Что такое artificial

Вы отправили слишком много запросов, поэтому ваш компьютер был заблокирован.

Для того, чтобы предотвратить автоматическое считывание информации с нашего сервиса, на Linguee допустимо лишь ограниченное количество запросов на каждого пользователя.
Пользователям, браузер которых поддерживает Javascript, доступно большее количество запросов, в отличие от пользователей, чей браузер не поддерживает Javascript. Попробуйте активировать Javascript в настройках вашего браузера, подождать несколько часов и снова воспользоваться нашим сервером.
Если же ваш компьютер является частью сети компьютеров, в которой большое количество пользователей одновременно пользуется Linguee,сообщитеоб этом нам.

Перевод «artificial» на русский

К северу от поместья находится Конфуцианский лес, самый большой искусственный парк и наиболее сохранившееся кладбище в Китае.

More businesses prefer to install artificial grass.
Но, еще больше семей отдают предпочтение тому, чтобы устанавливать искусственные елки.
Sunlight is better than artificial light.
Дело в том, что солнечный свет полезнее, чем искусственное освещение.
A policy suppressing the generation of artificial demand for essential goods.

Проведение политики подавления искусственного воспроизводства спроса на товары, которые действительно необходимы для жизни.

So can sleeping in a room with artificial light.
Значит, его можно будет использовать под спальню с искусственным освещением.
Neither natural nor artificial barriers hold sway.
На их пути нет никаких естественных и искусственных препятствий.
There is no reason why artificial sensors cannot do this too.

В самом деле, не существует фундаментальной причины, почему искусственные молекулярные устройства не могут действовать подобным образом.

The world he describes exists with nothing artificial.
В мире, свойственном ему, он не несет в себе ничего искусственного.
It grows well in both natural and artificial light.
Хорошо растет как при естественном, так и при искусственном свете.
A cyborg is an organism with both artificial and organic components.
Киборг — это человек среди нас, но как с органическими, так и с искусственными компонентами.
Avoid tight clothing made from artificial materials.
Запрещается носить тесное белье, изготовленное из искусственных материалов.
To the student, they are all artificial sounds.
Для студентов все эти слова звучат искусственно, точно набор звуков.
I agree that it’s not artificial.
«Я вам точно скажу, что это не искусственное.
He was connected to artificial breathing apparatus during 2 days.
Там он был подключен к аппарату искусственного дыхания в течение 10 дней.
The sextuplets were the result of artificial insemination after Jenny suffered two miscarriages.

Шесть детей четы Мэш стали результатом искусственного оплодотворения после того, как у Дженни случились два выкидыша подряд.

Today artificial football pitches are more commonly referred to as having ‘artificial grass’ or ‘artificial turf’.

Сегодня искусственные футбольные поля являются более часто называют «искусственной травы» или «искусственный газон».

It has an artificial volcano, artificial palm trees and artificial waves.
Искусственный вулкан, искусственные пальмы, искусственные волны.

We live in a bewildering time, when artificial states, artificial peoples and artificial languages are founded.

«Мы живём в удивительное время, когда создают искусственные государства, искусственные народы и искусственные языки».

As a professional artificial stone manufacturer in China, we provide quality artificial quartz stone and artificial translucent stone to global customers.

Являясь профессиональным производителем искусственного камня в Китае, мы предлагаем качественный искусственный камень и полупрозрачный искусственный камень для наших клиентов.

Возможно неприемлемое содержание

Примеры предназначены только для помощи в переводе искомых слов и выражений в различных контекстах. Мы не выбираем и не утверждаем примеры, и они могут содержать неприемлемые слова или идеи. Пожалуйста, сообщайте нам о примерах, которые, на Ваш взгляд, необходимо исправить или удалить. Грубые или разговорные переводы обычно отмечены красным или оранжевым цветом.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект – раздел информатики, который занимается решением когнитивных задач, обычно отведенных человеку. К таким задачам относятся обучение, создание и распознавание образов. Современные организации собирают большие объемы данных из различных источников – интеллектуальных датчиков, инструментов мониторинга, системных журналов и контента, созданного человеком. Задача искусственного интеллекта заключается в создании самообучающихся систем, которые извлекают смысл из данных. Затем искусственный интеллект может применять эти знания для решения новых задач подобно человеку. Например, технология искусственного интеллекта может эффективно реагировать на человеческую речь, создавать оригинальные изображения и текст и принимать решения на основе данных, получаемых в реальном времени. Ваша организация может интегрировать возможности искусственного интеллекта в свои приложения, тем самым оптимизируя бизнес-процессы, улучшая качество обслуживания клиентов и ускоряя внедрение инноваций.

Как развивалась технология искусственного интеллекта?

В своей фундаментальной работе 1950 года «Вычислительные машины и разум» Алан Тьюринг рассматривал вероятность того, могут ли машины мыслить. В ней Тьюринг впервые ввел термин искусственный интеллект и представил его как теоретическую и философскую концепцию.

