Кажется, что ИИ имеет негативную репутацию на многих рабочих местах. Недавний опрос показывает, что почти 50 процентов жителей Альберты в возрасте от 18 до 64 лет считают, что ИИ заменит больше рабочих мест, чем создаст. Всего 16% считают, что ИИ создает рабочие места, в то время как довольно большая часть (27%) сомневается.

Знакомство с тем, как компании используют (или планируют использовать) ИИ, может помочь успокоить страхи сотрудников и направить их к принятию изменений, которые обеспечивает ИИ. Питер Брейер, старший партнер McKinsey & Company, говорит: «Трансформация на 50 % связана с искусственным интеллектом и на 50 % с [изменением мышления сотрудников]. О вторых 50 процентах во многих случаях забывают, потому что все так увлечены компьютерами и роботами».

Чтобы помочь вашей организации лучше понять, вот 6 основных дисциплин ИИ и несколько примеров для ознакомления:

1. Обоснование знаний: это все о представлении информации таким образом, который понимает компьютер, чтобы он мог создавать ассоциации и применять «причину» к вопросам.

Пример: когда вы вводите «Мона Лиза» в Google, поисковая система может затем, используя рассуждения о знаниях, связать этот поиск с другими фактами о Моне Лизе. Например, кто его нарисовал, его значение и т. д.

2. Планирование. Программе задается начальное состояние, ее цель и возможные стратегии ее достижения. Затем применяются многие очень технические вычислительные методы и алгоритмы, что приводит к последовательности действий от начала до цели.

Пример: это одна из дисциплин искусственного интеллекта, которую автономные транспортные средства используют для движения из точки А в точку Б. Им дается начальное состояние, возможная последовательность торможения, ускорения, рулевого управления, а конечной целью является безопасное прибытие в пункт назначения.

3. Машинное обучение: вместо того, чтобы люди создавали и реализовывали компьютерный код, необходимый для запуска алгоритмов, компьютер получает данные и конструирует результаты и результаты на основе этих данных.

Пример: Самый известный пример — Deep Blue. Это была система, разработанная IBM, которая победила чемпиона мира по шахматам Гэри Каспорова. Он получал большие последовательности ходов в предыдущих шахматных партиях и использовал эти данные для предсказания следующего лучшего хода.

4. Компьютерное зрение: использует большие наборы данных изображений, чтобы ознакомиться с расположением пикселей (маленьких цветных квадратиков на изображениях на экране). Затем компьютер может определить, что представляет собой объект, а также его местонахождение на изображении.

Пример: Компьютерное зрение используется в Google Фото, чтобы помочь идентифицировать ваших друзей и семью (что тоже довольно жутко. ​​Мы поговорим об этике позже…).

5. Робототехника: это сочетание аппаратного обеспечения (физических металлических деталей) и любого процесса искусственного интеллекта, позволяющее перенести когнитивные функции компьютеров в реальный мир.

Пример: Посмотрите это видео от Boston Dynamics, чтобы увидеть, как работают некоторые из их роботов.

6. Обработка естественного языка. Подобно компьютерному зрению, здесь также используются большие наборы данных текста, чтобы помочь предсказать следующую букву, слово или фразу в разговоре.

Пример: у этого есть много приложений, таких как чат-боты и предложение, какое слово вы, скорее всего, наберете следующим.

Согласование сотрудников с любой новой корпоративной инициативой является ключевым компонентом этого процесса. Это согласование еще более важно, когда речь идет о чем-то столь же революционном, как ИИ. Понимая основы 6 дисциплин, вы можете получить преимущество в привлечении своих сотрудников и превращении их в союзников в изменении организации.