Примечание: По данным Statista к 2025 году мировой рынок программного обеспечения (ПО) для искусственного интеллекта будет оцениваться в $22.6 млрд.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект (ИИ) — технология, позволяющая системе, машине или компьютеру выполнять задачи, требующие разумного мышления, то есть имитировать поведение человека для постепенного обучения с использованием полученной информации и решения конкретных вопросов.
Интеграция ИИ в механизмы и системы позволяет автоматизировать рутинные, трудоемкие или сложные процессы, в том числе повысить их точность и производительность. Поэтому, эта технология — важный бизнес-ресурс.
Преимущества внедрения ИИ
Использование искусственного интеллекта и решений на его базе обеспечивает бизнесу ряд преимуществ.
- Исключение человеческого фактора. Использование программируемых, самообучающихся алгоритмов исключает фактор человеческой ошибки и позволяет находить даже неочевидные для человека решения.
- Снижение рисков. Машины с ИИ могут применяться в ситуациях, связанных с риском для человека. Например, роботы с ИИ могут заменить человека на отдельных производственных участках или при работе в условиях стихийных бедствий.
- Круглосуточная доступность. Интеллектуальные машины можно использовать без перерывов, выходных, они не реагируют на отвлекающие факторы.
- Адаптируемость. В рамках установленных условий применение ИИ-решений позволяет находить быстрые решения. Например, ИИ в чат-ботах помогает лучше понимать «живой» язык клиентов, находить ответы на сложно сформулированные вопросы, справляться с большим потоком одновременных обращений и вопросов.
- Быстрое принятие решений. Приложения, машины, приборы и другие инструменты на базе ИИ принимают решения быстрее людей, что может использоваться в производственных процессах, в процессе аналитики данных, создании прогностических моделей, расчетах и других задачах.
Проблемы внедрения ИИ
Есть несколько причин, замедляющих внедрение и использование искусственного интеллекта.
- Для контролируемого обучения (с учителем) нейросетей нужно размечать (маркировать) наборы данных вручную. На это требуется много времени.
- Для обучения моделей нужен большой объем данных, которые нужно предварительно собрать из разных источников, структурировать, очистить от ненужной информации и привести к общему формату. Для такой работы нужна выстроенная система и штат специалистов.
- Результат, полученный в результате работы алгоритмов ИИ сложно трактовать и понять с точки зрения логики принятия решений.
- Модели ориентированы на решение определенных задач. Например, если алгоритм ИИ используется для обнаружения мошенничества конкретного вида, другие варианты мошенничества он распознавать не будет — для каждой задачи и каждых условий нужна своя модель.
- Если исходный набор данных для обучения искажен или недостаточен, результаты работы ИИ могут быть искажены. Например, если в выборке для обучения используются только объекты красного цвета, при появлении синего объекта в процессе самообучения могут возникнуть ошибки или разногласия.
- Для работы с ИИ и разработки проектов на его базе важно иметь достаточную компетенцию, позволяющую оценивать риски и принимать решения на каждом этапе внедрения алгоритмов.
Ml Space
Платформа полного цикла ML-разработки на мощностях суперкомпьютера Christofari доступна любому бизнесу

Персональный менеджер
Преимущества
Личный менеджер грамотно проконсультирует, окажет поддержку при запуске новых продуктов и сэкономит ваше рабочее время.

Мы готовы решать ваши вопросы и оказывать поддержку 24/7.
Сферы применения искусственного интеллекта
Технологии ИИ используются в разных областях.
В информационных системах связи. Для распознавания голосовых запросов, поиска релевантных ответов и их озвучивания с помощью сгенерированного человеческого голоса.
В транспорте и логистике. Для создания беспилотных автомобилей и дронов для автоматизированной доставки товаров и посылок в удаленные районы.
В финансовом секторе. Для прогнозирования рисков, распознавания мошеннических действий, оценки платежеспособности клиентов, фиксации и блокировки атак злоумышленников. Например, к 2023 году 90% заявок на получение кредитов в Сбербанке будет рассматривать ИИ.
В медицине. Для диагностики заболеваний, обнаружения нарушений на ранних стадиях, долгосрочного прогнозирования состояния пациента.
В военной промышленности. Для разработки новых видов вооружений, средств индивидуальной защиты и приборов для распознавания противников в сложных условиях.
В бизнесе. Для проведения аналитики, сегментации клиентов, разработки персональных предложений, оптимизации рутинных рабочих процессов, выявления рисков и мошенничества. По данным 2019 года 42% российских ритейлеров использовали технологии ИИ, а еще 35% планировали их внедрить для проведения цифровой трансформации в течение пяти лет.
Типы ИИ
Выделяют три вида искусственного интеллекта:
Слабый ИИ (Narrow AI). Единственный доступный сейчас тип ИИ, применяемый в голосовых помощниках, системах виртуальной реальности, рекомендательных механизмах и других решениях.
Сильный ИИ (AGI). ИИ с самосознанием и возможностями, приближенными к человеческим. По прогнозам экспертов, сильный ИИ будет окончательно сформирован и доступен для использования не раньше 2075 года.
Супер ИИ (Super AI). ИИ с полным самосознанием и сформированным мышлением, превосходящим человеческое. Предположительно Super AI сможет самостоятельно перепрограммироваться, создавать системы нового направления и алгоритмы без вмешательства человека.
Методы обучения искусственного интеллекта
Чтобы ИИ мог выполнять поставленные задачи, он должен быть предварительно обучен на реальных или схожих к ним задачах. Для этого используется два метода:
- машинное обучение;
- глубокое обучение.
Машинное обучение делится три типа:
- контролируемое — обучение на наборах размеченных данных с очевидными закономерностями;
- неконтролируемое — обучение на наборах неразмеченных данных без явных закономерностей;
- обучение с подкреплением — последовательное обучение на размеченных и неразмеченных наборах данных.
Глубокое обучение — разновидность машинного обучения с использованием нейронных сетей. Процесс обучения разделен на несколько этапов и имеет структуру с несколькими вводными, скрытыми и выходными слоями.
Модель учится не на исходном наборе данных, а на результатах обучения, полученных на предыдущем этапе — то есть каждый завершенный цикл использует в качестве учителя.
Глубокое обучение отличается от машинного алгоритмом — часть процесса скрыта и не имеет очевидной логики, а пользователь получает результат, который может быть представлен в любом формате: текст, аудио, число.
Для глубокого обучения нужен большой объем размеченных исходных данных и мощное вычислительное оборудование.