Искусственный интеллект (ИИ) — это комбинация технологий, которая позволяет компьютеру выполнять широкий спектр сложных операций, таких как видение, понимание и перевод устной и письменной речи, анализ данных, предоставление рекомендаций и т. д. Если вы хотите узнать об увлекательных и быстро развивающихся технологиях искусственного интеллекта, то мы расскажем обо всем, от акций до его применения и того, как вы можете использовать его на своем компьютере. Давайте приступим к делу.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область информатики, связанная с созданием интеллектуальных машин, способных выполнять действия, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Наука и техника создания интеллектуальных устройств, особенно интеллектуальных компьютерных программ, также считаются частью искусственного интеллекта. Хотя ИИ является междисциплинарной дисциплиной со многими методами, достижения в области машинного обучения и, в частности, глубокого обучения вызывают сдвиг парадигмы почти во всех секторах ИТ-индустрии.
Искусственный интеллект позволяет машинам имитировать, если не превосходить возможности человеческого разума. И от беспилотных автомобилей до роста генеративных инструментов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT и Google Bard, искусственный интеллект быстро становится частью повседневной жизни, и организации во всех отраслях инвестируют в него.
Почему искусственный интеллект важен?
ИИ имеет важное значение из-за его потенциала изменить то, как люди живут, работают и развлекаются. Он успешно используется в бизнесе для автоматизации функций, ранее выполнявшихся людьми, таких как обслуживание клиентов, создание потенциальных клиентов, обнаружение мошенничества и контроль качества. ИИ может выполнять задачи намного лучше, чем люди, в различных областях.
Когда дело доходит до повторяющихся, ориентированных на детали действий, таких как просмотр огромного количества юридических документов для проверки правильности заполнения важных полей, системы ИИ часто выполняют задания быстро и с небольшим количеством ошибок. ИИ также может предоставить организациям информацию об их операциях, о которой они ранее не знали из-за огромных наборов данных, которые он может обрабатывать. Быстро растущее сообщество генеративных инструментов ИИ будет иметь решающее значение в самых разных областях, от образования и маркетинга до дизайна продукта.
Сильный ИИ против. Слабый ИИ
Поскольку интеллект трудно определить, эксперты по ИИ часто различают сильный ИИ и слабый ИИ.
№1. Сильный ИИ
Сильный ИИ, иногда называемый общим искусственным интеллектом, представляет собой систему, которая, как и люди, может решать проблемы, для решения которых ее никогда не обучали. Это тот тип ИИ, который мы видим в фильмах, таких как роботы Westworld или Star Trek: The Next Generation’s Data. Такой формы ИИ еще не существует.
Многие исследователи ИИ считают создание машины с интеллектом на уровне человека, которую можно применить к любой задаче, Святым Граалем, однако путь к общему искусственному интеллекту оказался непростым. Некоторые утверждают, что разработка сильного ИИ должна регулироваться из-за рисков разработки мощного ИИ без достаточных гарантий.
В отличие от слабого ИИ, сильный ИИ изображает машину с полным спектром когнитивных способностей — и столь же разнообразным набором вариантов применения — но время не сделало такой подвиг проще.
№ 2. Слабый ИИ
Слабый ИИ, также известный как узкий ИИ или специализированный ИИ, представляет собой симуляцию человеческого интеллекта, применяемую к четко определенной задаче (например, вождению автомобиля, расшифровке человеческой речи или подбору материалов на веб-сайте).
Слабый ИИ часто сосредоточен на исключительно хорошем выполнении конкретной задачи. Несмотря на то, что эти роботы кажутся умными, они ограничены и ограничены даже в самых элементарных формах человеческого интеллекта.
Примеры плохого ИИ включают в себя:
- Siri, Alexa и другие умные помощники
- Самостоятельные автомобили
- Поиск в Google
- Разговорные боты
- Спам-фильтры электронной почты
- Рекомендации Нетфликс
Машинное обучение против. Глубокое обучение
Хотя фразы «машинное обучение» и «глубокое обучение» широко используются в обсуждениях ИИ, их не следует использовать как взаимозаменяемые. Глубокое обучение — это тип машинного обучения, который является частью искусственного интеллекта.
# 1. Машинное обучение
Алгоритм машинного обучения, часто известный как искусственный интеллект, получает данные от компьютера и использует статистические подходы, чтобы помочь ему «узнать», как постепенно улучшать задачу, не будучи специально запрограммированным для этой цели. Алгоритмы ML, с другой стороны, используют исторические данные в качестве входных данных для прогнозирования новых выходных значений.
С этой целью машинное обучение (МО) включает в себя как обучение с учителем (где ожидаемый результат для ввода известен благодаря размеченным наборам данных), так и обучение без учителя (где ожидаемые результаты неизвестны из-за использования неразмеченных наборов данных).
