Как использовать искусственный интеллект

Искусственный интеллект для «чайников»

Вы уже разобрались в том, что такое искусственный интеллект?

За последние полгода огромной популярностью стали пользоваться чат-боты вроде ChatGPT и генераторы картинок типа Midjourney.

Однако эволюция искусственного интеллекта (AI или ИИ) и машинного обучения идет уже далеко не первый год.

В этом руководстве для начинающих мы познакомим вас не только с чат-ботами, но и с другими видами AI. Мы расскажем о том, какую роль в нашей жизни уже сейчас играют алгоритмы.

Как происходит обучение AI?

В основе работы любой умной машины лежит процесс, известный как обучение алгоритма, когда в компьютерную программу вкладывают для анализа огромный объем данных (иногда с поясняющей разметкой) и набор инструкций.

Инструкции могут выглядеть примерно так: «Отбери из этих фотографий те, на которых есть лица» или «Отсортируй эти звуки по заданным категориям».

Программа начинает «прочесывать» (анализировать) имеющуюся в ее распоряжении информацию в поисках закономерностей — в соответствии с поставленной задачей.

Получаемые в процессе обработки результаты необходимо постоянно корректировать, помечая ошибки программы — например, «это не лицо» или эти два звука относятся к разным категориям». Однако на выходе, по итогам анализа всех имеющихся данных, мы получаем «умную» или, скорее, «натренированную» модель, неплохо справляющуюся с поставленной задачей. То есть алгоритм.

Чтобы лучше понять, как в результате такого обучения получаются различные виды AI, можно сравнить их с разными видами животных.

Как у животных под влиянием окружающей среды за миллионы лет эволюции развились те или иные характерные особенности, так и AI, миллионы раз проанализировавший одну и ту же базу данных, приобретает необходимые навыки, все лучше и лучше справляясь с поставленной задачей.

Давайте рассмотрим несколько видов AI, приспособленных для решения разного рода задач.

Что такое чат-боты?

Чат-бот напоминает попугая, который может повторять услышанные слова и даже до некоторой степени соотносить их с контекстом, но значение этих слов (если допустить, что он вообще различает отдельные слова) попугаю известно лишь очень приблизительно.

Чат-боты делают примерно то же самое, только на значительно более сложном уровне — и, кажется, вскоре могут полностью изменить наши отношения с письменной речью.

Но как чат-боты научились писать?

Чат-боты относятся к подвиду AI, известному как «большие языковые модели» (LLM), и их обучают на колоссальных объемах текста, совершенно немыслимых для человека.

LLM может сравнивать не только отдельные слова, но и целые предложения, а также анализировать, в каком контексте использованы те или иные слова и выражения в различных отрывках, находя их поиском по всей имеющейся в распоряжении алгоритма базе данных.

Используя эти миллиарды сравнений между словами и фразами, он может прочитать вопрос и сгенерировать ответ — вроде того, какой вы можете получить при обычном обмене текстовыми сообщениями на вашем телефоне.

Удивительная особенность больших языковых моделей заключается в том, что они могут изучать правила грамматики и определять значение слов из контекста самостоятельно, без помощи человека.

Эксперт о будущем чат-ботов

«Думаю, что лет через 10 у нас будут чат-боты, которые станут экспертами в любой необходимой области знания. То есть с их помощью вы сможете задать свой вопрос опытному «врачу,» опытному «учителю», опытному «юристу» — и получить от них квалифицированный ответ».

Могу ли я поговорить с AI?

Если вы когда-либо пользовались Alexa, Siri, Алисой или любым другим голосовым помощником, значит, вы уже разговаривали с AI.

Представьте себе кролика, длинные уши которого специально приспособлены для того, чтобы различать малейшие изменения звука.

Когда вы говорите с голосовым помощником, AI записывает вашу речь, фильтрует фоновый шум, раскладывает фразу на отдельные звуки и слоги — а затем сопоставляет каждый из них их с огромной базой данных — библиотекой звуков того или иного языка.

На их основе AI воссоздает произнесенную фразу в текстовом виде, причем любые допущенные на этом этапе ошибки прослушивания можно скорректировать до того, как будет дан ответ.

Такой тип AI называют обработкой естественного языка (NLP).

Именно этот принцип лежит в основе технологий, которая позволяет вам подтвердить голосом по телефону банковскую транзакцию, просто сказав «да», или попросить мобильный телефон показать вам прогноз погоды на ближайшие несколько дней в городе, куда вы собираетесь поехать.

