В данной статье мы расскажем:
- Типы и технологии обучения искусственного интеллекта
- Какие задачи поможет решить внедрение ИИ в разных сферах
- Основные принципы внедрения искусственного интеллекта
- Возможные проблемы внедрения искусственного интеллекта
- Примеры успешного внедрения искусственного интеллекта российскими компаниями
- Часто задаваемые вопросы о внедрении искусственного интеллекта
О чем речь? Внедрение искусственного интеллекта стало одним из ключевых трендов современности, что трансформировало подходы к решению задач в бизнесе, науке и повседневной жизни. Это не просто технологический прорыв, а фундаментальный сдвиг, который меняет принципы работы с данными и автоматизации процессов.
Как внедрять? Успешное внедрение искусственного интеллекта требует четкого понимания целей, наличия качественных данных и грамотной интеграции технологий в существующие процессы. Важно учитывать технические моменты, этические, социальные и экономические последствия, чтобы достичь устойчивого результата.
Типы и технологии обучения искусственного интеллекта
Зачастую искусственный интеллект (ИИ) ошибочно отождествляют с роботами, обладающими человеческим мышлением и поведением. Однако это разные понятия. Внедрение его технологий может иметь различные уровни функциональности. В общем смысле их можно разделить на несколько типов.
- Простой ИИ
Этот тип ИИ функционирует на основе заранее заданных алгоритмов и не обладает способностью к самосовершенствованию (за исключением случаев обновления). Примерами базового ИИ являются Siri от Apple, Google Assistant и Alexa от Amazon.
- Смарт-ИИ
Данный тип ИИ выполняет задачи, сопоставимые с человеческими. Его разрабатывают для имитации человеческих действий с целью минимизации или исключения участия человека. Программа обладает ограниченными возможностями самообучения на основе большого массива данных о прошлых результатах.
Интеллектуальный ИИ находит применение в основном в сферах здравоохранения, спорта, игровой индустрии, производства и финансов.
- Супер-ИИ
Обладая интеллектуальными способностями, сравнимыми с человеческими, а иногда и превосходящими их, перспективные алгоритмы находятся на этапе активной разработки и со временем способны коренным образом изменить различные сферы деятельности.
Внедрение систем искусственного интеллекта найдет широкое применение в оборонной промышленности, информационной безопасности, космических исследованиях, атомной энергетике, металлургии, робототехнике, беспилотном транспорте и технологиях виртуальной реальности.
ИИ представляет собой сложную систему компьютерных алгоритмов, использующих современные методы обработки и анализа данных для выполнения конкретных задач. Ключевым компонентом является машинное обучение, представляющее набор статистических инструментов для анализа и изучения массивов данных.
Существуют разнообразные подходы к внедрению искусственного интеллекта и машинного обучения. Наиболее значимые из них будут рассмотрены далее.
- Контролируемое обучение
В подходах, основанных на обучении с учителем, программа искусственного интеллекта обучается на базе данных, где каждый элемент имеет метку. В этом случае верный ответ для каждого примера заранее известен и сообщается ИИ-модели. Цель — научить ее достигать этого результата, получая последовательность входных данных.
Этот тип обучения востребован для классификации изображений, распознавания речи и выявления мошеннических действий.
- Неконтролируемое обучение
В отличие от предыдущего метода обучение без учителя подразумевает тренировку ИИ-модели на массиве данных, не имеющих предварительной разметки. В этом случае желаемый результат обычно не определен заранее, и задача его обнаружения возлагается на саму ИИ-модель.
Этот подход находит применение в задачах сжатия информации и идентификации аномальных явлений.
- Обучение с подкреплением
Данный класс методов представляет собой более сложный подход, при котором ИИ-модель обучается принятию решений, взаимодействуя с определенным окружением, которое генерирует сигналы вознаграждения. Действия модели оцениваются в соответствии с заранее установленными критериями, определяющими интенсивность сигналов вознаграждения.
Конечная цель — научить ее выбирать действия, которые максимизируют эти сигналы при любой операции.
Обучение с подкреплением активно применяется в системах автономного управления, разработке и внедрении искусственного интеллекта и робототехнике.
