Человек, бизнес и искусственный интеллект

Сергей Толкачев (2024)

Автор книги опытный программист, руководитель нескольких американских IT компаний, директор по технологиям и инновациям, который работал с сотнями бизнес-лидеров и государственных деятелей по всему миру.Эта книга — руководство, посвященное новому осмыслению процессов в бизнесе и созданию инновационных бизнес-тенденций с помощью искусственного интеллекта. Автор, посвятивший десятилетие своей жизни научным исследованиям и инновациям, предлагает взглянуть читателю на то, как ИИ влияет на бизнес и общество. Опираясь на свой экспертный опыт, автор сформировал набор шагов, которыми могут пользоваться бизнесмены, чтобы внедрить ИИ в свои бизнес-процессы — от сбора данных до их анализа и последующего планирования и корректировки маркетинговых компаний в режиме реального времени. Книга для тех, кто хочет применить искусственный интеллект на пользу своего дела.

Как машины учатся работать

Как известно, труд в ночную смену должен оплачиваться по более высокой ставке, нежели дневная работа, однако даже разница в доходах неспособна компенсировать ущерб, который получает человеческий организм, вынужденный проводить в активной деятельности часы, предназначенные для отдыха. Лучшим решением было бы и вовсе упразднить ночные смены. Но как сделать это без ущерба для производительности? Токийские предприниматели решили этот вопрос.

Компания Preferred Networks, работающая в Японии, в содружестве с фирмой Fanuc, представила вниманию японских производителей новые манипуляторы. Их задача — заменять человека в ночную смену. Сами по себе машины уже оснащены лучшими камерами и чувствительными датчиками, позволяющими им производить сборку техники и выполнение других операций практически без ошибок. Но их главное преимущество — они могут учиться. Для этого разрабатываются новые программы, которые внедряются в спектр функций роботов, способных освоить их без помощи человека, только с использованием техник машинного обучения.

Как выглядит этот процесс? Один из разработчиков этого проекта, Шохей Хидо, подтвердил, что на обучение роботу требуется несколько часов, однако после завершения этого процесса его продуктивность составляет почти 90%. При этом роботу демонстрируется результат, которого он должен достичь, и он сам подбирает нужные алгоритмы для его достижения. Ранее, когда роботы могли двигаться только под руководством встроенных схем, этим занимались программисты — они меняли программное обеспечение и обновляли систему, на что также уходили часы сложной, скучной и ответственной работы. Теперь же, когда робот может справиться с этими задачами без помощи человека, внимание программистов направляется на решение более интересных задач. Еще удивительнее, что такие роботы могут обмениваться опытом — если один представитель группы освоит определенный навык, он может передать его остальным участникам за более сжатые сроки.