Может ли AI распознавать изображения?

Ваш телефон уже предлагал вам отобрать ваши фотографии в папки с названиями вроде «На пляже» или «На вечеринке»?

Если да, значит, вы уже пользовались AI, даже не осознавая этого. Алгоритм обнаружил на ваших снимках некие закономерности и сгруппировал похожие фото.

Такие программы обучают, давая алгоритму для анализа миллионы изображений, сопровожденных простым описанием.

Если вы дадите AI, распознающему изображения, достаточно картинок с пометкой «велосипед», в конце концов он начнет понимать, как выглядит велосипед и чем он отличается от лодки или автомобиля.

Иногда AI специально тренируют находить крошечные различия в похожих изображениях.

Именно так работает система распознавания лиц, способная рассчитать уникальные пропорции каждого лица, отличающие его от любого другого лица на планете.

Работающие по этому принципу алгоритмы научились анализировать медицинские снимки, выявляя злокачественные опухоли на самых ранних этапах формирования, поскольку за время, которое требуется консультанту для детального анализа одного изображения, AI способен обработать тысячи снимков.

Как AI создает новые изображения?

Не так давно появились модели AI, способные не только распознавать изображения, но и изменять на них линии и цвета, подобно хамелеону.

Такие алгоритмы, генерирующие изображения, обладают способностью на основе анализа миллионов изображений идентифицировать их отдельные элементы и даже сложные узоры, собирая из этих деталей новые картинки.

Например, вы можете попросить AI создать «фотографию» вымышленного события — вроде фото человека, идущего по поверхности Марса.

Вы можете задать изображению творческое направление: например, «Нарисуй портрет английского футбольного менеджера в стиле Пикассо».

AI-алгоритмы последнего поколения начинают процесс создания нового изображения с набора случайно окрашенных пикселей.

В этих случайных точках алгоритм ищет любой намек на известный ему шаблон (то есть узор или закономерность построения линий), идентифицированный программой в ходе обучения — на основе таких шаблонов AI и создает новые изображения.

Постепенно шаблоны становятся все лучше. На полученное изображение накладываются все новые и новые слои, в каждом из которых алгоритм сохраняет точки, которые укладываются в искомый шаблон, и отбрасывает все остальные — пока, наконец, изображение не начнет отвечать поставленной задаче.

Получив все необходимые элементы изображения — «поверхность Марса», «астронавт» и «прогулка», — AI складывает их вместе, получая на выходе новую картинку.

Поскольку новое изображение построено из слоев случайных пикселей, в результате получается то, чего раньше никогда не было, но оно по-прежнему основано на миллиардах паттернов, полученных из исходных обучающих изображений.

Сейчас общество начинает задумываться о том, какие последствия это будет иметь для охраны авторских прав и насколько этично создавать новые произведений искусства на основе кропотливого труда настоящих художников, дизайнеров и фотографов.

А что насчет беспилотных автомобилей?

Разговор об автомобилях, не требующих водителя, ведутся уже на протяжении десятилетий и прочно закрепились в массовом воображении благодаря произведениям научной фантастики.

Предназначенные для этой цели алгоритмы известны как программы автономного вождения, и для их работы автомобили необходимо оснастить камерами, радарами и лазерными датчиками.

Представьте себе стрекозу с обзором в 360 градусов и миниатюрными датчиками на крыльях, которые помогают ей маневрировать в процессе полета и постоянно корректировать свою тректорию.

Точно таким же образом AI анализирует показатели датчиков автомобиля, обнаруживая вокруг себя различные объекты, выясняя, движутся ли они, и различая, что это — другой автомобиль, велосипед, пешеход или еще что-нибудь.

Анализ тысяч часов видеозаписи примеров идеального вождения научил AI в реальном мире мгновенно принимать на дороге правильные решения, чтобы управлять автомобилем, избегая столкновений.

Долгие годы алгоритмы пытались найти закономерности в часто непредсказуемом характере водителей, но на сегодняшний деть беспилотные автомобили проанализировали данные, собранные в ходе движения автомобилей по реальным дорогам, проехавших в общей сложности не один миллион километров. И в Сан-Франциско уже работают первые коммерческие автономные такси без водителя.