- Глубокое обучение
Эти прогрессивные методы машинного обучения стремятся воспроизвести человеческое мышление и поведение в машинах. Интеллект, приближенный к человеческому, внедряется в систему посредством специализированных платформ. Основная задача — создать подобие мозга человека. Название «глубокое» отражает использование многоуровневой структуры искусственных нейронов для принятия решений.
Источник: shutterstock.com
В области глубокого обучения применяются разнообразные архитектуры, включая:
- Искусственные нейронные сети (ИНС) — для обработки числовой информации.
- Сверточные нейронные сети (СНС) — для анализа изображений, аудио- и видеоматериалов.
- Рекуррентные нейронные сети (РНС) — для обработки данных, организованных в виде временных рядов.
- Мультинейронные сети (МНС) — для работы со сложными и разнородными наборами данных.
Глубокое обучение находит применение в таких областях, как обработка естественного языка, распознавание образов и создание игровых ИИ.
- Трансферное обучение
Это современные методы машинного обучения, часто использующие архитектуру СNN. Модель ИИ применяет опыт, накопленный в предыдущих задачах, для решения текущих проблем. Она непрерывно анализирует свою историю и совершенствуется на основе полученных знаний.
Трансферное обучение востребовано в машинном переводе, классификации изображений и создании реалистичных моделей окружающего мира.
Какие задачи поможет решить внедрение ИИ в разных сферах
Внедрение искусственного интеллекта поможет решить множество проблем в различных сферах.
В сфере логистики
Искусственный интеллект способен решить множество задач, среди которых:
- автоматизация складских операций;
- улучшение координации процессов доставки;
- выбор наиболее эффективных маршрутов;
- выявление перспективных направлений для развития;
- сокращение времени непроизводительной работы;
- внедрение роботов в центрах обработки заказов;
- управление логистическими операциями с использованием специализированного программного обеспечения;
- сокращение сроков доставки.
Согласно сообщению информационного агентства Bloomberg от 31 августа 2020 года компания Amazon получила одобрение от Федерального управления гражданской авиации США на осуществление коммерческих доставок с использованием дронов.
К тому времени компания уже разработала беспилотный гексакоптер MK27, предназначенный для замены курьеров. Это устройство способно поднимать груз весом до 2,2 кг и доставлять его со склада клиенту за полчаса на расстояние до 12 км. По данным Amazon, на посылки весом до 2,5 кг приходится основная часть (75−90 %) всех доставок.
В сфере маркетинга и розничной торговли
Решает следующие задачи:
- осуществляет анализ рыночной ситуации и выявляет целевую группу потребителей;
- формирует индивидуальные предложения, учитывая предпочтения клиентов;
- оценивает результативность рекламных мероприятий;
- предоставляет целевым клиентам скидки и специальные предложения;
- создает тексты для товарных позиций;
- информирует покупателей о сроках и способах оплаты;
- рекомендует сопутствующие товары в онлайн-магазине;
- делает прогнозы относительно покупательского спроса;
- выполняет поисковую оптимизацию веб-ресурсов;
- повышает скорость обслуживания потребителей.
Источник: shutterstock.com
Инновационный магазин Amazon Go использует ИИ для обеспечения полностью автоматизированного обслуживания. Посетители выбирают необходимые товары и покидают магазин без необходимости оплаты на кассе. Система датчиков и камер идентифицирует выбранные товары и автоматически списывает соответствующую сумму с аккаунта покупателя в Amazon.
В кадровом деле
Способен оказать поддержку в следующих направлениях:
- облегчает поиск персонала для компании;
- осуществляет проведение интервью с кандидатами;
- формирует первоначальные выводы о соискателях.
Согласно исследованию Resume Builder многие организации намерены внедрить или уже используют искусственный интеллект в процессе собеседований. Две трети опрошенных убеждены, что применение ИИ повысит результативность подбора кадров, а 15 % полагают, что интеллектуальные системы смогут принимать решения по кандидатам автономно.
Использование в индустрии
Внедрение искусственного интеллекта в производство способно решать следующие задачи:
- непрерывный мониторинг состояния оборудования;
- содействие в проведении профилактического обслуживания на основе прогнозов;
- снижение риска возникновения простоев;
- обнаружение бракованных изделий;
- управление производственными процессами в режиме реального времени;
- улучшение эффективности производственного цикла.
