Эндрю Берджесс - Искусственный интеллект – для вашего бизнеса. Руководство по оценке и применению

Однако до тех пор, пока руководители компаний не поймут в достаточно простых терминах, что такое искусственный интеллект и как он может помочь их бизнесу, они никогда не будут в состоянии полностью реализовать его потенциал. Если вы уже планируете использование технологий искусственного интеллекта, вы должны знать, на что он способен, и понимать, что нужно делать, чтобы он заработал в вашей бизнес-машине. Помочь вам в этом – главная цель данной книги. В десяти ее главах я изложу систему, которая поможет читателю освоить восемь основных практических функций искусственного интеллекта, и проиллюстрирую каждую из них реальными примерами из различных областей бизнеса. Я предоставлю подходы, методологии и инструменты, позволяющие вам начать свое путешествие в мире искусственного интеллекта наиболее удобным для познавания образом. В конце каждой главы я буду ссылаться на интервью и тематические исследования прогрессивных руководителей, уже внедряющих искусственный интеллект, известных поставщиков технологий искусственного интеллекта, а также ученых, чья работа сосредоточена на практическом применении этих технологий.

Моя «личная» структура искусственного интеллекта, точнее не самого ИИ, а принципов его понимания, разрабатывалась в течение нескольких последних лет из-за того, что я твердо решил научиться различать информацию, дезинформацию и маркетинговые ходы в многочисленных обсуждениях. Я не программист и не разработчик искусственного интеллекта, поэтому мне нужно было представить его мир на языке, понятном для таких людей, как я сам. Меня постоянно разочаровывала лень авторов, использующих специфическую компьютерную терминологию, тогда как их статьи предназначались не для коллег-ученых, а для того, чтобы объяснить принципы искусственного интеллекта дилетантам. В результате подобные статьи только запутывали людей еще больше. При этом такие термины, как, например, «искусственный интеллект», «когнитивная автоматизация» и «машинное обучение», использовались авторами взаимозаменяемо, хотя это совершенно разные вещи.

Работая консультантом по управлению, создавая стратегии автоматизации для бизнеса, читая множество статей по этому вопросу и общаясь с другими практиками и экспертами, я свел всю доступную информацию о возможностях искусственного интеллекта к восьми основным функциям: распознавание возраста, распознавание речи, поиск, кластеризация, распознавание и понимание речи (РПР), оптимизация, прогнозирование и понимание. По сути, любое применение искусственного интеллекта может быть связано с одной или несколькими из этих функций.

Первые четыре относятся к получению информации – извлечению структурированных данных из неструктурированных массивов. Эти категории (захват данных) являются на сегодняшний день самыми зрелыми. Есть много примеров использования каждой из них в повседневной жизни: мы сталкиваемся с распознаванием речи, когда звоним на линии автоматического ответа; у нас в телефонах есть функция распознавания изображений, автоматически сортирующая наши фотографии; есть функция поиска, позволяющая читать и классифицировать отправляемые нами электронные письма (например, с жалобами на опоздание поезда), мы распределяемся на группы единомышленников каждый раз, когда покупаем что-то в интернет-магазине. Искусственный интеллект весьма эффективно собирает массовые и неструктурированные данные, которые мы отправляем в информационные каналы, и превращает их во что-то полезное. Или в бесполезное и даже навязчивое, но это уже зависит от вашей личной точки зрения; впрочем, стороной эту тему обойти нельзя, и мы еще обсудим ее более подробно в следующих главах.

Вторая группа – РПР, оптимизация и прогнозирование, – связана с принятием решения на основе уже полученной информации. Эти функции ИИ пока менее совершенны, но уже применяются в нашей повседневной жизни. Распознавание и понимание речи превращает голосовые данные в те или иные полезные действия, на которые указывают отдельные слова, когда они соединены в предложении. Возможность оптимизации (включающая в себя в качестве основных элементов решение проблем и планирование) охватывает широкий спектр применений: например, определение оптимального маршрута между вашим домом и работой. И наконец, функция прогнозирования пытается определить, что произойдет вслед за определенным действием: так, если мы купим книгу о раннем японском кино, то мы, вероятно, захотим купить и книгу об Акире Куросаве.