Кажется, искусственный интеллект (ИИ) окружает нас повсюду — он всплывает в новостях, присутствует в блогах о бизнесе (признаемся, мы тоже виноваты) и становится темой разговоров на семейных вечерах. И это не удивительно, ведь ИИ меняет привычный нам мир.
Для владельцев малого бизнеса и предпринимателей преимущества ИИ поистине безграничны. С его помощью вы можете значительно усилить свои маркетинговые усилия, оптимизировать операционные процессы и даже создать веб-сайт от и до. Но как же работает ИИ? Присоединяйтесь к нам, и мы приоткроем завесу тайны, чтобы разгадать эту удивительную технологию.
Что такое ИИ (Искуственный Интеллект)?
ИИ (AI) — это способность машины имитировать обработку информации нашим мозгом. Он использует алгоритмы и правила для анализа обширных наборов данных с целью выявления закономерностей, которые лежат в основе моделей принятия решений.
ИИ не является единой технологией, а представляет собой разнообразие технологий и методологий, которые сотрудничают, чтобы повысить интеллект машин. По мере того как вы внедряете ИИ в бизнес-процессы и рабочие потоки вашего предприятия, понимание этих составляющих поможет вам более эффективно использовать возможности ИИ.
Различные области ИИ, объясненные простым языком
ИИ — это общее понятие, крыша, под которой собрано множество специализированных направлений и техник. Важно понимать, что эти области не существуют изолированно, они часто пересекаются и дополняют друг друга. Вот некоторые из различных областей ИИ:
Машинное обучение (ML)
Сердце и (не совсем) душа ИИ, ML означает способность машин учиться самостоятельно и совершенствоваться со временем без вмешательства человека. ML использует данные как основу для обучения. Именно ML позволяет вашему любимому стриминговому сервису предлагать вам Rage Against The Machine, когда вы всю неделю слушали Tool.
Глубинное обучение (DL)
Подмножество ML, глубинное обучение использует многоуровневые нейронные сети для анализа данных и выполнения сложных задач. Если ML — это более широкое понятие, охватывающее техники, позволяющие машинам самостоятельно учиться, то DL — это конкретный подход внутри машинного обучения, который использует нейронные сети для выполнения задач, схожих с человеческими (например, видение, письмо или создание искусства).
Нейронная сеть
Нейронные сети или "искусственные нейронные сети (ANNs)" — это компонент глубокого обучения, который имитирует функции обработки данных человеческого мозга. Нейронная сеть состоит из множества слоев искусственных нейронов (называемых "узлами"), которые используются для обработки всех этих данных, о которых мы говорим. Нейронные сети сложны, поэтому мы разберем их подробнее ниже.
Обработка естественного языка (NLP)
NLP — это ветвь ИИ, которая дает машинам возможность понимать, обрабатывать и имитировать человеческий язык. Мы видим это на примере голосовых помощников, таких как Alexa от Amazon и Google Assistant, которые адекватно реагируют на наши команды (например, "Включи 'The Pot' от Tool на Amazon Music"). NLP — это то, что заставляет Alexa включать песню, а не покупать дорогой голландский духовой шкаф. Суть вот в чем — NLP помогает машинам понимать человеческие команды и реагировать так, чтобы это звучало естественно.
Компьютерное зрение (CV)
Компьютеры, которые могут понимать визуальные данные, например фотографии и видео, кажутся чем-то из фильмов про Терминатора, но это также важно для имитации того, как люди обрабатывают информацию. CV интерпретирует визуальные данные для принятия решений. Когда ваша любимая социальная платформа автоматически отмечает вас на семейном рождественском фото вашей мамы, это работа CV.
Рассуждение и решение проблем
Системы ИИ имитируют человеческое рассуждение для решения проблем. Ключевое слово здесь — "имитируют". Пока что компьютеры не могут рассуждать так, как это делают люди. Вместо этого они используют данные, алгоритмы и вероятности для принятия своих решений. Это может проявляться в виде компьютера, играющего в шахматы и стратегически планирующего свой следующий ход, или ChatGPT, отвечающего на вопрос, исходя из того, как он отвечал на вопросы в прошлом.