Источник: shutterstock.com
Цель внедрения искусственного интеллекта «Газпром нефтью» — разведывательное бурение. Эксперты Научно-исследовательского центра предприятия разработали самообучающуюся систему, которая позволяет прогнозировать характеристики горных пород на новых участках.
В агропромышленном комплексе
Искусственный интеллект позволяет:
- сократить нерациональное использование ресурсов и минимизировать потери при сборе урожая;
- автоматически идентифицировать и классифицировать сорные растения;
- оптимизировать управление и использование водных ресурсов и улучшить состояние почвы;
- анализировать поведение сельскохозяйственных животных;
- повысить эффективность использования машинного парка в сельском хозяйстве.
Автоматизированные комбайны и тракторы выполняют широкий спектр работ: от посева и внесения удобрений до опрыскивания и сбора урожая. Они берут на себя функции управления техникой, что позволяет повысить точность выполнения операций, снизить расход ресурсов и минимизировать влияние человеческого фактора. В результате затраты могут быть сокращены на 30–40 %.
В финансовом секторе
Искусственный интеллект помогает:
- оценивать платежеспособность потенциальных заемщиков;
- улучшать качество обслуживания клиентов;
- предлагать потребителям индивидуальные финансовые продукты и услуги;
- анализировать информацию о клиентах и их финансовых операциях;
- прогнозировать потребность в наличных средствах в банкоматах;
- проводить анализ рыночной ситуации;
- автоматизировать обработку финансовой документации;
- выявлять потенциально мошеннические операции.
Исследователи из ЮУрГУ разработали систему на основе ИИ для выявления подозрительных банковских транзакций. Тестирование на базе данных «Elliptic» показало точность обнаружения мошеннических операций на уровне 99,21 %.
Источник: shutterstock.com
Внедрение ИИ полезно не только в перечисленных сферах. Любая компания, стремящаяся к оптимизации процессов, повышению эффективности работы с клиентами и снижению рисков, может найти применение искусственному интеллекту.
Основные принципы внедрения искусственного интеллекта
- Для эффективной работы искусственному интеллекту требуется колоссальный объем данных
Голосовые помощники, такие как Siri или «Алиса», сканируют интернет-пространство в поисках ответов на вопросы пользователей. Системы распознавания рукописного текста тренируются на множестве образцов.
Чтобы понять масштабы данных, необходимых для обучения, следует учитывать правило «десятикратного превышения». Оно гласит, что объем информации, поступающей в ИИ, должен в десять раз превосходить число параметров модели. К примеру, чтобы научить алгоритм отличать крокодилов от пернатых по 100 параметрам, потребуется не менее 1000 изображений.
- Вычислительная мощность
Обучение ИИ распознаванию объектов требует обработки огромного массива изображений, и высокая вычислительная мощность значительно ускоряет этот процесс.
- Как научить алгоритмы ИИ?
Для этого можно использовать более сложные нейронные сети, отказавшись от простых алгоритмов. Такой подход позволяет значительно повысить эффективность ИИ в задачах распознавания речи или изображений.
- Для эффективной работы искусственный интеллект обязан обладать гибкостью
Чтобы искусственный интеллект демонстрировал высокие результаты, ему необходимо проявлять нестандартный подход и приспосабливаться к изменяющимся условиям, постоянно совершенствуя свои навыки. Однако, например, в контексте управления транспортным средством у человека, находящегося за рулем, должна оставаться возможность контролировать действия ИИ.
Источник: shutterstock.com
- Простота взаимодействия через естественный язык
Классическим примером являются чат-боты. Они подстраиваются под стиль речи пользователя и предоставляют ответы на понятном для него языке.
- Необходимость обоснования решений
Когда искусственный интеллект делает какое-либо заявление, он должен подкреплять его аргументами, раскрывая основания для своего выбора и логику принятия решения. Это позволяет понять причины и последствия сделанного предпочтения, обеспечивая прозрачность работы ИИ.
- Защита и неразглашение информации
Рассмотрим применение искусственного интеллекта в сфере здравоохранения. Информация, обрабатываемая ИИ, должна быть строго защищена, так как разглашение повлечет нарушение медицинской этики.
Читайте также: Что такое ценность продукта и как ее повысить
- Этические аспекты
При использовании искусственного интеллекта для подбора персонала необходимо обеспечить его объективность. ИИ должен быть свободен от предвзятости, чтобы исключить дискриминацию кандидатов по признакам пола, телосложения, этнической принадлежности и другим персональным данным.
