Предприятия используют искусственный интеллект для различных целей, включая агрегацию данных и оптимизацию рабочих процессов.

Исследователи не совсем уверены, что искусственный интеллект означает для будущего бизнеса, особенно в том, что касается рабочих профессий.

Ожидается, что цифровые технологии перейдут от двумерного экрана к трехмерной физической среде, окружающей человека, благодаря искусственному интеллекту (ИИ).

Что такое искусственный интеллект?

Широкое слово, используемое для описания любого вида компьютерного программного обеспечения, которое выполняет человеческие задачи, такие как планирование, решение проблем и обучение, — это «искусственный интеллект». Называть конкретные приложения «искусственным интеллектом» — это то же самое, что называть автомобиль «транспортным средством» — теоретически это правильно, но не охватывает никакой специфики. Чтобы определить, какой тип ИИ преобладает в бизнесе, мы должны пойти дальше.

Машинный язык

Одной из наиболее распространенных категорий ИИ, разрабатываемых в настоящее время для коммерческого использования, является машинное обучение. Основная цель машинного обучения — быстро обрабатывать огромные объемы данных. Эти искусственные интеллекты (ИИ) используют алгоритмы, которые со временем «обучаются».

Если вы снабдите алгоритм машинного обучения дополнительными данными, его моделирование должно улучшиться. Большие наборы данных, которые все чаще собираются связанными устройствами и Интернетом вещей, могут быть переведены в понятный человеку контекст с помощью машинного обучения.

По мере получения данных машинное обучение может быстро анализировать их, чтобы найти закономерности и аномалии. Алгоритм машинного обучения может определить, когда машина на производственном предприятии работает с пониженной производительностью, и предупредить лиц, принимающих решения, о том, что пришло время отправить команду профилактического обслуживания.

Однако область машинного обучения также весьма обширна. Глубокое обучение — это область искусственного интеллекта, которая стала возможной благодаря созданию искусственных нейронных сетей, представляющих собой сети связанных «узлов» искусственного интеллекта.

Глубокое обучение

Глубокое обучение, более специализированная форма машинного обучения, использует нейронные сети для выполнения так называемых нелинейных рассуждений. Глубокое обучение имеет решающее значение для выполнения все более сложных операций, таких как обнаружение мошенничества. Он способен сделать это, одновременно оценивая множество критериев.

Например, чтобы беспилотные автомобили работали, необходимо одновременно обнаружить, обработать и отреагировать на несколько факторов. Беспилотные автомобили используют алгоритмы глубокого обучения для контекстуализации информации, собранной их датчиками, такой как расстояние до других объектов, их скорость и прогноз того, где они будут через 5–10 секунд. Беспилотный автомобиль может использовать все эти данные одновременно, чтобы принимать решения, например, менять ли полосу движения.

Глубокое обучение имеет большие перспективы для бизнеса и, вероятно, будет использоваться чаще. По мере сбора дополнительных данных модели глубокого обучения продолжают работать лучше, чем старые алгоритмы машинного обучения, которые, как правило, выходят на плато после сбора определенного объема данных. В результате модели глубокого обучения стали гораздо более сложными и масштабируемыми; можно даже утверждать, что они более независимы.

ИИ и бизнес сегодня

Искусственный интеллект обычно рассматривается как вспомогательный инструмент, а не как замена человеческого интеллекта и инноваций. ИИ способен переваривать и анализировать огромные объемы данных гораздо быстрее, чем человеческий мозг, несмотря на то, что в настоящее время он с трудом справляется с повседневными задачами в реальном мире. Затем программное обеспечение искусственного интеллекта может представить пользователю-человеку синтезированные варианты действий. При таком подходе мы можем использовать ИИ для ускорения процесса принятия решений и определения результатов каждого действия.

Амир Хусейн, основатель и генеральный директор компании SparkCognition, занимающейся машинным обучением, считает, что искусственный интеллект — это второе пришествие программного обеспечения. Это тип компьютерной программы, которая может вести себя даже в обстоятельствах, которых программисты не ожидали. По сравнению с обычным программным обеспечением искусственный интеллект имеет более широкий спектр возможностей для принятия решений.

О компании StuTek

StuTEK — это компания по разработке программного обеспечения, блокчейн-разработке и кадровому аутсорсингу со штаб-квартирой в Канаде, которая уже более 5 лет предоставляет первоклассные консалтинговые услуги и услуги по разработке программного обеспечения по всему миру. Мы — группа опытных разработчиков программного обеспечения, увлеченных созданием и работой над революционными программными технологиями, такими как блокчейн, искусственный интеллект, RPA и разработка IOT. Мы работали над более чем 350 успешными проектами и сотрудничали с клиентами со всего мира, особенно с клиентами из США, Канады, ЕС, Великобритании, Новой Зеландии, Ближнего Востока и Азии.

Наши социальные сети:

Веб-сайт: https://stutek.com

Твиттер: https://twitter.com/stutekofficial

Напишите нам по адресу: [email protected], [email protected]