Искусственный интеллект часто рассматривают как решение любых проблем, считают его чем-то вроде магического лекарства от всех болезней. Реальность же такова, что нет одной волшебной таблетки, однако есть много лекарств, которые решают различные проблемы. Главное — поговорить с тем, кто может помочь понять проблему и выписать правильное «лекарство».
стоимость работы робота составляет лишь малую часть стоимости работы человека (от трети до десятой части); робот работает точно так же, как и человек, поэтому никаких изменений в технологиях или процессах не требуется; после обучения робот способен выполнять процесс непрерывно; каждый шаг, который делает робот, регистрируется, обеспечивая возможность полностью прозрачного аудита; робот может работать по ночам и по выходным, если это необходимо; роботы не болеют, не нуждаются в отгулах и отпусках, не требуют повышения заработной платы или продвижения по служебной лестнице
Облако — это место, где сеть удаленных серверов, размещенных в интернете, используется для хранения и обработки данных, а также для управления ими вместо традиционного подхода с использованием для этих задач локального сервера или персонального компьютера
Например, электронная почта может быть хорошим источником данных и одновременно задействовать искусственный интеллект для обнаружения «спама», но в целом контакт с ИИ остается сугубо поверхностным
Впрочем, один прогноз я могу сделать. Поскольку мы начали использовать различные методы обработки и понимания естественного языка, а также машинного обучения для интерпретации текста и документов, некоторые виды текста и определенные источники данных будут, похоже, поддаваться анализу лучше других. Люди поймут это и станут писать так, чтобы их сообщения можно было обрабатывать и обобщать на машинах. Зачем? По той же причине, по какой большинство пишущих людей специально обдумывает, какие теги использовать для различных публикаций в блогах, поскольку это позволит роботам поисковой оптимизации соответствующим образом классифицировать наш текст, распространять его по нужным каналам и делать более доступным для тех, кто интересуется нашей тематикой
Итак, знания, которыми вы теперь обладаете, должны позволить вам сделать следующие три вещи. Определить возможности искусственного интеллекта, подходящие для вашего бизнеса. Каковы ваши коммерческие цели и может ли искусственный интеллект помочь в их достижении, хотя бы частично? Хотите ли вы только получать («захватывать») информацию или же вам нужен ее анализ/понимание — либо и то, и другое? Желаете ли вы заменить уже существующие функции (компьютерные или человеческие) искусственным интеллектом или хотите только расширить их возможности, применяя ИИ? Какие конкретные функции вам понадобятся для принятия решения? Потребуется ли вам контролируемое обучение алгоритмов и какие это алгоритмы? Перестать смотреть на искусственный интеллект через призму поднятой вокруг него шумихи. Какие возможности и функции ИИ-приложений поставщики предлагают не в рекламе, а на самом деле? Отвечают ли эти возможности вашим требованиям? Насколько реалистичны заявления о продаваемых разработках? Есть ли пробелы в работе этих систем, которые придется восполнять другими решениями, основанными на искусственном интеллекте или более традиционных технологиях? Получится ли совместить все это настолько легко, как утверждают поставщики? Стать реалистом. Какие ограничения имеют те функции искусственного интеллекта, которые вам нужны? Является ли именно искусственный интеллект наиболее подходящим решением — или есть более простые и эффективные? Имеются ли необходимые данные для адекватной подготовки системы? Придется ли вам привлекать сторонние ресурсы и в каком объеме?
на моделирование реального мозга. На переднем крае исследований находятся такие организации, как OpenCog (исследовательская платформа для создания универсального цифрового интеллекта с открытым исходным кодом), Центр теоретической нейронауки в Редвуде (Redwood Center for Theoretical Neuroscience) и Научно-исследовательский институт машинного интеллекта (Machine Intelligence Research Institute).
однако существует множество ситуаций, где они действительно играют большую роль. В бизнесе это прогнозирование доходности, оттока клиентов, требований по профилактическому обслуживанию, спроса на продукцию и многое другое, на что распылять человеческие ресурсы при наличии искусственного интеллекта было бы нерационально.
Для прогнозирования используется один из базовых принципов работы искусственного интеллекта: анализ массовых данных, полученных в прошлом, их группировка, а затем сопоставление новой информации с созданной группировкой старых данных. Таким образом, функция прогнозирования, как правило, опирается на функцию кластеризации, описанную выше в текущей главе
Самое важное, что нужно понять в этой схеме, — искусственный интеллект «стремится достичь» трех важнейших целей: захват информации, определение сути процесса и выявление причин, вызывающих этот процесс. Каждая из моих восьми функций ИИ вписывается в одну из этих целей
