Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект – раздел информатики, который занимается решением когнитивных задач, обычно отведенных человеку. К таким задачам относятся обучение, создание и распознавание образов. Современные организации собирают большие объемы данных из различных источников – интеллектуальных датчиков, инструментов мониторинга, системных журналов и контента, созданного человеком. Задача искусственного интеллекта заключается в создании самообучающихся систем, которые извлекают смысл из данных. Затем искусственный интеллект может применять эти знания для решения новых задач подобно человеку. Например, технология искусственного интеллекта может эффективно реагировать на человеческую речь, создавать оригинальные изображения и текст и принимать решения на основе данных, получаемых в реальном времени. Ваша организация может интегрировать возможности искусственного интеллекта в свои приложения, тем самым оптимизируя бизнес-процессы, улучшая качество обслуживания клиентов и ускоряя внедрение инноваций.
Как развивалась технология искусственного интеллекта?
В своей фундаментальной работе 1950 года «Вычислительные машины и разум» Алан Тьюринг рассматривал вероятность того, могут ли машины мыслить. В ней Тьюринг впервые ввел термин искусственный интеллект и представил его как теоретическую и философскую концепцию.
В период с 1957 по 1974 год достижения в области вычислительной техники обеспечили компьютерам возможность хранить больше данных и быстрее их обрабатывать. В течение этого времени ученые продолжали разрабатывать алгоритмы машинного обучения. Прогресс в этой области побудил такие агентства, как Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA), создать фонд для исследований в области ИИ. Поначалу ученые пытались выяснить, могут ли компьютеры расшифровывать и переводить разговорную речь.
В 1980-е годы благодаря увеличению финансирования и расширению алгоритмического инструментария, используемого в области ИИ, удалось упростить развитие компьютеров. Дэвид Румельхарт и Джон Хопфилд опубликовали свои работы о методах глубокого обучения, в которых показали, что компьютеры могут обучаться на основе накопленного опыта.
В период с 1990 по начало 2000-х годов ученые достигли многих основных целей в сфере ИИ – например, победили действующего чемпиона мира по шахматам. Поскольку вычислительных данных и мощностей сегодня больше, чем в предыдущие десятилетия, исследования в области ИИ стали более распространенными и доступными. Он быстро превращается в общий искусственный интеллект, поэтому программное обеспечение может выполнять сложные задачи – самостоятельно разрабатывать и принимать решения, а также обучаться. Раньше это было по силам только человеку.
Преимущества искусственного интеллекта
Искусственный интеллект может предложить ряд преимуществ в различных отраслях.
Решение сложных проблем
Технология искусственного интеллекта может использовать машинное и глубокое обучение и решать сложные задачи подобно тому, как это делает человек. Искусственный интеллект может обрабатывать большие объемы данных, выявлять закономерности, идентифицировать информацию и давать ответы. Также с его помощью можно решать проблемы в различных областях, например, обнаруживать мошенничество, проводить медицинскую диагностику и бизнес-анализ.
Повышение эффективности бизнеса
В отличие от людей, искусственный интеллект может работать круглосуточно и без снижения производительности. Другими словами, он может выполнять ручные задачи без ошибок. Вы можете поручить ИИ выполнение повторяющихся утомительных задач, чтобы использовать человеческие ресурсы на других направлениях бизнеса, снизить рабочую нагрузку сотрудников и оптимизировать все задачи, связанные с организацией.
Более разумные решения
Искусственный интеллект может использовать машинное обучение, чтобы анализировать большие объемы данных быстрее, чем любой человек. Платформы искусственного интеллекта могут выявлять тенденции, анализировать данные и давать рекомендации, а благодаря прогнозированию данных ИИ помогает выбрать оптимальный вариант дальнейших действий.
Автоматизация бизнес-процессов
С помощью машинного обучения можно обучить искусственный интеллект точному и быстрому выполнению задач, чтобы повысить эффективность бизнеса за счет автоматизации тех его областей, с которыми сотрудникам тяжело или скучно работать. Кроме того, с помощью автоматизации ИИ можно освободить ресурсы сотрудников для выполнения более сложной и творческой работы.
Как искусственный интеллект можно использовать на практике?
