Краткое руководство для компаний, которые хотят изучить возможности внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в свой бизнес, но не знают, с чего начать.

Следующее руководство было создано на основе нашего опыта и понимания как поставщика ИИ. FPM (First Principles Modeling) предлагает визуальные решения AI (Computer Vision), которые являются нашей системой отсчета, но руководство может быть перенесено на большинство AI-проектов.

ВАЖНОСТЬ ПЕРВОГО ПРОЕКТА

Первый проект часто определяет, как ваша организация оценивает ценность ИИ. Успешная реализация и создание положительной ценности расчистят путь для будущих проектов. Поэтому оптимальный первый проект должен иметь измеримое воздействие, но в первую очередь обеспечивать успешную реализацию.

ПРОЦЕСС

Процесс внедрения ИИ в ваш бизнес может быть ошеломляющим, но это не обязательно.

Структура процесса линейна, что означает, что первые шаги процесса будут определять последующие. По сути, каждый шаг должен быть полностью понят, потому что он служит основой для последующего.

Как компания, вы можете нанять внешнюю поддержку для различных частей процесса, но ваша компания всегда должна быть вовлечена в следующие этапы: «Определение проблемы», «Принятие решения о задаче ИИ» и «Понимание ограничений». Это потому, что успех этих шагов зависит от понимания бизнеса.

Шаги, которые включают разработку правильной модели и ее встраивание в устройство, часто являются частью процесса, в котором внешние консультанты берут на себя ответственность, если только ваша компания не обладает собственным опытом.

ШАГ 1

ОПРЕДЕЛИТЕ ПРОБЛЕМУ

Первым естественным шагом является поиск подходящей проблемы, для решения которой вы хотели бы использовать ИИ. При поиске наиболее подходящей проблемы полезно иметь некоторое представление о возможностях технологии. Потенциальное создание ценности становится очевидным, когда вы можете связать свой бизнес с технологией. Вам не нужно становиться экспертом, но даже небольшое количество технологических знаний в сочетании с глубоким практическим пониманием вашего бизнеса сделают свое дело.

Это также причина, по которой на нашей домашней странице мы предлагаем базовую информацию, которая может создать фундаментальное понимание, из которого могут возникнуть идеи. "Читать далее."

Первые проблемы, которые вы решите, наверняка не изменят основ вашего бизнеса, но это начало эволюции вашей компании и реализации ее потенциала ИИ.

ШАГ 2

ВЫБЕРИТЕ ЗАДАЧУ ИИ

Экспертный уровень понимания бизнес-проблемы необходим, когда мы объединяем проблему и технологию. Это важная часть, когда вы объединяете глубокое понимание бизнеса с технологическими возможностями и создаете методы, которые будут использоваться. Существует множество задач, которые можно решить с помощью ИИ; мы перечисляем несколько разнообразных примеров решений Computer Vision здесь.

ШАГ 3

ПОНИМАНИЕ ОГРАНИЧЕНИЙ

Понимание ограничений, возникающих при применении технологий для решения бизнес-задач, очень важно. У технологии есть ограничения, и производительность в определенных ситуациях (например, при интенсивных вычислениях ИИ) будет компромиссом между скоростью, точностью и размером модели.

Чтобы проиллюстрировать проблему компромисса, были перечислены некоторые примеры:

  • Если нам нужен диагностический инструмент для рака, мы сосредоточимся на точности больше, чем на скорости.
  • Если производственная линия работает с определенной скоростью, мы должны ценить скорость и точность, а не размер модели.
  • Если мы хотим внедрить решение в небольшое автономное устройство, мы должны сосредоточиться на модели меньшего размера (алгоритме) и меньше на скорости/точности.
  • Если вам нужно самое быстрое, высокоточное и сложное ИИ-решение, встроенное в небольшое автономное устройство = Невозможно
  • В большинстве случаев решения требуют сочетания перечисленных выше ключевых аспектов, но вы всегда должны оценивать, что важно для вашей компании сейчас и в будущем в отношении производительности.

ШАГ 4

РАЗРАБОТАЙТЕ ПРАВИЛЬНУЮ МОДЕЛЬ

Когда мы поймем ограничения, мы сможем приступить к разработке правильной модели, которая наиболее оптимальным образом дополнит требования к производительности.

В зависимости от проблемы, которую вы хотите решить, стоит отметить, что некоторые темы тщательно изучались годами, и иногда для скачивания доступны бесплатные модели. Эти модели часто обучают выполнять множество разных задач, что также означает, что они не оптимизированы для конкретной задачи, что снижает производительность. Для реализации этих бесплатных моделей также требуется знание технологии. Создание стоимости этих бесплатных моделей часто не соответствует ожиданиям.

Большинство проблем, которые хотят решить компании, не являются стандартными, а связаны с конкретными задачами. Это означает, что необходимо создать решение, способное выполнять желаемые задачи. При разработке моделей их оптимизируют под решение конкретной задачи и тем самым значительно повышают производительность. Например, разработка визуального контроля качества будет работать только для конкретного объекта (объектов).

Хорошей новостью является то, что технология эволюционировала таким образом, что стоимость создания пользовательских моделей резко снизилась, а это означает, что они широко доступны.

ЗАВЕРШЕНИЕ — ЭТАП 5

ВСТРОИТЬ В УСТРОЙСТВО

Когда модель создана, пришло время встроить ее в желаемое устройство.

В зависимости от размера модели вы можете встроить ее в локальный сервер, облачное решение, одноплатный компьютер или микрочип. Чтобы максимизировать скорость и точность, вы можете использовать облако или сервер, а при внедрении в небольшие автономные устройства вы можете использовать одноплатный компьютер или микрочип. В настоящее время возможность внедрения полезных решений в микросхему находится в основном в экспериментальной фазе.

Хороший совет, прежде чем начать

В настоящее время рынок переполнен модными словечками и невыполненными обещаниями. Да, есть хорошие консультанты и продавцы, но есть и большое количество людей, которые мало что могут предложить. Это важный факт, который следует понимать при работе с поставщиками и консультантами. Одна из основных проблем при покупке ИИ-решения заключается в том, что продукт может работать на этапе тестирования, но не работать в реальном мире. Успешное живое тестирование всегда должно быть условием при покупке продукта.

Теперь начните!

Мир ИИ развивался таким образом, чтобы снижать цены и повышать производительность. Он доступен не только для технологически продвинутых компаний, но и для всех, кто хочет реализовать свой потенциал ИИ.

В ближайшие годы ИИ получит широкое распространение и станет важным конкурентным преимуществом в разных отраслях. По большей части ИИ не будет просто «подключи и работай». Вместо этого вы должны развивать в своей компании навыки, которые могут способствовать ее развитию. Самый простой способ получить ноу-хау — реализовать проекты ИИ, а затем использовать полученный опыт. Чем раньше вы начнете, тем дальше вы будете впереди по сравнению с вашими конкурентами. Как долго вы будете ждать?

Посетите нас на: www.fpm.ai