Искусственный интеллект — это не приложение; Это методология

ИИ — это шумиха в деловом мире. Хотя многие говорят о методах и приложениях искусственного интеллекта для бизнеса (включая нас), мы замечаем тенденцию в обсуждении:большое внимание уделяется приложениям.

Проблема в том, что это узкий взгляд на ИИ. Все нормально. Ведь мы всего лишь люди. Но ИИ — это больше, чем приложение или полезный способ создания приложений. ИИ — это методология.

История ИИ

Наиболее существенная разница между приложениями на базе ИИ и любыми другими приложениями заключается в технологии, лежащей в их основе. ИИ может принимать самостоятельные решения на основе входных данных. Разработчики создают искусственную нейронную сеть, которая использует алгоритмы для «запоминания» вещей, а затем делает выводы и наблюдает закономерности.

ИИ постепенно возник благодаря людям, пытающимся понять, как функционирует наш человеческий мозг. Они задавались вопросом:«Что такое интеллект?» Разведка сложна и включает в себя:

● Взаимодействие с миром, восприятие, понимание образов, языков

● Планирование и обоснование решения проблем и неопределенностей

● Обучение и адаптация, изменение по мере необходимости при появлении новой информации

Создание всего этого внутри компьютера заняло десятилетия. С появлением ИИ эти нейронные сети или фреймворки разрабатывались учеными, а не разработчиками. Они пытались создать «мозг», который мог бы справляться с такими задачами и, следовательно, опирался бы на наши человеческие способы обработки, в том числе:

● Поиск и обоснование

● Логика

● Вероятность

● Классификаторы и контроллеры

Человеческие ограничения в ИИ

Создание ИИ с нуля требует огромных ресурсов. Вот почему сегодня ИИ предлагается как услуга. Amazon, Microsoft и IBM предлагают продукты искусственного интеллекта, которые разработчики могут использовать для создания приложений. Таким образом, гораздо больше людей смогут использовать ИИ без создания независимой нейронной сети. Эти API предлагают различные функции ИИ, такие как машинное обучение и обработка естественного языка. Программное обеспечение для машинного обучения, подмножество ИИ, обычно обучают решению конкретной проблемы.

Это привело к тому, что меньше людей работает над созданием основ ИИ, и гораздо больше людей пытаются определить, как лучше всего использовать эту технологию. В мире всего около 10 000 человек, обладающих навыками создания ИИ. Эти люди получают высокие зарплаты, а рынок их услуг конкурирует с громкими именами.

Это означает, что когда разработчик создает приложение, такое как чат-бот, он или она сосредоточены на использовании ИИ для получения конечного результата. Но он или она не обязательно понимает суть ИИ, что это такое и как он работает.

Amazon и Google теперь предлагают консультации в дополнение к своим услугам по искусственному интеллекту, чтобы сохранить своих экспертов по искусственному интеллекту внутри компании, одновременно помогая продвигать эту область в отрасли. Facebook начал «делиться» своими экспертами по искусственному интеллекту с телекоммуникационными отраслями. Microsoft продвигает набор онлайн-курсов под названием AI School. Amazon также стремится сделать образование частью обучения программированию на уровне колледжа.

Пока же мы ограниченно думаем о технологии. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на новых приложениях, нам нужно сначала сосредоточиться на том, как улучшить наши существующие приложения, особенно на линейке бизнес-приложений, лежащих в основе нашего бизнеса. Без смены парадигмы в нашем мышлении мы можем на годы застрять с возможностью сделать гораздо больше, чем может представить наше воображение.

В конце концов, когда люди строят нейронную сеть, мы делаем это с помощью нашей человеческой способности создавать что-то, что «думает» так же, как и мы. Будет ли машина использовать такой же подход? Некоторые утверждают, что методология ИИ сильно отличается от наших нынешних подходов к разработке программного обеспечения. Сейчас Google экспериментирует с ИИ, который может создавать другие ИИ.

В Imagination мы не пытаемся разработать новые способы реализации ИИ. Вместо этого мы работаем над использованием существующих технологий, разработанных такими компаниями, как Google, Amazon и IBM, для поддержки ваших приложений. Мы используем такие технологии, как чат, речь, рекомендации и интеллектуальный поиск, чтобы улучшить приложения, которые уже используются в вашей компании.

При применении ИИ в бизнес-приложениях пользовательский интерфейс — отличное место для начала. С первых дней существования терминалов мэйнфреймов компании полагались на программное обеспечение на основе форм для управления всем, от продаж до бухгалтерского учета. Единственная разница сегодня — это переход от терминала к веб-браузеру.

Добавление чата и/или речевых интерфейсов к этим приложениям на основе форм может улучшить рабочий процесс, по-настоящему модернизируя программное обеспечение. Особенно это касается устаревших систем. Через мобильное приложение ваша команда может получить голосовой доступ к программному обеспечению для планирования ресурсов предприятия (ERP). То же самое верно и для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) для продаж. Ваш отдел продаж может добавлять и искать клиентов с помощью голосовых команд во время (безопасного) вождения.

Если вас интересует поиск новых способов улучшения ваших бизнес-приложений и повышения производительности, поговорите с нами о индивидуальных решениях для вашей компании.