№2. Глубокое обучение
Глубокое обучение — это своего рода машинное обучение, в котором для обработки данных используется биологически вдохновленная конструкция нейронной сети. Нейронные сети имеют ряд скрытых слоев, которые анализируют данные, позволяя компьютеру «углубляться» в свое обучение, создание связей и взвешивание входных данных для достижения наилучших результатов.
Каковы 4 типа ИИ?
ИИ подразделяется на четыре категории в зависимости от типа и сложности задач, которые может выполнять система. Они следующие:
Тип № 1: Реактивные машины
Эти системы ИИ не имеют памяти и используются только для специализированных задач. Deep Blue, шахматная программа IBM, которая победила Гарри Каспарова в 1990-х годах, является одним из примеров. Deep Blue может определять фигуры на шахматной доске и делать прогнозы, но не может использовать прошлый опыт, чтобы влиять на будущие, потому что ему не хватает памяти.
Тип № 2: Ограниченная память
Поскольку у этих систем ИИ есть память, они могут использовать предыдущий опыт для принятия более эффективных решений в будущем. Некоторые функции принятия решений в беспилотных автомобилях создаются таким образом.
Тип № 3: Теория разума
Слово «теория разума» относится к психологической концепции. Применительно к ИИ это предполагает, что машина обладает социальным интеллектом для понимания эмоций. Этот тип ИИ сможет предсказывать поведение человека и делать выводы о человеческих намерениях, что является важным талантом для систем ИИ, чтобы стать неотъемлемыми членами человеческих команд.
Тип № 4: Самосознание
Системы ИИ в этой категории обладают чувством собственного достоинства, что придает им осознанность. Машины с самосознанием осознают свое текущее состояние. Такой формы искусственного интеллекта пока не существует.
Каковы приложения искусственного интеллекта?
Искусственный интеллект нашел свое применение в самых разных отраслях. Вот несколько примеров приложений искусственного интеллекта:
№1. ИИ в здравоохранении
Больше всего денег делается на улучшение результатов лечения пациентов и снижение расходов. Машинное обучение используется предприятиями, чтобы ставить более качественные и быстрые медицинские диагнозы, чем люди. IBM Watson — известная технология для здравоохранения. Это приложение искусственного интеллекта понимает естественный язык и может реагировать на запросы. Система анализирует данные пациентов, а также другие доступные источники данных, чтобы сгенерировать гипотезу, которую затем предоставляет схема оценки достоверности.
№ 2. ИИ в бизнесе
Алгоритмы машинного обучения интегрируются в платформы аналитики и управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Такое приложение искусственного интеллекта помогает понять, как лучше обслуживать клиентов. Чат-боты были интегрированы в веб-сайты, чтобы предоставлять клиентам немедленную поддержку. Прогнозируется, что быстрое развитие генеративной технологии искусственного интеллекта, такой как ChatGPT, будет иметь далеко идущие последствия.
№3. ИИ в образовании
Применение искусственного интеллекта также можно увидеть в образовании. Выставление оценок может быть автоматизировано с помощью ИИ, что дает преподавателям больше времени для других обязанностей. Он способен оценивать студентов и адаптироваться к их потребностям, позволяя им работать в своем собственном темпе. Преподаватели ИИ могут помочь учащимся не сбиться с пути, оказывая дополнительную помощь. Технологии также могут изменить то, где и как дети учатся, возможно, даже заменив некоторых профессоров.
№ 4. ИИ в финансах
ИИ в программах личных финансов, таких как Intuit Mint и TurboTax, вызывает хаос в финансовых учреждениях. Это приложение искусственного интеллекта собирает личную информацию и предлагает финансовые консультации. Другие программы, в том числе IBM Watson, использовались в процессе покупки жилья. Сегодня приложения искусственного интеллекта управляют большей частью торговли на Уолл-Стрит.
№ 5. ИИ в законе
По закону процедура обнаружения (просмотр документов) может быть сложной для человека. Такое приложение искусственного интеллекта может помочь автоматизировать трудоемкие операции в юридическом бизнесе, сэкономить время и улучшить качество обслуживания клиентов. Искусственный интеллект машинного обучения используется юридическими фирмами для характеристики данных и прогнозирования результатов, компьютерное зрение используется для классификации и извлечения информации из документов, а обработка естественного языка (NLP) используется для интерпретации информационных запросов.
Примеры искусственного интеллекта
Чат-боты, навигационные приложения и носимые фитнес-трекеры — это лишь несколько примеров технологий искусственного интеллекта. Среди экземпляров:
№1. ЧатGPT
ChatGPT — это чат-бот с искусственным интеллектом, который может генерировать текстовый контент в различных форматах, включая эссе, код и ответы на простые запросы. ChatGPT, который будет выпущен OpenAI в ноябре 2022 года, основан на обширной языковой модели, которая позволяет ему точно имитировать человеческое письмо.