В период с 1957 по 1974 год достижения в области вычислительной техники обеспечили компьютерам возможность хранить больше данных и быстрее их обрабатывать. В течение этого времени ученые продолжали разрабатывать алгоритмы машинного обучения. Прогресс в этой области побудил такие агентства, как Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA), создать фонд для исследований в области ИИ. Поначалу ученые пытались выяснить, могут ли компьютеры расшифровывать и переводить разговорную речь.

В 1980-е годы благодаря увеличению финансирования и расширению алгоритмического инструментария, используемого в области ИИ, удалось упростить развитие компьютеров. Дэвид Румельхарт и Джон Хопфилд опубликовали свои работы о методах глубокого обучения, в которых показали, что компьютеры могут обучаться на основе накопленного опыта.

В период с 1990 по начало 2000-х годов ученые достигли многих основных целей в сфере ИИ – например, победили действующего чемпиона мира по шахматам. Поскольку вычислительных данных и мощностей сегодня больше, чем в предыдущие десятилетия, исследования в области ИИ стали более распространенными и доступными. Он быстро превращается в общий искусственный интеллект, поэтому программное обеспечение может выполнять сложные задачи – самостоятельно разрабатывать и принимать решения, а также обучаться. Раньше это было по силам только человеку.

Преимущества искусственного интеллекта

Искусственный интеллект может предложить ряд преимуществ в различных отраслях.

Решение сложных проблем

Технология искусственного интеллекта может использовать машинное и глубокое обучение и решать сложные задачи подобно тому, как это делает человек. Искусственный интеллект может обрабатывать большие объемы данных, выявлять закономерности, идентифицировать информацию и давать ответы. Также с его помощью можно решать проблемы в различных областях, например, обнаруживать мошенничество, проводить медицинскую диагностику и бизнес-анализ.

Повышение эффективности бизнеса

В отличие от людей, искусственный интеллект может работать круглосуточно и без снижения производительности. Другими словами, он может выполнять ручные задачи без ошибок. Вы можете поручить ИИ выполнение повторяющихся утомительных задач, чтобы использовать человеческие ресурсы на других направлениях бизнеса, снизить рабочую нагрузку сотрудников и оптимизировать все задачи, связанные с организацией.

Более разумные решения

Искусственный интеллект может использовать машинное обучение, чтобы анализировать большие объемы данных быстрее, чем любой человек. Платформы искусственного интеллекта могут выявлять тенденции, анализировать данные и давать рекомендации, а благодаря прогнозированию данных ИИ помогает выбрать оптимальный вариант дальнейших действий.

Автоматизация бизнес-процессов

С помощью машинного обучения можно обучить искусственный интеллект точному и быстрому выполнению задач, чтобы повысить эффективность бизнеса за счет автоматизации тех его областей, с которыми сотрудникам тяжело или скучно работать. Кроме того, с помощью автоматизации ИИ можно освободить ресурсы сотрудников для выполнения более сложной и творческой работы.

Как искусственный интеллект можно использовать на практике?

Искусственный интеллект применяется в самых разных областях. Ниже приведен перечень примеров, подчеркивающих разнообразие вариантов использования ИИ. Этот список не является исчерпывающим.

Интеллектуальная обработка документов

Интеллектуальная обработка документов (IDP) преобразует неструктурированные форматы документов в полезные данные. Эта технология конвертирует деловые документы, например электронные письма, изображения и PDF-файлы, в структурированную информацию. IDP использует технологии искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка (NLP), глубокое обучение и машинное зрение, для извлечения, классификации и проверки данных.

Например, в Земельном кадастре Ее Величества (HMLR) обрабатываются права собственности на более чем 87 процентов земель Англии и Уэльса. Сотрудники HMLR сравнивают и изучают сложные юридические документы, связанные со сделками с недвижимостью. Организация внедрила приложение с искусственным интеллектом для автоматизации сравнения документов, что позволило сократить время проверки на 50 процентов и ускорить процесс утверждения передачи имущества. Подробнее см. в статье, как HMLR использует Amazon Textract.

Мониторинг производительности приложений (APM)

Мониторинг производительности приложений (APM) – это процесс использования программных инструментов и телеметрических данных для отслеживания производительности критически важных для бизнеса приложений. Инструменты APM на основе искусственного интеллекта используют исторические данные для прогнозирования проблем до того, как они возникнут. Кроме того, они могут помочь разработчикам эффективно решать проблемы в реальном времени. Эта стратегия обеспечивает эффективную работу приложений и устраняет сложности.

Например, компания Atlassian выпускает продукты для оптимизации командной работы и взаимодействия. Atlassian использует инструменты APM на основе ИИ для непрерывного мониторинга приложений, выявления потенциальных проблем и определения степени их серьезности. Благодаря этой функции команды могут быстро реагировать на рекомендации, разработанные с применением машинного обучения, и решать проблемы, связанные со снижением производительности.