Искусственный интеллект применяется в самых разных областях. Ниже приведен перечень примеров, подчеркивающих разнообразие вариантов использования ИИ. Этот список не является исчерпывающим.
Интеллектуальная обработка документов
Интеллектуальная обработка документов (IDP) преобразует неструктурированные форматы документов в полезные данные. Эта технология конвертирует деловые документы, например электронные письма, изображения и PDF-файлы, в структурированную информацию. IDP использует технологии искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка (NLP), глубокое обучение и машинное зрение, для извлечения, классификации и проверки данных.
Например, в Земельном кадастре Ее Величества (HMLR) обрабатываются права собственности на более чем 87 процентов земель Англии и Уэльса. Сотрудники HMLR сравнивают и изучают сложные юридические документы, связанные со сделками с недвижимостью. Организация внедрила приложение с искусственным интеллектом для автоматизации сравнения документов, что позволило сократить время проверки на 50 процентов и ускорить процесс утверждения передачи имущества. Подробнее см. в статье, как HMLR использует Amazon Textract.
Мониторинг производительности приложений (APM)
Мониторинг производительности приложений (APM) – это процесс использования программных инструментов и телеметрических данных для отслеживания производительности критически важных для бизнеса приложений. Инструменты APM на основе искусственного интеллекта используют исторические данные для прогнозирования проблем до того, как они возникнут. Кроме того, они могут помочь разработчикам эффективно решать проблемы в реальном времени. Эта стратегия обеспечивает эффективную работу приложений и устраняет сложности.
Например, компания Atlassian выпускает продукты для оптимизации командной работы и взаимодействия. Atlassian использует инструменты APM на основе ИИ для непрерывного мониторинга приложений, выявления потенциальных проблем и определения степени их серьезности. Благодаря этой функции команды могут быстро реагировать на рекомендации, разработанные с применением машинного обучения, и решать проблемы, связанные со снижением производительности.
Профилактическое обслуживание
Техническое обслуживание по текущему состоянию с помощью ИИ – это процесс использования больших объемов данных для выявления проблем, которые могут привести к простоям операций, систем или сервисов. Техническое обслуживание по текущему состоянию позволяет компаниям устранять потенциальные неполадки до их возникновения, что сокращает время простоев и предотвращает сбои.
Например, компания Baxter задействует 70 производственных площадок по всему миру и работает круглосуточно, обеспечивая поставки медицинского оборудования. Компания Baxter использует техническое обслуживание по текущему состоянию для автоматического выявления аномалий в промышленном оборудовании. Пользователи могут заблаговременно внедрять эффективные решения, чтобы сокращать период простоя оборудования и повышать его эффективность. Чтобы узнать больше, прочитайте, как компания Baxter использует Amazon Monitron.
Медицинские исследования
В медицинских исследованиях ИИ используется для оптимизации процессов, автоматизации повторяющихся задач и обработки огромных объемов данных. Технологии искусственного интеллекта можно использовать в медицинских исследованиях для того, чтобы упростить процесс разработки и создания фармацевтических препаратов, расшифровать медицинские записи и сократить время вывода новых продуктов на рынок.
В качестве примера можно назвать компанию C2i Genomics, которая использует искусственный интеллект для запуска высокомасштабных настраиваемых геномных конвейеров и клинических обследований. Благодаря тому, что вычислительные решения не требуются, исследователи могут сосредоточиться на разработке методов и клинической эффективности. Инженеры также используют ИИ для снижения потребности в ресурсах, сокращения затрат на инженерное обслуживание и невозмещаемых расходов (NRE). Подробнее см. в этой статье.
Бизнес-аналитика
В сфере бизнес-аналитики искусственный интеллект используется для сбора, обработки и анализа сложных наборов данных. Аналитику искусственного интеллекта можно использовать для прогнозирования будущих значений, анализа первопричин данных и сокращения трудоемких процессов.
Например, компания Foxconn использует бизнес-аналитику на основе ИИ для повышения точности прогнозирования. Они добились повышения точности прогнозирования на 8 %, что позволило сэкономить 533 000 USD в год. Компания также использует бизнес-аналитику для сокращения затрат на оплату труда и повышения уровня обслуживания клиентов за счет принятия решений на основе данных.
