Преимущества и недостатки искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) сегодня является одной из самых перспективных технологий для роста. Согласно последним данным, опубликованным консалтинговой фирмой Gartner, организации, внедрившие ИИ вырос с 4 до 14 % в период с 2018 по 2019 год.

Фактически, та же консалтинговая фирма включает искусственный интеллект в свои технологические тенденции на 2020 год. В частности, искусственный интеллект направлен на повышение безопасности ИТ.

ИИ — это ключевая технология в Индустрии 4.0. из-за всех преимуществ, которые он дает компаниям, и всем, кто хочет начать процесс цифровой трансформации, придется внедрить его в свои процессы.

Что такое искусственный интеллект?

Концепция искусственного интеллекта существует уже давно. На самом деле Джон Маккарти создал термин «искусственный интеллект» в 1950 году. и Алан Тьюринг уже начал говорить об этой реальности в том же году в статье под названием «Вычислительные машины и интеллект».

С тех пор эта дисциплина информатики сильно развилась.

От имени Массачусетского технологического института профессора Патрика Х. Уинстона IA — это «алгоритмы с ограничениями, представленными представлениями, которые поддерживают циклические модели, связывающие мысль, восприятие и действие. ”

Другие авторы, например генеральный директор DataRobot Джереми Ачин. , определяют искусственный интеллект как компьютерную систему, которая используется машинами для выполнения работы, требующей человеческого интеллекта.

Руководителю технологической энциклопедии Tech Target Маргарет Роуз. это система, которая имитирует различные человеческие процессы, такие как обучение, рассуждение и самокоррекция.

Как мы видим, три определения ИИ относятся к мыслящим машинам или компьютерным системам. Они излучают рассуждения, имитирующие человеческий интеллект, для выполнения задач, которые могут выполнять только люди.

Однако другие источники идут дальше и определяют ИИ как компьютерную систему, используемую для решения сложных задач. которые находятся за пределами возможностей человеческого мозга.

В этом смысле ИИ использует мощь машин для решения сложных проблем, недоступных человеческому разуму.

Президент Института будущей жизни Макс Тегмарк , стреляет в этом направлении и заявляет, что "поскольку все, что нам нравится в нашей цивилизации, является продуктом нашего интеллекта, усиление нашего человеческого интеллекта с помощью искусственного интеллекта может помочь цивилизации процветать, как никогда раньше".

По этому вопросу Google Deep Mind и Оксфордский университет провел исследование, выводы которого свидетельствуют о том, что ИИ способен расшифровывать поврежденные и неразборчивые древнегреческие тексты. В то время как уровень ошибок историков и эпиграфов составляет 57,3%, уровень ошибок алгоритма, ответственного за этот подвиг, составляет 30,1%.

Эти примеры показывают нам, как ИИ выходит за рамки человеческих возможностей для решения сложных задач. Но как работает ИИ?

Как работает ИИ?

ИИ работает с помощью алгоритмов, основанных на правилах программирования и его подмножестве машинного обучения (МО). и различные методы машинного обучения, такие как Глубокое обучение (ГО).

Машинное обучение (МО)

Это ветвь искусственного интеллекта. и один из наиболее распространенных, который отвечает за разработку методов для алгоритмов, которые были разработаны для обучения и улучшения с течением времени. Он включает в себя большое количество кода и сложных математических формул. чтобы позволить машинам найти решение данной проблемы.

Этот аспект ИИ является одним из наиболее развитых в коммерческих или деловых целях в настоящее время, так как он используется для быстрой обработки больших объемов данных и их размещения в понятном для человека виде.

Ярким примером этого являются данные заводов. где подключенные элементы передают постоянный поток данных о состоянии машины, производстве, функциональности, температуре и т. д. в центральное ядро.

Этот огромный объем данных полученные в результате производственного процесса, должны быть проанализированы для достижения постоянного улучшения и принятия надлежащих решений. однако объем этих данных означает, что люди должны тратить много времени (дни) на анализ и отслеживание.

Именно тогда в игру вступает машинное обучение. , что позволяет анализировать данные по мере их включения в производственный процесс. и выявление шаблонов или аномалии в работе быстрее и точнее. Таким образом, для принятия решений могут быть инициированы предупреждения или оповещения.

Тем не менее, ML является относительно широкой категорией. Разработка этих узлов искусственного интеллекта привело к тому, что теперь известно как Deep Learning (DL).

Глубокое обучение (ГО)

Это еще более конкретная версия. Машинное обучение (ML) относится к набору алгоритмов (или нейронных сетей), предназначенных для машинного обучения и участвующих в нелинейных рассуждениях.

В этом методе алгоритмы группируются в искусственные нейронные сети. которые предназначены для того, чтобы действовать как человеческие нейронные сети, присутствующие в мозгу. Это метод, который позволяет вам учиться глубоко без специального кода для этого.

Глубокое обучение имеет основополагающее значение для выполнения гораздо более сложных функций. позволяет одновременно анализировать широкий спектр факторов.

Например, Deep Learning используется для контекстуализации информация, полученная датчиками, используемыми в автономных автомобилях: расстояние до объектов, скорость, с которой они движутся, прогнозы, основанные на их движении, и т. д. Они используют эту информацию для принятия решений. как и когда менять полосу движения, среди прочего.

