Если упростить, искусственный интеллект (ИИ) — это система или машина, которая может имитировать человеческое поведение, чтобы выполнять задачи, и постепенно обучаться, используя собираемую информацию. ИИ имеет множество воплощений, например:
чат-боты используют ИИ, чтобы быстрее анализировать обращения заказчиков и давать соответствующие ответы;
«умные помощники» используют ИИ, чтобы извлекать информацию из больших наборов данных в произвольной форме и оптимизировать планирование;
системы рекомендаций автоматически подбирают похожие программы для телезрителей на основе ранее просмотренных.
ИИ — это не формат и не функция, это процесс и умение думать и анализировать данные. При слове «искусственный интеллект» многие представляют разумных человекоподобных роботов, которые стремятся завоевать мир. Однако ИИ не предназначен на замену людям. Его целью является расширение человеческих умений и возможностей. Поэтому данная технология является ценным бизнес-ресурсом.
Искусственный интеллект — термины
Сегодня термин «ИИ» широко используется для обозначения приложений для сложных задач, которые раньше могли выполнять только люди, например обслуживание заказчиков или игра в шахматы. Нередко его используют в качестве синонима машинного обучения и глубокого изучения, которые на самом деле являются подразделами науки об искусственном интеллекте и имеют свою специфику. Например, машинное обучение фокусируется на создании систем, которые обучаются и развиваются путем обработки и анализа данных. Разница состоит в том, что машинное обучение всегда подразумевает использование ИИ, однако ИИ не всегда подразумевает машинное обучение.
Чтобы использовать возможности ИИ с максимальной выгодой для бизнеса, необходимо нанять специалистов по изучению данных. Наука о данных — это область на стыке статистики и информатики, которая использует методы этих двух дисциплин для бизнес-анализа данных, полученных из различных источников.
Преимущества ИИ для организаций
ИИ дает возможность воспроизводить и улучшать то, как мы воспринимаем окружающий мир и реагируем на него. Это свойство ИИ лежит в основе инноваций. ИИ основан на различных технологиях машинного обучения, которые распознают шаблоны в данных и формируют прогнозы. Он создает прибавочную стоимость для бизнеса благодаря следующим возможностям:
помогает использовать весь потенциал данных;
составляет надежные прогнозы и автоматизирует сложные задачи.
Почему технологии ИИ стали так популярны?
Три фактора способствуют повсеместному внедрению ИИ.
Доступность высокопроизводительных вычислительных ресурсов по невысокой цене. Наличие многочисленных вычислительных ресурсов в облаке сделало их доступными для широкой аудитории. Ранее вычислительные системы для ИИ были локальными и обходились чрезмерно дорого.
Доступность больших объемов данных для обучения. Чтобы научить ИИ делать точные прогнозы, он должен обработать большие объемы данных. Появление различных средств для маркирования данных, а также простые и доступные средства хранения и обработки структурированных и неструктурированных данных, дают возможность все большему числу организаций создавать и обучать алгоритмы ИИ.
Конкурентные преимущества ИИ. Все больше компаний узнают о конкурентных преимуществах ИИ для бизнеса и делают внедрение этой технологии своим приоритетом. К примеру, специализированные рекомендации ИИ помогают быстрее принимать более взвешенные решения. Также ИИ предлагает множество средств и возможностей для сокращения затрат и снижения рисков, ускорения вывода продуктов на рынок и т. д.