Много хора все още свързват изкуствения интелект с дистопиите на научната фантастика, но тази характеристика намалява, тъй като изкуственият интелект се развива и става все по-често срещано в ежедневието ни. Днес изкуственият интелект е име на домакинство (а понякога дори и присъствие в домакинството - здравей, Алекса!).
Въпреки че приемането на изкуствен интелект в масовото общество е ново явление, това не е ново понятие. Съвременната област на изкуствения интелект се появи през 1956 г., но за постигането на значителен напредък в развитието на системата за изкуствен интелект и превръщането й в технологична реалност бяха необходими десетилетия работа.
В бизнеса изкуственият интелект има широк спектър от приложения. Всъщност повечето от нас ежедневно взаимодействат с изкуствения интелект под някаква или друга форма. От светското до спиращото дъха изкуствен интелект вече нарушава практически всеки бизнес процес във всяка индустрия. Тъй като технологиите за изкуствен интелект се разпространяват, те стават наложително за бизнеса, който иска да поддържа конкурентно предимство.
Какво е изкуствен интелект?
Преди да разгледаме как технологиите за изкуствен интелект влияят на света на бизнеса, е важно да се определи терминът. "Изкуствен интелект" е широк и общ термин, който се отнася до всеки тип компютърен софтуер, който се занимава с човекоподобни дейности, включително обучение, планиране и решаване на проблеми. Наричането на конкретни приложения „изкуствен интелект“е като да наречем Honda Accord от 2013 г. „превозно средство“- технически е правилно, но не покрива никоя от спецификите. За да разберем какъв тип изкуствен интелект преобладава в бизнеса, трябва да копаем по-дълбоко.
Машинно обучение
Машинното обучение е един от най-често срещаните видове изкуствен интелект в развитието за бизнес цели днес. Машинното обучение се използва предимно за бърза обработка на големи количества данни. Тези видове изкуствен интелект са алгоритми, които изглежда се „научават“с течение на времето, като стават по-добри в това, което правят, толкова по-често го правят. Подайте алгоритъм за машинно обучение с повече данни и неговото моделиране трябва да се подобри. Машинното обучение е полезно за поставяне на огромни масиви от данни - все по-заснети от свързани устройства и интернет на нещата - в смилаем контекст за хората.
Например, ако управлявате производствен завод, вероятно вашата машина е свързана към мрежата. Свързаните устройства подават постоянен поток от данни за функционалност, производство и други на централно място. За съжаление, това е твърде много данни, за да може човек да пресее някога и дори ако може, вероятно ще пропусне повечето от моделите. Машинното обучение може бързо да анализира данните, докато влиза, като идентифицира модели и аномалии. Ако една машина в производствения завод работи с намален капацитет, алгоритъмът за машинно обучение може да я хване и да уведоми лицата, които вземат решения, че е време да изпрати екип за превантивна поддръжка.
Но машинното обучение също е сравнително широка категория. Развитието на изкуствените невронни мрежи, взаимосвързана мрежа от "възли" на изкуствен интелект, породи това, което е известно като "задълбочено обучение".
Дълбоко учене
Дълбокото обучение е още по-специфична версия на машинното обучение, която разчита на невронните мрежи, за да участва в нелинейни разсъждения. Дълбокото обучение е от решаващо значение за изпълнението на по-усъвършенствани функции, като откриване на измами. Тя може да направи това, като анализира широк спектър от фактори наведнъж. Например, за да работят автомобилите, които работят самостоятелно, трябва да се идентифицират, анализират и реагират няколко фактора наведнъж. Алгоритмите за задълбочено обучение се използват, за да помогнат на самоуправляващите се автомобили да контекстуализират информация, набрана от сензорите им, като разстоянието на други обекти, скоростта, с която се движат, и прогнозирането на това къде ще бъдат след 5-10 секунди. Цялата тази информация се изчислява рамо до рамо, за да помогне на самостоятелно управляващ автомобил да взема решения като кога да сменя платна.
Дълбокото обучение има голямо обещание в бизнеса и вероятно скоро ще бъде използвано по-често. По-старите алгоритми за машинно обучение са склонни да постигнат своята способност, след като определено количество данни бъдат заснети, но моделите на задълбочено обучение продължават да подобряват своята ефективност, тъй като получават повече данни. Това прави моделите за дълбоко обучение далеч по-мащабируеми и детайлни; дори бихте могли да кажете, че моделите на дълбоко обучение са много по-независими.