- Интеграция ИИ в существующие платформы
В качестве примера можно привести онлайн-покупки. Искусственный интеллект может быть задействован на каждом этапе процесса купли-продажи — от выбора товара до оформления заказа.
Возможные проблемы внедрения искусственного интеллекта
Внедрение искусственного интеллекта, несмотря на его явные выгоды, сопряжено с рядом препятствий, которые могут затруднить или даже сорвать реализацию проектов. Рассмотрим основные из них.
Технические трудности при внедрении искусственного интеллекта
Для успешного применения ИИ необходимы надежная инфраструктура и значительные объемы информации. Главные проблемы на данном этапе заключаются в следующем:
- Интеграция инновационных решений. Адаптация ИИ к существующим бизнес-процессам и системам может быть сложной и требовать много времени.
- Достоверность информации. Некачественные или неточные данные способны привести к ошибочным выводам, снижая результативность ИИ-моделей.
Моральные и юридические рамки
Этические вопросы и нормативное регулирование играют важную роль при интеграции ИИ.
Источник: shutterstock.com
Основные моменты включают:
- Защита информации. Работа с персональными данными пользователей требует соблюдения законов о конфиденциальности, например GDPR. Несоблюдение этих правил может привести к серьезным штрафам и ущербу для репутации компании.
- Понятность алгоритмов. Необходимо объяснять, как ИИ принимает решения, особенно в таких важных сферах, как кредитование или медицина.
Дефицит квалифицированных кадров и развитие команды
Опытные профессионалы в области искусственного интеллекта — ценный и редкий ресурс, и их недостаток существенно тормозит развитие многих организаций. Кадровые вопросы часто включают в себя следующее.
- Острая конкуренция. Фирмы соперничают за ограниченное число экспертов, что увеличивает издержки на подбор и удержание сотрудников.
- Профессиональная подготовка и адаптация. Персоналу может не хватать нужных компетенций, что обуславливает необходимость инвестиций в образовательные программы и время на освоение новых инструментов.
Противодействие переменам
Корпоративная культура имеет решающее значение для успешного внедрения ИИ. Недоверие и скептицизм персонала могут саботировать процесс освоения новых технологий. Ключевые трудности включают:
- Опасения относительно сокращения рабочих мест. Работники могут бояться, что автоматизация повлечет за собой увольнения.
- Неприятие трансформаций. Отдельные сотрудники могут отвергать новые рабочие процессы и критически относиться к внедрению ИИ, не видя его положительных сторон.
Эти вопросы требуют деликатного подхода и тщательного планирования для результативной интеграции искусственного интеллекта в коммерческих организациях. Преодоление этих препятствий — залог успешной реализации технологий и достижения намеченных результатов.
Примеры успешного внедрения искусственного интеллекта российскими компаниями
Ведущие российские корпорации активно интегрируют интеллектуальные системы, чтобы оптимизировать рабочие процессы, улучшить качество принимаемых решений и минимизировать операционные затраты.
Перспективы внедрения искусственного интеллекта заключаются в развитии различных секторов экономики — от нефтегазовой индустрии до агропромышленного комплекса и телекоммуникаций.
Рассмотрим, каким образом крупные предприятия применяют передовые ИИ-решения для достижения существенных результатов.
- Сбербанк
Преимущество внедрения искусственного интеллекта — повышение производительности труда в организации. В качестве примера создана инновационная система распознавания лиц, которая значительно упрощает и ускоряет процесс идентификации пользователей. Эта разработка недавно была признана на международном уровне и названа одной из лучших в России.
Источник: shutterstock.com
В банковском секторе проводится тестирование Digital Manager — программного продукта, цель которого — упростить взаимодействие персонала с электронной почтой. Данная программа анализирует содержание входящих сообщений и в большинстве случаев предлагает оптимальные варианты ответов, имитируя действия человека.
Digital Manager также имеет функционал распределения задач между сотрудниками. На стадии тестирования точность предлагаемых решений составляет около 75 %.
Банк активно участвует в социальных инициативах, используя возможности искусственного интеллекта, занимаясь расшифровкой исторических документов Петровской эпохи и оказывая помощь врачам в диагностике заболеваний. ИИ также применяется в HR-процессах для предварительной оценки кандидатов и прогнозирования вероятности их увольнения.
