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

Эндрю Берджесс

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

 

 

Текст предоставлен правообладателем http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=62337436&lfrom=25665073

«Искусственный интеллект – для вашего бизнеса: Руководство по оценкеи применению»: Интеллектуальная Литература; Москва; 2021

ISBN 978‑5‑9073‑9400‑1

Аннотация

 

Сначала роботы лишат нас рабочих мест, а затем поработят весь мир. Если вам нравятся подобные апокалиптические теории о всемогущем искусственном разуме, то эта книга точно не для вас. А вот если вы хотите разобраться, как использовать искусственный интеллект (ИИ) в своем бизнесе, чтобы сделать его более конкурентоспособным, инновационным и ориентированным на будущее, то вы, несомненно, на верном пути. Так что же на самом деле умеет ИИ? Как и при каких условиях он будет способствовать росту бизнеса? С чего вообще следует начинать? Цель этой книги – дать максимум информации об искусственном интеллекте, не отвлекаясь на сложные технологические подробности и терминологию. Признанный международным бизнес‑сообществом консультант по ИИ Эндрю Берджесс призывает руководителей не слишком доверять рекламе, не завышать ожидания, связанные с применением ИИ, и не впадать в крайности от эйфории до паники. Вместо этого он предлагает прагматичный и лишенный хайпа подход к описанию искусственного интеллекта. В основе книги лежит разработанная автором структура, которая рассматривает восемь основных практических функций ИИ, например распознавание образов, обработку естественного языка и прогнозирование трендов. Особенности применения и реальные возможности каждой функции подробно рассмотрены на реальных примерах.

 

Эндрю Берджесс

Искусственный интеллект – для вашего бизнеса: Руководство по оценке и применению

 

Перевод В. Скворцов

Редактор В. Иванченко

Руководитель проекта А. Марченкова

Дизайнер А. Маркович

Корректоры Ю. Семенова, А. Смышляева

Компьютерная верстка Б. Руссо

 

First published in English under the title The Executive Guide to Artificial Intelligence;

How to identify and implement applications for AI in your organization by Andrew Burgess, edition: 1

Copyright © The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), 2018

This edition has been translated and published under licence from Springer Nature Switzerland AG. Springer Nature Switzerland AG takes no responsibility and shall not be made liable for the accuracy of the translation.

 

© OOO «Интеллектуальная Литература», 2021

 

Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.

Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.

 

⁂

Эта книга посвящается моей замечательной жене Мег и нашим потрясающим детям Джеймсу и Чарли

 

Предисловие

 

Я хорошо помню работу с искусственным интеллектом, которую выполнял в колледже, изучая информатику. Она была по‑настоящему разнообразной и увлекательной. Нам дали задание написать для искусственного интеллекта программу на любую тему. Я решил обучить алгоритм ИИ определять, какое жилище изображено на фотографии: дом, квартира или бунгало. Несколько непрактично, но для меня это был первый серьезный опыт обучения, которое помогло бы мне понять, чем искусственный интеллект отличается от традиционного программного обеспечения. С тех пор концепция «компьютерного обучения» (точнее, обучения компьютера человеком) навсегда заинтриговала меня, и я задался вопросом, сколько времени понадобится для распространения искусственного интеллекта по всему миру. В последние годы мы наблюдаем значительный прогресс в вычислительной мощности процессоров, сборе больших массивов данных с помощью датчиков, приборов и через интернет, расширении облачных сервисов, доступности хранилищ информации, повсеместном распространении сетей коммуникации и многом другом. Эти технологические прорывы сигнализируют о том, что для искусственного интеллекта наступает подходящее время внедриться в повседневность. Я твердо верю, что в течение следующих нескольких лет мы увидим все ускоряющийся рост его использования во всех сферах научной и деловой жизни.