Изкуствен интелект и бизнес днес
Вместо да служи като заместител на човешката интелигентност и изобретателност, изкуственият интелект обикновено се разглежда като поддържащ инструмент. Въпреки че в момента изкуственият интелект има трудности за изпълнение на здравословни задачи в реалния свят, той умее да обработва и анализира триви данни далеч по-бързо, отколкото човешкият мозък би могъл. След това софтуерът за изкуствен интелект може да се върне със синтезирани курсове на действие и да ги представи на потребителя. По този начин хората могат да използват изкуствен интелект, за да помогнат да извлекат възможни последици от всяко действие и да оптимизират процеса на вземане на решения.
"Изкуственият интелект е вид второто идване на софтуер", каза Амир Хусайн, основател и изпълнителен директор на машинното учебно дружество SparkCognition. "Това е форма на софтуер, който взема решения самостоятелно, който е в състояние да действа дори в ситуации, които не са предвидени от програмистите. Изкуственият интелект има по-широка възможност за вземане на решения, за разлика от традиционния софтуер."
Тези черти правят изкуствения интелект изключително ценен в много индустрии, независимо дали той просто помага на посетителите и персонала да се справят ефективно в корпоративния кампус или да изпълнява задача, толкова сложна, колкото наблюдение на вятърната турбина, за да предвиди кога ще се нуждае от ремонт.
Машинното обучение се използва често в системи, които улавят огромно количество данни. Например, интелигентните системи за управление на енергията събират данни от сензори, прикрепени към различни активи. След това данните се контекстуализират чрез алгоритми за машинно обучение и се предават на хората, които вземат решения, за да разберат по-добре нуждите от потребление и поддръжка на енергия.
Изкуственият интелект е дори незаменим съюзник, когато става въпрос за търсене на дупки в защитните мрежи на компютърната мрежа, каза Хусайн.
„Наистина не можете да имате достатъчно експерти по киберсигурност, които да разгледат тези проблеми поради мащаба и нарастващата сложност“, каза той. "Изкуственият интелект играе все по-голяма роля и тук."
Изкуственият интелект също променя системите за управление на взаимоотношенията с клиенти (CRM). Софтуер като Salesforce или Zoho изисква тежка човешка намеса, за да бъде актуален и точен. Но когато приложите изкуствен интелект към тези платформи, нормална CRM система се трансформира в самообновяваща се, автоматично коригираща система, която остава на върха на вашето управление на взаимоотношенията за вас. [За тези, които са в чисто нови компании, прочетете нашия доклад относно CRM инструментите за стартиране. ]
Друг пример за гъвкавост на изкуствения интелект е във финансовия сектор. Д-р Хосейн Рахнама, основател и изпълнителен директор на консиержната компания за изкуствен интелект Flybits и гостуващ професор в Масачузетския технологичен институт, работи с TD Bank за интегриране на изкуствения интелект в редовни банкови операции, като ипотечни заеми.
"Използвайки тази технология, ако имате ипотека в банката и тя е подновена след 90 дни или по-малко … ако ходите по клон, получавате персонализирано съобщение, което ви кани да отидете в клона и да подновите покупката", - каза Рахнама. „Ако търсите имот за продажба и прекарате повече от 10 минути там, той ще ви изпрати възможно предложение за ипотека.
„Вече не очакваме потребителят постоянно да намира в полето за търсене Googling това, от което се нуждае“, добави той. „Парадигмата се измества по отношение на това как правилната информация намира правилния потребител в точното време.“
Бъдещето на изкуствения интелект
И така, как може да се използва изкуствен интелект в бъдеще? Трудно е да се каже как ще се развие технологията, но повечето експерти виждат тези „здрави“задачи да стават още по-лесни за обработка на компютрите. Това означава, че роботите ще станат изключително полезни в ежедневния живот.
"AI започва да прави това, което някога се е смятало за невъзможно, като коли без шофьори", казва Ръсел Гленистър, изпълнителен директор и основател на Curation Zone. "Автомобилите без шофьори са само реалност поради достъпа до данни за обучение и бързи графични процесори, които са и ключови фактори. За да се обучават автомобили без водачи, е необходимо огромно количество точни данни и скоростта е ключова за провеждането на обучението. Преди пет години, процесорите бяха твърде бавни, но въвеждането на графични процесори направи всичко възможно."
Glenister заяви, че графичните процесори само ще станат по-бързи, подобрявайки приложенията на софтуер за изкуствен интелект навсякъде.
"Бързите процеси и много чисти данни са ключови за успеха на AI", каза той.