Каковы основные технологии искусственного интеллекта?
Нейронные сети глубокого обучения – основа технологий искусственного интеллекта. Они повторяют процессы, происходящие в человеческом мозге. В мозге содержатся миллионы нейронов, которые обрабатывают и анализируют информацию. Нейронные сети глубокого обучения состоят из искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию. Каждый искусственный нейрон или узел использует математические расчеты для обработки информации и решения сложных задач. Подход глубокого обучения позволяет решать проблемы или автоматизировать задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.
Вы можете разрабатывать различные технологии искусственного интеллекта, по-разному обучая нейронные сети глубокого обучения. Далее представлены некоторые ключевые технологии на основе нейронных сетей.
Подробнее о глубоком обучении »
Обработка естественного языка
При обработке естественного языка (NLP) используются алгоритмы глубокого обучения для интерпретации, понимания и извлечения смысла из текстовых данных. Технология NLP позволяет обрабатывать тексты, созданные человеком. Она полезна для формирования сводок документов, автоматизации чат-ботов и анализа тональности текстов.
Машинное зрение
Машинное зрение использует методы глубокого обучения для извлечения информации и аналитических данных из видео и изображений. С помощью машинного зрения компьютер может воспринимать изображения, как человек. С помощью машинного зрения можно фильтровать неприемлемый контент в сети, распознавать лица и классифицировать детали изображений. В автомобилях и грузовиках с автопилотом оно необходимо для мониторинга окружающей обстановки и принятия решений за доли секунды.
Генеративный искусственный интеллект
Генеративный ИИ – это системы искусственного интеллекта, способные создавать новый контент и артефакты, такие как изображения, видео, текст и аудио, из простых подсказок. В отличие от прежнего ИИ, который ограничивался анализом данных, генеративный ИИ использует глубокое обучение и обрабатывает большие объемы информации для создания высококачественных творческих решений, похожих на человеческие. Несмотря на то, что технология позволяет создавать интересные творческие приложения, существуют опасения, связанные с предвзятостью, вредоносным контентом и интеллектуальной собственностью. В целом генеративный ИИ имеет более широкие возможности по созданию нового контента и артефактов в стиле, близком к человеческому.
Подробнее о генеративном искусственном интеллекте »
Распознавание речи
Программное обеспечение для распознавания речи использует модели глубокого обучения для интерпретации человеческой речи, идентификации слов и определения смысла. Нейронные сети могут преобразовывать речь в текст и определять тональность голоса. Распознавание речи можно использовать при создании виртуальных помощников и программного обеспечения для колл-центров, чтобы облегчить выполнение поставленных задач и определять смысл сказанного.
Какие проблемы возникают при внедрении ИИ?
Существует ряд проблем, которые усложняют внедрение искусственного интеллекта. Ниже перечислены наиболее распространенные трудности, связанные с внедрением и использованием ИИ.
Управление данными
Политики управления данными должны соответствовать нормативным ограничениям и законам о конфиденциальности. Чтобы внедрить искусственный интеллект, необходимо управлять качеством, конфиденциальностью и безопасностью данных. Вы несете ответственность за данные клиентов и защиту их конфиденциальности. Чтобы управлять безопасностью данных, в вашей организации должны знать, как модели искусственного интеллекта используют эти данные и взаимодействуют с ними на каждом уровне.
Технические трудности
Машинное обучение ИИ требует огромных ресурсов, а для функционирования технологий глубокого обучения необходим высокий порог вычислительной мощности. Необходимо использовать надежную вычислительную инфраструктуру для запуска приложений ИИ и обучения моделей. Вычислительные мощности могут быть дорогостоящими, тем самым ограничивая масштабируемость систем ИИ.
Ограничения данных
Чтобы обучить системы искусственного интеллекта непредвзятому подходу, необходимо ввести огромные объемы данных. Вам потребуется достаточный объем памяти для хранения и обработки обучающих материалов. Кроме того, необходимо внедрить эффективное управление и контроль качества данных, чтобы обеспечить их точность в обучении.
Каковы основные компоненты приложений искусственного интеллекта?
Структура искусственного интеллекта состоит из четырех основных уровней. На каждом из этих уровней каждая отдельная технология выполняет свои задачи. Что же происходит на каждом из уровней?
