int(1)

Искусственный интеллект

james gallaher 31.10.2019 0

Искусственный интеллект (ИИ) – это компьютерное приложение или готовая электронная машина, которая способна имитировать деятельность человеческого мозга. При этом необязательно должны использовать биологически правдоподобные методы. В приложениях ИИ имитация мыслительных процессов может быть реализована посредством альтернативных технологий.

Главная особенность ИИ – это возможность приспосабливаться к текущей ситуации, накапливать информацию и обучаться, понимать и применять абстрактные понятия и использовать полученные знания для разрешения прикладных задач.

Важность ИИ в различных отраслях

Разработчики систем ИИ направляют свои усилия на разработку систем, позволяющих решить следующие задачи:

⦁ Обработка текстовой информации на естественном языке;
⦁ Выполнение заданий с использованием возможностей машинного обучения;
⦁ Создание автономных экспертных систем;
⦁ Работа виртуальных агентов, имитирующих поведение живого человека;
⦁ Создание рекомендаций на основе накопленных данных о действиях человека.

Системы искусственного интеллекта дают возможность повысить степень автоматизации и освободить человека от рутинных операций. Но, в отличие от обычной автоматизации, здесь речь идет о выполнении крупномасштабных задач, которые сложно алгоритмизировать. При внедрении ИИ человек только ставит задачу перед системой, после чего она решает их самостоятельно.

Чаще всего ИИ не является автономной системой. Технологии машинного обучения и абстрактного анализа интегрируются в существующее оборудование или прикладные приложения для решения отдельных задач. Например, ИИ применяется при работе голосового ассистента Siri.

Важная особенность ИИ – это возможность адаптации к изменяющимся условиям благодаря реализации алгоритмов прогрессивного обучения. Это означает, что программа автоматически анализирует поступающие данные, выявляет в них закономерности и «приобретает» определенный навык. В качестве примера можно привести игру в шахматы или разработку маркетинговых предложений на основе поведенческих факторов покупателя. Также в ИИ предусмотрена обратная процедура, то есть удаление алгоритмов, которые не привели к решению поставленной задачи.

Использование глубинных нейросетей позволяет достигать 99,9999% уровня точности при работе прикладных программ. Например, поиск фотографий в поисковой системе Google. Благодаря использованию искусственного интеллекта по мере увеличения количества выполненных поисков улучшается точность распознавания предметов, людей и ситуаций на картинках.

Современные способы применения ИИ

Сейчас существуют интеллектуальные системы (Deep Blue, Watson, MYCIN), которые используются в молекулярных исследованиях и моделировании, распознавании речи и вероятностном поиске, точном диагностировании патологий. Однако разработчики подобных интеллектуальных систем предлагают применять его и в более «приземленных» задачах.

В настоящее время системы ИИ используются в таких сферах:

⦁ Обслуживание потребителей. Автоматизированные системы на базе рассматриваемой технологии уже используются в магазинах, развлекательных центрах, на предприятиях, в учреждениях образования и здравоохранения. В большинстве случаев она заменяет человека и выполняет за него сложные, но рутинные операции. Используется также для обслуживания клиентов вместо специалистов служб технической поддержки. Замена реальных людей на ИИ дает возможность значительно сократить затраты на поддержание продукта или услуги и снизить его стоимость для конечного потребителя.

⦁ Анализ рынка и разработка маркетинговых программ. Исскусственный интеллект анализирует действия покупателей в обычных и интернет-магазинах и предлагает индивидуальные маркетинговые программы в зависимости от поведения, платежеспособности, других факторов. Также ИИ может заменять продавца при голосовом общении с покупателем, оптимизировать бизнес-процессы для сокращения затрат, контролировать количество товара на складе и заказывать его у поставщиков с учетом прогнозируемого спроса.

⦁ Обработка bigdata и поиск закономерностей. Искусственные интеллекты уже сейчас показали свою эффективность при обработке больших массивов обезличенных данных, которые собирают компании для анализа и прогнозирования поведения своих клиентов. Искусственный мозг может в минимальные сроки обрабатывать множество данных и выводить закономерности на их основе для принятия управленческих решений.

⦁ Применение ИИ в промышленности. Компьютерные системы управления с возможностью самообучения используются для управления технологическими линиями на основе данных, полученных от установленных датчиков и сенсоров. ИИ позволяет прогнозировать нагрузку на оборудование с учетом потребностей производства на основе рекуррентных сетей, предвидеть и предотвращать аварийные ситуации, избегать затоваривания или остановки производства вследствие недостатка сырья.

⦁ Спорт. Анализ искусственным интеллектом фото- и видеоматериалов с тренировками спортсмена, а также сопоставление этих данных с информацией с датчиков и сенсоров на теле позволяет разработать индивидуальную программу тренировки. А анализ поведения игроков на поле – выработать выигрышную стратегию игры.

Перспективы развития ИИ в ближайшем будущем

Работа по совершенствованию интеллектуальных систем продолжается. Выделено два наиболее важных направления:

⦁ Создание ИИ, которые приближены к возможностям человека и интеграция человеческого и искусственного интеллектов в единую систему.
⦁ Создание сверхмощного ИИ или целостного комплекса из нескольких ИИ, которые способны решать глобальные проблемы.

Заключение

Искусственный интеллект – это не враждебная человечеству компьютерная система, которая описывалась в фантастических фильмах начала XIX века. Технологии машинного обучения, абстрагирования, анализа и принятия решения позволяют решить миллионы прикладных задач, с которыми сталкивается человечество на текущем этапе развития. Но сейчас разработчики не приблизились к тому, чтобы «компьютерный мозг» заменил человеческий в творчестве, изобретательстве и других подобных сферах.

Поделиться
Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Интересные статьи:
james gallaher 30.10.2019 10 причин начать изучение языка Python в 2019 году На первый взгляд Python является одним из языков программирования и не выделяется на фоне Java, C++ и других, что...
james gallaher 07.11.2019 Стоит ли учиться на программиста на курсах, в университете или на практике Профессия программист на сегодняшний день является одной из самых востребованных и высокооплачиваемых. Но стать профессионалом в этой сфере довольно...
james gallaher 04.11.2019 Каким разработчиком лучше быть в 2020 году? В современном мире нас окружает множество электронной техники. Компьютеры, различные гаджеты, бытовая техника – все это содержит программы, разработанные...