Профилактическое обслуживание

Техническое обслуживание по текущему состоянию с помощью ИИ – это процесс использования больших объемов данных для выявления проблем, которые могут привести к простоям операций, систем или сервисов. Техническое обслуживание по текущему состоянию позволяет компаниям устранять потенциальные неполадки до их возникновения, что сокращает время простоев и предотвращает сбои.

Например, компания Baxter задействует 70 производственных площадок по всему миру и работает круглосуточно, обеспечивая поставки медицинского оборудования. Компания Baxter использует техническое обслуживание по текущему состоянию для автоматического выявления аномалий в промышленном оборудовании. Пользователи могут заблаговременно внедрять эффективные решения, чтобы сокращать период простоя оборудования и повышать его эффективность. Чтобы узнать больше, прочитайте, как компания Baxter использует Amazon Monitron.

Медицинские исследования

В медицинских исследованиях ИИ используется для оптимизации процессов, автоматизации повторяющихся задач и обработки огромных объемов данных. Технологии искусственного интеллекта можно использовать в медицинских исследованиях для того, чтобы упростить процесс разработки и создания фармацевтических препаратов, расшифровать медицинские записи и сократить время вывода новых продуктов на рынок.

В качестве примера можно назвать компанию C2i Genomics, которая использует искусственный интеллект для запуска высокомасштабных настраиваемых геномных конвейеров и клинических обследований. Благодаря тому, что вычислительные решения не требуются, исследователи могут сосредоточиться на разработке методов и клинической эффективности. Инженеры также используют ИИ для снижения потребности в ресурсах, сокращения затрат на инженерное обслуживание и невозмещаемых расходов (NRE). Подробнее см. в этой статье.

Бизнес-аналитика

В сфере бизнес-аналитики искусственный интеллект используется для сбора, обработки и анализа сложных наборов данных. Аналитику искусственного интеллекта можно использовать для прогнозирования будущих значений, анализа первопричин данных и сокращения трудоемких процессов.

Например, компания Foxconn использует бизнес-аналитику на основе ИИ для повышения точности прогнозирования. Они добились повышения точности прогнозирования на 8 %, что позволило сэкономить 533 000 USD в год. Компания также использует бизнес-аналитику для сокращения затрат на оплату труда и повышения уровня обслуживания клиентов за счет принятия решений на основе данных.

Каковы основные технологии искусственного интеллекта?

Нейронные сети глубокого обучения – основа технологий искусственного интеллекта. Они повторяют процессы, происходящие в человеческом мозге. В мозге содержатся миллионы нейронов, которые обрабатывают и анализируют информацию. Нейронные сети глубокого обучения состоят из искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию. Каждый искусственный нейрон или узел использует математические расчеты для обработки информации и решения сложных задач. Подход глубокого обучения позволяет решать проблемы или автоматизировать задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

Вы можете разрабатывать различные технологии искусственного интеллекта, по-разному обучая нейронные сети глубокого обучения. Далее представлены некоторые ключевые технологии на основе нейронных сетей.

Обработка естественного языка

При обработке естественного языка (NLP) используются алгоритмы глубокого обучения для интерпретации, понимания и извлечения смысла из текстовых данных. Технология NLP позволяет обрабатывать тексты, созданные человеком. Она полезна для формирования сводок документов, автоматизации чат-ботов и анализа тональности текстов.

Машинное зрение

Машинное зрение использует методы глубокого обучения для извлечения информации и аналитических данных из видео и изображений. С помощью машинного зрения компьютер может воспринимать изображения, как человек. С помощью машинного зрения можно фильтровать неприемлемый контент в сети, распознавать лица и классифицировать детали изображений. В автомобилях и грузовиках с автопилотом оно необходимо для мониторинга окружающей обстановки и принятия решений за доли секунды.

Генеративный искусственный интеллект

Генеративный ИИ – это системы искусственного интеллекта, способные создавать новый контент и артефакты, такие как изображения, видео, текст и аудио, из простых подсказок. В отличие от прежнего ИИ, который ограничивался анализом данных, генеративный ИИ использует глубокое обучение и обрабатывает большие объемы информации для создания высококачественных творческих решений, похожих на человеческие. Несмотря на то, что технология позволяет создавать интересные творческие приложения, существуют опасения, связанные с предвзятостью, вредоносным контентом и интеллектуальной собственностью. В целом генеративный ИИ имеет более широкие возможности по созданию нового контента и артефактов в стиле, близком к человеческому.

Распознавание речи

Программное обеспечение для распознавания речи использует модели глубокого обучения для интерпретации человеческой речи, идентификации слов и определения смысла. Нейронные сети могут преобразовывать речь в текст и определять тональность голоса. Распознавание речи можно использовать при создании виртуальных помощников и программного обеспечения для колл-центров, чтобы облегчить выполнение поставленных задач и определять смысл сказанного.