Используемый сегодня искусственный интеллект известен как «узкоспециализированный искусственный интеллект». Дело в том, что, хотя он может преуспеть в тысячах задач (поиск в интернете, игра в го, отслеживание мошеннических транзакций и т. д.), каждая из них остается довольно узкой. Куда более захватывающих достижений можно ожидать, когда будет разработан «универсальный искусственный интеллект», превосходящий людей почти в любой привычной нам интеллектуальной деятельности. Однако мы не имеем ни малейшего представления о том, произойдет ли это, – и если да, то когда, и, наконец, как будет выглядеть мир после этого. А пока меня гораздо больше волнует, как мы можем применять искусственный интеллект уже сейчас, чтобы решать каждодневные проблемы дома и на работе.

Так почему искусственный интеллект для нас важен и как мы можем его использовать? Во‑первых, если вы нетерпеливы (как и я), то вряд ли вас радует, что выполнение вручную небольших повторяющихся задач на компьютерах занимает слишком много времени. Я хочу, чтобы компьютер лучше предугадывал мои запросы и сам делал их вместо меня. Если бы я мог, я предпочел бы поговорить с Алисой из Яндекса или с Гугл‑помощником и поставить им более серьезные задачи, нежели технологии позволяют сейчас. Например, я бы попросил Алису купить мне самый удобный билет на поезд до Лос‑Анджелеса на завтра и снять для этого деньги с моего счета. Сравните это с покупкой билета на поезд на любом веб‑сайте, где для получения билета потребуется как минимум 50 нажатий клавиш. Я не думаю, что будущие поколения людей, становящиеся все более нетерпеливыми, смирятся с необходимостью выполнять эти рутинные задачи вручную. Надеюсь, что мои дети и их потомки захотят иметь больше времени на размышление, планирование и вообще на решение задач, выходящих за рамки обычной бытовой деятельности. Я даже верю, что искусственный интеллект высвободит моим детям так много времени, что они, наконец, смогут убраться у себя в спальнях. А сколько писем и телефонных звонков на рабочем месте в кол‑центре мог бы обрабатывать искусственный интеллект! В компании Virgin Trains мы использовали ИИ, чтобы сократить время, затрачиваемое на обработку электронных писем. И оно сократилось – на 85 %. Вероятно, благодаря этому сотрудникам удалось сосредоточиться на представительном обслуживании клиентов, который стал нашей визитной карточкой. В будущем, без сомнения, будут доступны и дальнейшие улучшения, поскольку мы совершенствуемся в разработке диалоговых интерфейсов, глубокого обучения и автоматизации процессов. Можно легко предположить, что развитие искусственного интеллекта распространится на все составляющие бизнеса, от подбора кадров до оценки эффективности маркетинговых кампаний.

Какие же ближайшие задачи стоят перед искусственным интеллектом? Первое, что пригодится нашей «Virgin», – правильно определять настроение человека по голосу. Люди у нас в фирме непосредственные и веселые, а также чуткие, и наши клиенты ожидают от нас подобного отношения в каждой беседе. Разговорные интерфейсы, управляемые искусственным интеллектом, не должны стать исключением.

Мы знаем, что ноутбуки всегда выходят из строя в самый неподходящий момент. В повседневности к этому можно относиться с иронией, но для системы искусственного интеллекта, управляющей нашими автомобилями, самолетами или кардиостимуляторами, такая проблема сравнима с катастрофой. Когда речь заходит о программных системах, которые способны учиться и адаптироваться, мы должны очень ясно представлять себе, по каким причинам они не работают или работают не так, как надо. Это не только техническая, но и этическая задача. Существуют, наконец, такие вопросы, неразрывно связанные с искусственным интеллектом, как конфиденциальность данных, применение беспилотной военной техники, злоупотребления в СМИ (подобные «эхо‑камерам»), персонализация новостей и рекламы, влияние массовых данных и информационных сетей на общество и даже безработица, поскольку многие рабочие места могут быть попросту заняты роботами, также функционирующими по принципу ИИ.

Несмотря на эти проблемы, я невероятно воодушевлен будущей технической революцией, в самом сердце которой находится искусственный интеллект. Я думаю, что в ближайшие пять‑десять лет искусственный интеллект сделает нашу жизнь и работу намного более продуктивной, а нас самих – более здоровыми и счастливыми дома и вообще в целом изменит наш мир к лучшему.

