Оптово-розничный интернет-магазин Net27.ru
8 (800) 600-60-45
Круглосуточно
/
Хабаровск
Избранное
0
Сравнение
0

Преимущества и недостатки искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) сегодня – одна из самых перспективных технологий. Согласно последним данным, опубликованным консалтинговой компанией Gartner, количество организаций, внедривших ИИ, выросло с 4 до 14% в период с 2018 по 2019 год.

Фактически, та же консалтинговая компания включает искусственный интеллект в свои технологические тенденции на этот год. В частности, ИИ сосредоточен на повышении безопасности ИТ.

Искусственный интеллект – ключевая технология в Индустрии 4.0 из-за всех преимуществ, которые он дает компаниям, и всем тем, кто хочет начать процесс цифровой трансформации, придется внедрить его в свои процессы.

Что такое искусственный интеллект?

Идея искусственного интеллекта пришла издалека. Фактически, Джон Маккарти создал термин «искусственный интеллект» в 1950 году, а Алан Тьюринг уже начал говорить об этой реальности в том же году в статье, озаглавленной «Вычислительные машины и интеллект».

С тех пор эта вычислительная дисциплина сильно изменилась.
Для профессора Массачусетского технологического института Патрика Х. Уинстона, IA, это «алгоритмы, основанные на ограничениях, представленные представлениями, поддерживающими модели, направленные на циклы, связывающие мышление, восприятие и действие».

Другие авторы, такие как генеральный директор DataRobot Джереми Ачин, определяют искусственный интеллект как вычислительную систему, которая используется машинами для выполнения работы, требующей человеческого интеллекта.

Для Маргарет Роуз из компании Tech Target это система, имитирующая различные человеческие процессы, такие как обучение, рассуждение и самокоррекция.

Как мы видим, три определения ИИ относятся к машинам или компьютерным системам, которые думают. Они излучают рассуждения, имитирующие человеческий интеллект, для выполнения задач, которые могут выполнять только люди.

Однако другие источники идут дальше и определяют ИИ как компьютерную систему, которая используется для решения сложных задач, которые превышают возможности человеческого мозга.
В этом смысле ИИ использует возможности машин для решения сложных проблем, недоступных человеческому разуму.

Профессор Макс Тегмарк выступает в этом направлении и утверждает, что «поскольку все, что нам нравится в нашей цивилизации, является продуктом нашего интеллекта, усиление нашего человеческого интеллекта с помощью искусственного интеллекта может помочь цивилизации всплыть как никогда раньше».

Что касается этого вопроса, Google Deep Mind и Оксфордский университет провели расследование, выводы которого показывают, что ИИ способен расшифровать поврежденные и неразборчивые древнегреческие тексты. Если процент ошибок историков и эпиграфов составляет 57,3%, то у алгоритма, отвечающего за это достижение, – 30,1%.

Эти примеры показывают, как ИИ выходит за рамки человеческих возможностей решать сложные проблемы.

Как работает ИИ?

ИИ работает с помощью алгоритмов, которые действуют на основе правил программирования и их подмножества машинного обучения (ML), а также различных методов машинного обучения, таких как глубокое обучение.

Машинное обучение (ML)

Это ветвь искусственного интеллекта и одна из наиболее распространенных, отвечающих за разработку методов, благодаря которым разработанные алгоритмы со временем учатся и совершенствуются. Это включает в себя большой объем кода и сложные математические формулы, позволяющие машинам находить решение данной проблемы.

Этот аспект ИИ на сегодняшний день является одним из наиболее развитых для коммерческих или деловых целей, поскольку он используется для быстрой обработки больших объемов данных и их хранения понятным для людей способом.

Наглядным примером этого являются данные, которые извлекаются с производственных предприятий, на которых подключенные элементы обеспечивают постоянный поток данных о состоянии машин, производстве, функциональности, температуре и т. д. к центральному ядру. Этот огромный объем данных, полученных в процессе производства, должен быть проанализирован для достижения постоянного улучшения и принятия адекватных решений, однако объем этих данных означает, что человек должен тратить большое количество времени (дней) на анализ и прослеживаемость.

Именно тогда в игру вступает машинное обучение, позволяющее анализировать данные по мере их включения в производственный процесс и выявлять закономерности или аномалии в работе более быстрым и точным способом. Таким образом, уведомления или предупреждения могут быть запущены для принятия решений.

Однако ML – довольно широкая категория. Развитие этих узлов искусственного интеллекта привело к тому, что уже известно как глубокое обучение.

Глубокое обучение

Это еще более конкретная версия машинного обучения (ML), которая относится к набору алгоритмов (или нейронных сетей), которые предназначены для машинного обучения и участвуют в нелинейных рассуждениях.

В этом методе алгоритмы сгруппированы в искусственные нейронные сети, которые утверждают, что действуют как человеческие нейронные сети, присутствующие в мозгу. Это метод, который позволяет вам глубоко учиться без специального кода.