Какие проблемы возникают при внедрении ИИ?

Существует ряд проблем, которые усложняют внедрение искусственного интеллекта. Ниже перечислены наиболее распространенные трудности, связанные с внедрением и использованием ИИ.

Управление данными

Политики управления данными должны соответствовать нормативным ограничениям и законам о конфиденциальности. Чтобы внедрить искусственный интеллект, необходимо управлять качеством, конфиденциальностью и безопасностью данных. Вы несете ответственность за данные клиентов и защиту их конфиденциальности. Чтобы управлять безопасностью данных, в вашей организации должны знать, как модели искусственного интеллекта используют эти данные и взаимодействуют с ними на каждом уровне.

Технические трудности

Машинное обучение ИИ требует огромных ресурсов, а для функционирования технологий глубокого обучения необходим высокий порог вычислительной мощности. Необходимо использовать надежную вычислительную инфраструктуру для запуска приложений ИИ и обучения моделей. Вычислительные мощности могут быть дорогостоящими, тем самым ограничивая масштабируемость систем ИИ.

Ограничения данных

Чтобы обучить системы искусственного интеллекта непредвзятому подходу, необходимо ввести огромные объемы данных. Вам потребуется достаточный объем памяти для хранения и обработки обучающих материалов. Кроме того, необходимо внедрить эффективное управление и контроль качества данных, чтобы обеспечить их точность в обучении.

Каковы основные компоненты приложений искусственного интеллекта?

Структура искусственного интеллекта состоит из четырех основных уровней. На каждом из этих уровней каждая отдельная технология выполняет свои задачи. Что же происходит на каждом из уровней?

Уровень 1. Данные

Искусственный интеллект основан на различных технологиях, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и распознавание изображений. Центральное место в этих технологиях отводится данным, которые являются основным уровнем ИИ. На этом уровне основное внимание уделяется подготовке данных для приложений искусственного интеллекта. Современные алгоритмы, особенно алгоритмы глубокого обучения, требуют огромных вычислительных ресурсов. Итак, в этот уровень входят аппаратные средства, выполняющие роль подуровня и обеспечивающего необходимую инфраструктуру для обучения моделей ИИ. Вы можете получить доступ к этому уровню как к полностью управляемому сервису от стороннего поставщика облачных услуг.

Уровень 2. Платформы машинного обучения и алгоритмы

Инженеры и специалисты по исследованию данных создают платформы машинного обучения для решения конкретных бизнес-задач. Затем разработчики могут легко создавать и обучать модели, используя готовые функции и классы. Примеры таких платформ – TensorFlow, PyTorch и scikit-learn. Эти платформы являются жизненно важными компонентами архитектуры приложения и предлагают необходимые функции для простого создания и обучения моделей искусственного интеллекта.

Уровень 3. Модели

На уровне моделей разработчик приложения реализует модель искусственного интеллекта и обучает ее, используя данные и алгоритмы предыдущего уровня. От этого уровня зависят возможности искусственного интеллекта по принятию решений.

Ниже приведены некоторые из основных компонентов этого уровня.

Структура модели

Эта структура определяет мощность модели и включает уровни, нейроны и функции активации. В зависимости от проблемы и ресурсов можно выбрать нейронные сети прямого распространения, сверточные нейронные сети (CNN) или другие.

Параметры и функции модели

Для прогнозирования решающее значение имеют полученные в процессе обучения значения, например вес связи нейронов и узлы смещения нейронной сети. Функция потерь оценивает эффективность модели и предназначена для минимизации расхождений между прогнозируемым и реальным результатами.

Оптимизатор

Этот компонент регулирует параметры модели для уменьшения функции потерь. Различные оптимизаторы, такие как градиентный спуск и алгоритм адаптивного градиента (AdaGrad), служат разным целям.

Уровень 4. Прикладной уровень

Четвертый уровень – это прикладной уровень, который представляет собой часть архитектуры ИИ, ориентированную на клиента. Вы можете запрашивать у систем ИИ выполнение определенных задач, генерирование информации, предоставление сведений или принятие решений на основе данных. Благодаря прикладному уровню конечные пользователи могут взаимодействовать с системами искусственного интеллекта.

Как AWS может удовлетворить ваши требования к искусственному интеллекту?

Amazon Web Services (AWS) предоставляет самый полный набор сервисов, инструментов и ресурсов, отвечающих вашим требованиям к технологиям искусственного интеллекта. Благодаря AWS искусственный интеллект становится доступным для организаций любого масштаба и дает возможность разрабатывать инновационные технологии, не заботясь об инфраструктурных ресурсах.

Машинное обучение и искусственный интеллект AWS предлагают сотни сервисов для создания и масштабирования универсальных приложений искусственного интеллекта. Примеры сервисов, которые вы можете использовать, приведены ниже.

