Последние несколько месяцев я был соавтором книги, недавно опубликованной O’Reilly. Эта книга под названием Начало работы с искусственным интеллектом: практическое руководство по созданию корпоративных приложений в настоящее время предлагается IBM для бесплатной загрузки.

Написанная совместно с Джошем Чжэном для ознакомления разработчиков и технических менеджеров с использованием искусственного интеллекта при создании корпоративных приложений, книга Начало работы с искусственным интеллектом посвящена практическим аспектам внедрения ИИ на предприятии. От обсуждения истории ИИ до конкретных стратегий внедрения и взглядов в будущее — книга не только посвящена разработчикам, но и дает некоторую предысторию ИИ для всех, кто занимается бизнесом (особенно в первой и последней главах). Хотя в названии книги указано, что основное внимание уделяется созданию корпоративных приложений, большая часть содержания также применима к стартапам — на самом деле любой разработчик, желающий начать работу с ИИ, может получить пользу от прочтения этой книги.

Во время написания книги, даже на тему, которую вы хорошо знаете, вы в конечном итоге находите интересные факты. Например, было интересно увидеть некоторые точные цифры о фактическом размере рынка искусственного интеллекта:

По оценкам IDC, доход от искусственного интеллекта к 2020 году превысит 47 млрд долларов США, а совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 55,1 % в течение прогнозируемого периода, причем почти половина этой суммы придется на программное обеспечение. Кроме того, инвестиции в компании, занимающиеся ИИ и машинным обучением, резко возросли: стартапы ИИ привлекли около 10 млрд долларов США.

Точно так же некоторые данные об огромном количестве данных, которые мы все генерируем ежедневно:

Сейчас на планете больше мобильных устройств, чем людей, и каждое из них ежесекундно собирает данные о наших привычках, физической активности, местах, в которых мы путешествовали, и ежедневных предпочтениях. Ежедневно мы создаем 2,5 квинтиллиона байт данных из самых разных источников. И это идет отовсюду. Только подумайте обо всех источниках, собирающих данные: датчики Интернета вещей в доме, сообщения в социальных сетях, фотографии, видео, все наши транзакции покупок, а также данные о местоположении GPS, отслеживающие каждое наше движение.

Данные даже рекламируются как более важные и ценные, чем нефть. По этой причине компании создают обширные репозитории необработанных данных (обычно называемые озерами данных) как исторических данных, так и данных в реальном времени. Возможность применять ИИ к этому огромному количеству данных — мечта многих компаний из разных отраслей. Для этого вам нужно выбрать правильный набор инструментов не только для хранения данных, но и для максимально эффективного доступа к данным. Существующие инструменты развиваются, и способы хранения и представления данных должны меняться соответственно. Невыполнение этого требования оставит вас и ваши данные позади. Чтобы проиллюстрировать этот момент, профессор Массачусетского технологического института Эрик Бриньолфссон провел исследование, которое показало, что фирмы, использующие принятие решений на основе данных, на 5% более продуктивны и прибыльны, чем конкуренты. Дополнительные исследования показывают, что организации, использующие аналитику, окупают каждый потраченный доллар в размере 13,01 доллара США.

И, наконец, немного о широко обсуждаемом влиянии ИИ на рабочие места:

Хотя мы обеспокоены потерей рабочих мест из-за ИИ, оборотная сторона медали заключается в том, что существует острая и неотложная потребность в большем количестве инженеров и специалистов по данным, обученных применению ИИ, особенно на предприятии. Ожидается, что только в США в 2017 году компании потратят более 650 миллионов долларов на годовую заработную плату на рабочих местах в области ИИ. Кроме того, они обнаружили, что для 35% процентов этих рабочих мест в области ИИ требуется докторская степень, а для 26% — степень магистра. Хотя это не обязательно замедлит технический прогресс и инновации, эта растущая нехватка инженерных талантов повлияет на то, как предприятия создают приложения. Не имея возможности достаточно быстро нанимать или обучать собственных специалистов, компании будут вынуждены либо передавать эти возможности третьим сторонам (если они сами не сталкиваются с той же нехваткой), либо больше полагаться на решения SaaS для получения этих навыков.

Я также узнал, что написать книгу довольно сложно. Собрать и обобщить свои знания в простой для понимания прозе сложно, хотя, в конце концов, это очень полезно. Кроме того, теперь я гораздо больше уважаю всех, кто пишет книги, особенно художественную литературу, поскольку это должно быть на порядки сложнее.

Что касается содержания, охватываемого в книге, то это темы высокого уровня:

  • введение в искусственный интеллект (сравнение машинного и глубокого обучения) с обсуждением того, как избежать еще одной зимы ИИ
  • обработка естественного языка (NLP): компоненты, как использовать и проблемы
  • чат-боты: как их создавать и лучшие практики
  • компьютерное зрение: возможности, реализация и использование на мобильных устройствах
  • Конвейер данных ИИ: подготовка, поиск, хранение и обнаружение
  • взгляд вперед: вызовы, тенденции и возможности, а также социальные последствия

На протяжении всей книги постоянно уделяется внимание практическим аспектам реализации ИИ для разработчиков.

Помимо самой книги, две дополнительные части содержания поддерживают и раскрывают темы, которые мы рассматриваем. Первое — это видео подкаст-интервью, в котором обсуждается разработка успешных приложений ИИ для предприятий, снятое на O’Reilly AI Conference в сентябре прошлого года. Второй — это веб-трансляция по НЛП, которую я представил под названием Использование обработки естественного языка для создания приложений на предприятии. Веб-трансляция охватывает обзор и основы НЛП, обсуждение реальных примеров использования НЛП на предприятии, практические советы по внедрению НЛП и живую демонстрацию сервиса IBM Watson Natural Language Understanding.

Как я упоминал ранее, IBM в настоящее время предлагает книгу в виде бесплатной загрузки. Так что возьмите копию, и если у вас есть какие-либо вопросы о книге или ее содержании, не стесняйтесь обращаться к нам.

Первоначально опубликовано на tmarkiewicz.com 9 февраля 2018 г.