Автономное вождение также является наглядным примером того, что новым технологиям приходится преодолевать далеко не только технические препятствия.

Перспектива полностью автоматизированного трафика будущего упирается в существующие законодательные нормы и правила техники безопасности, а также в совершенно понятное общественное беспокойство по поводу возможных последствий передачи управления автомобилем от живого человека компьютерному алгоритму.

Эксперт о будущем автономных машин:

«Думаю, никто не будет спорить с тем, что безусловным приоритетом дорожного движения может быть только его безопасность. Особенно интересно слушать рассуждения на эту тему именно сейчас, когда люди и роботы-водители справляются с вождением примерно на одинаковом уровне. Однако, учитывая скорость, с которой совершенствуются алгоритмы, уже через несколько лет разговоры эти уйдут в прошлое. Потому что AI будет водить настолько лучше человека, что и обсуждать там будет совершенно нечего».

Что AI знает обо мне?

Некоторые AI просто работают с числами, собирая и комбинируя их в объеме, чтобы создать рой информации, результаты которого могут быть чрезвычайно ценными.

Скорее всего, уже существует несколько профилей вашей финансовой и социальной активности, особенно онлайн, которые можно использовать для прогнозирования вашего поведения.

Ваша карта лояльности супермаркета отслеживает ваши привычки и вкусы в вашем еженедельном магазине. Кредитные агентства отслеживают, сколько у вас денег в банке и сколько вы должны по кредитным картам.

Netflix и Amazon отслеживают, сколько часов контента вы просмотрели прошлым вечером. Ваши учетные записи в социальных сетях знают, сколько видео вы прокомментировали сегодня.

И не только вы, эти цифры существуют для всех, что позволяет моделям AI анализировать их в поисках социальных тенденций.

Эти модели AI уже формируют вашу жизнь: от помощи в принятии решения о том, можете ли вы получить кредит или ипотеку, до влияния того, как ваш выбор рекламы в интернете влияет на ваши покупки.

Сможет ли AI делать всё?

Можно ли объединить некоторые из этих навыков в единую гибридную модель AI?

Это именно то, что может делать одно из самых последних достижений в области AI.

Он называется мультимодальным AI и позволяет просматривать различные типы данных, такие как изображения, текст, аудио или видео, и выявлять между ними новые закономерности.

Этот мультимодальный подход был одной из причин огромного скачка в возможностях ChatGPT, когда его модель AI была обновлена с GPT3.5, который обучался только на тексте, до GPT4, который также обучался с изображениями.

Идея единой модели AI, способной обрабатывать любые данные и, следовательно, выполнять любые задачи, от перевода между языками до разработки новых лекарств, известна как общий искусственный интеллект (ИИК).

Для некоторых это конечная цель всех исследований искусственного интеллекта; для других это путь ко всем этим научно-фантастическим антиутопиям, в которых мы высвобождаем интеллект настолько далеко за пределами нашего понимания, что мы больше не можем его контролировать.

Как обучать AI?

До недавнего времени ключевой процесс обучения большинства AI был известен как «обучение с учителем».

Огромные наборы обучающих данных были обозначены людьми, и AI попросили выяснить закономерности в данных.

Затем AI попросили применить эти шаблоны к некоторым новым данным и дать отзыв о их точности.

Например, представьте, что вы даете AI дюжину фотографий — шесть помечены как «автомобиль» и другие шесть помечены как «фургон».

Затем попросите AI разработать визуальный шаблон, который сортирует автомобили и фургоны на две группы.

Как вы думаете, что происходит, когда вы просите его классифицировать эту фотографию?

К сожалению, похоже, что AI думает, что это фургон. Он, оказывается, не такой уж и сообразительный.

Теперь вы показываете это.

И это говорит вам, что это машина.

Совершенно ясно, что пошло не так.

Из ограниченного количества изображений, на которых он обучался, AI решил, что цвет — лучший способ отделить автомобили от фургонов.

Но самое удивительное в программе AI то, что она пришла к этому решению сама, и мы можем помочь ей усовершенствовать процесс принятия решений.

Мы можем сказать ему, что он неправильно идентифицировал два новых объекта — это заставит его найти новый шаблон на изображениях.

Но что еще более важно, мы можем исправить смещение в наших обучающих данных, придав им более разнообразные изображения.

Эти два простых действия, взятые вместе — и в огромном масштабе — это то, как большинство систем AI были обучены принимать невероятно сложные решения.