• Инструмент тестирования безопасности Amazon CodeGuru – обнаруживайте, отслеживайте и устраняйте уязвимости безопасности кода.
• Детектор мошенничества Amazon – улучшайте модели обнаружения мошенничества в Интернете и боритесь с ним на высшем уровне.
• Amazon Monitron – выявляйте проблемы с инфраструктурой до их возникновения.
• Amazon Rekogniton – автоматизируйте, оптимизируйте и масштабируйте распознавание изображений и анализ видео.
• Amazon Textract – извлекайте печатный текст и анализируйте рукописный, а также собирайте данные из любого документа.
• Amazon Transcribe – преобразовывайте речь в текст, извлекайте ключевую бизнес-информацию из видеофайлов и улучшайте бизнес-результаты.

Начните использовать искусственный интеллект на AWS, создав аккаунт уже сегодня.

Что такое ИИ? Узнайте об искусственном интеллекте

ИИ стал универсальным термином для приложений, которые выполняют сложные задачи, которые когда-то требовали участия человека, например, общение с клиентами в Интернете или игра в шахматы. Этот термин часто используется взаимозаменяемо с его подобластями, которые включают машинное обучение (ML) и глубокое обучение.

науки об искусственном интеллекте и имеют свою специфик Например, машинное обучение фокусируется на создании систем, которые обучаются и развиваются путем обработки и анализа данных. Разница состоит в том, что машинное обучение всегда подразумевает использование ИИ, однако ИИ не всегда подразумевает машинное обучение.

Чтобы использовать возможности ИИ с максимальной выгодой для бизнеса, необходимо нанять специалистов по изучению данных. Наука о данных объединяет статистику, информатику и бизнес-знания для извлечения ценности из различных источников данных.

ИИ и разработчики

Разработчики применяют искусственный интеллект, чтобы эффективнее выполнять задачи, которые в ином случае пришлось бы делать вручную, взаимодействовать с заказчиками, выявлять закономерности и решать проблемы. Для начала работы с ИИ разработчикам потребуются математические знания и умение пользоваться алгоритмами.

Если Вы впервые задействуете искусственный интеллект для создания приложений, рекомендуется начинать с малого. Создав относительно простой проект наподобие крестиков-ноликов, Вы освоите основы искусственного интеллекта. Учеба на практике является отличным способом развития любых навыков, и искусственный интеллект здесь не исключение. Успешно выполнив несколько небольших проектов, Вы поймете, что возможности искусственного интеллекта поистине безграничны.

Как технология ИИ может помочь организациям

ИИ дает возможность воспроизводить и улучшать то, как мы воспринимаем окружающий мир и реагируем на него. Это свойство ИИ лежит в основе инноваций. ИИ основан на различных технологиях машинного обучения, которые распознают шаблоны в данных и формируют прогнозы. Он создает прибавочную стоимость для бизнеса благодаря следующим возможностям

• помогает использовать весь потенциал данных;
• составляет надежные прогнозы и автоматизирует сложные задачи.

ИИ на предприятии

Технологии на основе ИИ помогают повысить эффективность и производительность труда за счет автоматизации процессов и задач, которые раньше выполнялись людьми. ИИ также умеет интерпретировать объемы данных, которые не под силу интерпретировать человеку. Это умение может приносить существенные преимущества для бизнеса. Например, Netflix использует машинное обучение для обеспечения уровня персонализации, что помогло компании увеличить свою клиентскую базу более чем на 25 процентов.

Большинство компаний сделали изучение данных своим приоритетом и вкладывают в него значительные средства. Опрос McKinsey 2021 года по ИИ показал, что количество компаний, сообщивших о внедрении ИИ по крайней мере в одной функции, увеличилось до 56 % по сравнению с 50 % годом ранее. Кроме того, 27% респондентов сообщили, что по крайней мере 5% доходов могут быть связаны с искусственным интеллектом, по сравнению с 22% годом ранее.

ИИ предлагает преимущества для всех аспектов и отраслей бизнеса любого масштаба, как общие, так и специализированные

• использование операционных и демографических данных дает возможность прогнозировать объем прибыли от заказчика на протяжении всего периода взаимодействия (ценность цикла обслуживания заказчика);
• оптимизация ценообразования на основе поведения и предпочтений покупателей;
• распознавание образов для анализа рентгеновских снимков и диагностики рака.

Применение ИИ на предприятии

Согласно последнему отчету Harvard Business Review, компании преимущественно используют ИИ в следующих целях

• выявление и предотвращение нарушений безопасности (44 %);
• устранение технических проблем пользователей (41 %);
• сокращение задач по управлению продукцией (34 %);
• оценка внутреннего соответствия нормативам у одобренных поставщиков (34 %).

Почему технологии ИИ стали так популярны?

Три фактора способствуют повсеместному внедрению ИИ.