Чтобы в полной мере использовать возможности искусственного интеллекта, бизнесу нужны люди, которые разбираются в новых технологиях и понимают, как с их помощью можно решать те или иные проблемы. Если вы и сами хотите понять, в чем суть современного технологического прорыва и то, как он может повлиять на ваш бизнес, то эта книга – для вас.

 

Джон Салливан,

директор по интеллектуальным технологиями инновациям компании Virgin Trains

 

 

Благодарности

 

Ценный вклад в создание этой книги внесли следующие люди, которым я выражаю искреннюю признательность:

Эндрю Андерсон, Celaton

Ричард Бенджаминс, Richard Benjamins, Axa

Мэтт Баскелл, Rainbird

Эд Чэллис, Re: infer

Карл Чэпмен, Riverview Law

Тара Читтенден, The Law Society

Сара Клейтон, Kisaco Research

Дана Каффе, Aldermore

Роб Диваль, Aldennore

Джерард Фрит, Matter

Крис Гейнер, Genfour

Кэти Гиббс, Aigen

Дэниел Хьюм, Satalia

Проф. Мэри Лейсити, Миссурийский университет

Проф. Илан Ошри, Университет Лафборо

Стивен Партридж, Palgrave

Майк Питерс, Samara

Крис Попл, Lloyds Bank

Джон Салливан, Virgin Trains

Кэти Торнбаум, Gartner

Василис Цолис, Congnitiv+

Уилл Вентерс, LSE

Ким Вигилия, Conde Naste

Проф. Лесли Уилкокс, Лондонская школа экономики и политических наук

Всем в Symphony Ventures

 

1. Не верьте пропаганде!

 

Введение

 

В любой газете или журнале вы, вероятно, найдете среди текущих новостей статью (а то и несколько) об искусственном интеллекте (ИИ), где, как правило, рассказывают о «захвате власти роботами» и что эта новая и загадочная технология представляет собой самую большую опасность для человечества со времен изобретения ядерной бомбы. Напротив, компании, сами создающие приложения для искусственного интеллекта, демонстрируют огромные амбиции, трубя о том, что их разработки радикально изменят жизнь людей к лучшему, но в то же время скрывая любые способы их реального применения в тумане маркетинговых гипербол. Существует, разумеется, и сама технология – сплав математики, информатики и кибернетики, которая граничит с магией для всех, кроме специалистов, живущих в мире разработчиков ИИ. Логично, что руководители коммерческих (и любых других) предприятий не понимают, как именно искусственный интеллект может помочь им в их деятельности. Вообще, почему все сошлось на искусственном интеллекте? Что он на самом деле умеет? Как он может способствовать росту бизнеса? С чего хотя бы следует начать? Все эти вопросы как нельзя более актуальны, однако до настоящего времени они, как правило, остаются без ответа. Именно к людям, задающим такие вопросы, и обращена эта книга.

Искусственный интеллект в широком смысле уже оказывает фундаментальное влияние на то, как мы ведем и будем вести бизнес. В этом нет никаких сомнений. Он изменяет процесс принятия решений, позволяет создать совершенно новые бизнес‑модели и делать то, что раньше считалось невозможным. Он также способен заменить собой множество работников умственного труда и непропорционально вознаградить тех, кто начал применять ИИ раньше и эффективнее. Это открывает и огромные возможности, и создает серьезные угрозы, до поры до времени завуалированные хитросплетением алгоритмов и потоком специальной терминологии.

