Облако и искусственный интеллект определяют будущее интеллектуальных решений

Современные технологические инновации вышли за рамки базовой автоматизации. В настоящее время ожидается, что такие системы будут обладать собственным интеллектом, позволяющим им учиться, адаптировать свои функциональные возможности и делать собственный выбор. Примерами таких интеллектуальных систем являются голосовые помощники, современные камеры, способные распознавать аномальное поведение, и медицинские программы, способные предлагать альтернативные методы лечения.

В основу таких систем входят две основные трансформационные технологии:искусственный интеллект (ИИ) и облачные вычисления. ИИ поддерживает способность системы к обучению и развитию, аналогично процессам развития человеческого разума, а облачные вычисления обеспечивают базовую инфраструктуру, необходимую для глобального развертывания и эксплуатации таких систем. Вместе эти технологии лежат в основе реализации более сложного, контекстно-зависимого и индивидуализированного опыта для бизнеса, а также повышения операционной эффективности.

Особенности системы когнитивных вычислений

Сложная система выполняет задачи, выходящие за рамки простого выполнения заранее определенных протоколов. Он собирает информацию, проводит анализ, делает выводы, использует логику и постоянно совершенствует свои методы. Части системы можно сгруппировать по следующим категориям:

<сильный>1. Сбор данных

Этот этап включает в себя сбор различных форм информации, таких как устные инструкции, электронные сообщения, пользовательский контент и выходные данные датчиков. Система облачных вычислений, основанная на данной структуре, предоставляет инфраструктуру для хранения и обслуживания огромных объемов информации, собранной из различных источников.

<сильный>2. Понимание данных

После сбора информации система переходит к этапу обработки, на котором информация проходит ряд операций, таких как очистка, структурирование и анализ. Например, когда пользователь дает команду «Воспроизвести музыкальное произведение», системе придется расшифровать это как запрос пользователя на воспроизведение музыкального произведения.

<сильный>3. Последствия результатов

Использование искусственного интеллекта улучшает распознавание закономерностей в исторической информации, например, индивидуальных музыкальных вкусов или стандартных интервалов между пользователями, меняющими настройки своих термостатов. Такое ускорение позволяет сделать процессы принятия решений в системе более информативными и более качественными в долгосрочной перспективе.

<сильный>4. Процесс принятия решений

Система действует в соответствии с заранее заданными логическими правилами или изученными моделями поведения, чтобы решить, что ей делать дальше. Есть возможность порекомендовать фильм, оформить заказ на пополнение или сообщить человеку.

<сильный>5. Оправдание ожиданий пользователей

Наконец, система имеет возможность выдавать ответ, который может быть доставлен посредством голоса, текста или путем выполнения специального действия. Обычно ответ персонализируется на основе информации, которую система узнала о пользователе.

Почему облачные вычисления важны

Без облачных вычислений интеллектуальные системы не могли бы работать в больших масштабах. Вот почему облако так важно:

Гибкость: Облачная инфраструктура обеспечивает возможность масштабирования системы в зависимости от меняющегося уровня спроса. Когда к системе одновременно обращаются несколько пользователей, облачная инфраструктура предоставляет ресурсы по требованию.

Скорость: Облачные центры обработки данных распределены по обширной географической территории и обладают расширенными эксплуатационными возможностями, что обеспечивает мгновенное и стабильное реагирование.

Хранилище: Облачные платформы хранят огромные объемы данных, необходимые для обучения систем искусственного интеллекта. Облачные сервисы расположены в разных местах по всему миру, и доступ к ним возможен с самых разных устройств.

Обслуживание: В задачи разработчика не входит обновление и обслуживание серверов, поскольку это обязанности поставщика облачных услуг.

Как искусственный интеллект влияет на интеллект

Искусственный интеллект улучшает возможности систем за счет добавления возможностей рассуждения, обучения и оптимизации, что приводит к повышению операционной эффективности. Некоторые из наиболее распространенных применений искусственного интеллекта включают

Обучение на основе опыта подразумевает, что алгоритмы искусственного интеллекта постоянно совершенствуются по мере того, как они поглощают растущие объемы данных за определенный период.

Понимание языка:НЛП обеспечивает способность систем понимать и реагировать на входные данные, подаваемые в форме человеческого языка. Визуальное и слуховое распознавание. ИИ может распознавать человеческие лица, объекты и слуховые сигналы.

Прогнозный анализ позволяет прогнозировать множество возможных результатов; например, он может оценить вероятность задержки поставки или определить продукт, который наиболее вероятно заинтересует клиента в следующий раз. Генеративный искусственный интеллект дает машинам возможность генерировать письменный контент, создавать языки программирования, а также музыкальные и визуальные формы искусства.

См. также: Чат-бот без персонализации не имеет смысла. Вот почему!

Технология голосового помощника:аналитическая основа

Рассмотрим, например, конкретную интеллектуальную систему — голосовой помощник, встроенный в несколько интеллектуальных акустических систем.

Кто-то спрашивает:«Какие погодные условия преобладают в Сиэтле?»

Устройство улавливает акустические волны и отправляет их на внешний сервер. Затем инфраструктура облачных вычислений преобразует устный обмен сообщениями в письменную форму. Поймите важность высказывания. Предоставляет правильную метеорологическую информацию.