Как AI учится самостоятельно?

Обучение с учителем — невероятно мощный инструмент для обучения, но многие недавние прорывы в области искусственного интеллекта стали возможными именно благодаря обучению без учителя.

Проще говоря, именно здесь использование сложных алгоритмов и огромных наборов данных означает, что AI может учиться без какого-либо руководства со стороны человека.

ChatGPT — самый известный пример.

Объем текста в интернете и в оцифрованных книгах настолько огромен, что за много месяцев ChatGPT смог самостоятельно научиться осмысленно комбинировать слова, а затем люди помогали настраивать его ответы.

Представьте, что у вас есть большая стопка книг на иностранном языке, возможно, некоторые из них с картинками.

В конце концов вы могли бы выяснить, что одно и то же слово появлялось на странице всякий раз, когда был рисунок или фотография дерева, и другое слово, когда была фотография дома.

И вы увидите, что рядом с этими словами часто было слово, которое могло означать «это» или, может быть, «этот» — и так далее.

ChatGPT провел такой тщательный анализ отношений между словами, чтобы построить огромную статистическую модель, которую затем можно использовать для прогнозирования и создания новых предложений.

Он опирается на огромную вычислительную мощность, которая позволяет AI запоминать огромное количество слов — по отдельности, группами, в предложениях и на разных страницах — а затем читать и сравнивать, как они используются, снова и снова за долю секунды. второй.

Быстрый прогресс, достигнутый моделями глубокого обучения в прошлом году, вызвал новую волну энтузиазма и беспокойства по поводу потенциала искусственного интеллекта, и нет никаких признаков того, что он замедлится.

Обещания и предупреждения научной фантастики, кажется, внезапно подкрались к нам, и мы обнаруживаем, что уже живем в мире, где AI начинает раскрывать свои странные нечеловеческие способности.

Экспертное мнение: относитесь к ним как к детям

«Ответ на то, как мы можем подготовить машины для этого этически сложного мира, заключается в том, как мы воспитываем наших собственных детей и готовим их к встрече с нашим сложным миром. Когда мы воспитываем детей, мы не знаем, с какими именно ситуациями они столкнутся. Мы не кормим их с ложки ответами на все возможные вопросы; скорее, мы учим их, как найти ответ самостоятельно».

8 бесплатных инструментов искусственного интеллекта, которые пригодятся

Всем привет! Меня зовут Маруся, я аналитик данных, веду блог в телеграме Аналитика и growth mind-set.

В этой статье собрано 8 бесплатных инструментов на основе искусственного интеллекта, большинство из которых просты в использовании и самое главное бесплатны для тестирования.

Практически все инструменты я использовала и была с одной стороны вдохновлена тем, насколько они упрощают работу, с другой стороны я отчетливо увидела, что эти новые инструменты уже начинают видоизменять текущие профессии и рождать совершенно новые.

Midjourney — Создатель изображений

Midjourney — это программа искусственного интеллекта, которая создает изображения на основе текстовых описаний. Инструмент в настоящее время находится в стадии открытого бета-тестирования, которое началось 12 июля 2022 года.

Вся генерация сейчас происходит в Discord (бесплатный мессенджер, который позволяет вам обмениваться голосовым, видео и текстовым чатом с друзьями, игровыми сообществами и разработчиками).

Чтобы получить подходящее вам изображение, нужно сделать достаточно точное описание, что требует определенных знаний и навыков (пусть этому можно быстро научиться, но все же — с первого раза точно не получится).

GFP-GAN — Реставрация фото

GFP-GAN — это новый бесплатный инструмент искусственного интеллекта, который может мгновенно исправить большинство старых фотографий. GFP-GAN (Generative Facial Prior-Generative Adversarial Network) была разработана исследователями Tencent. Недостающие детали фотографии заполняются за несколько секунд, сохраняя при этом высокую точность и качество. В этом видео (2:26) Луи Бушар описывает, как работает проект по реставрации фотографий, и подробно рассказывает, как его использовать бесплатно. Результаты очень впечатляющие и хорошо работают даже с изображениями очень низкого качества.

Вы можете бесплатно попробовать демоверсию GFP-GAN. Создатели также опубликовали свой код, позволяющий любому реализовать технологию восстановления в своих проектах.

