Александр, что на самом деле такое ИИ и как я могу применить искусственный интеллект в своем бизнесе?

Хотя я определенно не считаю себя экспертом, я уже более года активно занимаюсь прикладным ИИ и бизнес-приложениями ИИ, пройдя более десятка курсов от DeepLearning.AI, IBM, Google, и Уортонская школа, чтобы понять, как лучше всего внедрить искусственный интеллект в организациях для обеспечения устойчивой ценности.

Практически невозможно уместить всю информацию об искусственном интеллекте в одну компактную статью, но я стараюсь из любви к технологиям и людям, чтобы вы и ваш бизнес могли получить от этого пользу.

На самом деле я написал несколько статей на эту тему несколько месяцев назад, но мне хочется написать еще одну, потому что мне интересно узнавать все больше и больше об искусственном интеллекте каждый день.

Поэтому предстоящие статьи будут посвящены практическому применению ИИ на предприятиях малого и среднего бизнеса.

Прежде всего, мы рассмотрим основы искусственного интеллекта, а также другие темы, такие как технологические и экономические тенденции и движущие силы, области применения, риски и побочные эффекты, и — сейчас становится жарко: стратегии внедрения для компаний.

Я сам предлагаю консультации по ИИ и помогаю МСП понять, как они могут использовать ИИ с прибылью и, прежде всего, устойчиво в своих интересах. Так что если информации в моей статье недостаточно, смело обращайтесь ко мне лично в LinkedIn или по адресу [email protected] — я рад общению с вами, а особенно помогать другим людям использовать широкие возможности. этой увлекательной технологии для себя и своего бизнеса.

Но хватит об этом, давайте углубимся в ИИ для МСП в первой статье этой увлекательной и, прежде всего, практической серии.

Основы искусственного интеллекта — Введение

В течение некоторого времени системы искусственного интеллекта приносят миллиарды долларов дохода. Будь то Siri на iPhone, автоматическое завершение предложений в приложении G-Mail, рекомендации продуктов на Amazon или видео на YouTube, которые соответствуют нашему вкусу — крупные игроки уже давно используют ИИ для оптимизации своих продуктов.

Подобно электричеству или двигателю внутреннего сгорания, искусственный интеллект — универсальная технология.

Решения на базе искусственного интеллекта могут:

- › Решайте сложные задачи: делайте прогнозы и предлагайте творческие действия для достижения целевых состояний.

- › Принимайте более правильные решения: принимайте решения, избегающие человеческой предвзятости.

- › Обеспечьте больше удобства за счет настройки

-> Больше эффективности: выполняйте все виды работ быстрее, лучше и дешевле, чем люди.

Большинство людей ожидают настоящих чудес, когда слышат об искусственном интеллекте. Вам каждый день рекомендуются бесконечные инструменты, без которых, по мнению создателей контента, вы уже не сможете жить. Помните о синдроме блестящего предмета и сосредоточьтесь на существенных факторах.

Обещания систем искусственного интеллекта:

- Лучшие решения

- Новые продукты и услуги

- Новые рынки

- Снижение производственных и административных затрат.

- Увеличение продаж и удовлетворенность клиентов.

- и многое другое.

Прогнозируемый доход от программного обеспечения для искусственного интеллекта в 2025 году составит 100 миллиардов долларов США. Поскольку стоимость использования решений на основе искусственного интеллекта снижается с каждым годом из-за развития вычислительной мощности, внедрение этих решений достигает небывалых высот.

В настоящее время в мире существует 9 лидеров рынка ИИ-решений, а 42% мировых продаж ИИ-решений приходится на Северную Америку.

Шестеро из США. Среди них Google, Microsoft, Amazon, Meta, IBM и Apple. И трое из Китая, в том числе Baidu, Inc., Alibaba Group и Tencent.

Я думаю, что на данный момент все это поняли: искусственный интеллект в нашем веке кардинально изменит правила игры для бизнеса любого размера.