Восприятие в ИИ
Восприятие в ИИ — это функция, связанная с интерпретацией. Системы ИИ используют датчики для восприятия реальных сценариев и передачи информации и понимания людям. Это то, как ваш автомобиль знает, когда предупреждать вас о том, что объект слишком близко. Автономные автомобили поднимают это на новый уровень, используя датчики и восприятие для навигации и избегания препятствий.
Когнитивные вычисления
Подумайте о когнитивных вычислениях (CC) как о более умном брате ИИ. Он имитирует человеческие мыслительные процессы, используя алгоритмы и данные, принимая решения, делая прогнозы и предоставляя инсайты. Системы CC не могут совершенно точно воспроизводить человеческое мышление (по крайней мере, пока), но они обучены понимать контекст в дополнение к содержанию. Например, если вы обсуждаете "яблоко" в контексте технологий, когнитивная система не начнет говорить о фруктовом салате.
Сильный ИИ, слабый ИИ и сверхразумный ИИ
Искусственный интеллект значительно развился с тех пор, как люди заложили основу для него в начале 1900-х годов (да, это так далеко), но у нас все еще есть только то, что обычно называется Слабым ИИ или Узким ИИ. Слабый ИИ относится к системам ИИ, разработанным и обученным для конкретных задач или областей. Эти системы превосходят в своем предопределенном контексте, но не обладают широким, общим интеллектом, характерным для человека.
Например, конструкторы сайтов на базе ИИ являются формой Слабого ИИ, так как их единственная цель - помочь вам запустить новый сайт. ChatGPT также является формой Слабого ИИ, потому что его единственная задача - генерировать текстовые ответы на естественном языке.
С другой стороны, исследователи и разработчики ИИ все еще стремятся к Сильному ИИ (или Общему ИИ). Они надеются, что в конечном итоге смогут воспроизвести человекоподобный общий интеллект, способный понимать, учиться и применять знания в широком спектре задач и областей.
Сверхразумный ИИ - это видение ИИ, которое заставляет людей нервничать. Термин представляет гипотетический уровень интеллекта ИИ, превосходящий человеческие способности во всех областях. Он более продвинут и способен, чем Сильный ИИ, и его разработка на данный момент является чисто теоретической.
Различные уровни ИИ
Искусственный интеллект (ИИ) можно классифицировать на различные уровни в зависимости от его возможностей и характеристик. Вот типичные уровни ИИ:
Реактивный ИИ
Работает исключительно на основе текущих данных, сосредотачиваясь на конкретных задачах без способности учиться на опыте. Реактивный ИИ преуспевает в областях, таких как рекомендательные системы и фильтры спама, но обладает ограниченными возможностями. Ему не хватает предвидения, и он не может адаптироваться или предсказывать неожиданные события.
ИИ с ограниченной памятью
Этот тип ИИ может временно хранить данные из прошлых опытов, что позволяет ему учиться и улучшаться со временем. Примером ИИ с ограниченной памятью в действии является AlphaStar от Google. AlphaStar научился играть в стратегическую игру StarCraft 2, играя против себя множество раз. Исследование 2019 года показало, что он был лучшим шахматистом, чем 99,8% официально ранжированных игроков. Как следует из названия, у ИИ с ограниченной памятью есть некоторые ограничения. Ему требуются огромные объемы данных для изучения простых задач, и любые изменения в его обучающей среде требуют полного переобучения.
Теория разума ИИ
Это новый тип ИИ, который в настоящее время находится в стадии разработки. Теория разума ИИ относится к способности машины понимать человеческие эмоции, убеждения и способы мышления. Возможно, однажды Теория разума ИИ сможет распознавать человеческие эмоции, что позволит ей адекватно реагировать и адаптироваться к ним. Звучит жутковато? Подождите, пока вы не прочитаете о самосознающем ИИ.