Эти достижения положительно влияют на репутацию банка. Аналитическое агентство Brand Finance включило его в тройку лидеров мировых брендов, высоко оценив вклад в развитие передовых технологий. Кроме того, в банке работает AI-платформа для юридической экспертизы, позволяющая мгновенно обрабатывать сложные юридические тексты. Этот инструмент значительно оптимизирует процесс, сокращая время анализа с тысяч часов до нескольких секунд.
- Яндекс
Не уступает в развитии искусственного интеллекта и Яндекс. Эта компания была пионером в России в области разработки беспилотных автомобилей и предлагает предприятиям ценные решения на основе ИИ.
Источник: shutterstock.com
Среди них Yandex SpeechKit — технология преобразования речи в текст и обратно, лежащая в основе голосового помощника «Алиса». Этот инструмент доступен для коммерческого использования, позволяя компаниям интегрировать его в свои системы.
SpeechKit автоматизирует взаимодействие с клиентами. Виртуальный ассистент может, например, записывать их на прием, проводить опросы или совершать исходящие звонки. Система анализирует речь, поддерживает диалог по заданному сценарию и передает информацию сотрудникам. Это экономит время, при этом лишь небольшая часть клиентов понимает, что общается с автоматизированной системой.
Читайте также: Кому пригодится создание интеллект-карты
Яндекс также уделяет внимание реалистичности звучания голосов: система использует большой набор звуков и подбирает интонации, чтобы речь звучала естественно.
Яндекс Маркет использует искусственный интеллект для оптимизации складских операций и прогнозирования спроса. Специальные программы анализируют данные о прошлых продажах, учитывают сезонность и погодные условия, чтобы с высокой точностью предсказывать, какие товары будут востребованы в ближайшем будущем.
- Okko и «Кинопоиск»
Онлайн-кинотеатры Okko и «Кинопоиск» активно применяют технологии искусственного интеллекта для кастомизации рекомендаций кинолент и сериалов. На основе анализа зрительских симпатий, предыдущих просмотров и времени суток алгоритмы подбирают наиболее релевантный контент.
- СберАвтоТех и Яндекс
В автомобильной индустрии СберАвтоТех и Яндекс применяют искусственный интеллект для создания автопилотных систем управления транспортом. Искусственные нейросети анализируют информацию, поступающую от датчиков и камер автомобиля, оценивают условия на дороге и оказывают помощь машине в принятии решений, например при обнаружении помех или возможности сменить полосу.
- «Северсталь»
Значительные успехи в применении ИИ наблюдаются и в тяжелой промышленности. В частности, компания «Северсталь» внедрила системы «Рубан» и «Аделина» на своем металлургическом комплексе.
«Аделина» вычисляет оптимальную скорость работы оборудования, а «Рубан» ее корректирует. Эти системы контролируют производственный процесс в реальном времени и способствуют оперативному устранению неполадок.
- «ВкусВилл»
Сеть магазинов «ВкусВилл» использовала нейронные сети при создании дизайна упаковок для новой линейки макаронных изделий. Цель заключалась в том, чтобы выделить продукт среди конкурентов и повлиять на потребительское восприятие.
- Ozon
Онлайн-платформа Ozon запустила пилотный проект по созданию изображений одежды с помощью искусственного интеллекта. Это нововведение дает возможность продавцам существенно сократить расходы на проведение фотосъемок: достаточно загрузить фотографии продукции на простом фоне, и ИИ автоматически формирует карточки товаров с демонстрацией одежды на виртуальной модели.
Источник: shutterstock.com
- «Т-Банк»
«Т-Банк» представил систему виртуальных помощников под названием «Вселенная ассистентов». Каждый из них специализируется на конкретной области, оказывая поддержку в финансовых вопросах, предлагая рекомендации по путешествиям или помогая подобрать одежду.
Система адаптирует ответы к запросам клиента, обеспечивая более оперативное решение проблем по сравнению с традиционным общением с оператором.