• Доступность высокопроизводительных вычислительных ресурсов по невысокой цене. Наличие многочисленных вычислительных ресурсов в облаке сделало их доступными для широкой аудитории. Ранее вычислительные системы для ИИ были локальными и обходились чрезмерно дорого.
• Доступность больших объемов данных для обучения. Чтобы научить ИИ делать точные прогнозы, он должен обработать большие объемы данных. Простота маркировки данных и доступное хранение и обработка структурированных и неструктурированных данных позволяют создавать больше алгоритмов и обучать их.
• Конкурентные преимущества ИИ. Все больше компаний узнают о конкурентных преимуществах ИИ для бизнеса и делают внедрение этой технологии своим приоритетом. К примеру, специализированные рекомендации ИИ помогают быстрее принимать более взвешенные решения. Также ИИ предлагает множество средств и возможностей для сокращения затрат и снижения рисков, ускорения вывода продуктов на рынок и т. д.

Обучение и развитие моделей ИИ

Существует несколько этапов разработки и развертывания моделей машинного обучения, включая обучение и вывод. Обучение и вывод ИИ относится к процессу экспериментирования с моделями машинного обучения для решения проблемы.

Например, инженер по машинному обучению может экспериментировать с различными моделями-кандидатами для решения задачи компьютерного зрения, такой как обнаружение переломов костей на рентгеновских изображениях.

Чтобы повысить точность этих моделей, инженер будет передавать данные в модели и настраивать параметры до тех пор, пока они не достигнут заданного порога. Эти потребности в обучении, измеряемые сложностью модели, растут в геометрической прогрессии с каждым годом.

Инфраструктурные технологии, имеющие ключевое значение для масштабного обучения ИИ, включают кластерные сети, такие как RDMA и InfiniBand, вычислительные ресурсы графического процессора на «голом железе» и высокопроизводительное хранилище.

Преимущества и сложности внедрения ИИ

Ценность ИИ для бизнеса подтверждает множество примеров успеха. Добавление технологий машинного обучения и когнитивных операций в традиционные бизнес-процессы и приложения обеспечивает повышение удобства и продуктивности.

Тем не менее внедрение ИИ связано с определенными трудностями. Лишь немногие компании задействуют полный потенциал ИИ, и тому есть несколько причин. Например, если они не используют облачные вычисления, проекты машинного обучения часто требуют больших вычислительных ресурсов. Они также сложны в создании и требуют опыта, который пользуется большим спросом, но его не хватает. Знание того, когда и где включать эти проекты, а также когда обращаться к третьей стороне, поможет свести к минимуму эти трудности.

ИИ: истории успеха

ИИ является движущей силой некоторых значительных историй успеха.

• Согласно отчету Harvard Business Review, издательство Associated Press стало выпускать в 12 раз больше статей, обучив ИИ писать короткие новостные заметки. Это дало возможность журналистам сосредоточиться на работе над более крупными материалами.
• Deep Patient, средство диагностики на основе ИИ, разработанное специалистами медицинской школы Икана при госпитале Маунт-Синай, помогает выявлять пациентов с высоким риском заболевания еще до постановки диагноза. По сообщению insideBIGDATA, этот инструмент может заблаговременно диагностировать почти 80 болезней, анализируя медицинские данные пациентов.

Готовые решения упрощают внедрение ИИ на предприятии

Появление решений и средств на основе ИИ означает, что все больше компаний могут воспользоваться преимуществами этой технологии для экономии средств и времени. Готовые решения, средства и ПО на основе ИИ включают в себя встроенные средства ИИ или помогают автоматизировать процесс принятия решений на основе алгоритмов.

Готовый к использованию ИИ включает самовосстанавливающиеся автономные базы данных и готовые модели для распознавания изображений и анализа текста в различных наборах данных.

Начало работы с ИИ

Использование чат-ботов для общения с покупателями. Чат-боты используют лингвистическую обработку, чтобы анализировать вопросы покупателей и предоставлять ответы и информацию. Чат-боты умеют обучаться и со временем начинают приносить все большие преимущества.

Мониторинг центра обработки данных. ИТ-операции могут упростить мониторинг с помощью облачной платформы, которая объединяет все данные и автоматически отслеживает пороговые значения и аномалии.

Выполнение бизнес-анализа без помощи эксперта. Аналитические средства с визуальным пользовательским интерфейсом упрощают выполнение запросов к системе и обеспечивают получение наглядных результатов.

Как создать правильную культуру

Чтобы максимально эффективно использовать возможности ИИ и преодолеть препятствия на пути к успешному внедрению новых технологий, необходимо создать командную культуру, которая обеспечит поддержку экосистемы ИИ. В такой среде

• бизнес-аналитики и специалисты по изучению данных совместно определяют задачи и цели;
• инженеры по обработке данных обеспечивают управление данными и платформой для выполнения анализа;
• специалисты по изучению данных подготавливают, изучают, визуализируют и моделируют данные с помощью специализированной платформы;
• архитекторы ИТ-систем обеспечивают управление инфраструктурой для изучения данных как локально, так и в облаке;
• разработчики приложений развертывают модели в приложениях для создания продуктов на основе данных.