Но эта технологическая революция – не гипотетическая вероятность и не экстравагантное нововведение, эксперимента ради запущенное несколькими предприятиями. Искусственный интеллект уже сегодня используется в бизнесе для расширения, улучшения и изменения методов работы. Прогрессивные руководители хотят знать прямо сейчас и во всех подробностях, как искусственный интеллект может повысить эффективность их бизнеса, стараются разобраться в различных видах искусственного интеллекта и разрабатывают способы снижения рисков, которые он естественным образом содержит. Многие из этих усилий не афишируются или даже засекречены – либо потому, что руководство компаний не хочет, чтобы использование искусственного интеллекта в их продуктах или услугах было широко известно, либо потому, что они не хотят лишиться конкурентного преимущества, которое ИИ пока что дает почти даром. Постоянная проблема руководителей, желающих разобраться в искусственном интеллекте, – это поиск необходимой информации, причем не из заумных статей и не из рекламы или самовосхваления продавцов, а из источников, позволяющих ухватить самую суть дела вместо того, чтобы копаться в деталях компьютерных алгоритмов. Искусственный интеллект ставит нас лицом к лицу с парадоксом Сократа: мы знаем, что мы ничего не знаем достаточно.

Обычно люди сначала знакомятся с искусственным интеллектом в качестве потребителей. Все наши смартфоны имеют доступ к сложному искусственному интеллекту, будь то Siri, Cortana или Google Assistant. В наших домах нередко тоже работают приложения искусственного интеллекта, доступные через Amazon и Google Home. Все это облегчает, и притом весьма успешно, организационную сторону нашей жизни. Но такое использование искусственного интеллекта на самом деле лишь довольно ограниченно показывает его возможности. В основном оно базируется на способности превращать нашу речь в слова, а слова – в коды машинного языка. Как только намерение пользователя установлено, остальная часть задачи – довольно стандартная автоматическая процедура: показать прогноз погоды с того или иного сайта, уточнить расписание поездов, проиграть заданную музыку в определенное время. И хотя возможность распознавания и понимания речи (РПР) – очень важное достижение техники, сам искусственный интеллект – это нечто гораздо большее. Особенно в мире бизнеса.

Искусственный интеллект может за считанные минуты прочитать тысячи юридических контрактов и извлечь из них всю полезную информацию; распознать раковые опухоли с большей точностью, чем врачи‑онкологи; определить мошенничество с кредитной картой еще до того, как оно произойдет; управлять автомобилями без помощи водителей; «возглавлять» центры обработки данных более эффективно, чем люди; предсказать, когда клиенты (и сотрудники) перейдут от вас к конкурентам; и, самое главное, он может учиться и развиваться на основе своего собственного опыта.

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.

 

Об этой книге

 

Работая консультантом по управлению бизнесом, я помогал различным организациям справляться с постоянно накапливающимися в деловой сфере проблемами, от повышения производительности и проведения реструктуризации до использования аутсорсинга и роботизации процессов. С искусственным интеллектом я впервые познакомился в 2001 году, занимая должность главного технологического директора в подразделении корпоративного венчурного бизнеса одной международной страховой компании. Моя роль заключалась в том, чтобы находить новые технологии, в которые мы могли бы вкладывать средства и внедрять в деятельность нашей фирмы (обычно мы называли этот процесс «инкубатором»). Одна из таких технологий основывалась на идее «умных» (компьютерных) страховых агентов, которых можно было бы использовать для оптимизации бизнес‑процесса: каждый агент имел бы конкретную цель, но вместе с тем мог «договариваться» с другими агентами, чтобы их совместный результат был наиболее эффективным. Также мы думали о том, чтобы система могла определять наиболее рациональный способ прохождения грузовых автомобилей через порт или метод получения максимального дохода от размещения рекламы в газетах с учетом размеров рекламного места и повторяемости объявлений. Хотя в то время мы не называли это искусственным интеллектом, это был фактически именно он – речь шла об использовании компьютерных алгоритмов для поиска оптимальных решений практических проблем.