Copy.ai — Копирайтер

Этот инструмент для копирайтинга на основе искусственного интеллекта генерирует уникальный контент, который вы можете разместить в своем блоге, социальных сетях или даже для видео, просто предоставив краткое описание темы, по которой вы хотите создать контент.

Copy.AI может быть полезен для создателей контента. Инструмент может помочь пользователю писать подписи в Instagram, сообщения в блогах, описания продуктов и многое другое.

Зарегистрируйте учетную запись, дайте описание интересующей вас темы, и инструмент искусственного интеллекта сгенерирует контент на основе вашего описания.

Примечание. Это не единственный инструмент, использующий AI для создания контента. Их несколько, одни лучше, другие хуже, вы можете попробовать все:

— microcopy для заголовков, слоганов и т.д.
— speedwrite для переписывания и улучшения любого предложения
— hemingwayapp для того, чтобы ваше письмо было смелым и четким
— Jarvis AI — многие говорят, что это качественный инструмент для копирайтинга на основе AI

Также Notion.AI, которому уделен абзац ниже.

JADBio — AutoML

JADBio — это удобная платформа машинного обучения, которая не требует навыков программирования, но оснащена мощными инструментами извлечения знаний. Хотя он специально создан для биотехнологий, вы можете загружать любые тщательно подобранные данные и анализировать их. Очень полезно для студентов, которые хотят погрузиться в машинное обучение, или людей, которые хотят построить предиктивную модель, например, Predicting a better potato chip. Они предлагают пожизненную бесплатную учетную запись, и ее использование довольно простое.

DALL-E 2 — Создатель изображений

DALL·E 2 от Open AI — это новая система искусственного интеллекта, которая может создавать реалистичные изображения и рисунки из описания на естественном языке. Он может создавать оригинальные, реалистичные изображения и произведения искусства из текстового описания. На сайте есть несколько примеров, которые могут вас вдохновить. Его можно использовать совершенно бесплатно.

Notion.ai — копирайтер

Notion тестирует новую функцию Notion AI для создания контента. Все, что вам нужно сделать, это сказать приложению, что вы хотите — запись в блоге, шаблон электронной почты, список отличных бизнес-книг для чтения — и приложение фактически создает контент прямо у вас на глазах. Многие пользователи любят Notion для ведения заметок, и это определенно выведет его на новый уровень. Я зарегистрировалась, чтобы протестировать новую функцию, но пока нахожусь в списке ожидания (по состоянию на 27 декабря).

Lumen5 — Создатель видео

Lumen5 — это онлайн-платформа для создания видео с инструментами, которые позволяют легко создавать видеоролики за несколько шагов. Включает в себя отличные шаблоны и различные форматы для разных платформ социальных сетей. Отличный и простой в использовании инструмент, особенно если вы хотите быстро создавать контент для социальных сетей. Lumen также предлагает широкий выбор изображений и видео, которые можно включить в окончательное видео.

Lalal.ai — разделитель аудиостеков

Lalal использует искусственный интеллект для удаления вокала и быстрого, простого и точного разделения музыкальных источников. Вы можете удалить вокальные, инструментальные, барабанные, басовые, фортепианные, электрогитарные, акустические и синтезаторные треки без потери качества. 10 минут бесплатно, далее единовременная плата в размере 15 евро за 90 минут обработки.

• Машинное обучение
• Искусственный интеллект

14 способов, как использовать искусственный интеллект для улучшения обслуживания клиентов — часть 1

Искусственный интеллект (ИИ) широко используется в контакт-центрах, оптимизируя индустрию коммуникации с аудиторией. Эта область динамично развивается, предоставляя все больше инструментов для обслуживания потребителей.

Предлагаем вам ознакомиться с примерами того, как можно применять интеллектуальные системы для оптимизации работы и улучшения качества клиентского сервиса.

1 – 7 способы использования интеллектуальных технологий

1. Разумное планирование рабочих смен

С помощью ботов можно оптимизировать планирование рабочего графика персонала. Например, автоматически формировать запросы от сотрудников на рабочие часы, утверждать смены или отгулы.

Боты можно использовать в диалоговых чатах, чтобы быстро сообщать подчиненным о появлении сверхурочной работы, грамотно распределять загрузку. Это поможет создать баланс между производительностью и оптимальной нагрузкой на персонал.