От искусственного интеллекта к интеллекту адаптирующемуся

ИИ все шире используется в производственных операциях, что привело к появлению нового термина — адаптивный интеллект. Адаптивные интеллектуальные приложения помогают принимать более эффективные бизнес-решения за счет использования внутренних и оперативных внешних данных в реальном времени и высокомасштабируемой инфраструктуры.

Такие приложения дают возможность «работать с умом» во всех смыслах этого выражения и предлагать заказчикам более качественные продукты, рекомендации и услуги — и, в конечном итоге, повышать прибыль.

Стратегическая необходимость и конкурентные преимущества ИИ

ИИ является стратегической необходимостью для любой компании, которая хочет повысить производительность, открыть новые возможности для получения прибыли и укрепить лояльность заказчиков. Эта технология уже помогла многим компаниям добиться конкурентного преимущества. Благодаря ИИ можно делать больше за меньшие сроки, обеспечивать эффективное персонализированное обслуживание и прогнозировать результаты, а значит — получать большую прибыль.

Тем не менее ИИ остается достаточно новой и сложной технологией. Чтобы полностью раскрыть ее потенциал, чтобы создавать и применять решения на основе ИИ, необходим высокий уровень квалификации. Для достижения успеха недостаточно просто нанять специалистов по изучению данных. Необходимо использовать правильные инструменты, процессы и стратегии управления.

Практические рекомендации для получения преимуществ максимума из ИИ

Harvard Business Review дает следующие рекомендации по началу работ с ИИ:

• применяйте ИИ в сферах, которые оказывают немедленное и наиболее значительное влияние на прибыль и расходы;
• используйте ИИ, чтобы увеличить производительность вместо того, чтобы сокращать или увеличивать штат;
• начните внедрение со вспомогательных подразделений (лучше всего с ИТ и бухгалтерии).

Помощь в освоении ИИ

ИИ становится неотъемлемой частью бизнеса. Рано или поздно все компании вынуждены будут использовать технологии ИИ, чтобы создать собственную экосистему и сохранить конкурентоспособность. Те, кто пренебрегает прогрессом, в следующие 10 лет рискуют остаться за бортом.

Возможно, Ваша компания является исключением из правил, однако большинство предприятий не имеют собственных специалистов по изучению данных и необходимых ресурсов для создания экосистемы и разработки приложений, которые помогут поставить возможности ИИ себе на службу.

Для успешной трансформации ИИ, которая включает в себя разработку стратегии и доступ к инструментам, найдите партнера с отраслевым опытом и обширным портфолио ИИ.

Build, test, and deploy applications on Oracle Cloud for free.

Учебная библиотека ИИ

• Что такое Data Science?
  Компании активно сочетают методы статистики с техническими концепциями, например с машинным обучением и искусственным интеллектом, чтобы извлекать ценные сведения из больших данных, развивать инновации и изменять подход к принятию решений.
• Что такое машинное обучение?
  Машинное обучение — один из подразделов науки, посвященной разработке и изучению ИИ. Он фокусируется на создании систем автоматизации, которые обучаются посредством обработки данных. Такие системы используются для ускорения принятия решений и сокращения сроков окупаемости.
• Новости и мнения об ИИ
  Машинное обучение, искусственный интеллект и наука о данных меняют подход к решению сложных бизнес-проблем и направление развития соответствующих отраслей. Ознакомьтесь с новейшими статьями, чтобы узнать, как представители отрасли используют эти технологии.

ИИ: истории успеха

ИИ сыграл немаловажную роль в этих историях успеха.

• Согласно отчету Harvard Business Review, издательство Associated Press стало выпускать в 12 раз больше статей, обучив ИИ писать короткие новостные заметки. Это дало возможность журналистам сосредоточиться на работе над более крупными материалами.
• Deep Patient, средство диагностики на основе ИИ, разработанное специалистами медицинской школы Икана при госпитале Маунт-Синай, помогает выявлять пациентов с высоким риском заболевания еще до постановки диагноза. По сообщению insideBIGDATA, этот инструмент может заблаговременно диагностировать почти 80 болезней, анализируя медицинские данные пациентов.

Готовые решения упрощают внедрение ИИ на предприятии

Появление решений и средств на основе ИИ означает, что все больше компаний могут воспользоваться преимуществами этой технологии для экономии средств и времени. Готовые решения, средства и ПО на основе ИИ включают в себя встроенные средства ИИ или помогают автоматизировать процесс принятия решений на основе алгоритмов.

Это могут быть как автономные базы данных, которые используют машинное обучение для самостоятельного восстановления, так и готовые модели, которые можно применять для решения таких задач, как распознавание образов и анализ текста. Все это помогает компаниям ускорять окупаемость, повышать производительность, сокращать расходы и улучшать отношения с заказчиками.

