями, выходящим за рамки человеческого интеллекта. Поэтому некоторые люди считают ИИ реальной опасностью для человечества, если он продолжит развиваться, как предсказывает Маккарти.

Стивен Хокинг — один из самых известных критиков, утверждающих, что ИИ может стать причиной гибели человечества. Он утверждает:

«Развитие полноценного искусственного интеллекта может означать конец человеческой расы. Он взлетит сам по себе и будет переделывать себя со все возрастающей скоростью. Люди, которые ограничены медленной биологической эволюцией, не могут конкурировать и будут вытеснены».

Несколько других цитат г-на Хокинга также критикуют исследователей за то, что они не делают больше для защиты людей от рисков, связанных с ИИ. Это вызывает опасения по поводу будущего ИИ и разработки интеллектуальных машин. Есть вероятность, что машины, которые мы обучили сами, выйдут из-под контроля.

Скрестим пальцы, этого никогда не произойдет.

В заключение нет никаких сомнений в том, что ИИ изменит и сформирует будущее. Как уже упоминалось, машинное обучение и ИИ уже играют важную роль в экономике человека и обществе в целом. В ближайшие годы она будет играть еще большую роль. Возможно, нам нужно рассмотреть некоторые потенциальные границы. Следовательно, понять будущее ИИ — значит признать, что ИИ — это просто будущее.

Надеюсь, вам понравился этот пост. Я хотел бы услышать ваши отзывы и мысли по этому поводу. Пожалуйста, оставьте комментарий.