Уровень 1. Данные
Искусственный интеллект основан на различных технологиях, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и распознавание изображений. Центральное место в этих технологиях отводится данным, которые являются основным уровнем ИИ. На этом уровне основное внимание уделяется подготовке данных для приложений искусственного интеллекта. Современные алгоритмы, особенно алгоритмы глубокого обучения, требуют огромных вычислительных ресурсов. Итак, в этот уровень входят аппаратные средства, выполняющие роль подуровня и обеспечивающего необходимую инфраструктуру для обучения моделей ИИ. Вы можете получить доступ к этому уровню как к полностью управляемому сервису от стороннего поставщика облачных услуг.
Подробнее о машинном обучении »
Уровень 2. Платформы машинного обучения и алгоритмы
Инженеры и специалисты по исследованию данных создают платформы машинного обучения для решения конкретных бизнес-задач. Затем разработчики могут легко создавать и обучать модели, используя готовые функции и классы. Примеры таких платформ – TensorFlow, PyTorch и scikit-learn. Эти платформы являются жизненно важными компонентами архитектуры приложения и предлагают необходимые функции для простого создания и обучения моделей искусственного интеллекта.
Уровень 3. Модели
На уровне моделей разработчик приложения реализует модель искусственного интеллекта и обучает ее, используя данные и алгоритмы предыдущего уровня. От этого уровня зависят возможности искусственного интеллекта по принятию решений.
Ниже приведены некоторые из основных компонентов этого уровня.
Структура модели
Эта структура определяет мощность модели и включает уровни, нейроны и функции активации. В зависимости от проблемы и ресурсов можно выбрать нейронные сети прямого распространения, сверточные нейронные сети (CNN) или другие.
Параметры и функции модели
Для прогнозирования решающее значение имеют полученные в процессе обучения значения, например вес связи нейронов и узлы смещения нейронной сети. Функция потерь оценивает эффективность модели и предназначена для минимизации расхождений между прогнозируемым и реальным результатами.
Оптимизатор
Этот компонент регулирует параметры модели для уменьшения функции потерь. Различные оптимизаторы, такие как градиентный спуск и алгоритм адаптивного градиента (AdaGrad), служат разным целям.
Уровень 4. Прикладной уровень
Четвертый уровень – это прикладной уровень, который представляет собой часть архитектуры ИИ, ориентированную на клиента. Вы можете запрашивать у систем ИИ выполнение определенных задач, генерирование информации, предоставление сведений или принятие решений на основе данных. Благодаря прикладному уровню конечные пользователи могут взаимодействовать с системами искусственного интеллекта.
Как AWS может удовлетворить ваши требования к искусственному интеллекту?
Amazon Web Services (AWS) предоставляет самый полный набор сервисов, инструментов и ресурсов, отвечающих вашим требованиям к технологиям искусственного интеллекта. Благодаря AWS искусственный интеллект становится доступным для организаций любого масштаба и дает возможность разрабатывать инновационные технологии, не заботясь об инфраструктурных ресурсах.
Машинное обучение и искусственный интеллект AWS предлагают сотни сервисов для создания и масштабирования универсальных приложений искусственного интеллекта. Примеры сервисов, которые вы можете использовать, приведены ниже.
- Инструмент тестирования безопасности Amazon CodeGuru – обнаруживайте, отслеживайте и устраняйте уязвимости безопасности кода.
- Детектор мошенничества Amazon – улучшайте модели обнаружения мошенничества в Интернете и боритесь с ним на высшем уровне.
- Amazon Monitron – выявляйте проблемы с инфраструктурой до их возникновения.
- Amazon Rekogniton – автоматизируйте, оптимизируйте и масштабируйте распознавание изображений и анализ видео.
- Amazon Textract – извлекайте печатный текст и анализируйте рукописный, а также собирайте данные из любого документа.
- Amazon Transcribe – преобразовывайте речь в текст, извлекайте ключевую бизнес-информацию из видеофайлов и улучшайте бизнес-результаты.
Начните использовать искусственный интеллект на AWS, создав аккаунт уже сегодня.
AWS: дальнейшие шаги
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