Так же инструменты ИИ будут полезны для руководителей команд. Они могут автоматически отслеживать и обрабатывать кадровые данные, а затем составлять интеллектуальные решения по планированию. Руководители освобождаются от рутинного, утомительного сбора информации, могут продуктивно планировать загрузку подчиненных. Получив структурированные сведения, менеджеры могут понять, кто из работников должен уйти раньше, а кто готов взять дополнительные часы. Таким образом ИИ помогает создавать графики и смены, которые повышают вовлеченность, производительность персонала.

2. Прогнозирование будущих моделей

Система предиктивной аналитики объединяет речевую аналитику и искусственный интеллект. Она применяет машинное обучение на основе ИИ, чтобы найти способы решать задачи call-центра и предвидеть потребности клиентов.

Компания может внедрить машинное обучение, чтобы повысить рейтинг NPS. Например, система будет анализировать настроение абонентов, отслеживая различные контакты. На основе этого анализа она предоставит данные, с помощью которых можно прогнозировать вероятные модели поведения аудитории и результаты будущих взаимодействий. Опираясь на эти сведения, руководители смогут планировать упреждающие действия, чтобы улучшить качество обслуживания и повысить удовлетворенность клиентов.

Представим ситуацию: 75 потребителей из 123 удовлетворены сервисом. Вместо того чтобы надеяться на такой же позитивный результат с остальными 48 покупателями, компания может создать действенные методы работы, опираясь на результаты машинного обучения.

3. Улучшение эскалации звонков

У абонентов всегда должна быть возможность прервать взаимодействие с автоматическими системами в удобный для них момент. Чтобы на любом этапе автоматической обработки контактов или использования инструментов самообслуживания потребители могли связаться с операторами. При этом сотрудники должны получать полную историю взаимодействия, чтобы клиентам не пришлось повторять одну и ту же информацию несколько раз.

Такая автоматизация стала доступной благодаря расширенным возможностям обработки данных. Информация из IVR или чат-ботов может передаваться операторам через интеллектуальные приложения.

Представим ситуацию: покупатель использует инструмент чат-бота или IVR, чтобы ввести данные и получить страховое предложение, но затем покидает чат. Система автоматически отслеживает это действие и высылает пользователю уведомление, предлагая пообщаться с оператором. Если клиент соглашается на звонок, информация, собранная ранее чат-ботом или IVR, автоматически отправляется сотруднику контакт-центра. Имея эти данные, оператор сохранит драгоценное время и не будет задавать повторно одни и те же вопросы.

4. Улучшение маршрутизации обращений

Машинное обучение и прогностическое моделирование выводят маршрутизацию обращений на новый уровень. Теперь при распределении звонков учитываются не только навыки и квалификация сотрудников, которые разделены по соответствующим группам. Система будет соединять абонентов со специалистами, основываясь на ряде факторов, среди которых, например, могут быть:

• Личный опыт потребителей.
• Предпочтительный опыт специалистов.
• Производительность операторов по целевым KPI.

Эта технология принесет пользу как клиентам, так и операторам. Первые получат более качественное обслуживание, общаясь со специалистами, которые их действительно понимают и могут предоставить наилучшую помощь. Операторы, в свою очередь, будут больше удовлетворены условиями работы, их производительность повысится естественным образом.

5. Создание чат-ботов, понимающих намерения клиентов

Чат-боты подходят для решения простых, транзакционных запросов. Но они не могут справиться со сложными вопросами потребителей.

По крайней мере так было до недавнего времени. Сейчас ситуация постепенно меняется. Новые модели чат-ботов становятся более интеллектуальными благодаря встраиваемой функции «распознавания намерений». Она позволяет ботам лучше понимать, что говорят абоненты, и отвечать более подробно, точно.

Современные чат-боты могут собирать важную информацию от клиентов колл-центра и делиться ею с сотрудниками. Главное — обучить умных ассистентов корректно распознавать намерения пользователей. В результате чат-боты с функцией «распознавания намерений» смогут расшифровать суть любого вопроса, как бы он ни был сформулирован.

6. Сбор информации с помощью анализа изображений

Порой изображение может описать проблему лучше, чем слова. Рассмотрим, например, иск по страхованию автомобиля. Целесообразнее отправить компании фотографию поврежденного авто, чем пытаться описать проблему словами в переписке или телефонном разговоре.

Технология искусственного интеллекта с каждым годом все лучше анализирует изображения, и функция «компьютерного зрения» — следующий шаг этой эволюции. С помощью такого интеллектуального решения пользователи могут отправлять изображения со своих смартфонов напрямую виртуальным ассистентам.