Теперь перенесемся сразу в 2017 год. К этому моменту моя деятельность была уже практически полностью сосредоточена на искусственном интеллекте. Я работал с многочисленными компаниями и предприятиями, помогая им создать стратегию использования ИИ – определить требуемые им функции искусственного интеллекта, найти правильное технологическое решение, выбрать поставщика, создать пошаговую инструкцию для внедрения. Все это я делал, разумеется, не как технолог, а как человек, который «просто» понимает возможности искусственного интеллекта и то, как он может решать те или иные проблемы бизнеса. Есть множество людей гораздо умнее меня, способных создавать алгоритмы и разрабатывать компьютерные модели, но именно такие люди редко понимают коммерческую составляющую задачи. Я же вижу себя «переводчиком» между учеными, технологами и бизнесом. В случае искусственного интеллекта задача перевода технологии на язык бизнеса несопоставимо труднее, чем при внедрении более привычных информационных технологий. Вот почему я и захотел написать эту книгу – чтобы донести понимание необходимости (и сложности) правильного диалога между разработчиками и предпринимателями туда, где его можно использовать наилучшим образом: на передний край развития бизнеса.

Таким образом, в этой книге я не намерен теоретически рассуждать о влиянии искусственного интеллекта и роботов на нашу жизнь лет эдак через десять‑двадцать и тем более не собираюсь обучать вас разработке ИИ‑алгоритмов. Эта книга написана для тех людей, которые прониклись идеей использовать искусственный интеллект на практике; людей, которые хотят превратить его в один из инструментов своего бизнеса, чтобы сделать его более конкурентоспособным, инновационным и ориентированным на будущее. Однако такой результат возможен лишь в случае, когда лидеры и руководители бизнеса хорошо понимают, в чем именно заключаются возможности новой технологии и как ее можно применять на практике. В этом и состоит цель данной книги: дать максимум информации об искусственном интеллекте, не отвлекаясь на сложные технологические подробности, чтобы научить вас принимать продуманные и обоснованные решения для своего бизнеса. И сейчас я говорю вам со всей ответственностью: что бы вы ни читали и ни слышали об искусственном интеллекте – не доверяйте рекламной шумихе.

 

 

Роль больших данных

 

Первой из движущих сил, породившей огромный интерес и создавшей высочайшую активность в области искусственного интеллекта, является колоссальный объем данных, доступных в современном мире. Специалисты называют разные цифры, но все они сходятся на том, что объем данных, генерируемых человечеством, удваивается каждые два года. Это означает, например, что в 2022 году будет создано (или скопировано) 88 зетабайт (то есть 88 трлн гигабайт) данных. Для нашей темы это исключительно важно, потому что большая часть технологий искусственного интеллекта подпитывается массовыми данными – без них искусственный интеллект был бы бесполезен, как электростанция без топлива.

Чтобы обучить систему искусственного интеллекта (например, нейронную сеть) с той или иной степенью точности, требуются миллионы примеров, и чем сложнее модель, тем больше примеров необходимо. Вот почему крупные интернет‑компании и социальные сети, такие как Google и Facebook, настолько активны в сфере искусственного интеллекта – именно у них в первую очередь достаточно данных для такой работы. Поиски, выполняемые с помощью Google, создают около 3,5 млрд запросов в день, а публикации в «Фейсбуке» ежедневно обновляют 421 млрд статусов, загружают 350 млн фотографий и генерируют почти 6 трлн «лайков» – так вот и возникает топливо для этих систем. Один только Facebook формирует около 4 млн гигабайт данных каждые 24 часа.

Этот огромный объем данных используется искусственным интеллектом для создания тех или иных «ценностей» – в самом широком понимании. Воспользуемся снова простым примером, который я использовал в предыдущей главе: когда систему DNN обучают распознавать изображения собак. Чтобы научить систему, вам понадобится множество изображений собак, помеченных для системы как «собака», и такое же множество других изображений, где собаки отсутствуют и которые, соответственно, помечены как «собак нет». Только после того, как система научится распознавать собак с использованием исходного набора данных и пройдет этап предварительной проверки, на котором алгоритм дополнительно настраивается с использованием обучающих данных, разбитых на подмножества, систему можно (и нужно) протестировать на «чистом», то есть немаркированном наборе изображений.