Существует почти бесконечное количество вариантов использования, но что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это термин, который мы используем для описания «машин», которые могут решать проблемы настолько независимо, насколько это возможно. Он включает в себя разработку алгоритмов, моделей и технологий, которые позволяют машинам выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Системы искусственного интеллекта могут анализировать данные, учиться на опыте, адаптироваться к новой информации и принимать решения или прогнозы на основе закономерностей и идей.

Представление о том, какие проблемы он решает, значительно изменилось с тех пор, как этот термин был введен Джоном Маккарти в 1956 году. После эйфорического начала исследования и разработки быстро достигли своего предела в середине 1970-х годов из-за нехватки вычислительных мощностей. Ситуация изменилась в 90-е годы, когда IBM победила тогдашнего чемпиона мира по шахматам Каспарова с помощью Deep Blue. С тех пор развитие систем ИИ пошло только в одном направлении — в гору.

ИИ-решения

Мы рассмотрим решения искусственного интеллекта на основе трех критериев:

1. их способность учиться

2. сила их интеллекта

3. и математические методы, используемые в области ИИ.

Хотя обучающиеся системы могут более гибко реагировать на окружающую среду, чем жестко запрограммированные системы, и целенаправленно следовать новым путям, как обучающиеся, так и необучающиеся системы могут независимо решать задачи «разумно».

Жестко запрограммированная система не может менять свои действия на основе опыта; он всегда реагирует одинаково. Система выполняет определенные действия по заранее заданным правилам.

Примеры жестко закодированных систем включают калькулятор, простой чат-бот, автоматические ответы по электронной почте, простой перевод текста, цифровой календарь, систему отслеживания посещаемости сотрудников, генератор счетов, инструмент управления задачами, программное обеспечение для учета рабочего времени. и базовая CRM.

Однако многие среды делового мира требуют систем обучения. Здесь в игру вступает искусственный интеллект. Поскольку невозможно заранее запрограммировать все потенциальные или даже вероятные условия окружающей среды, предприятия обращаются к изучению систем искусственного интеллекта, в которых используются такие методы, как машинное обучение. Эти методы позволяют системам адаптироваться к меняющимся условиям и постоянно учиться на собственном опыте.

Некоторые примеры систем обучения (но не ограничиваются ими):

  • Системы рекомендаций. Системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта (машинное обучение), такие как рекомендации по продуктам Amazon, предлагают клиентам подходящие товары на основе их истории посещений и покупок. Такие платформы, как Netflix и Spotify, используют искусственный интеллект, чтобы рекомендовать фильмы, телешоу и музыку на основе предпочтений и поведения пользователей.
  • Чат-боты и виртуальные помощники. Компании используют чат-боты на базе искусственного интеллекта (обработка естественного языка), чтобы обеспечить мгновенную поддержку клиентов, ответить на запросы и помочь с основными задачами.
  • Персонализированный маркетинг. Искусственный интеллект (машинное обучение) анализирует пользовательские данные, чтобы персонализировать содержание и время отправки электронных писем, повышая вероятность взаимодействия и конверсий. Рекламодатели используют ИИ для анализа поведения и демографии пользователей, чтобы показывать релевантную рекламу нужной аудитории.
  • Прогнозная аналитика. Розничные торговцы используют искусственный интеллект (машинное обучение) для прогнозирования потребительского спроса, оптимизации уровня запасов и минимизации ситуаций отсутствия или избытка товаров. Модели искусственного интеллекта анализируют рыночные данные, чтобы прогнозировать движение цен на акции и принимать торговые решения.

Сильный и слабый искусственный интеллект

Требуемые навыки работы с машиной зависят от среды, в которой она находится. В человеческой среде важны следующие возможности:

- понимать и говорить на человеческом языке

- получать знания

- перемещать и манипулировать объектами

- научиться приспосабливаться к новым обстоятельствам

- узнавать предметы и понимать связи между предметами.

- принимать решения исходя из целей и знаний

Однако такими способностями обладают лишь некоторые машины и не все. Поэтому выделяют два типа искусственного интеллекта: слабый и сильный ИИ.

