AI в упряжке с бизнесом

В обществе возник культ искусственного интеллекта. Тема нашего будущего благополучия после внедрения цифровых мозгов в любой отрасли отражена в каждом газетном заголовке. Крепко уверовали в мощь AI в первую очередь сами бизнесмены. Согласно недавнему докладу, выпущенному в MIT, почти 85% руководителей компаний рассуждают о том, что внедрение искусственного интеллекта даст сильное конкурентное преимущество и поможет стать лидером на рынке.

На фоне технологического хайпа, затмившего умы, никто и не замечает путаницы, возникшей относительно определения, что такое искусственный интеллект и двух его смежных понятий - машинного и глубокого обучения. Тут не все так просто. Это технологии с четкими границами применения, поэтому их бездумное внедрение лишь притормозит ваши бизнес-процессы, а не ускорит, как многие мечтают.

AI открыл перед нами следующую технологическую эру, только бизнесу теперь осталось понять, как использовать искусственный интеллект, чтобы раскрыть свой потенциал. Сегодня уже стало ясно, что сам по себе AI не является универсальным решением, которое можно прикрутить к любому коммерческому предприятию. Реальная ценность придет только после разработки определенных инструментов на основе AI под конкретные бизнес-задачи. Давайте разберемся в терминологии.

AI

Первые попытки создать искусственный интеллект появились сразу после Второй мировой войны. В то время неврологи пришли к выводу, что мозг человека не что иное, как сеть нейронов, а программисты высказали догадку, что ее вычисления можно смоделировать в цифровом виде. После ряда экспериментов появились модели, способные в простейшем виде копировать ход человеческих рассуждений, давать оценку и выстраивать логические размышления.

Но дальше ученые зашли в тупик. Оказалось, что мозг устроен гораздо сложней и в точности повторить его в ближайшее время вряд ли получится. Но все равно у первых моделей AI нашлось прекрасное прикладное применение. Мозг человека умеет синтезировать идеи, но проигрывает AI по части рутинной работы. К примеру, врач может быть прекрасным и умным специалистом, но не сможет прочитать и осмыслить более миллиона публикаций на медицинскую тематику. Зато AI сможет и найдет в куче материала полезную информацию.

Сейчас цель разработчиков искусственного интеллекта не повторить в точности возможности человеческого мозга, а сделать прикладной инструмент в помощью человека. AI помогает нам изучать большой объем данных, находить интересные модели и на их основе принимать лучшие решения. AI в будущем станет технологией, которую проще назвать дополненным интеллектом. Его сила вдохновит людей на поиск новых идей и даст нестандартный взгляд на вещи.

Machine learning

Под ML подразумевают ряд алгоритмических методов, частично работающих в AI. В самом простом виде машинное обучение позволяет обрабатывать данные и находить интересные закономерности, структуры и шаблоны, но только если предварительно разработчики в качестве примеру дали другой паттерн и на его основе машина научилась "думать" в нужном направлении. ML показывает прекрасные результаты при предсказании поведения в какой-либо системе. К примеру, сетевая торговля с ML сможет понимать ожидания покупателей и делать прогнозы с точностью до часа относительно рыночной ситуации. Также ML - это настоящий клад для трейдеров, потому что система способна подсказать удачный инвестиционный продукт после изучения трендов на бирже, процентных ставок и другой информации.

Deep learning

Глубокое обучение - относительно новый метод, разработанный на основе ML, набор алгоритмов. Он реальней всех остальных технологий симулирует работу нейронов человеческого мозга. Вдохновением для DL стали уникальные способности нейронов передавать импульсы и быстро образовывать и разрушать связи друг с другом. Благодаря такой активности и происходит мыслительный процесс у человека.

Алгоритмы DL берут для обработки любой тип информации, включая неструктурированные изображения и звуки. Это похоже на то, как мозг человека воспринимает мир. В целом AI может использовать методы DL и ML, но сам по себе цифровой интеллект более объемное и универсальное понятие, которое надо настроить под решение специфических бизнес-задач.

Бизнес хорошо умеет считать деньги, быть практичным и рациональным, поэтому должен проявить свои лучшие качества и при выборе алгоритмических методов AI. Нельзя брать только технологию ML или DL и пытаться решить все свои проблемы. К примеру, если у нас уже есть данные о продажах в выходные дни и руководство ретейлера хочет извлечь дополнительную выгоду, то применяя ML, сможет обработать информацию и предсказать поведение покупателей в праздничный период. Но если потребовалось выяснить зависимость продаж от уличной погоды или других факторов, то более полную картину даст только DL.

AI - мощный инструмент для переосмысления способов ведения бизнеса, но если только руководство компании уделит время на изучения нюансов цифровых технологий. Предприятия, решившие подождать и посмотреть какие результаты даст применение AI, ставят себя в невыгодное положение. Потому что пока вы еще боитесь нейронных сетей, конкуренты их активно внедряют.

Источник Фото Unsplash