Представим ситуацию: покупателю попался бракованный или сломанный товар. Он отправляет фотографию продукта, например, в чат. Программное обеспечение на базе ИИ идентифицирует модель товара по изображению. Система высылает пользователю информацию об условиях гарантии или сообщает, какие действия он может совершить, чтобы устранить неполадку самостоятельно или обратившись в сервисный центр.

Данная функция предоставляет покупателям удобный вариант самообслуживания. При этом сотрудникам необязательно участвовать в общении с потребителями.

7. Количественная оценка эмоций клиентов

Понимание естественной речи (NLU) выходит за рамки традиционной речевой аналитики. Эта функция позволяет интеллектуальным ассистентам интерпретировать настроение и намерения абонентов, распознавать эмоции и отслеживать их интенсивность.

Этот инструмент совершенствуется благодаря анализу миллионов взаимодействий с клиентами в различных отраслях. Все для того, чтобы получить наиболее точные результаты, предложить компаниям улучшенные возможности для успешного взаимодействия с аудиторией.

NLU можно применять для того, чтобы:

• Распределять по приоритетам контакты, которые отличаются высокой эмоциональностью. Такие обращения лучше направлять на операторов, которые умеют демонстрировать сопереживание.
• Создавать списки абонентов, чьи взаимодействия по показателю «настроение» находятся ниже определенного порога. Такие потребители отмечаются как кандидаты на отток. Для них необходимо настраивать упреждающую программу для восстановления обслуживания, которая поможет повысить их лояльность.
• Определять основные драйверы контактов, которые помогут понять, почему клиенты обращаются в компанию. Используя эту информацию, можно формировать ресурсы и действия, которые помогут устранить причины этих драйверов.

В следующей статье мы опишем еще 7 способов, как применять интеллектуальные технологии для организации работы колл центра, а также дадим бонус-совет по оптимизации пользовательского интерфейса.

Подготовлено на основании статьи: Call Center Helper. «14 New Uses for AI to Improve Your Customer Service» (14 новых способов использования ИИ для улучшения обслуживания клиентов).

Как создать искусственный интеллект

Что нужно знать новичку, чтобы самостоятельно разработать искусственный интеллект — рассказываем в статье.

Подготовлено_выпускником —>

Получите востребованную профессию бесплатно. Обучение от 1 до 4 месяцев

Кратко о программировании AI

Программирование искусственного интеллекта (AI) — это процесс создания компьютерной программы или алгоритма, который выполняет интеллектуальные задачи, которые обычно требуют наличия человеческого интеллекта.

При программировании AI используются: машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Они позволяют компьютерным системам обрабатывать большие объемы данных, анализировать их и делать прогнозы или принимать решения на основе этой информации.

Ключевой аспект программирования AI — это создание моделей и алгоритмов, которые могут обучаться на основе данных и постепенно совершенствовать свои навыки и способности. Так AI адаптируется к новым ситуациям и находит оптимальные решения.

Разработка искусственного интеллекта сопряжена со сложностями — этичность вопросов: безопасность данных, возможность автоматизации рабочих мест и влияние на человеческую приватность. Разработчики AI должны учитывать эти аспекты и стремиться к созданию этичной и ответственной технологии.

Стадия 1. Разочарование

При создании AI очень важна математика. Перед тем как создать бота, нужно проанализировать несколько разделов математики: линейная алгебра, логика, теория графов, теория вероятностей и математическая статистика.

Если вы хотите разрабатывать искусственный интеллект, но прохладно относились к математике в школе, стоит изменить решение. Без понимания базовых формул вы не сможете реализовать свои задумки .

Стадия 2. Принятие

На этой стадии вы уже изучили теорию и приняли факт того, что придется изучать много математики и языков программирования.

Новичку стоит начать с Python — он имеет нужные библиотеки, благодаря которым вы научитесь работать с переменными: Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy.

Стадия 3. Развитие

Вы можете создать 3 вида ИИ.

• Слабый ИИ — боты в компьютерных играх или голосовые помощники, например, Алиса и Siri. Они выполняют набор определенные заложенных функций.
• Сильный ИИ — машины, чей интеллект сопоставим с человеческим. Сейчас нет примеров сильного ИИ, но компьютера, типа Watson, близки к этому званию.
• Совершенные ИИ — машинный мозг, который превзойдет человеческий и может быть непредсказуемым. Об этом предупреждает Стивен Хокинг и про такой вариант будущего снято множество фантастических фильмов.