Слабый ИИ помогает людям в отдельных областях с конкретными навыками, например, переводить тексты, проверять качество продукта или ставить медицинские диагнозы в кабинете врача.

С другой стороны, сильный ИИ должен вести себя как минимум так же разумно, как и средний человек; оно должно механизировать человеческое мышление.

Ближе всего к нашей идее сильного искусственного интеллекта относятся цифровые помощники, такие как Siri или Alexa, с их многочисленными возможностями. Однако на самом деле это тоже слабый ИИ.

Математические методы

Математические методы, то есть алгоритмы, для реализации решений ИИ включают, среди прочего, классификацию ближайших соседей, машины опорных векторов, системы, основанные на знаниях, деревья решений, нейронные сети, байесовские сети, регрессию и методы ядра.

Я хотел бы кратко обсудить четыре распространенных математических метода:

Машинное обучение основано, среди прочего, на распознавании закономерностей в данных. В регрессии связи между переменными устанавливаются на основе существующих данных (f(x)=y). Этот метод используется, например, для прогнозной аналитики. Практические примеры, связанные с бизнесом, включают прогнозирование продаж и прогнозирование оттока клиентов.

Классификация — это фундаментальная концепция машинного обучения, которая включает в себя категоризацию данных по различным предопределенным группам или классам на основе их функций или атрибутов. Цель классификации — разработать модель, которая сможет точно назначить новые, невидимые точки данных правильному классу на основе закономерностей, извлеченных из обучающих данных. Примеры задач классификации в реальных приложениях включают обнаружение спама в электронной почте (классификация электронных писем как спама или не спама), медицинский диагноз (классификация пациентов по категориям заболеваний), распознавание изображений (идентификация объектов или животных на изображениях). , анализ настроений (классификация текста как позитивного, негативного или нейтрального) и кредитный скоринг (отнесение претендентов на получение кредита к различным категориям риска).

Кластеризация относится к методам обнаружения структур сходства в наборах данных. Целью кластерного анализа является выявление новых групп в данных. Найденные группы похожих объектов называются кластерами, группирование — кластеризацией. Эти группы можно использовать, например, при анализе данных для выявления закономерностей в обработке изображений или для сегментации рынка. Кластеризация имеет множество приложений, таких как обработка изображений, обнаружение аномалий и сегментация рынка.

Деревья решений — это мощные инструменты для принятия решений и прогнозов на основе особенностей и условий. У них есть приложения в различных областях, выходящих за рамки классификации, включая игры, навигацию и медицинскую диагностику. Однако управление их сложностью и обеспечение эффективного использования ресурсов являются важными факторами при работе с деревьями решений. Деревья решений могут стать очень обширными, поэтому могут возникнуть трудности с ограниченностью доступных вычислительных мощностей и времени в приложениях. Два примера применения — это медицинская диагностика, где деревья решений помогают врачам диагностировать заболевания, следуя ряду симптомов и наблюдений, и финансовые решения, где деревья решений могут помочь в финансовом планировании и принятии инвестиционных решений с учетом различных факторов.

Краткое содержание

Мы используем термин «искусственный интеллект» для описания систем, которые могут решать задачи самостоятельно. Представления о том, какие задачи могут решать системы искусственного интеллекта, со временем сильно изменились и отражают различные потребности, надежды и опасения.

Сегодня компаниям как никогда важно обращать внимание на решения искусственного интеллекта. Приведенное выше резюме предназначено для краткого введения в концепцию искусственного интеллекта и краткого обзора таких понятий, как сильный и слабый ИИ, а также математических методов.

В следующих четырех статьях мы рассмотрим технологические и экономические тенденции и движущие силы, области применения, риски и побочные эффекты, а также — самое интересное — стратегии внедрения для компаний. Жду ваших отзывов об этой и следующих статьях.

И не забывайте: если вы хотите узнать, как целенаправленно использовать ИИ в своей компании, не стесняйтесь обращаться ко мне.