Не существует строгих указаний относительно того, сколько именно данных необходимо для подобного тестирования, но, как правило, потребность в обучающих данных составляет около 30 % от общего массива.

Огромные объемы данных, которые мы постоянно создаем, используются в компьютерном мире каждую минуту и большей частью без нашего ведома, но с нашего согласия (как правило, невольного или неявного). Взять, к примеру, ваши поиски в Google. Когда вы вводите поисковый запрос, вы периодически пишете слова неправильно, или с ошибками, или не вполне стандартным (например, просторечным) образом. В ответ на это Google обычно предлагает вам результаты, основанные на правильном, или более распространенном, или более литературном написании этого слова. Скажем, если я пишу «Эндрю Дерджесс» (англ. Andrew Durgess), Гугл показывает мне результаты для Эндрю Берджесса (англ. Andrew Burgess), хотя я могу заставить его выполнить поиск именно для написанного мной варианта. Это означает, что Google постоянно собирает данные о версиях слов с ошибками и, что еще важнее, о том, какие предлагаемые системой исправления являются приемлемыми для пользователя, а какие – нет. Все эти данные затем используются для настройки проверки орфографии с помощью искусственного интеллекта. Но если, как в моем примере, существует реальный человек по имени Эндрю Дерджесс, который завтра внезапно станет знаменитым, то множество людей бросятся искать информацию о нем, и Google быстро отменит исправление «Эндрю Берджесс», поскольку все меньше и меньше людей принимают его и вместо этого выберут поиск: «Эндрю Дерджесс, точно как написано».

Экспоненциальный рост объема данных происходит сейчас не только в социальных сетях и поисковых системах. Все больше и больше нашей коммерческой деятельности осуществляется в интернете или обрабатывается с помощью корпоративных систем, что создает огромный поток информации. Так, в секторе розничной торговли для создания новых данных нам совершенно необязательно совершать покупки именно онлайн. Даже когда наша покупка регистрируется в обычном магазине (причем здесь нет даже необходимости фиксировать наше имя), розничные компании смогут использовать эти данные для прогнозирования тенденций спроса и выбора товаров, что уже помогает им оптимизировать цепочку поставок. А когда эти покупки удается связать с отдельным клиентом (например, с помощью карты постоянного покупателя или учетной записи в интернете), данные становятся гораздо информативнее и, следовательно, намного ценнее. Теперь фирма может предсказывать, какие еще товары или услуги вы также можете купить на ее торговых площадках, и будет активно их вам предлагать. Если вы совершаете покупки в интернете, то записываются не только данные о самих покупках: каждая посещенная вами страница, время, которое вы проводите на них, просмотренные вами продукты – все это отслеживается, увеличивая объем и ценность данных, «скармливаемых» искусственному интеллекту.

Как только покупка совершена, торговая компания тут же начнет создавать и собирать новые данные и извлекать из них ценность. Каждый раз, когда вы взаимодействуете с продавцами через веб‑сайты, контакт‑центры или оставляете отзыв у них на сайте или через сторонние агрегаторы (либо социальные сети), вы сами создаете все больше полезных для них данных. Даже бытовое использование продуктов или услуг, подключенных к интернету или зарегистрированных онлайн, создаст дополнительные сведения, выгодные для коммерции. Например, телекоммуникационные компании будут использовать данные о любой вашей сетевой активности и взаимодействиях, чтобы с помощью искусственного интеллекта попытаться предсказать, не захотите ли вы (и если захотите, то как скоро) перейти от них к конкуренту. Данные для обучения искусственного интеллекта поступают даже от клиентов, которые фактически расторгли контракты (то есть в одностороннем порядке перестали пользоваться услугами): искусственный интеллект использует эти сведения для определения всевозможных факторов, формирующих отток клиентов, и затем применяет их для анализа активности и особенностей поведения существующих клиентов. Аналогичным образом банки могут выявлять мошеннические транзакции на вашем счету благодаря тому, что у них имеется множество обработанных данных о подлинных, сомнительных и откровенно нелегальных транзакциях по различным счетам: ведь ежедневно в мире совершается около 300 млн транзакций по кредитным и дебетовым картам.