№ 2. Карты Гугл.
Карты Google отслеживают приливы и отливы трафика и определяют кратчайший маршрут, используя данные о местоположении со смартфонов, а также сообщаемые пользователями данные о таких вещах, как строительство и автомобильные аварии.
№3. МуЗеро
Искусственный интеллект MuZero от DeepMind, компьютерная программа, является многообещающим лидером в гонке за создание настоящего искусственного общего интеллекта. Он освоил игры, в которые его никогда не учили играть, такие как шахматы и целый набор игр Atari, используя грубую силу и переигрывая игры миллионы раз.
№4. Снапчат фильтры
Фильтры Snapchat используют алгоритмы машинного обучения, чтобы различать передний план и фон изображения, отслеживать движения лица и изменять изображение на экране в зависимости от того, что делает пользователь.
Лучшие акции искусственного интеллекта 2023 года
Некоторые организации напрямую извлекают выгоду из ИИ, продавая необходимое оборудование, программное обеспечение, услуги или опыт. Это настоящие акции искусственного интеллекта, такие как те, которые перечислены и обсуждаются ниже.
№ 1. IBM
Эта фирма, специализирующаяся на традиционных технологиях, обслуживает крупных корпоративных клиентов в качестве интегрированного поставщика оборудования, программного обеспечения и услуг. Ее мейнфреймы до сих пор широко используются в некоторых областях, и она часто подписывает многолетние технологические контракты на сотни миллионов долларов.
Цель IBM в области искусственного интеллекта заключается в том, чтобы использовать эту технологию для улучшения человеческого интеллекта, повышения эффективности или сокращения затрат.
№ 2. Майкрософт
Это одна из акций искусственного интеллекта, на которую стоит обратить внимание. В последнее время Microsoft привлекла большое внимание благодаря сотрудничеству с OpenAI. Microsoft начала инвестировать в технологический стартап в 2019 году и недавно увеличила свои инвестиции до 10 миллиардов долларов после введения ChatGPT.
Таким образом, Microsoft объявила о новой версии своей поисковой системы Bing, работающей на ChatGPT, и корпорация спешит включить возможности GPT в свой ассортимент продуктов, включая Azure и множество других.
# 3. Амазонка
Пожалуй, ни одна корпорация не использует искусственный интеллект так широко, как Amazon и ее многочисленные акции. Джефф Безос, основатель и исполнительный директор Amazon, активно поддерживает искусственный интеллект и машинное обучение. Хотя Amazon начинался как интернет-магазин, технологии всегда были в центре деятельности корпорации. Amazon теперь использует искусственный интеллект во всем, от Alexa до продуктовых магазинов Amazon Go без касс и Amazon Web Services Sagemaker.
Искусственный интеллект и машинное обучение — одно и то же?
Машинное обучение является подмножеством более широкой категории искусственного интеллекта (ИИ), несмотря на то, что эти термины часто используются взаимозаменяемо.
Каковы пять примеров искусственного интеллекта?
Вот восемь примеров искусственного интеллекта, с которыми вы, вероятно, сталкиваетесь ежедневно.
- Карты и навигация
- Обнаружение и распознавание лиц
- Текстовые редакторы или автозамена
- Алгоритмы поиска и рекомендаций
- ЧатБоты
Как ИИ используется сегодня?
Медицина, транспорт, робототехника, наука, образование, военные, наблюдение, финансы и их регулирование, сельское хозяйство, развлечения, розничная торговля, обслуживание клиентов и производство уже используют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.
Как вы объясните ИИ новичкам?
Искусственный интеллект — это метод обучения компьютера, управляемого компьютером робота или программного обеспечения разумному мышлению. ИИ достигается путем изучения моделей человеческого мозга и оценки когнитивного процесса. Это исследование приводит к разработке интеллектуального программного обеспечения и систем.
Заключение
Невозможно избежать трансформации ИИ. Чтобы оставаться конкурентоспособными, каждая организация должна в конечном итоге внедрить ИИ и создать экосистему ИИ. Компании, которые не внедрят ИИ каким-либо образом, в течение следующих десяти лет отстанут. Хотя ваша организация может быть исключением, большинству предприятий не хватает собственных специалистов и знаний, необходимых для создания такой экосистемы и решений, которые могли бы оптимизировать потенциал ИИ.
Статьи по теме
- Преимущества ИИ в HR(Открывается в новой вкладке браузера)
- AI-маркетинг: 30+ лучших маркетинговых инструментов искусственного интеллекта
- МАРКЕТИНГОВАЯ ИНТЕЛЛЕКТАЦИЯ: определение, типы, инструменты, стратегии и примеры
- ChatGPT: что ждет в будущем и все, что вам следует знать
- КОМПАНИИ ИИ: акции лучших компаний ИИ для инвестиций
Рекомендации
