Первый Неофициальный
- Digital, Статьи дня, Технологии

ИИ2: Возвращение. Чем вызвана новая волна интереса к искусственному интеллекту?

Понятие «искусственный интеллект» уже давно не воспринимается как термин, пришедший из научно-фантастических романов. Более того, многие уже сталкивались с практическим применением таких технологий в быту. Однако у большинства людей любой разговор об ИИ сводится к самоуправляемым автомобилям и личным помощникам вроде Siri и Сortana. Между тем, на сегодняшний день существует множество технологий с искусственным интеллектом, применяемых в реальном бизнесе.

Впервые термин «artificial intelligence» («искусственный интеллект») использовал Джон Маккарти в 1956 году. 50-е можно по праву считать десятилетием рождения ИИ, ведь еще до Маккарти, в 1950-м Алан Тьюринг изобрел тест, позволяющий определить степень «сообразительности» любой программы. По сути, это был первый тест на интеллект для машин и алгоритмов, претендующих на статус ИИ-объекта. За прошедшие 50 лет неоднократно создавались программы, заточенные под прохождение данного теста, но, при этом, не обладающие реальными когнитивными способностями и абсолютно бесполезные на практике.

Ситуация изменилась, когда изменился подход к данной технологии. В определенный момент пред ИИ стали ставить более конкретные и приземленные задачи: вместо «человечности» и способности принимать решения программа должна была уметь всего-навсего переместить автомобиль из пункта А в пункт В, следуя определенным правилам. Таким образом, за последние несколько лет появилось множество новых областей применения ИИ, объединенных идеей, сформулированной еще в 70-х: программа не должна становиться человеком, но должна уметь выполнять вместо него конкретные функции, ранее требовавшие его непосредственного участия.

Из всех направлений работы с искусственным интеллектом можно выделить наиболее востребованные в бизнесе. Это анализ больших данных (благодаря появлению множества новых источников, компьютер справляется с такой задачей гораздо лучше), облачные технологии (помимо тех же Big Data, позволяют объединять усилия специалистов) и технологии распознавания изображений. Особое внимание стоит уделить такому направлению, как машинное обучение (machine learning).

МО примечательно тем, что его суть наиболее соответствует тем футуристическим представлениям об ИИ, что сложились еще в середине прошлого века. Машинное обучение дает возможность системе повышать производительность в реальном времени за счет усвоения новых данных. Такие системы работают на большинстве современных сайтов и порталов, а для соцсетей и вовсе являются неотъемлемым атрибутом. Именно такая система определяет, например, приоритетность новостей в ленте или подбор контекстной рекламы и иной побочной информации в поисковиках. Система действует максимально нелинейно, цепляясь при анализе информации не за конкретные параметры, а за целые образы и шаблоны.

Несмотря на то, что новая эпоха машин еще не наступила, и сегодняшний ИИ не сравнится с человеческим мышлением, технология уже прочно заняла свою нишу в реальном секторе бизнеса. Дальнейшее развитие этого направления зависит от того, насколько эффективным и прибыльным будет внедрение таких систем в бизнес-процессы. Если, конечно, ИИ не научится проявлять инициативу раньше.

Подписывайтесь на наш канал в Telegram!

Чтобы подписаться на канал 1neof в Telegram, достаточно пройти по ссылке https://telegram.me/firstneof с любого устройства, на котором установлен мессенджер, и присоединиться при помощи кнопки Join внизу экрана.

Добавить комментарий