Мы все еще находимся на этапе, когда DL все еще находится на очень ранней стадии развития своего полного потенциала. Мы видим, что он все чаще используется в бизнесе. путем преобразования данных в гораздо более подробные и масштабируемые наборы.

ИИ в бизнес-среде

ИИ уже используется во многих коммерческих и производственных приложениях, включая автоматизацию, языковую обработку и анализ производственных данных.

Это позволяет что в целом компании оптимизируют как свои производственные процессы, операции, так и повышение своей внутренней эффективности.

ИИ работает с помощью различных правил компьютерного программирования, которые позволяют машине вести себя как человек и решать проблемы.

Интерес компаний к внедрению методов искусственного интеллекта в свои процессы заключается в преимуществах, которые это дает.

Преимущества ИИ

Различные мнения в технологическом секторе защищают преимущества искусственного интеллекта (ИИ).

Менеджер по продукции Infinia ML, Энди Чан на конференции TED Talks, которую на YouTube посетило более 40 000 человек, рассказывает о различных преимуществах ИИ на работе.

Кай-Фу Ли , основатель венчурного фонда Sinovation Ventures и ведущая фигура в области технологий, также описывает основные преимущества ИИ в видео TED Talks, которое было воспроизведено более 600 000 раз.

Принимая во внимание этих двух экспертов, можно выделить основные преимущества применения ИИ в бизнес-секторе:

<сильный>1. Автоматизирует процессы. Искусственный интеллект позволяет роботам автоматически и без вмешательства человека разрабатывать повторяющиеся, рутинные задачи и задачи по оптимизации процессов.

<сильный>2. Усовершенствуйте творческие задачи. ИИ освобождает людей от рутинных и повторяющихся задач и позволяет им уделять больше времени творческим функциям.

<сильный>3. Обеспечивает точность. Применение ИИ способно обеспечить большую точность, чем люди, например, в промышленных условиях машины могут принимать решения, которые ранее принимались вручную или контролировались без ИИ.

<сильный>4. Снижает вероятность человеческой ошибки. ИИ уменьшает количество сбоев, вызванных человеческими ограничениями. На некоторых производственных линиях ИИ используется для обнаружения с помощью инфракрасных датчиков небольших трещин или дефектов в деталях, которые не видны человеческому глазу.

<сильный>5. Сокращает время, затрачиваемое на анализ данных. Он позволяет анализировать и использовать данные, полученные в процессе производства, в режиме реального времени.

<сильный>6. Профилактическое обслуживание. Это позволяет проводить техническое обслуживание промышленного оборудования исходя из сроков и условий его эксплуатации, что позволяет увеличить его производительность и срок службы.

<сильный>7. Улучшение процесса принятия решений как на производственном, так и на бизнес-уровне. Имея больше информации в структурированном виде, это позволяет каждому ответственному лицу принимать решения быстрее и эффективнее.

<сильный>8. Контроль и оптимизация производственных процессов и производственных линий С помощью ИИ достигаются более эффективные и безошибочные процессы, что дает больший контроль над производственными линиями в компании.

<сильный>9. Повышение производительности и качества производства. ИИ не только повышает производительность на уровне машин, но и повышает продуктивность работников и повышает качество выполняемой ими работы. Имея больше информации, они могут лучше видеть свою работу и принимать более взвешенные решения.

Риски и барьеры ИИ

Некоторые считают, что у искусственного интеллекта (ИИ) есть риски. Особенно, если потенциал ИИ исследуется, а не ограничивается только воспроизведением человеческих задач. Такие авторы, как Стивен Хокинг или Билл Гейтс, а также другие исследователи выразили обеспокоенность по поводу ИИ.

Что касается входных барьеров, то это одни из наиболее распространенных в бизнес-среде: 

• Доступность данных. Часто данные по компаниям представляются изолированно или непоследовательно и имеют низкое качество, что представляет собой серьезную проблему для компаний, стремящихся создать ценность с помощью ИИ в масштабе. Чтобы преодолеть этот барьер, крайне важно с самого начала разработать четкую стратегию, чтобы данные ИИ можно было извлекать упорядоченным и последовательным образом.

• Недостаток квалифицированных специалистов. Еще одним препятствием, которое часто возникает на уровне бизнеса для внедрения ИИ, является нехватка профилей с навыками и опытом в реализации этого типа. В таких случаях крайне важно иметь профессионалов, которые уже работали над проектами такого же масштаба.

Познакомьтесь с проектами, разработанными профессиональной командой Nexus Integra

• Стоимость и время реализации проектов ИИ. Стоимость реализации, как на временном, так и на экономическом уровне, является очень важным фактором при выборе реализации этого типа проекта. Компании, которым не хватает внутренних навыков или которые не знакомы с системами ИИ, должны ценить аутсорсинг как внедрения, так и обслуживания, чтобы получить успешные результаты в своем проекте.

Короче говоря, ИИ стал очень важным ресурсом для компаний. поскольку это позволяет им быть намного более конкурентоспособными и получать больше преимуществ, особенно в производственной и производственной среде.

Именно по всем этим причинам эти типы профессиональных профилей пользуются все большим спросом в промышленном секторе, что делает необходимым наличие групп экспертов в этой области для разработки эффективных стратегий цифровой трансформации.