Самосознающий ИИ
Самосознающий ИИ или сознательные машины осознают свое собственное внутреннее состояние и внутреннее состояние других. Этот тип ИИ был бы равен человеческому интеллекту, имитируя человеческие эмоции, желания или потребности. На данный момент самосознающий ИИ полностью принадлежит миру научной фантастики и дистопических временных линий.
Как бизнес использует ИИ?
Сегодня компании активно используют ИИ для расширения своих существующих возможностей и оптимизации всего, начиная от обслуживания клиентов и заканчивая разработкой продуктов. Вот конкретные способы, как вы можете использовать ИИ:
Генеративный ИИ
Этот подвид ИИ сосредоточен на создании или генерации нового контента, данных или информации, а не просто на анализе или обработке существующих данных. Модели генеративного ИИ разработаны для производства нового и контекстуально релевантного контента, часто в форме текста, изображений, аудио или других типов контента. Эти модели могут быть обучены генерировать контент, имитирующий человеческое творчество, и могут использоваться в различных приложениях. Например, искусственный дизайн-интеллект Wix - это форма генеративного ИИ, который помогает оптимизировать процесс разработки веб-сайтов.
Чат-боты
ИИ-чатботы используют обработку естественного языка (NLP), чтобы понимать и отвечать на запросы пользователей. Помните, мы упоминали голосовых помощников, таких как Alexa? Чатботы работают похожим образом, интерпретируя запросы на человеческом языке и предоставляя соответствующие ответы. Вы можете интегрировать чатботы обслуживания клиентов на свой профессиональный веб-сайт, в аккаунты социальных сетей и активировать через SMS, чтобы помогать вашим клиентам в реальном времени. В опросе 600 владельцев бизнеса обслуживание клиентов было самым популярным применением ИИ, 56% сказали, что они уже используют или планируют использовать эту технологию.
Рекомендации продуктов
В первую очередь для интернет-магазинов и розничных веб-сайтов, AI-генерируемые рекомендации продуктов - это простой способ персонализировать онлайн-шопинг для ваших клиентов. Эти инструменты ML анализируют данные покупателя, включая поведение пользователя, предпочтения и историю покупок, чтобы предоставлять им актуальные рекомендации, когда они просматривают ваш веб-сайт или приложение.
Прогнозирующая аналитика
Когда вы предоставляете ИИ множество данных, таких как погодные условия, тенденции покупок и поведение покупателей для обработки, категоризации и анализа, у вас есть рецепт для прогнозирования трендов и составления прогнозов. Владельцы интернет-магазинов могут использовать прогнозирующий ИИ для прогнозирования, какие продукты будут востребованы в следующем сезоне, а производители могут предсказывать, когда оборудование, скорее всего, выйдет из строя.
Автоматизация маркетинга
Инструменты автоматизации маркетинга могут анализировать поведение клиентов, сегментировать аудиторию, а затем использовать эти данные для предоставления рекомендаций или предоставления инсайтов о том, как более эффективно распределять ваш маркетинговый бюджет.
Автоматизация операционной деятельности
Автоматизация операционной деятельности - это комплекс технологий, который вы можете использовать для упрощения и оптимизации повторяющихся, ручных и времязатратных задач в организации. Основная цель здесь - повысить эффективность, уменьшить количество ошибок, сократить затраты и освободить человеческие ресурсы для более стратегической и творческой работы.
Улучшение доступности
Инструменты ИИ для улучшения доступности предназначены для повышения удобства использования цифрового контента для людей с ограниченными возможностями. Например, волшебник доступности позволяет получить рекомендации по созданию доступного веб-сайта. Этот инструмент был разработан, чтобы его пользователи могли легко создавать включающие и соответствующие стандартам доступности веб-сайты.