Начать разработку ИИ стоит с самых простых ботов. По подробной инструкции вы сможете создать очень простые боты

Стадия 4. Азарт

Создать серьезные ИИ без лишних временных затрат помогут определенные программы.

• Diffbot — поможет добавлять сведения из интернета в рабочие процессы, создавать графики, извлекать структурированный URL;
• Google Cloud Prediction API — программа с простым доступом к базовым моделям с для разработчиков API, где можно настроить модель под ваши потребности;
• Scrapy — платформа с открытым исходным кодом для совместной работы для извлечения данных с веб-сайтов;
• Wolfram|Alpha — поможет создавать текстовые ответы, анализировать устные результаты.

Стадия 5. Работа

После изучения основ можно углубить знания.

В этом поможет дисциплина «Машинное обучение», которую вы сможете изучить с курса лекций К.В. Воронцова.

Также на этом этапе нужно изучить библиотеки языка, на котором вы хотите создать искусственный интеллект. Для Python, как уже упоминали, это: Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy.

Почти вся литература по созданию ИИ — на английском языке, поэтому советуем подтянуть техническую часть языка. Изучите Game Programming Patterns Роберта Найсторма и Artificial Intelligence: A Modern Approach Стюарта Рассела.

Как развиваться дальше и создавать искусственный интеллект, будет зависеть от вашего желания и практики.

Где можно использовать искусственный интеллект в жизни

AI можно использовать во множестве областей и задач.

Обработка естественного языка (NLP): AI может анализировать и понимать естественный язык. Благодаря этому можно создать: голосовой помощник, автоматический перевод, чат-боты.

Распознавание изображений: искусственный интеллект может обучаться распознаванию и классификации изображений и видео. Это помогает при диагностике заболеваний, для технологии автопилота и распознавания лиц.

Автоматизация процессов: ИИ автоматизирует рутинные задачи, например, создать список покупок — это повышает эффективность и производительность работы.

Робототехника : AI используют для создания автономных роботов, которые выполняют сложные задачи.

Это лишь некоторые из возможностей использования AI. Искусственный интеллект продолжают применять, чтобы автоматизировать и оптимизировать процессы, избавить нас от рутинных задач.

Стать квалифицированным разработчиком реально, обучившись на курсах IT от федерального проекта «Содействие занятости» .

Выбирайте, в какой профессии вы хотите стартовать:

• «Тестировщик программного обеспечения: с нуля до первых проектов»
• «Web-программист: с нуля до первых проектов»
• «1С программист»
• «Аналитик данных:с нуля до разработки прикладных решений для бизнеса»
• «Project manager в IT: старт карьеры руководителя ИТ проектов»

Обучение на всех курсах проходит в онлайн-формате на образовательной платформе Odin. Все учебные материалы, лекции и презентации доступны вам в любое время. Обучаться можно по гибкому графику: вечером или на выходных, даже с телефона.

После окончания программы вы получите документ установленного образца и возможность пройти оплачиваемую стажировку в компаниях-партнерах проекта. Сейчас «Содействие занятости» сотрудничает с крупными компаниями: Литрес, МТС, Яндекс, Кинопоиск, ВТБ, банк «Открытие», Теле2 и другими.

Как только закончите обучение, вы получите доступ в закрытый канал с 4500+ вакансиями от проверенных работодателей России. Мы связываемся с работодателями по всей России и ищем для вас актуальные вакансии «с опытом» и «без», чтобы вы могли найти работу мечты после обучения. Каждый день канал добавляется больше 10 свежих вакансий

Чтобы вам было легче и комфортнее найти работу после обучения, чувствовать поддержку и получать помощь и ответы на вопросы, обращайтесь в Центр карьеры . Вы научитесь создавать продающее резюме, оформлять портфолио, писать сопроводительные письма.

Для наших выпускников Центр карьеры проводит консультации, на которых наши HR-специалисты профессионально помогут: понять, на какую зарплату вы можете претендовать, подготовят статистику по вашей позиции, составить план поиска работы, правильно коммуницировать с работодателем на всех этапах работы.

Получите востребованную профессию бесплатно. Обучение от 1 до 4 месяцев