- «Альфа-Банк»
«Альфа-Банк» разработал стратегию внедрения искусственного интеллекта для ускорения процесса выдачи ипотечных займов. Клиенты могут получить информацию о доступном кредитном лимите и оформить ипотеку онлайн, избегая заполнения сложных форм. Он анализирует данные клиентов, подбирая наиболее выгодные условия, что упрощает и ускоряет получение ипотечного кредита.
- «Роснефть»
Специалисты компании «Роснефть» создали программное обеспечение для моделирования цифровых аналогов горных пород («цифровых двойников»). Это позволяет с большей точностью производить оценку нефтегазовых резервов, оптимизировать добычу и улучшить стратегическое планирование.
- «МегаФон»
«МегаФон» применяет технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности логистических процессов на строительных площадках, предотвращая перегрузки и снижая издержки.
- SmartAGRO
Источник: shutterstock.com
SmartAGRO использует нейросети для прогнозирования объемов урожая, проводя анализ метеорологических данных и характеристик почвы, что помогает сельскохозяйственным производителям минимизировать возможные убытки.
Часто задаваемые вопросы о внедрении искусственного интеллекта
Какие знания необходимы экспертам в области внедрения искусственного интеллекта?
Для успешной реализации задач специалисты по внедрению ИИ должны владеть определенным набором компетенций.
- Аналитический склад ума: умение анализировать информацию и выделять важные закономерности.
- Навыки программирования: знание языков, таких как Python, R и Java, а также умение работать с библиотеками для обработки данных (например, TensorFlow, PyTorch).
- Коммуникабельность: умение понятно и доступно представлять свои идеи и результаты работы как техническим специалистам, так и широкой аудитории.
- Навыки решения проблем: способность находить оптимальные решения в трудных ситуациях и оперативно реагировать на изменения.
Каждая из этих ролей играет ключевое значение для успешного внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы. Организациям нужно убедиться, что их команды обладают необходимым набором навыков для достижения поставленных целей и максимального использования потенциала ИИ.
Какие шаги включает в себя процесс разработки и внедрения систем искусственного интеллекта?
Этапы деятельности команды внедрения ИИ:
- Проектирование. На данном этапе устанавливаются задачи проекта, его параметры и сроки выполнения. Группа обсуждает возможные опасности и ресурсы, необходимые для достижения поставленных целей.
- Сбор и подготовка информации. Специалисты по данным занимаются поиском, очисткой и подготовкой информации, нужной для обучения моделей ИИ.
- Разработка моделей. Инженеры и аналитики создают и обучают их, адаптируя их под нужды бизнеса.
- Проверка и улучшение. Модели тестируются с использованием проверочных данных. На основе полученных результатов группа вносит коррективы и оптимизирует алгоритмы.
- Реализация и интеграция. После успешного тестирования модель внедряется в бизнес-процессы организации. Для этого необходимо обеспечить ее взаимодействие с уже существующими системами.
- Контроль и поддержка. После запуска группа продолжает отслеживать работу системы, собирает отзывы и вносит изменения для повышения результативности модели.
Формирование эффективно функционирующей команды и соблюдение этапов работы значительно повышают вероятность успешного внедрения ИИ в коммерческих структурах.
Какие условия благоприятствуют внедрению искусственного интеллекта?
Нельзя утверждать наверняка, что тенденция внедрения искусственного интеллекта опередила свое время. Однако интенсивное развитие этой области наблюдается в последние десять лет благодаря нескольким ключевым факторам:
- Увеличение вычислительной производительности. Современные компьютеры стали существенно мощнее и доступнее по цене, что позволило обрабатывать гораздо больше информации и реализовывать сложные алгоритмы машинного обучения.
- Большие данные. Накопление и доступность колоссальных объемов информации создали условия для тестирования алгоритмов искусственного интеллекта.
- Инвестиции и интерес рынка. Рост объемов финансирования исследований и разработок в области ИИ со стороны как частных компаний, так и государственных программ послужил стимулом для развития этой области.
Читайте также: Как выявить и обойти конкурентов в бизнесе
Технология прошла значительный путь эволюции — от примитивных шахматных программ до современных систем глубокого обучения и нейронных сетей. Сегодня ИИ способен выполнять широкий спектр функций и используется для решения разнообразных задач как в коммерческой сфере, так и в повседневной жизни. Результатами внедрения искусственного интеллекта являются улучшение качества жизни, ускорение и повышение продуктивности рутинных операций.