Други анализатори, като съосновател и CTO на Nara Logics, д-р Нейтън Уилсън, заявиха, че виждат изкуствен интелект на върха на революцията в познати дейности, като хранене. Уилсън прогнозира, че изкуствен интелект може да се използва от ресторант, например, за да реши коя музика да свири въз основа на интересите на присъстващите гости. Изкуственият интелект би могъл дори да промени външния вид на тапета въз основа на това, което технологията предвижда естетическите предпочитания на тълпата.
Ако това не е достатъчно далеч за вас, Рахнама прогнозира, че изкуственият интелект ще изведе цифровите технологии от двуизмерната, затворена на екрана форма, към която хората са свикнали. Вместо това, основният потребителски интерфейс ще се превърне във физическата среда, заобикаляща дадено лице.
"Винаги сме разчитали на двуизмерен дисплей, за да играем игра или да взаимодействаме с уеб страница или да четем електронна книга", каза Рахнама. "Това, което ще се случи сега с изкуствен интелект и комбинация от [интернет на нещата] е, че дисплеят няма да бъде основният интерфейс - средата ще бъде. Ще видите хора, които проектират опит около тях, независимо дали е свързан сгради или свързани заседателни зали. Това ще бъдат 3D изживявания, които реално можете да почувствате. " [Взаимодействие с цифрови наслагвания в непосредствената ви среда? Звучи като работа за разширена реалност.]
Какво означава изкуственият интелект за работника?
С всички тези нови случаи на използване на изкуствен интелект възниква плашещият въпрос дали машините ще принудят хората да остареят. Съдебните заседатели все още са на показ: Някои експерти категорично отричат, че изкуственият интелект ще автоматизира толкова много работни места, че милиони хора се оказват безработни, докато други експерти виждат това като належащ проблем.
"Структурата на работната сила се променя, но не мисля, че изкуственият интелект по същество замества работните места", каза Рахнама. "Това ни позволява да създадем наистина базирана на знанието икономика и да използваме това, за да създадем по-добра автоматизация за по-добра форма на живот. Може би е малко теоретично, но мисля, че ако трябва да се притеснявате от изкуствения интелект и роботите, заместващи нашите работни места, вероятно това са алгоритми, заместващи работни места с бели яки като бизнес анализатори, мениджъри на хедж фондове и адвокати."
Уилсън каза, че преминаването към системи, базирани на изкуствен интелект, вероятно ще накара икономиката да добави работни места, които улесняват прехода.
"Изкуственият интелект ще създаде повече богатство, отколкото унищожава", каза Уилсън, "но той няма да бъде справедливо разпределен, особено в началото. Промените ще се усетят възвишено и няма да бъдат открити. [Например] данъчен счетоводител няма ден получавате розов чехъл и се срещнете с робота, който сега ще седне на бюрото й. По-скоро следващият път, когато данъчният счетоводител кандидатства за работа, ще бъде малко по-трудно да я намерите."
Уилсън каза, че очаква изкуственият интелект на работното място да фрагментира дългогодишните работни процеси, създавайки много човешки работни места, които да интегрират тези работни процеси. Други експерти, като Хусайн, не са толкова сигурни откъде ще дойдат новите работни места, след като изкуственият интелект стане повсеместен.
„[В миналото] е имало възможности да се премине от земеделие към производство към услуги“, каза Хусайн. "Сега това не е така. Защо? Индустрията е напълно роботизирана и виждаме, че автоматизацията има по-голям смисъл в икономически план."
Хусайн посочи като примери самоуправляващи се камиони и консиерж с изкуствен интелект като Сири и Кортана, като заяви, че с подобряването на тези технологии широкото използване може да премахне до 8 милиона работни места само в САЩ.
"Когато всички тези работни места започнат да си отиват, трябва да попитаме:" Какво ни прави продуктивни? Какво означава производителност? ", Каза Хусайн. "Сега се сблъскваме с променящата се реалност и поставяме под въпрос основните основни предположения на обществото. Трябва наистина да мислим за това и да решаваме какво ни прави продуктивни и каква е ценността на хората в обществото. Трябва да водим този дебат и да го провеждаме бързо, защото технологията няма да ни чака."
Независимо дали е розово или скалисто, бъдещето идва бързо и изкуственият интелект със сигурност ще бъде част от него. Докато тази технология се развива, светът ще вижда нови стартирания, множество бизнес приложения и потребителски приложения, както и изместване на определени работни места и създаване на изцяло нови. Наред с интернет на нещата, изкуственият интелект има потенциал драматично да преработи икономиката, но точното й въздействие остава да се види.