Другим источником больших данных являются всевозможные текстовые документы: газеты, книги, технические документы, сообщения в блогах, электронные письма и т. д. Еще одну группу составляют генетические и биомедицинские данные (рентген, пьезоэлектрическая и магнитно‑резонансная томография, ультразвуковая диагностика и т. д.), климатические и метеорологические показатели (температура, влажность, давление, ветер, содержание кислорода и т. д.).

Там же, где данных не существует, они создаются целенаправленно. Обучающие наборы данных специально собираются или разрабатываются для самых распространенных или насущных задач, где можно применить искусственный интеллект. Например, чтобы распознавать числа в рукописном виде, американский Национальный институт стандартов (National Institute of Standards) создал базу данных (MNIST), содержащую 60 000 образцов рукописных цифр и 10 000 тестовых образцов. Существуют аналогичные базы данных для распознавания лиц, аэрофотоснимков, новостных статей, речи, для отслеживания движения, для диагностики биологических и антропометрических параметров и многого другого. Они незаменимы для разработки самых актуальных и необходимых приложений для машинного обучения.

Еще один интересный аспект, касающийся лавинообразного накопления и использования данных, заключается в том, что они прямо на наших глазах ставят привычные бизнес‑модели с ног на голову. Google и Facebook не создавались в качестве компаний, занимающихся сбором данных и использованием искусственного интеллекта, но они быстро превратились именно в таких бизнес‑гигантов. А сейчас для сбора данных специально создаются новые компании, которые используют для получения информации другие (обычно бесплатные) сервисы. Хорошим примером целенаправленного сбора и использования данных для доброго дела является деятельность компании Sea Hero Quest. На первый взгляд, их сервис очень похож на игру для мобильного телефона, но на самом деле он использует данные о том, как люди играют на телефоне или планшете, чтобы лучше понять природу старческой деменции и, в частности, разобраться в том, какие особенности существуют в нарушениях пространственной навигации в разрезе возраста, пола и географии. На момент написания книги в игровом сервисе приняло участие 2,7 млн человек, и это крупнейший проект по исследованию деменции в истории. Коммерческие предприятия используют аналогичный подход: они создают «фасадные» продукты или услуги, которые на самом деле существуют только для сбора ценных данных, реально использующихся совсем в других целях.

 

 

Эндрю Берджесс

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

 

 

Текст предоставлен правообладателем http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=62337436&lfrom=25665073

«Искусственный интеллект – для вашего бизнеса: Руководство по оценкеи применению»: Интеллектуальная Литература; Москва; 2021

ISBN 978‑5‑9073‑9400‑1

Аннотация

 

Сначала роботы лишат нас рабочих мест, а затем поработят весь мир. Если вам нравятся подобные апокалиптические теории о всемогущем искусственном разуме, то эта книга точно не для вас. А вот если вы хотите разобраться, как использовать искусственный интеллект (ИИ) в своем бизнесе, чтобы сделать его более конкурентоспособным, инновационным и ориентированным на будущее, то вы, несомненно, на верном пути. Так что же на самом деле умеет ИИ? Как и при каких условиях он будет способствовать росту бизнеса? С чего вообще следует начинать? Цель этой книги – дать максимум информации об искусственном интеллекте, не отвлекаясь на сложные технологические подробности и терминологию. Признанный международным бизнес‑сообществом консультант по ИИ Эндрю Берджесс призывает руководителей не слишком доверять рекламе, не завышать ожидания, связанные с применением ИИ, и не впадать в крайности от эйфории до паники. Вместо этого он предлагает прагматичный и лишенный хайпа подход к описанию искусственного интеллекта. В основе книги лежит разработанная автором структура, которая рассматривает восемь основных практических функций ИИ, например распознавание образов, обработку естественного языка и прогнозирование трендов. Особенности применения и реальные возможности каждой функции подробно рассмотрены на реальных примерах.

 

Эндрю Берджесс