Ключевые идеи книги: Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности. Томас Дэвенпорт

Smart Reading, 2022

Это саммари – сокращенная версия книги «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности» Томаса Дэвенпорта. Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры. Эксперименты, связанные с внедрением ИИ, пока дороги, занимают много времени и нередко заканчиваются провалом. Так, например, на совместный проект IBM и онкологических центров по разработке индивидуальной системы лечения и ухода для больных лейкемией ушло $62 млн и несколько лет, но система даже не была апробирована на больных. Однако такие проекты демонстрируют возможности ИИ, которые могут облегчить нам жизнь и повысить качество работы. Томас Дэвенпорт предостерегает от чрезмерного увлечения технологиями ради технологий. Он рассказывает о том, как создать в компании систему по внедрению ИИ. «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику» – мастрид для собственников и топ-менеджеров компаний, которые хотят идти в ногу со временем и получить серьезные конкурентные преимущества. В формате PDF A4 сохранён издательский макет.

Когнитивные технологии: что это такое и зачем они нужны

ИИ использует возможности, которые раньше были доступны только людям, — знание, понимание и восприятие. Их называют когнитивными технологиями. Они нужны для решения конкретных и достаточно несложных задач — идентификации изображений, трактовки смысла.

Семь когнитивных технологий ИИ

Сегодня технологий ИИ уже достаточно много, и их можно применять разными способами для решения различных задач. ИИ в широком понимании включает семь основных технологий:

▶ Статистическое машинное обучение. Используется для автоматизации процесса обучения и подбора моделей к данным. Технология эффективна для детального маркетингового анализа. Это одна из самых распространенных технологий ИИ.

▶ Нейронные сети. Это сложные формы машинного обучения. Искусственные нейроны применяются для оценки входящих данных и соотнесения их с исходящими. Их активно используют для выявления мошенничества при выдаче кредитов и прогнозирования погоды.

▶ Глубокое обучение. Это нейронные сети, состоящие из множества слоев переменных или функций. Помогают в распознавании изображений и голоса, понимании смысла текста.

▶ Обработка естественного языка. Важна для анализа и «понимания» речи и текста. Технология лежит в основе создания чат-ботов и интеллектуальных агентов.

▶ Экспертные системы на основе правил. Наборы логических правил, разработанных экспертами-людьми. Полезны для областей, где много разных вводных, например в страховом андеррайтинге, одобрении кредитов.

▶ Физические роботы. Нужны для автоматизации физической деятельности. Помогают осуществлять и ускорять работу на производстве и складах.

▶ Роботизированная автоматизация процессов. Автоматизация структурированных цифровых задач и интерфейсов с системами. Используется для замены кредитных карт, валидации онлайн-реквизитов.

Разработки крупных технологических компаний в области ИИ

Современные возможности по использованию ИИ в бизнесе доступны благодаря исследованиям и разработкам гигантов вроде Google, Facebook и IBM, которые располагают для анализа огромными объемами данных. Кроме того, у этих компаний налажены прочные связи с учеными и есть возможность вкладывать средства в развитие ИИ.

Google. Компания сотрудничала с профессором из Стэнфордского университета Эндрю Ыном в проекте Google Brain, в рамках которого изучалась технология глубокого обучения, покупала IT-компании для определенных нужд, например DeepMind, специализирующуюся на глубоком обучении.

К 2012 году ИИ научился распознавать фотографию кота в интернете.

В 2014 году была создана программа AlphaGo, которая сумела победить одного из лучших игроков в го в мире.

В 2015 году Google также открыла бесплатный доступ к своей библиотеке машинного обучения TensorFlow, которая стала проектом с открытым кодом и завоевала популярность среди компаний более узкой направленности, использующих ИИ.

В 2016 году команда Google Brain сумела существенно улучшить точность переводов Google-переводчика.

Facebook. Исследованиями ИИ в компании занимается Ян Лекун^[1] из Нью-Йоркского университета.

У Facebook есть приложение для распознавания изображений Lumos, которое анализирует фотографии в Facebook и Instagram и предлагает пользователям персонализированную рекламу. Lumos также помогает идентифицировать запрещенные порнографические материалы или материалы, содержащие насилие, ненормативную лексику, неправомерное использование брендов и логотипов и призывы к террористической деятельности.

Технологии Facebook все еще дают сбои. Могут заблокировать безобидную рекламу, но не заметить расистские публикации. Недавно российские хакеры намеренно разместили на Facebook фальшивые новости, но автоматизированные фильтры этого не заметили.

IBM. Компания не считается гигантом больших данных и интернета, но владеет продвинутыми когнитивными технологиями совместно с компьютером Watson.

Конец ознакомительного фрагмента.

Примечания

1

Читайте саммари книги Яна Лекуна «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения».