# ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ВСЕХ

Владимир Мишин

В этой книге вы получите представление о том, что такое ИИ, сферах его применения, кейсах использования в различных отраслях. Также вы познакомитесь с такими понятиями, как машинное обучение (Machine Learning), глубокое обучение (Deep Learning), нейронные сети (Neural Networks). Узнаете, как любой бизнес может легко внедрить готовые ИИ‑решения в свои продукты и сервисы. Вы узнаете о применении генеративного ИИ для повышения продуктивности, о использовании ИИ‑инструментов для генерации творческих идей и контента, принятия более обоснованных решений, ускорения выполнения повседневных рабочих задач. Вы овладеете техникой составления промптов, научитесь формулировать чёткие, конкретные запросы для получения нужного результата. Узнаете об ответственном использование ИИ. Поймете ограничения ИИ‑инструментов и работу в безопасных рамках, принципы эффективного, этичного и продуктивного использования генеративных ИИ‑инструментов как в профессиональной, так и в личной сфере.

## Введение

Историю ИИ можно проследить до самых истоков вычислительной техники. Со времен счётов и первых калькуляторов люди стремились автоматизировать умственные задачи. Официально путь ИИ начался в 1950-х годах, когда Алан Тьюринг предложил тест Тьюринга для машинного интеллекта, а Джон Маккарти ввёл термин «искусственный интеллект».

Прогресс от ранних программ, таких как ELISA и SHERDLU, в 1960-х годах, до появления экспертных систем в 1970-х годах, в 1980-х годах ознаменовался всплеском развития машинного обучения, подготовившим почву для дальнейшего прогресса.

В 1990-х годах появились нейронные сети, а в 2000-х годах начался подъём глубокого обучения. С 2010 по 2020 год приложения ИИ распространились по всем отраслям, включая обработку естественного языка, обработку естественного языка и компьютерное зрение.

В текущем десятилетии искусственный интеллект (ИИ) продолжает стремительно развиваться, включая достижения в области моделей глубокого обучения, автономных систем и приложений для здравоохранения.

Но что же такое ИИ? Искусственный интеллект (ИИ) – это моделирование процессов человеческого интеллекта компьютерными системами. Он предполагает использование алгоритмов и данных для того, чтобы машины могли выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как обучение, рассуждение, решение задач и принятие решений. ИИ может варьироваться от простой автоматизации до сложных методов глубокого обучения и нейронных сетей.

Интернет произвел революцию в области связи и предоставил нам более быстрый доступ к информации. Распределенные вычисления масштабируют обработку данных, повышая эффективность. Интернет вещей способствует распространению подключенных устройств, генерируя огромные объемы данных. Социальные сети приучили большинство из нас к неструктурированным данным. Вместе они меняют наш цифровой ландшафт, ускоряя доступ к информации и инновации.

Благодаря дополненному интеллекту необходимая экспертам в данной области информация становится доступной и подкрепленной фактами, что позволяет им принимать обоснованные решения. Экспертов поощряют масштабировать свои возможности и передавать трудоемкую работу машинам.

Как мы определяем врожденный интеллект? Люди обладают врождённым интеллектом, который определяется как интеллект, управляющий всеми процессами в нашем организме. Именно благодаря этому интеллекту из маленького семени вырастает дуб, а из одноклеточного – сложный организм, например, слон.

Как обучается ИИ? Единственный врождённый интеллект, которым обладают машины, – это то, что мы им даём. Мы наделяем машины способностью анализировать примеры и создавать модели машинного обучения на основе входных данных и желаемых результатов. Мы делаем это разными способами, например, с помощью контролируемого обучения, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением, о которых вы подробнее узнаете позже.

ИИ можно разделить на категории по силе, широте и области применения. С точки зрения силы ИИ, он бывает трёх типов: слабый ИИ или узкий ИИ, сильный ИИ или обобщённый ИИ, и суперИИ или сознательный ИИ.

Слабый или узкий ИИ – это ИИ, применяемый в определённой области. Прикладной ИИ может выполнять определённые задачи, но не обучаться новым, принимая решения на основе запрограммированных алгоритмов и обучающих данных. Например, переводчики, виртуальные помощники, веб-поиск на базе ИИ, рекомендательные системы и интеллектуальные спам-фильтры.

Сильный ИИ, или обобщённый ИИ, относится к искусственному интеллекту, способному выполнять широкий спектр различных и не связанных между собой задач. Он обладает способностью приобретать новые навыки для решения нестандартных задач, достигая этого путём автономного изучения новых подходов. Обобщённый ИИ представляет собой совокупность множества стратегий ИИ, обучающихся на опыте и способных действовать на уровне человеческого интеллекта. Его применение включает в себя финансы, управление персоналом, информационные технологии, исследования и разработки, а также управление цепочками поставок.

СуперИИ, или сознательный ИИ, расширяет концепцию генеративного ИИ до более продвинутого уровня. Это ИИ с сознанием человеческого уровня, что требует от него самосознания, развитых когнитивных способностей и развития собственных мыслительных навыков. Поскольку мы пока не можем дать чёткого определения тому, что такое сознание, маловероятно, что мы сможем создать сознательный ИИ в ближайшем будущем. СуперИИ может продемонстрировать возможности, превосходящие человеческий интеллект, в таких областях, как здравоохранение, автономные транспортные средства, робототехника, понимание естественного языка и охрана окружающей среды.

ИИ – это синтез многих областей науки. Информатика и электротехника определяют, как ИИ реализуется в программном и аппаратном обеспечении. Математика и статистика определяют жизнеспособные модели и измеряют производительность. Поскольку ИИ моделируется на основе наших представлений о работе мозга, психология и лингвистика играют важнейшую роль в понимании того, как может работать ИИ. Философия же, в свою очередь, даёт рекомендации по вопросам интеллекта и этических аспектов.

В то время как научно-фантастическая версия ИИ может быть отдалённой возможностью, мы уже видим всё больше и больше ИИ, участвующего в решениях, которые мы принимаем каждый день. За прошедшие годы ИИ доказал свою полезность в различных областях, оказывая значимое влияние на наше общество.

Искусственный интеллект, это способность машин выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как рассуждение, естественное общение и решение проблем. По сути, он заменяет потребность в человеке. Таким образом, компьютеры выполняют работу, а мы, люди, на самом деле не нужны.

Искусственный интеллект выполняет определённые задачи и принимает решения, и он встроен во многие современные системы. Теперь сравните это с дополненным интеллектом. Здесь есть и машины, и люди, работающие вместе, чтобы усилить друг друга при выполнении задач. Системы дополненного интеллекта расширяют наши человеческие возможности. Такие вещи, как программы чтения с экрана для слепых, голосовая навигация или система предотвращения столкновений в автомобиле, – всё это примеры дополненного интеллекта в действии. Они действуют от нашего имени в физическом мире, но таким образом, чтобы дополнять наши собственные возможности.

Итак, искусственный или дополненный, какая форма интеллекта даст нам наилучшие результаты для решения данной задачи? Что ж, чтобы ответить на этот вопрос, давайте составим матрицу сильных сторон. Итак, машины против людей.

Машины отлично справляются с обработкой больших объёмов данных. Они могут обрабатывать больше данных быстрее, чем любой человек, и при этом не устают. Поэтому они могут просто продолжать работать, обрабатывая данные по мере их поступления. Машины особенно хороши в таких вещах, как повторяющиеся задачи, и делают это с надёжной точностью, в отличие от людей. Так что, если вам нужно быстро проанализировать большой объём данных или делать что-то снова и повторять без права на ошибку, и в этом случае, искусственный интеллект – действительно ваш лучший выбор.

С другой стороны, у нас, людей, тоже есть несколько преимуществ. Мы очень хорошо обобщаем информацию. Мы можем взять отдельный фрагмент данных и понять концепцию, которую он представляет. Мы также очень хороши в творчестве. Мы можем генерировать идеи. Мы можем решать проблемы и передавать наши результаты так, как машины просто не могут. Кроме того, у нас есть эмоциональный интеллект, и это большое преимущество, позволяющее понимать реакции других, что критически важно для таких задач, как обслуживание клиентов или уход за больными.

Дополненный интеллект – это действительно золотая середина, сочетающая все эти сильные стороны человека с небольшой помощью со стороны машин.

Используя ИИ, чтобы помочь нам увидеть и понять мир по-новому, мы можем делать то, что было бы невозможно для нас, людей, самостоятельно.

Так какая же форма интеллекта лучше? Ответ – оба.

По мере развития искусственного интеллекта генеративный ИИ становится инновационным направлением. В то время как традиционный ИИ, как правило, сосредоточен на анализе данных и принятии решений, таких как рекомендация песен для прослушивания или перевод с любого языка, генеративный ИИ делает шаг вперед и создает новый контент с нуля. GenAI – это технология ИИ, способная создавать новые и оригинальные данные, от текста и изображений до музыки и видео. В отличие от традиционных моделей ИИ, генеративный ИИ не полагается на предопределенные правила и шаблоны. Вместо этого он использует методы глубокого обучения и опирается на обширные наборы данных для генерации новых идей.

Генеративный ИИ может использовать большие языковые модели (LLM) для обработки и генерации текста, похожего на человеческий. LLM могут выполнять различные задачи обработки естественного языка, включая генерацию текста, перевод и реферирование.

В качестве альтернативы, генеративный ИИ может разрабатывать и интегрировать LLM в более крупную, более продвинутую систему ИИ для выполнения различных сложных задач, таких как принятие решений и решение проблем. Возможности генеративного ИИ способствуют его быстрой интеграции в различные аспекты нашей жизни. Он может способствовать созданию нового контента в различных форматах, включая текст, изображения, видео и аудио. Генеративный ИИ способен вести диалоги, подобные человеческому интеллекту. Благодаря дополнению данных он позволяет генерировать новые обучающие данные, повышая точность моделей машинного обучения.

Согласно недавнему исследованию, проведенному Goldman Sachs, использование генеративного ИИ может способствовать росту мировой экономики примерно на 7%, что составляет почти 7 триллионов долларов. Исследование также показало, что генеративный ИИ может ускорить рост производительности на 1,5% за десять лет.

Генеративный ИИ стимулирует креативность и улучшает взаимодействие с клиентами в различных секторах. В маркетинге он помогает компаниям создавать персонализированную рекламу, email-кампании или публикации в социальных сетях, основанные на индивидуальных предпочтениях и поведении. В творческих областях генеративный ИИ может создавать уникальный цифровой арт, музыку и видеоконтент для рекламных и маркетинговых кампаний, а также создавать саундтреки к фильмам и видеоиграм.

Разработка продуктов – ещё одна область, где генеративный ИИ оказывает влияние. Анализируя тенденции и отзывы потребителей, он может помочь генерировать идеи и даже оптимизировать существующие проекты для повышения производительности и экономической эффективности.

Генеративный ИИ меняет отрасли, стимулирует инновации и повышает эффективность. В области здравоохранения и прецизионной медицины генеративный ИИ может помогать врачам, предоставляя индивидуальное лечение. Он также может моделировать операции и создавать медицинские изображения, чтобы помочь врачам в разработке методов лечения.

В играх генеративный ИИ может создавать интерактивные игровые миры, генерируя новые уровни, персонажей и объекты, которые адаптируются к поведению игрока. В сфере моды генеративный ИИ может разрабатывать и создавать виртуальные примерочные для клиентов и рекомендовать персонализированные варианты одежды на основе их поведения и предпочтений.

В сфере образования генеративный ИИ может создавать индивидуализированные учебные материалы и интерактивные учебные среды, которые подстраиваются под стиль и темп обучения студентов.

Генеративный ИИ сейчас в моде. Но мне часто задают вопрос: чем генеративный ИИ отличается от ИИ, который мы использовали 5, 10, 20, а может быть, даже 30 лет назад? Чтобы понять это, давайте взглянем на ИИ таким, каким он был до, и на генеративный ИИ.

Обычно, ИИ работал так: вы начинали с репозитория, и репозиторий – это просто место, где вы храните всю свою информацию. Это могут быть данные и таблицы, строки и столбцы, это могут быть изображения, это могут быть документы. Это может быть что угодно.

Вторая часть – это то, что мы называем аналитической платформой. В мире IBM примером аналитической платформы является SPSS Modeler или Watson Studio.

Третий компонент – это прикладной уровень. Допустим, вы телекоммуникационная компания. У вас есть вся информация о клиентах в репозитории. И допустим, вы хотите узнать, какие клиенты, скорее всего, откажутся от услуг, поэтому вы берёте эту информацию из репозитория и переносите её на аналитическую платформу. Внутри аналитической платформы вы строите модели. В данном случае, для прогноза тех, кто скорее всего, не откажется от услуг или откажется от них. Затем, построив эти модели, вы помещаете их в приложение. Именно в приложении вы пытаетесь предотвратить отмену услуг.

Например, если кто-то вероятно отменит подписку, вы можете связаться с ним и попытаться убедить его не делать этого или предложить ему какие-то преимущества, чтобы он остался вашим клиентом.

Но само по себе я бы не назвал это ИИ. Это скорее предиктивная аналитика или предиктивная модель. Чтобы создать такой ИИ, вам нужно обеспечить обратную связь. Обратная связь позволяет автоматизировать процесс. Например, вы телекоммуникационная компания, и у вас есть информация о ваших клиентах, и вы выясняете, кто отменит подписку. Вы предпринимаете действия через приложение, чтобы удержать их от отмены. Но ваши модели здесь иногда верны, иногда нет. Цикл обратной связи позволяет вам извлекать уроки из этого опыта.

Если есть ситуации, когда вы предсказывали, что кто-то отменит подписку, а он не отменил, возможно, вы можете углубиться в эту тему и улучшить свои модели, чтобы не совершать ту же ошибку во второй раз.

Вы хотите, чтобы ваш ИИ учился на своих предыдущих ошибках, а также на своих предыдущих успехах, и цикл обратной связи позволяет вам это делать.

Но с появлением генеративного ИИ вся эта парадигма изменилась. Вся фундаментальная архитектура и то, как мы работаем, теперь другие. С генеративным ИИ вы начинаете с данных, не из вашей организации, не из хранилища внутри стен вашей компании, а начинаете с данных со всей Земли. Возможно, не с Земли. Но вы начинаете с огромного количества информации. Информации обо всем. Эта информация затем используется большими языковыми моделями.

И эти большие языковые модели очень мощные. Они очень большие, и они, честно говоря, замечательны. Но часто у них нет конкретики, которая нужна вам, чтобы направлять вас в вашем бизнесе. Например, большая языковая модель может знать, в общем, почему люди отменяют определенную услугу, если вы телекоммуникационная компания, но у нее не будет нюансов и особенностей, почему ваши конкретные клиенты отменяют подписку. Вот когда вы используете то, что называется подсказками и настройкой. Уровень подсказок и настройки – это то, где вы берёте большие языковые модели, которые являются очень общими моделями, и адаптируете их к вашему варианту использования.

Возвращаясь к нашей телекоммуникационной компании, которая пытается справиться с оттоком клиентов, у них есть эта модель, построенная не только на оттоке клиентов, но и на огромных объёмах информации, содержащей в себе всё. Затем вы используете уровень подсказок и настройки, чтобы попытаться точно настроить эти модели, чтобы они соответствовали вашей организации.

И наконец, у вас есть прикладной уровень, как и в традиционном ИИ. Приложение, опять же, – это то, куда вы берёте ИИ, чтобы он использовался для выполнения своей конкретной задачи. Кроме того, как и в традиционном ИИ, у вас также есть цикл обратной связи. Но цикл обратной связи обычно просто возвращается к части подсказок и настройки, поскольку они обычно находятся за пределами вашей организации.

Вот и всё. Вот почему ИИ отличается, потому что фундаментальная архитектура отличается, и в первую очередь это связано с размером и количеством, как поступающих данных, так и создаваемых моделей. Эти модели в этих данных слишком велики для любой организации, чтобы хранить их в хранилище. Вот почему нам нужна принципиально иная архитектура.

Вы когда-нибудь задумывались, как ваша лента в социальных сетях подстраивается под ваши предпочтения? Или как интернет-магазин узнает, какие товары вам понравятся? Или, что ещё интереснее, вы когда-нибудь задумывались об автоматической регулировке температуры и освещения в вашем доме? Добро пожаловать в мир ИИ, где алгоритмы ИИ персонализируют ваш цифровой опыт или изучают ваши привычки и предпочтения, чтобы обеспечить «умный дом».

В отчёте, опубликованном на statista.com, предполагается, что за последние пять лет количество цифровых голосовых помощников, используемых в устройствах по всему миру для повседневных задач, резко возросло с 4,2 млрд до 8,4 млрд устройств. ИИ повсюду. Будь то предоставление персонализированного опыта, оптимизация задач за счет эффективности и автоматизации, повышение доступности, повышение удобства повседневной жизни. Повышение безопасности, оптимизация навигационных маршрутов или улучшение работы медицинских учреждений, ИИ обеспечивает множество преимуществ в повседневной жизни.

Давайте рассмотрим несколько таких примеров. ИИ делает нашу жизнь эффективной и удобной, автоматизируя повторяющиеся задачи и процессы, экономя время и усилия в повседневной жизни. Виртуальные помощники, такие как Siri, Google Assistant и Alexa, используют алгоритмы ИИ для интерпретации и выполнения голосовых инструкций и помощи в выполнении задач. Например, планирование напоминаний, ответы на запросы, предоставление прогнозов погоды и управление устройствами умного дома. Кроме того, в вашей системе умного дома ИИ позволяет таким устройствам, как термостаты, светильники и камеры видеонаблюдения, понимать привычки и предпочтения пользователей с течением времени. Это позволяет автоматизировать такие задачи, как регулировка температуры, управление освещением и уведомления о тревогах системы безопасности, повышая удобство и энергоэффективность.

ИИ использует систему рекомендаций для анализа огромных объемов данных и предоставления персонализированных рекомендаций в таких областях, как развлечения, социальные сети и онлайн-шопинг. Вы когда-нибудь пользовались стриминговыми платформами, такими как Netflix, Amazon Prime или Spotify, для просмотра фильмов, подкастов или музыки? Все эти платформы предлагают персонализированные предложения, основанные на истории просмотра и предпочтениях пользователя.

Аналогичным образом, платформы социальных сетей персонализируют контент на основе интересов пользователя и его прошлых взаимодействий. Платформы электронной коммерции используют алгоритмы ИИ для предоставления персонализированных рекомендаций по товарам на основе истории просмотров и поведения пользователя.

Чат-боты на базе ИИ помогают клиентам с ответами на их запросы. А технология визуального поиска позволяет им находить товары, загружая изображения, что еще больше улучшает процесс онлайн-покупок.

ИИ играет важную роль в обеспечении безопасности в различных областях, с которыми мы взаимодействуем в повседневной жизни. К ним относятся кибербезопасность, такая как шифрование, контроль доступа и оценка рисков. Обнаружение мошенничества для выявления мошеннических действий при финансовых транзакциях, онлайн-платежах и проверке личности.

Биометрические системы аутентификации, использующие распознавание лиц, сканирование отпечатков пальцев или голоса. И видеоаналитика на базе ИИ, которая улучшает работу систем видеонаблюдения, отслеживающих наши инвестиции, выявляющих мошеннические транзакции, выявляющих мошенничество с кредитными картами и предотвращающих финансовые преступления.

ИИ трансформирует сектор здравоохранения, влияя на нашу жизнь несколькими способами. Чат-боты и виртуальные помощники на базе ИИ могут оказывать круглосуточную поддержку, напоминая вам о необходимости принимать лекарства или предоставляя базовую медицинскую информацию.

Носимые устройства на базе ИИ, такие как фитнес-трекеры и умные часы, отслеживают ваш пульс, режим сна и даже уровень кислорода в крови. Эти данные имеют решающее значение для раннего выявления потенциальных рисков для здоровья и мониторинга вашего благополучия.

Алгоритмы ИИ могут помочь вам диагностировать заболевания и разрабатывать персонализированные планы лечения, используя данные, полученные с помощью аналитики.

ИИ интегрирован в интеллектуальные устройства различными способами, улучшая пользовательский опыт и функциональность и делая их ценными инструментами в нашей повседневной жизни. ИИ расширяет возможности камер смартфонов такими функциями, как распознавание лиц, определение сцен, портретный режим и автоматическое улучшение изображений, позволяя пользователям легко снимать высококачественные фотографии и видео. Навигационные приложения на базе ИИ используют данные о дорожной обстановке в режиме реального времени, историю дорожного движения и отзывы пользователей для оптимизации маршрутов. Точно оценивают время в пути и предлагают альтернативные маршруты, чтобы избежать заторов, повышая эффективность ежедневных поездок и планирования поездок.

Алгоритмы ИИ используются в клавиатурах и приложениях для обмена сообщениями, предлагая слова или фразы по мере ввода текста. Предсказывают следующее слово в предложении и исправляют орфографические и грамматические ошибки, оптимизируя ввод текста на мобильных устройствах.

Вы когда-нибудь бронировали отпуск или заказывали ужин всего несколькими командами? Чат-боты с искусственным интеллектом меняют наше взаимодействие с технологиями, выполняя задачи и диалоги, которые раньше требовали человеческого вмешательства.

От установки напоминаний до управления устройствами умного дома всего лишь голосовой командой, чат-боты с искусственным интеллектом могут значительно упростить вашу жизнь.

Чат-боты с искусственным интеллектом и умные помощники – это программы на базе искусственного интеллекта, которые понимают запросы и отвечают на них, предоставляют информацию и выполняют задачи. Они используют передовые алгоритмы и методы обработки естественного языка (NLP), чтобы понимать и реагировать на действия пользователя, имитируя человеческий разговор.

По мере развития искусственного интеллекта чат-боты претерпели значительные изменения: от простых систем, основанных на правилах, где взаимодействие происходит по заданным шаблонам, до персональной помощи на базе искусственного интеллекта. Последним прорывом стали генеративные модели искусственного интеллекта, которые позволяют чат-ботам участвовать в интеллектуальных, контекстно-зависимых диалогах и предлагать персонализированные рекомендации.

Сегодня существует несколько платформ чат-ботов и интеллектуальных помощников, каждая из которых предлагает уникальные функции и возможности. Примерами некоторых платформ чат-ботов являются IBM WatsonX Assistant, Chatfuel, Wit.ai и другие. Среди популярных интеллектуальных помощников – Siri, Google Assistant, Amazon Alexa, Microsoft Cortana и другие. Примерами популярных генеративных чат-ботов с ИИ являются ChatGPT и Google Gemini.

Как работают чат-боты с ИИ? Чат-боты с ИИ используют базу данных информации, глубокое обучение, машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для понимания закономерностей в разговоре. Сначала чат-бот анализирует ваш ввод, чтобы распознать намерение и ключевые слова. Если это речевой ввод, чат-бот преобразует его в текст и затем обрабатывает дальше.

После обработки ввода чат-бот использует алгоритмы ИИ и механизмы обработки естественного языка (NLP) для распознавания вашего намерения и контекста ввода и соответственно категоризирует ввод для определения подходящего ответа.

Чат-бот также анализирует предыдущие взаимодействия и предпочтения пользователя для большей релевантности. Затем система управления диалогами выбирает подходящий ответ из базы знаний чат-бота. Тем временем алгоритм машинного обучения обновляет базу знаний чат-бота информацией из текущего диалога. Наконец, чат-бот генерирует ответ, который может включать предоставление информации, ответы на вопросы, выполнение заданий или вступление в диалог с вами для сбора дополнительной информации.

Предположим, вы хотите узнать о погоде в вашем регионе. Для предоставления точного ответа чат-бот обращается к интерфейсу программирования приложений (API) для получения текущего прогноза погоды для вашего региона.

К преимуществам чат-ботов с искусственным интеллектом относится их постоянная доступность, что гарантирует доступ к информации в любое время и в любом месте. Они масштабируются для обработки больших объемов запросов и взаимодействий без значительных накладных расходов. К преимуществам также относится предоставление персонализированных услуг и предложений, поскольку чат-боты могут адаптировать ответы и рекомендации на основе предпочтений пользователя и предыдущих взаимодействий. Это обеспечивает естественный диалог и реакцию благодаря использованию обработки естественного языка.

Чат-ботов также можно обучить общению на нескольких языках, что расширяет их охват и эффективность.

Чат-боты с искусственным интеллектом находят разнообразное применение в различных отраслях и областях.

Давайте рассмотрим некоторые из них. В сфере обслуживания клиентов чат-боты обрабатывают рутинные запросы и оказывают мгновенную помощь. Ещё одно применение – электронная коммерция, где чат-боты рекомендуют продукты на основе предпочтений и упрощают транзакции. В здравоохранении чат-боты помогают пациентам записываться на приём, напоминать о приёме лекарств и оценивать симптомы. В сфере образования чат-боты используются для изучения языков и репетиторства. По мере роста индустрии чат-ботов она будет продолжать кардинально менять бизнес-коммуникации.

Компании сейчас сосредоточены на создании более человекоподобных чат-ботов с использованием машинного обучения и обработки естественного языка. Благодаря анализу настроений чат-боты смогут анализировать, насколько успешно идёт разговор, и соответствующим образом реагировать на эмоции клиентов. Предприятия будут использовать чат-ботов и для внутренних задач, таких как запросы в отдел кадров и ИТ-поддержка, автоматизируя эти процессы для повышения эффективности работы.

Ожидается, что чат-боты также будут автоматизировать такие задачи, как обработка возвратов. Эти будущие тенденции и инновации знаменуют собой захватывающую эру для чат-ботов на основе искусственного интеллекта, где они станут более интеллектуальными и универсальными.

Большинство из нас в этот момент своей жизни, вероятно, использовали чат-бота, возможно, даже не подозревая об этом. Вы когда-нибудь задумывались, как работает чат-бот? В чем его сила? Как мне с ним взаимодействовать?

Допустим, вы владелец цветочного магазина. Это вы. И вы единственный сотрудник. Возможно, у вас нет времени отвечать на обычные вопросы клиентов, например, во сколько вы открываетесь? У вас есть в наличии желтые розы? Как с вами связаться? Ваш клиент здесь, и ему нужно связаться с вами, но вы заняты. Вы не можете ответить на телефон. Что мы можем сделать, чтобы решить эту проблему? Вот тут-то и пригодится чат-бот Флора.

Теперь, если у клиента есть простой вопрос, допустим, он просто хочет узнать, во сколько вы, ребята, открываетесь? Он может спросить Флору: «Эй, во сколько открываетесь?» Тогда Флора сможет дать подходящий ответ. Она скажет, что, возможно, мы откроемся в понедельник в 9:00 утра. Всё это без моего взаимодействия с чат-ботом или клиентом, чтобы я мог заниматься тем, что люблю делать – составлять цветочные композиции.

Теперь давайте подумаем о более сложном примере. Допустим, у вас есть банк. Вы, как клиент, хотите проверить свой баланс. Мне только что заплатили. Я не знаю, сколько денег на счёте, но мне нужно купить носки. Вместо того, чтобы звонить в банк и ждать на линии, пока кассир поднимет вашу информацию и проверит состояние вашего счёта, вы могли бы взаимодействовать с Берти, банковским ботом.

В этом случае я спрошу Берти, какой у меня баланс? Сколько у меня сейчас денег? Берти вернется и спросит, какой у вас номер счёта, ваш пин-код, ну, вы знаете, какая-то идентификационная информация. И я смогу предоставить эту информацию Берти. Номер моего счёта, возможно, дату рождения, пин-код и так далее. После этого, без необходимости взаимодействия с кассирами или другими сотрудниками, Берти сможет обратиться в банк. Она передаст всю эту информацию: номер моего счёта, дату рождения и пин-код. Она спросит: «Эй, банк, сколько денег у этого человека на счёте?» Банк авторизует меня и ответит: «Извините, у вас всего пятьдесят рублей. Может быть, хватит на носки, а может и нет».

Затем Берти сможет принять этот ответ и передать его мне без необходимости взаимодействия с людьми. Как это работает на самом деле? Давайте разберёмся.

Вернёмся, к примеру с цветочным магазином. Допустим, завтра День матери, а вы забыли заказать цветы, как мы это обычно делаем. Вот вы, мой клиент. Как мы уже упоминали, владелица цветочного магазина очень занята. У неё нет времени отвечать на телефонные звонки. К счастью, есть несколько способов взаимодействия с нашим чат-ботом, чтобы автоматизировать заказ цветов для вашей мамы.

На сайте цветочного магазина может появиться небольшое всплывающее окно, возможно, внизу, с Флорой. Это бот Флора. Она здесь и может появиться и спросить меня: «Какие цветы вы хотите заказать?». Конечно же, жёлтые розы, потому что они любимые моей мамой. Если мы не хотим пользоваться сайтом, мы можем просто позвонить, так что это может быть как текстовое, так и голосовое сообщение. Если я позвоню чат-боту, он скажет: «Добро пожаловать в Доставку цветов». Что бы вы хотели заказать?», – дюжину жёлтых роз, и чат-бот примет мой заказ и сможет его обработать.

Вы также можете использовать различные сервисы обмена мгновенными сообщениями для разных социальных сетей. У вас есть множество способов взаимодействия с чат-ботом.

Теперь давайте подумаем о том, как это работает на стороне сервера. Думаю, к настоящему моменту мы все знакомы с облаком. Это модное слово года. Именно здесь будет жить наш чат-бот. У вас будет поставщик услуг чат-бота. Этот чат-бот будет интегрироваться с различными сервисами, чтобы обрабатывать любую речь, которую произносит пользователь. Он будет использовать обработку естественного языка, а также искусственный интеллект, чтобы воспринимать то, что я говорю, и затем переводить это в то, что может понять компьютер.

Теперь давайте поговорим о преимуществах использования чат-бота. Приятно иметь возможность живого общения с клиентами при каждом обращении. Но я думаю, что, вероятно, главная причина, по которой кто-то может захотеть использовать чат-бота, – это экономия времени.

Во-вторых, это простота. Чат-ботов, хотите верьте, хотите нет, удивительно просто создавать. В большинстве случаев вам не нужно знать, как писать код. Если вы хотите более глубокой интеграции, вам, возможно, потребуется немного знаний программирования, но в основном всё основано на естественном языке. Вы можете сказать: «Привет, чат-бот, сообщай пользователям, что я работаю с понедельника по пятницу с 9:00 до 18:00». Он сможет передавать эту информацию без знания Python, Java-скриптов или чего-либо подобного.

Наконец, время запуска. Это означает, что создание чат-бота не займёт много времени. Как я уже говорил, вам не нужно знать код. Поскольку чат-бот работает в облаке, вам не нужно создавать какую-либо базовую инфраструктуру с момента начала разработки до завершения, это может занять всего час. Вот некоторые из причин, по которым вы можете захотеть создать чат-бота для своего бизнеса.

Недавний глобальный опрос, проведённый statista.com по внедрению ИИ в бизнес, показал, что 23% генеральных директоров компаний уже внедрили ИИ в свою деятельность, в то время как 43% планируют изучить возможности внедрения ИИ в будущем. Среди медицинских директоров или директоров по маркетингу 32% внедрили ИИ, а 39% планируют использовать его в будущем.

Представьте, как производственный завод справляется с проблемой непредвиденных отказов оборудования или как обеспечивается надёжность критически важного медицинского оборудования в медицинской отрасли.

Внедрение систем предиктивного обслуживания на базе ИИ в различных отраслях промышленности помогает выявлять потенциальные сбои до их возникновения. Это дополнительно приводит к минимизации простоев, повышению производительности и снижению расходов на обслуживание, что в конечном итоге приводит к повышению эффективности и экономичности.

Давайте более подробно рассмотрим влияние и применение ИИ в различных отраслях. В производстве ИИ является движущей силой новой эры эффективности и оптимизации. Робототехника и автоматизация на базе ИИ преобразуют производственные процессы, выполняя повторяющиеся задачи и сборку. Это освобождает людей для выполнения более сложных и творческих задач, повышая скорость, точность и масштабируемость.

Например, на производственных предприятиях BMW коботы или коллаборативные роботы используются вместе с людьми в общем рабочем пространстве для повышения эффективности и производительности. ИИ использует систему распознавания изображений для проверки продукции на наличие дефектов на сборочных линиях, гарантируя поставку клиентам только высококачественной продукции. Это помогает сократить отходы и повысить удовлетворенность клиентов.

ИИ может оптимизировать потребление энергии и работу производственных объектов, анализируя модели использования и выявляя возможности экономии. Благодаря интеллектуальным сетям и системам управления энергопотреблением на основе ИИ, ИИ может значительно снизить затраты на электроэнергию и повысить устойчивость.

Например, в пищевой промышленности и производстве напитков используются системы контроля качества на базе ИИ для проверки дефектов, загрязнений и свежести пищевых продуктов, гарантируя упаковку и доставку только безопасных и высококачественных продуктов.

ИИ меняет правила игры в здравоохранении, предлагая инновационные решения и обеспечивая ощутимые преимущества в различных областях. В рамках анализа медицинских изображений ИИ может анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ и КТ, помогая рентгенологам выявлять отклонения и ставить диагнозы. В предиктивной аналитике системы ИИ анализируют электронные медицинские карты (ЭМК), данные пациентов и исторические тенденции, чтобы прогнозировать результаты лечения и выявлять лиц с риском развития определенных заболеваний. Это позволяет поставщикам медицинских услуг прогнозировать и предотвращать заболевания, что приводит к более проактивному и эффективному лечению пациентов. Более того, ИИ повышает операционную эффективность за счет оптимизации распределения ресурсов, оптимизации планирования и более эффективного управления цепочками поставок.

Распространенный пример использования ИИ в здравоохранении – поиск и разработка лекарственных препаратов. ИИ ускоряет процесс поиска лекарств, исследуя молекулярные структуры, прогнозируя взаимодействие лекарств с мишенью и моделируя клинические испытания. Такие организации, как BenevolentAI, используют алгоритмы ИИ для выявления потенциальных кандидатов на лекарства для лечения различных заболеваний, значительно сокращая время и затраты, связанные с процессом разработки лекарств. Это может привести к открытию новых методов лечения таких заболеваний, как рак и болезнь Альцгеймера.

В финансовом секторе ИИ является стратегическим партнером в революционных преобразованиях в банковском деле, инвестициях и управлении рисками. Чат-боты на базе ИИ предоставляют персонализированную помощь и поддержку в режиме реального времени при банковских транзакциях, улучшая качество обслуживания клиентов. Инвестиционный анализ, основанный на алгоритме ИИ, помогает клиентам выявлять тенденции, возможности и риски на финансовых рынках, обрабатывая большие объемы данных. ИИ позволяет сделать стратегии управления рисками более проактивными и точными, тем самым прогнозируя потенциальные угрозы, предотвращая мошенничество и оптимизируя эффективность портфеля. Роботы-консультанты используют алгоритмы ИИ для предоставления автоматизированных инвестиционных рекомендаций, управления портфелем и услуг финансового планирования на основе алгоритмов.

Слышали ли вы об инструменте Erica от Bank of America? Чтобы предоставить клиентам более удобный способ управления финансами, Bank of America использовал ИИ и представил Erica – виртуального помощника на базе ИИ. Erica использует ИИ для помощи клиентам в решении различных задач, таких как проверка баланса, оплата счетов, составление бюджета, оповещения о мошенничестве и финансовая аналитика.

ИИ также оказал значительное влияние на взаимодействие с клиентами, инновации управление товарами и маркетинг в секторе розничной торговли. Рекомендательные системы на основе ИИ анализируют предпочтения клиентов и поведение при просмотре веб-страниц, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации по продуктам.

Например, amazon.com использует ИИ для предложения клиентам товаров на основе прошлых покупок и похожих товаров, просмотренных другими пользователями. Алгоритмы прогнозирования спроса на основе ИИ анализируют исторические данные о продажах, рыночные тенденции и внешние факторы для прогнозирования будущего спроса на товары. Это позволяет ритейлерам оптимизировать уровни запасов, сокращать дефицит и минимизировать излишние затраты на хранение запасов. ИИ позволяет ритейлерам персонализировать маркетинговые кампании и акции на основе индивидуальных профилей и поведения клиентов.

Например, платформы автоматизации маркетинга на основе ИИ, такие как Salesforce Marketing Cloud, используют алгоритмы машинного обучения для сегментации клиентов, таргетинга персонализированных сообщений и оптимизации эффективности кампаний. В настоящее время начинают появляться магазины, полностью работающие без кассиров. Магазины без кассиров, работающие на базе ИИ, используют алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения для обеспечения бесперебойного шопинга.

Например, магазины Amazon Go используют технологию ИИ, чтобы автоматически определять, когда покупатели берут товары с полок, и оплачивать их через свой аккаунт Amazon при выходе из магазина. По мере развития ИИ его потенциал для дальнейших инноваций и роста безграничен. Он обещает преобразующие достижения, которые изменят отрасли и революционизируют наш образ жизни и работу.

Генеративный ИИ произвел революцию во многих областях, позволив машинам автономно создавать новый контент. Представьте себе детальные изображения, захватывающие видео и захватывающие истории, созданные с помощью передовых алгоритмов ИИ. Эта мощная технология продемонстрировала огромный потенциал. Несомненно, язык является важнейшей областью применения генеративного ИИ. Для создания нового контента инструменты генеративного ИИ построены на базовых моделях ИИ, таких как большие языковые модели или LLM. Но изначально LLM могли принимать только текстовые входные данные и выводить текстовые данные. Когда OpenAI впервые выпустила ChatGPT, он был построен на текстовой LLM GPT-3. Однако с развитием мультимодальных LLM эти модели теперь могут обрабатывать различные формы данных, включая аудио, изображения и даже видео.

В настоящее время генеративный ИИ добился значительных успехов в использовании мультимодальных моделей. Модели GPT OpenAI теперь могут обрабатывать как текстовые, так и графические данные. Они превосходно справляются с решением сложных задач с большей точностью.

Аналогичным образом, Google представила две новаторские языковые модели: Palm Models и Gemini Models, которые раскрыли потенциал генеративного ИИ. Обе они превосходны в текстовых и лингвистических задачах. В то время как Palm Models ограничены рабочими процессами ввода и вывода текста, семейство моделей Gemini обладает мультимодальными возможностями, включая создание подписей к изображениям, ответы на вопросы о фотографиях, описание видео и даже обсуждение мультимедийного контента. Фактически, это основополагающая модель, лежащая в основе функциональности инструмента Google Gemini, который мы используем сегодня.

Эти модели и инструменты предоставили новые возможности авторам, журналистам и создателям контента. И это только начало. Другие крупные языковые модели, такие как Titan Models от Amazon, Llama Models от Metas и Claude Models от Anthropic, революционизируют способы создания и взаимодействия с контентом.

Генеративный ИИ также повлиял на сферу изобразительного искусства и дизайна, предоставив художникам и дизайнерам новые инструменты и методы для творческого самовыражения. Например, технология Stable Diffusion является одной из самых передовых в технологии преобразования текста в изображение.

Другое достижение, такое как модель DAL-E, демонстрирует способность генерировать изображения, точно соответствующие входному тексту. Генеративный ИИ внес свой вклад в развитие генерации изображений. Например, модель StyleGAN используется для создания высококачественных изображений лиц и других объектов. Super Resolution – ещё одна модель, используемая для повышения разрешения изображения за счёт увеличения количества пикселей.

Помимо генерации текста и изображений, генеративный ИИ также способствует созданию голоса и музыки. Например, Murph – это платформа, находящаяся на переднем крае технологий генерации голоса ИИ, превосходная в создании синтетических голосов, точно воспроизводящих нюансы и тональность человеческой речи. OpenAI представила Whisper – модель с открытым исходным кодом, которая позволяет выполнять транскрипцию на нескольких языках, а также переводить с этих языков на английский.

Вы когда-нибудь представляли себе, что сможете создавать музыку всего несколькими словами? Музыкальные генераторы на базе ИИ теперь могут создавать широкий спектр жанров, от классических композиций до современных ритмов. Не только жанры, но и генераторы могут адаптировать музыку для создания определенного настроения, от веселых мелодий до меланхоличных мелодий. Музыканты, продюсеры, режиссеры, видеографы и компании – все они в той или иной степени экспериментируют с инструментами генеративного ИИ.

Такие инструменты, как Jukedeck и Amper Music, используют алгоритмы генеративного ИИ для создания оригинальных музыкальных треков на основе пользовательского ввода. Помимо этого, AIVA позволяет генерировать новые песни в более чем 250 различных стилях за считанные секунды.

Таким образом, независимо от того, являетесь ли вы полным новичком или опытным профессионалом, вы можете использовать эти инструменты ИИ для создания своих собственных песен. Алгоритмы генеративного ИИ могут создавать видео, максимально приближенные к реальности. Эти алгоритмы анализируют человеческие черты и движения на основе существующих данных, создавая персонажей и фоны, которые отображают реалистичные качества.

Модели генеративного ИИ могут не только генерировать визуальные эффекты, но и создавать захватывающие истории, создавая очень увлекательные видео. Видео Imogen от Google – это модель машинного обучения, которая генерирует видео высокой четкости. OpenAI Sora – ещё одна модель, способная создавать реалистичные и воображаемые сцены из текстовых инструкций.

Многие известные компании используют возможности генеративного ИИ. Согласно недавнему опросу Gartner, 55% организаций, то есть более половины, находятся в пилотном или промышленном режиме с использованием генеративного ИИ.

Google использует генеративный ИИ в Google Фото для улучшения изображений, Google Duplex для понимания естественного языка и Google Magenta для создания музыки. Salesforce и OpenAI представили приложение ChatGPT под названием Einstein для своей платформы Slack. Сообщается, что приложение использует ChatGPT. Технология искусственного интеллекта (ИИ) от PT. Adobe использует генеративный ИИ в Adobe Sensei, платформе искусственного интеллекта и машинного обучения компании. Она обеспечивает такие функции, как автоматическое редактирование фотографий и распознавание шрифтов.

Кроме того, IBM представила WatsonX, передовую платформу искусственного интеллекта и данных, которая помогает компаниям создавать собственные приложения с использованием ИИ. Она предоставляет инструменты для обучения моделей, управления данными, соблюдения правил и эффективной работы с другими системами.

Все говорят о генеративном ИИ, но ИИ поколения – это подмножество более обширной области машинного обучения.

Под машинным обучением я подразумеваю подразделы искусственного интеллекта, в которых машины обучаются на наборах данных и прошлом опыте, распознавая закономерности и генерируя прогнозы. Прогнозируется, что к 2029 году машинное обучение станет индустрией с оборотом в 200 миллиардов долларов.

Но оно уже существует сегодня, и один из аспектов машинного обучения, который показал огромную полезность, – это обработка естественного языка (NLP). Это способность машин понимать неструктурированный беспорядок, который мы называем человеческим языком. Итак, пример использования номер один – обслуживание клиентов. Текстовые запросы могут обрабатывать чат-боты, которые действуют как виртуальные агенты, предоставляемые многими компаниями на своих сайтах электронной коммерции. Чат-боты могут самостоятельно решать многие вопросы. А там, где они не могут, они могут направлять клиентов туда, где они могут получить необходимую помощь от

специалиста службы поддержки.

МО также лежит в основе работы голосовых помощников, таких как Siri и Alexa, где сначала модели машинного обучения, преобразующие речь в текст, а затем и NLP, помогают распознавать голосовые команды. Эта же возможность используется такими сервисами, как Slack и YouTube, для автоматической транскрипции речи в видеоконтенте.

Теперь номер три – это МО и мобильные приложения. Где бы мы были без моделей МО Spotify для генерации рекомендаций песен или использования МО LinkedIn для составления предложений о работе? Ваш телефон, вероятно, полон приложений, которые обращаются к сервисам, использующим модели машинного обучения. И на самом деле МО в смартфонах действительно заслуживает отдельной категории, потому что благодаря мощности современных смартфонов часть машинного обучения выполняется непосредственно на устройстве.

Например, вычислительная фотография для размытия фона на ваших селфи или разблокировка телефона с помощью распознавания лиц. Или встроенные модели классификации изображений устройства, которые помогают вам искать в вашей фотогалерее. Как в тот раз, когда я пытался найти фотографию своего кота, запрыгнувшего в сушилку, МО помогло мне найти её, не тратя кучу времени на прокрутку страниц в приложении «Фотографии».

Сейчас ежедневно совершаются миллионы транзакций по кредитным картам, и подавляющее большинство из них законны. Как обнаружить мошеннические? Что ж, МО и глубокое обучение широко используются для обнаружения мошенничества. Финансовые учреждения обучают модели МО и алгоритмы классификации распознавать подозрительные онлайн-транзакции и помечать их для дальнейшего расследования. Миллионы транзакций по кредитным картам каждый день – это тысячи транзакций в секунду. Итак, это задача, которую практически невозможно выполнить вручную.

Знаете ли вы, что от 60 до 73% всех торгов на фондовом рынке проводится с помощью алгоритмов МО? И этот процент растёт с каждым годом.

Обучение с подкреплением использует МО для обучения моделей для выявления и реагирования на кибератаки, а также обнаружения вторжений. МО сегодня во многом определяет наши транспортные системы. Например, Google Maps использует алгоритмы МО для проверки текущей дорожной ситуации и

определения кратчайшего маршрута. А приложения для совместных поездок, такие как Uber и Lyft, используют МО для сопоставления пассажиров и водителей.

МО играет большую роль в фильтрации сообщений электронной почты, а также посредством классификации входящих сообщений и автозаполнения ответов.

Далее – это здравоохранение. Это один из примеров, где машинное обучение может помочь расширить и ускорить человеческие возможности. Сейчас, по оценкам, врачи, оценивая маммограммы, пропускают от 30 до 40% случаев рака, а процент ложноположительных результатов ещё выше. МО уже помогает в этом, где модели распознавания образов обучаются классифицировать опухоли, которые трудно увидеть невооружённым глазом. Это повышает не только точность интерпретации рентгенологических изображений, но и увеличивает время, затрачиваемое рентгенологами на чтение. Это позволяет им сосредоточиться на более подозрительных обследованиях, отмеченных моделями МО. МО также успешно применяется в раннем скрининге рака лёгких и выявлении переломов костей.

Маркетологи используют МО для лидогенерации, анализа данных и поисковой оптимизации, и они часто дополняют существующие модели МО. Например, подумайте, как рекомендательные алгоритмы, такие как в Netflix, дают рекомендации по телепередачам и фильмам о том, что посмотреть следующим, основываясь на ваших предпочтений и интересах.

Подобно тому, как Интернет навсегда изменил наш подход к повседневным задачам, ИИ может изменить то, как мы работаем и живем. ИИ – это практичное решение для выполнения рутинных задач. Научившись эффективно использовать ИИ в своей работе, вы сможете быстрее достичь своих целей.

Например, рассмотрим типичный день на работе, где вам предстоит выполнить много задач. Ваш список дел может показаться бесконечным, но что, если ИИ сможет помочь? Например, вместо того, чтобы тратить часы на просмотр электронных таблиц, ИИ может помочь вам проанализировать эту информацию за секунды. Он также может составить подробный отчет о продажах, в котором освещаются ключевые идеи, которыми можно поделиться с вашей командой.

ИИ может планировать за вас встречи, создавать увлекательные презентации, улучшать ваши сеансы мозгового штурма и выполнять множество других задач, которые сокращают ваш список дел. И в современном быстро меняющемся мире искусственный интеллект быстро становится стандартным инструментом в наборе инструментов каждой компании.

Давайте начнем с рассмотрения того, что означает термин «искусственный интеллект».

В этом контексте просто «интеллект» означает способность человека выполнять когнитивные задачи. Когнитивная задача – это любая умственная деятельность, такая как мышление, понимание, обучение и запоминание. Мы, люди, обладаем когнитивными способностями, которые позволяют нам принимать решения и решать задачи.

Однако существуют ограничения на объем информации, который мы можем обрабатывать одновременно. И ИИ способен расширять наши когнитивные способности, помогающие нам принимать более правильные решения и быстрее решать проблемы.

При таком понимании, термин «искусственный интеллект» относится к компьютерным программам, которые могут выполнять когнитивные функции, обычно связанные с человеческим интеллектом. Проще говоря, программы искусственного интеллекта могут помочь нам с задачами, используя математику для обучения на данных.

ИИ имеет потенциал значительно улучшить качество нашей трудовой жизни и оптимизировать деловые операции. Однако ИИ не является волшебным решением всех бизнес-проблем. Как и в случае с любым продвинутым инструментом, ключом к успеху является правильное использование ИИ, а для этого требуется тщательное изучение и рассмотрение возможностей этой технологии.

Во всех отраслях искусственный интеллект внедряет новые подходы к работе. Компании и организации любого типа разрабатывают инновационные решения для самых разных рабочих задач и проблем – и всё это с помощью ИИ.

Давайте рассмотрим несколько примеров того, как ИИ меняет принципы работы людей по всему миру.

Возьмём, к примеру, компанию UKG – поставщика решений для управления персоналом и трудовыми ресурсами. Интегрировав ИИ в свой пакет продуктов, UKG усовершенствовала способы анализа информации и получения аналитических данных своими сотрудниками. Это позволяет работникам быстрее и проще находить ответы на вопросы, связанные с работой.

Кроме того, интеграция ИИ в системы UKG даёт менеджерам доступ к продвинутой аналитике на основе взаимодействия с пользователями. Это помогает принимать более обоснованные бизнес‑решения.

Теперь обратимся к одной из древнейших отраслей в мире – сельскому хозяйству. ИИ также активно применяется для решения множества проблем в этой сфере.

Например, ежегодно сельские фермеры сталкиваются с экономической неопределённостью, вызванной целым рядом факторов. Среди них: частые изменения в урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животноводства и непредсказуемые погодные условия, а также ограниченный доступ к современным агротехнологиям.

Такая неопределённость затрудняет принятие эффективных бизнес‑решений.

Компания Jiva специализируется на помощи сельским фермерам в решении подобных проблем. В рамках своей миссии Jiva предоставляет сельскохозяйственным сообществам ИИ‑решения, которые помогают внедрять устойчивые и надёжные методы ведения хозяйства.

Jiva использует инструменты ИИ, способные диагностировать болезни растений и предлагать способы их лечения. Фермеры также получают релевантные рекомендации на основе ИИ, которые помогают повышать качество урожая и увеличивать объёмы производства.

С помощью ИИ компания Jiva помогает сельским фермерам быть в курсе актуальных данных и получать аналитическую информацию, способную улучшить их бизнес.

В целом, ИИ может стать мощным инструментом для самых разных видов деловой активности. Независимо от отрасли, у ИИ есть потенциал трансформировать способы разработки инновационных, перспективных решений компаниями и организациями.

Продолжая своё знакомство с миром ИИ, задумайтесь вот о чём: каким образом ИИ может положительно повлиять на вашу сферу деятельности и как вы можете стать частью этих перемен?

Сейчас ИИ похож на сверхскоростной поезд. Каждую неделю появляется какая‑нибудь грандиозная инновация. За этим очень сложно уследить даже исследователю. Можно самим использовать ИИ, чтобы отслеживать и обобщать происходящее.

Сложно сказать, сопоставимо ли это с появлением интернета – ведь сейчас технология ещё только в начале своего пути. Но я бы отметил, что потенциал ИИ для трансформации способов работы и обучения людей действительно огромен.

Инструменты ИИ – это фантастический способ ускорить профессиональный рост и развитие. Во‑первых, они помогают повысить личную продуктивность. Представьте: вы можете использовать инструменты, которые помогают составлять черновики документов и обобщать результаты исследований. ИИ можно использовать для создания нового контента и дизайнерских решений. Сегодня с помощью инструментов генерации изображений можно воплотить идеи из воображения, используя лишь текстовые подсказки.

Программирование с помощью ИИ помогает решать более сложные задачи: система предлагает варианты подходов к проблеме и подсказывает, какие навыки потребуются для её решения.

Современные инструменты просты в использовании, с ними интересно работать – и они способны привести к радикальным изменениям.

Вот некоторые из них.

Gemini – универсальный ИИ‑инструмент, предназначенный для решения широкого круга задач: генерации идей, суммирования сложных документов, написания кода, анализа содержимого изображений.

Возможности Gemini интегрированы в сервисы Google Workspace – вы можете использовать их в привычных инструментах. Гибкость Gemini делает его идеальным для отработки концепций ИИ.

NotebookLM – помощник для исследований и написания текстов. Его ключевая особенность: он опирается исключительно на предоставленные вами исходные материалы, а не генерирует информацию из других источников.

AI Studio – веб‑инструмент для прототипирования и экспериментов с ИИ‑моделями.

В эпоху больших языковых моделей (LLM) можно использовать их для составления черновиков, написания текстов и редактирования написанного.

Но все эти инструменты не заменяют человеческую работу: нужно по‑прежнему проверять результаты и взаимодействовать с системами ИИ. Но они действительно очень полезны.

Чем больше времени мы сможем уделять творческим и глубоким задачам – настоящей «глубокой работе», – тем больше мы будем довольны своей деятельностью.

Весь ажиотаж вокруг искусственного интеллекта может создать впечатление, будто это новейшая технология. Но на самом деле ИИ существует уже довольно давно.

Например, вы когда‑нибудь задумывались, как стриминговые платформы подбирают видео, которые могут вам понравиться? Эта функция реализована с помощью ИИ. Уже много лет стриминговые сервисы используют инструменты ИИ – в частности, системы рекомендаций, – чтобы повысить удобство для пользователей.

Инструмент ИИ – это программное обеспечение на базе искусственного интеллекта, которое помогает автоматизировать или выполнять различные задачи. Примеры таких инструментов повсюду: GPS‑системы, предлагающие оптимальные маршруты, системы перевода, интерпретирующие разговоры в режиме реального времени. Компании любого масштаба применяют инструменты ИИ, чтобы оптимизировать операции и повысить качество продуктов и услуг.

Хотя эти инструменты кажутся «естественно умными», важно понимать: они не обучаются сами. Их работа основана на машинном обучении (ML, Machine Learning).

Машинное обучение – это подраздел ИИ, посвящённый разработке компьютерных программ, способных анализировать данные для принятия решений или прогнозирования. ML – специализированный уровень в рамках более широкой категории технологий ИИ. Он часто используется инструментами ИИ для быстрой и эффективной обработки данных.

Разработчики ИИ создают программы ML на основе обучающего набора (training set) – коллекции данных, используемой для «обучения» ИИ. По сути, обучающие наборы дают программам ML примеры того, чего ожидать и как реагировать должным образом.

Рассмотрим пример. Предположим, поставщик продуктов использует инструмент ИИ для сортировки и упаковки спелых яблок на заводе. Чтобы инструмент работал, разработчик ИИ сначала должен «обучить» программу ML распознавать спелые яблоки. Для этого он предоставляет программе обучающий набор, включающий тысячи изображений спелых и неспелых яблок.

По мере обработки этих изображений программа ML постепенно учится определять признаки спелых яблок. Освоив это с помощью ML, инструмент ИИ может затем распознавать спелые яблоки, отсутствовавшие в обучающем наборе, и помогать работникам завода трудиться эффективнее.

Как уже упоминалось, многие инструменты ИИ используют ML для обучения и повышения эффективности. Однако для результативной работы программ ML критически важны качество и релевантность обучающих данных.

Одна из фундаментальных проблем – потенциальная предвзятость обучающих данных. Это может непреднамеренно привести к тому, что инструмент ИИ будет выдавать неточные или нежелательные результаты.

Например, инструмент ИИ для сортировки яблок мог быть обучен на данных, содержащих изображения только определённых сортов красных яблок. Это непреднамеренно снизит точность распознавания спелых яблок других размеров, форм или цветов. В результате производитель может неправильно сортировать яблоки, теряя деньги и выбрасывая пригодные к употреблению плоды.

При грамотном применении машинное обучение играет ключевую роль в развитии ИИ. Это поистине впечатляющая и сложная методика с безграничными возможностями применения.

Развитие технологий ИИ меняет принципы нашей работы. Рассмотрим одно из ключевых направлений этой трансформации – генеративный ИИ (generative AI).

Как следует из названия, генеративный ИИ – это технология, способная создавать новый контент: текст, изображения и другие виды медиа. Его отличительная черта – возможность взаимодействия на естественном языке (natural language), то есть в той форме, в которой люди общаются друг с другом.

Как работает генеративный ИИ: упрощённая схема.

Ввод данных (input).

Это любая информация, передаваемая компьютеру для обработки. Большинство генеративных ИИ‑инструментов принимают текстовые и голосовые запросы; некоторые также работают с изображениями и видео.

Обработка данных.

ИИ‑инструмент анализирует полученные данные.

Вывод результата (output).

Система генерирует ответ в виде текста, изображения, аудио или видео.

Способность взаимодействовать с компьютерами на естественном языке открыла огромные возможности для творчества и работы.

Вот пример из маркетинга.

Вам нужно создать привлекательный рекламный постер для нового продукта, но нет дизайнерской команды. С помощью генеративного ИИ вы можете: дать несколько инструкций, получить первоначальный вариант, уточнять запрос, пока результат не будет соответствовать ожиданиям.

Другие преимущества генеративного ИИ заключаются в том, эта технология помогает повышать продуктивность (например, составлять ответы на письма), избегать ошибок, улучшать процесс принятия решений (через ответы на вопросы и генерацию идей).

Генеративные ИИ‑инструменты применимы в любой сфере – от здравоохранения и образования до финансов и ритейла.

Один из видов генеративного ИИ – диалоговые инструменты (conversational AI tools). Они обрабатывают текстовые запросы и генерируют текстовые ответы. Их можно использовать для генерации идей, ответов на вопросы и повышения продуктивности.

Например, вы можете сделать запрос к Gemini: «Предложи идеи для командных мероприятий на летнем корпоративе».

В результате вы получите список вариантов (от пляжной вечеринки до мастер-класса по гончарному делу) плюс дополнительные советы по организации мероприятия.

Генеративный ИИ открывает захватывающие перспективы, но прежде, чем использовать его возможности, важно изучить потенциал и ограничения ИИ в целом.

Вам не нужно быть плотником, чтобы пользоваться молотком – так же не нужно быть экспертом в компьютерных технологиях, чтобы эффективно применять ИИ. Однако понимание базовых возможностей ИИ поможет использовать эту технологию максимально продуктивно.

Что умеют современные ИИ‑инструменты? Сегодняшние ИИ‑решения способны существенно облегчить вашу работу. Они способны создавать контент – например, помогать маркетинговой команде в подготовке рекламного ролика для нового продукта. Также они способны быстро анализировать информацию – например, выделять ключевые тезисы из длинной цепочки электронных писем. Давать развёрнутые и детализированные ответы на вопросы. Упрощать рутинные задачи, позволяя сосредоточиться на более важных аспектах работы.

Несмотря на широкий спектр возможностей, ряд задач требует человеческого участия – особенно когда речь идёт о деликатных вопросах. Рассмотрим ключевые ограничения ИИ. Это неспособность к самостоятельному обучению, – ИИ нуждается в постоянном обновлении обучающих данных силами людей. Это предвзятость из‑за несовершенства обучающих данных, – недостатки в обучающей выборке могут усиливать существующие предубеждения, приводя к искажённым или несправедливым результатам. Неточности («галлюцинации») – это неверные выходные данные ИИ, которые варьируются от мелких ошибок (например, бессмысленных фраз) до серьёзных искажений.

Пример: менеджер по продажам использует ИИ для анализа квартальных данных. Система может зафиксировать падение продаж определённого товара и рекомендовать его снятие с продажи, не учтя сезонный фактор. Такие «галлюцинации» способны привести к ошибочным решениям, если пользователь не проверит результаты.

Почему для ИИ необходим человеческий контроль? Учитывая ограничения ИИ, критически важен человеческий надзор за его выводами. Это гарантирует достоверность информации и соответствие этическим нормам.

Как эффективно внедрять ИИ на рабочем месте? Для успешного использования ИИ требуется командная работа специалистов разного профиля – от технических экспертов до сотрудников без ИТ‑подготовки. Цель: обеспечить, чтобы выходные данные ИИ и процессы принятия решений соответствовали ценностям, приносящим пользу людям.

Вывод: ключевой фактор формирования светлого будущего, в котором ИИ работает на благо всех, – это инклюзивный подход с сохранением человеческого контроля над этими инструментами.

Задумывались ли вы, как сделать свой рабочий день более организованным? Искусственный интеллект (ИИ) открывает впечатляющие возможности для оптимизации повседневных процессов.

При внедрении ИИ на рабочем месте важно придерживаться подхода «в первую очередь – человек». ИИ не заменяет, а усиливает наши уникальные человеческие навыки, упрощает выполнение рутинных задач и расширяет наши возможности.

Два ключевых механизма работы с ИИ:

Усиление (augmentation)

Использование ИИ для повышения качества и упрощения работы.

Пример: ИИ помогает быстрее и эффективнее выполнять задачи – от ответов на типовые письма до мозгового штурма с коллегами.

Автоматизация (automation)

Выполнение задач без прямого участия пользователя.

Пример для службы поддержки: автоматическая сортировка входящих писем по приоритету, генерация ответов на письма низкого приоритета, обучение системы на основе прошлых ответов и инструкций сотрудников. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на сложных вопросах, требующих личного внимания.

Нахождение оптимального соотношения между усилением и автоматизацией требует времени, практики и вдумчивого подхода.

Успешное внедрение ИИ – это коллективный процесс, требующий участия специалистов разных профилей.

Ключевые принципы внедрения ИИ:

Инклюзивность

Вовлечение сотрудников из разных отделов и ролей для достижения лучших результатов.

Гибкость

Постоянное обучение и адаптация при внедрении ИИ в рабочие процессы.

Осознанное использование

Понимание возможностей ИИ и их целенаправленное применение для решения конкретных задач.

Вывод: ИИ становится мощным союзником в работе, но его эффективность напрямую зависит от грамотного баланса между автоматизацией и человеческим участием, командной работы, готовности к обучению и адаптации.

Только при таком подходе можно полностью раскрыть потенциал ИИ и сделать рабочие процессы более продуктивными и осмысленными.

Искусственный интеллект – это не просто внедрение новейших технологий. Главная цель – осмысленно интегрировать ИИ таким образом, чтобы в первую очередь учитывать интересы людей и приносить реальную пользу в работе.

## Фундаментальные концепции искусственного интеллекта

Помните те школьные уроки, которые следовали заданным траекториям обучения? Они могут не иметь возможности адаптироваться к индивидуальным стилям обучения. Когнитивные вычисления – это одна из таких технологий, которая может оценивать производительность человека и предлагать персонализированные рекомендации.

Когнитивные вычисления обеспечивают расширенную функциональность, адаптивность и интеллект в различных областях. Термин «когнитивные» включает в себя интеллектуальную деятельность, такую окак мышление, рассуждение и решение задач. Аналогично, когнитивные вычисления направлены на создание систем, имитирующих эти когнитивные процессы человека. Это раздел в ИИ, который имитирует мыслительные процессы человека для создания интеллектуальных машин. Когнитивные вычисления делают машины активными партнёрами, а не просто инструментами.

Эти передовые системы делают больше, чем просто выполняют команды. Они понимают ваши потребности, предугадывают ваши вопросы и заблаговременно предоставляют ценную информацию. Например, когнитивная вычислительная система может помочь банку обнаружить мошеннические транзакции, или её может использовать компания для улучшения поддержки клиентов через чат-бот.

Когда мы, люди, стремимся понять что-то и принять решение, мы проходим четыре ключевых этапа. Во-первых, мы наблюдаем видимые явления и совокупность доказательств. Во-вторых, мы опираемся на то, что нам известно, чтобы интерпретировать то, что мы видим, и сформулировать гипотезу о том, что это значит. В-третьих, мы оцениваем, какие гипотезы верны, а какие нет. Наконец, мы решаем выбрать вариант, который кажется лучшим, и действовать соответствующим образом.

Подобно тому, как люди становятся экспертами, проходя процесс наблюдения, оценки и принятия решений, когнитивные системы используют похожие процессы для анализа прочитанной информации, и они могут делать это с огромной скоростью и в больших масштабах.

Когнитивные вычисления состоят из трёх основных элементов: восприятия, обучения и рассуждения. Давайте посмотрим, как эти процессы функционируют для имитации принятия решений и человекоподобного интеллекта. Восприятие – основа когнитивных вычислений для интерпретации и понимания окружающей среды. Компоненты восприятия включают сенсорику, где данные, структурированные или неструктурированные, собираются из различных источников. Когнитивные вычисления используют алгоритмы машинного обучения для анализа данных и извлечения содержательной информации из данных.

Анализируя закономерности и тенденции в данных, система получает подробное представление о сложных взаимосвязях и делает точные прогнозы. Этот повторяющийся процесс подчеркивает эволюционирующий характер когнитивных вычислений. К числу ключевых преимуществ когнитивных вычислений относится повышение качества принятия решений благодаря анализу огромных наборов данных. Они повышают эффективность, экономя время и ресурсы за счет автоматизации задач. Кроме того, они обеспечивают более интерактивное общение между машинами и людьми с помощью обработки естественного языка.

Когнитивные вычисления имеют множество приложений – от здравоохранения и финансов до образования и развлечений. Несколько компаний из различных отраслей используют когнитивные вычисления для улучшения своих продуктов, услуг и операционной деятельности. Среди ярких примеров платформа IBM Watson, которая использует когнитивные вычисления в сферах здравоохранения, финансов, розничной торговли и обслуживания клиентов.

Google использует когнитивные методы в своих продуктах и услугах, включая Google Поиск, Google Ассистент и Google Переводчик.

Виртуальный помощник Alexa от Amazon использует когнитивные вычисления для понимания и реагирования на голосовые команды, управления устройствами умного дома и предоставления персонализированных рекомендаций пользователям.

JPMorgan Chase и Wells Fargo используют когнитивные вычисления для обнаружения мошенничества, оценки рисков и автоматизации обслуживания клиентов.

В эпоху ИИ понимание языка, ключевых терминов и связанных с ним концепций ИИ становится критически важным. Например, автономные транспортные средства или беспилотные автомобили в значительной степени зависят от технологий ИИ, таких как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, для навигации и принятия решений в режиме реального времени.

Понимание этих ключевых терминов может дать ценную информацию о том, как работают эти транспортные средства, их преимуществах и проблемах.

Прежде чем обсуждать различные термины и ключевые концепции ИИ, давайте начнём с понимания ИИ. Искусственный интеллект – это раздел компьютерной науки, фокусирующийся на создании систем, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта.

Системы ИИ обычно демонстрируют поведение, связанное с человеческим интеллектом, такое как планирование, обучение, рассуждение, решение задач, представление знаний, восприятие, движение, манипулирование, социальный интеллект и креативность.

ИИ подразделяется на узкий ИИ, общий ИИ и супер ИИ. Узкий ИИ, или слабый ИИ, выполняет конкретные задачи. Общий ИИ, также известный как сильный ИИ, обладает когнитивными навыками, подобными человеческим, и способен обучаться и адаптироваться для решения различных задач, в то время как супер ИИ стремится превзойти человеческий интеллект и в настоящее время находится в стадии теоретического развития, но пока не реализован.

Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое использует компьютерные алгоритмы для анализа данных и принятия разумных решений на основе полученных знаний без явного программирования.

Алгоритмы машинного обучения обучаются на больших наборах данных и обучаются на примерах. Они не следуют алгоритмам, основанным на правилах. Машинное обучение позволяет машинам самостоятельно решать задачи и делать точные прогнозы, используя предоставленные данные.

Глубокое обучение – важная концепция и специализированное подмножество машинного обучения. Оно использует многослойные нейронные сети, известные как глубокие нейронные сети, для анализа сложных данных и имитации принятия решений человеком. Алгоритмы глубокого обучения могут маркировать и категоризировать информацию и выявлять сложные закономерности в данных. Это позволяет системам ИИ непрерывно обучаться и повышать качество и точность результатов, оценивая правильность решений.

Еще одна важная концепция – нейронные сети, вычислительная модель, вдохновленная нейронной структурой человеческого мозга. Нейронные сети состоят из взаимосвязанных узлов или нейронов и имеют три слоя. Входной слой получает и обрабатывает необработанные данные, а скрытые слои выполняют сложные вычисления и преобразуют данные. Выходной слой преобразует обработанные данные в выходной формат, получая результат.

Машинное обучение, подвид искусственного интеллекта, использует компьютерные алгоритмы для анализа данных и принятия разумных решений на основе полученных знаний. Вместо того, чтобы следовать алгоритмам, основанным на правилах, машинное обучение строит модели для классификации данных и построения прогнозов на их основе.

Давайте разберёмся в этом на примере задачи, которую мы можем решить с помощью машинного обучения. Что, если мы хотим определить, может ли произойти сердечная недостаточность? Можно ли решить эту проблему с помощью машинного обучения? Ответ – да.

Допустим, нам даны наборы данных, такие как частота ударов в минуту, индекс массы тела, возраст, пол и результат определения того, произошел ли сердечный приступ. С помощью машинного обучения мы можем обучаться и создавать модель, которая на основе заданных входных данных будет прогнозировать результаты.

В чём же разница между этим способом и использованием статистического анализа для создания алгоритма? Алгоритм – это математический метод. В традиционном программировании мы берём данные и правила и используем их для разработки алгоритма, который даст нам ответ. В предыдущем примере, если бы мы использовали традиционный алгоритм, мы бы взяли данные, такие как частота сердечных сокращений в минуту и индекс массы тела (ИМТ), и использовали бы их для создания алгоритма, который определит, произойдет ли остановка сердца. По сути, это был бы оператор типа «если-то-иначе». При отправке входных данных мы получаем ответы, основанные на выбранном нами алгоритме, и этот алгоритм не изменится.

Машинное обучение, с другой стороны, берет данные и ответы и создает алгоритм. Вместо того, чтобы получать ответы в конечном итоге, у нас уже есть ответы. Мы получаем набор правил, определяющих, какой будет модель машинного обучения. Модель определяет правила и оператор «если-то-иначе», когда получает входные данные. По сути, модель определяет параметры традиционного алгоритма, и вместо того, чтобы произвольно решать, что частота сердечных сокращений плюс ИМТ равняется определенному результату, мы используем модель для определения логики. Эта модель, в отличие от традиционного алгоритма, может непрерывно обучаться и использоваться в будущем для прогнозирования значений.

Машинное обучение основано на определении поведенческих правил путем изучения и сравнения больших наборов данных для поиска общих закономерностей. Например, мы можем предоставить программе машинного обучения большой объем изображений птиц и обучить модель возвращать метку «птица» при каждом предоставлении изображения птицы. Мы также можем создать метку для кошки и предоставить изображения кошек для обучения. Когда машинной модели показывают изображение кошки или птицы, она будет маркировать изображение с определенной степенью уверенности.