Глубокое обучение необходимо для выполнения гораздо более сложных функций, позволяющих анализировать широкий спектр факторов одновременно. Например, глубокое обучение используется для контекстуализации информации, получаемой датчиками, используемыми в автономных автомобилях: расстояние до объектов, скорость, с которой они движутся, прогнозы, основанные на совершаемом ими движении и т. д. Эта информация используется, в частности, для того, чтобы решить, как и когда менять полосу движения.

Искусственный интеллект (ИИ) в бизнес-среде

Сегодня ИИ уже используется во многих бизнес-и производственных приложениях, включая автоматизацию, языковую обработку и продуктивный анализ данных. Это позволяет компаниям на общем уровне оптимизировать как производственные процессы, так и операции, а также повышать внутреннюю эффективность.

ИИ работает с помощью различных правил компьютерного программирования, которые позволяют машине вести себя как человек и решать проблемы.

Заинтересованность компаний во внедрении технологий искусственного интеллекта в свои процессы заключается в преимуществах, которые он им приносит.

Преимущества искусственного интеллекта (ИИ)

1. Автоматизация процессов.
Искусственный интеллект позволяет роботам автоматически и без вмешательства человека выполнять повторяющиеся рутинные задачи и задачи оптимизации процессов.

2. Расширение возможностей для творческих задач.
ИИ освобождает людей от рутинных и повторяющихся задач и позволяет им тратить больше времени на развитие творческих функций.

3. Повышение точности.
Применение ИИ способно обеспечить большую точность, чем люди, например, в промышленных условиях машины могут принимать решения, которые раньше без ИИ принимались вручную или контролировались.

4. Сокращение человеческих ошибок.
ИИ снижает количество отказов, вызванных человеческими ограничениями. На некоторых производственных линиях ИИ используется для обнаружения с помощью инфракрасных датчиков небольших трещин или дефектов в деталях, которые не обнаруживаются человеческим глазом.

5. Сокращение времени, затрачиваемого на анализ данных.
ИИ позволяет анализировать и использовать данные, полученные в процессе производства, в режиме реального времени.

6. Профилактическое обслуживание.
ИИ позволяет проводить техническое обслуживание промышленного оборудования в зависимости от времени и условий эксплуатации, что позволяет увеличить его производительность и срок службы.

7. Улучшение процесса принятия решений как на производственном, так и на бизнес-уровне.
Благодаря большему количеству информации в структурированном виде каждый из ответственных лиц может принимать решения быстрее и эффективнее.

8. Контроль и оптимизация производственных процессов.
С помощью ИИ достигаются более эффективные процессы без ошибок, что позволяет лучше контролировать производственные линии в компании.

9. Повышение производительности и качества производства.
Искусственный интеллект не только увеличивает производительность на уровне машинного оборудования, но также увеличивает производительность рабочих и качество выполняемой ими работы. Возможность получать больше информации позволяет им иметь более сфокусированное видение своей работы и принимать более обоснованные решения.

Недостатки искусственного интеллекта (ИИ), риски и барьеры

Некоторые считают, что у искусственного интеллекта (ИИ) есть риски. Особенно, если потенциал ИИ исследуется и не ограничивается воспроизведением человеческих задач. Такие авторы, как Стивен Хокинг или Билл Гейтс, и различные исследователи выразили обеспокоенность по поводу ИИ.

Что касается барьеров доступа, это могут быть одни из наиболее распространенных, которые могут возникнуть в деловой среде:

1. Доступность данных.
Часто, данные представлены в изоляции в компаниях или непоследовательно и низкое качество, которое представляет собой серьезную проблему для компаний, стремящихся создавать ценности из ИИ. Чтобы преодолеть этот барьер, жизненно важно с самого начала разработать четкую стратегию, чтобы иметь возможность извлекать данные организованным и последовательным образом.

2. Отсутствие квалифицированных специалистов.
Еще одно препятствие, которое часто возникает на уровне предприятия при внедрении ИИ, – это нехватка профилей с навыками и опытом в реализации этого типа. В этих случаях очень важно иметь профессионалов, которые уже работали над проектами такого же размера.

3. Стоимость и сроки реализации ИИ-проектов.
Стоимость реализации, как с точки зрения сроков, так и с точки зрения экономики, является очень важным фактором при принятии решения о реализации этого типа проекта. Компании, которым не хватает внутренних навыков или незнакомы с системами ИИ, должны рассмотреть возможность передачи на аутсорсинг как внедрения, так и обслуживания, чтобы получить успешные результаты от своего проекта.

Проще говоря, ИИ стал очень важным ресурсом для компаний, поскольку он позволяет им быть более конкурентоспособными и получать большие выгоды, особенно в производственной и производственной среде.

Поделись с друзьями

Пока еще нет комментариев, Вы можете быть первым.

Добавить комментарий