Выдает аудиовыход:«Погода в Сиэтле сейчас ясная, температура 72 градуса по Фаренгейту».

Рис. 1. Архитектура системы голосовой помощи высокого уровня

На диаграмме представлен общий обзор всей инфраструктуры облачной интеллектуальной системы голосового помощника и то, как простой голосовой запрос — «Эй, Алекса, какая погода в Сиэтле?» — может быть преобразован в естественный и понятный ответ с помощью облачных технологий и технологий искусственного интеллекта.

Со стороны пользователя голосовой интерфейс выступает в качестве отправной точки пользовательского сеанса. Пользователь произносит голосовую команду на естественном языке на интеллектуальном динамике или, в идеале, на дисплее. В интеллектуальном устройстве имеется микрофон, а также процессор, поэтому оно может прослушивать звук и оставаться в состоянии прослушивания некоторого заранее определенного слова пробуждения, в данном случае имени «Alexa». Услышав слово пробуждения, устройство начинает записывать команду пользователя и передает звуковой файл по безопасному пути на облачные серверы для обработки.

Настоящий интеллект происходит в разделе облачной обработки, показанном в правой части диаграммы. Автоматическое распознавание речи или ASR , на первом этапе конвейера в облаке преобразует необработанный аудиопоток в текст. Это намного сложнее, чем кажется; он должен прислушиваться к различным акцентам, устранять фоновый шум и слышать тонкость голоса в режиме реального времени. Модели ASR обучаются на огромных наборах записей множества разных голосов, чтобы как можно точнее улавливать произносимые слова и переводить их в текстовую форму:«Как погода в Сиэтле?»

После этого система переходит к Распознаванию естественного языка (NLU). Этап, на котором расшифровываются намерения пользователя. Преобразования голоса пользователя в текст недостаточно; помощник также должен понимать цель запроса и упомянутую информацию или объекты, то есть город «Сиэтл». Модели искусственного интеллекта, обученные обработке естественного языка, участвуют в понимании намерения пользователя, запрашивающего погоду в «Сиэтле» в качестве желаемого города. Помощнику также необходимо учитывать неопределенность слов, синонимы и контекст, чтобы запрос был правильно интерпретирован.

После того как система полностью поймет запрос, она переходит в раздел Знания и рассуждения. фаза. Теперь, на этом этапе, помощник выбирает способ доступа к точной информации о погоде, наиболее естественно, запрашивая авторитетную внешнюю службу, то есть базу данных погоды или API. Система применяет изученные алгоритмы или установленное поведение при обработке полученной информации; например, он может сделать вывод, что сейчас в Сиэтле день, и построить ответ на основе этого вывода. Если пользователь задает вопрос «Как погода?», система может использовать информацию о геолокации или предыдущие настройки, хранящиеся в ней, чтобы определить «Сиэтл» как наиболее вероятное местоположение.

Собрав необходимую информацию, помощник переходит к Генерации естественного языка (NLG). этап, на котором информация в структурированном виде переводится в грамматически правильный, читаемый текст в приемлемой для человека форме. Необработанная информация, например:{температура:72°F, состояние:солнечно переписывается на:«Погода в Сиэтле 72 градуса, солнечно». Система может использовать правильную фразеологию, следовать грамматическим требованиям и добавлять приятные вариации в предложение при каждом повторении, пытаясь сделать его максимально естественным. Прежде чем ответить пользователю, система также использует преобразование текста в речь (TTS) . технологии в попытке преобразовать полученный текст в звуковую форму. Это предполагает создание звукового вывода, обычно с заданным голосовым профилем дружеского разговора и хорошей дикции. Аудиофайл впоследствии транслируется через Интернет, чтобы предоставить пользователю четкий, естественно звучащий ответ в течение нескольких секунд после выдачи исходного заявления.

Технологическая основа этого опыта лежит в облачных технологиях. Облако поддерживает масштабируемость голосового помощника в том смысле, что он может обрабатывать миллионы одновременных запросов из любой точки мира. Он обеспечивает вычислительную мощность, необходимую для запуска алгоритмов глубокого обучения речи и языка, запросов к внешним базам данных и ответа в режиме реального времени. Он обеспечивает такие функции безопасности, как зашифрованная передача данных и контроль доступа, благодаря чему конфиденциальная голосовая информация обрабатывается с предельной осторожностью. Эта интеллектуальная система также совершенствуется с опытом, поскольку она учится со временем. Он может учиться на прошлом взаимодействии с пользователями, чтобы сделать его более персонализированным, изучать предпочтения пользователей и практически давать рекомендации до того, как пользователь их попросит.

Заключение

Интеллектуальные облачные решения и решения искусственного интеллекта позволяют предприятиям выйти за рамки автоматизации. Интеллектуальные системы слушают, учатся и действуют, тем самым создавая реальную ценность в здравоохранении, финансах и производстве, а также в повседневной жизни.

Облако помогает этим решениям обеспечить необходимую им мощность, гибкость и дальность действия. Искусственный интеллект дает интеллект, необходимый для мышления, обучения и оптимизации. В совокупности они создают более интеллектуальную и взаимосвязанную глобальную среду — по одной системе за раз.