Начало работы с ИИ

Использование чат-ботов для общения с покупателями. Чат-боты используют лингвистическую обработку, чтобы анализировать вопросы покупателей и предоставлять ответы и информацию. Чат-боты умеют обучаться и со временем начинают приносить все большие преимущества.

Мониторинг центра обработки данных. Централизация данных о сети, приложениях, производительности баз данных, качестве обслуживания и пр. с помощью единой облачной платформы, которая автоматически отслеживает пороговые значения и выявляет отклонения, помогает ИТ-специалистам экономить время и усилия.

Выполнение бизнес-анализа без помощи эксперта. Аналитические средства с визуальным пользовательским интерфейсом упрощают выполнение запросов к системе и обеспечивают получение наглядных результатов.

Препятствия на пути к раскрытию полного потенциала ИИ

Несмотря на многочисленные возможности ИИ и машинного обучения, только немногим компаниям удается реализовать их полный потенциал. Почему? Как ни странно, основным препятствием являются. люди. Неэффективные процессы могут помешать компании реализовать полный потенциал ИИ.

Например, специалисты по изучению данных могут столкнуться с проблемами при получении ресурсов и данных, необходимых для создания моделей машинного обучения. Или проблемы могут возникать при взаимодействии с коллегами. Кроме того, специалистам по изучению данных приходится иметь дело с многочисленными инструментами на основе открытого кода, и разработчики приложений иногда вынуждены полностью переписывать код моделей обучения, чтобы встроить их в приложения.

Список средств на основе ИИ постоянно расширяется, что вынуждает ИТ-специалистов выделять больше времени на поддержку отдела изучения данных путем обновления рабочей среды. Кроме того, существующие стандарты ограничивают возможности специалистов по изучению данных.

Кроме того, руководители не всегда могут оценить отдачу от вложений в ИИ в полной мере. Как следствие, они не обеспечивают достаточный уровень поддержки и финансирования для создания эффективной интегрированной экосистемы, которая является залогом успешного использования ИИ.

Как создать правильную культуру

Чтобы максимально эффективно использовать возможности ИИ и преодолеть препятствия на пути к успешному внедрению новых технологий, необходимо создать командную культуру, которая обеспечит поддержку экосистемы ИИ. В такой среде:

• бизнес-аналитики и специалисты по изучению данных совместно определяют задачи и цели;
• инженеры по обработке данных обеспечивают управление данными и платформой для выполнения анализа;
• специалисты по изучению данных подготавливают, изучают, визуализируют и моделируют данные с помощью специализированной платформы;
• архитекторы ИТ-систем обеспечивают управление инфраструктурой для изучения данных как локально, так и в облаке;
• разработчики приложений развертывают модели в приложениях для создания продуктов на основе данных.

От искусственного интеллекта к интеллекту адаптивному

ИИ все шире используется в производственных операциях, что привело к появлению нового термина — адаптивный интеллект. Адаптивные интеллектуальные приложения помогают принимать более эффективные бизнес-решения за счет использования внутренних и оперативных внешних данных в реальном времени и высокомасштабируемой инфраструктуры.

Такие приложения дают возможность «работать с умом» во всех смыслах этого выражения и предлагать заказчикам более качественные продукты, рекомендации и услуги — и, в конечном итоге, повышать прибыль.

Стратегическая необходимость и конкурентные преимущества ИИ

ИИ является стратегической необходимостью для любой компании, которая хочет повысить производительность, открыть новые возможности для получения прибыли и укрепить лояльность заказчиков. Эта технология уже помогла многим компаниям добиться конкурентного преимущества. Благодаря ИИ можно делать больше за меньшие сроки, обеспечивать эффективное персонализированное обслуживание и прогнозировать результаты, а значит — получать большую прибыль.

Тем не менее ИИ остается достаточно новой и сложной технологией. Чтобы полностью раскрыть ее потенциал, чтобы создавать и применять решения на основе ИИ, необходим высокий уровень квалификации. Для достижения успеха недостаточно просто нанять специалистов по изучению данных. Необходимо использовать правильные инструменты, процессы и стратегии управления.

Лучшие практики, позволяющие получить максимальную отдачу от ИИ

Harvard Business Review дает следующие рекомендации по началу работ с ИИ:

• применяйте ИИ в сферах, которые оказывают немедленное и наиболее значительное влияние на прибыль и расходы;
• используйте ИИ, чтобы увеличить производительность вместо того, чтобы сокращать или увеличивать штат;
• начните внедрение со вспомогательных подразделений (лучше всего с ИТ и бухгалтерии).

Получение помощи на пути освоения ИИ

ИИ становится неотъемлемой частью бизнеса. Рано или поздно все компании вынуждены будут использовать технологии ИИ, чтобы создать собственную экосистему и сохранить конкурентоспособность. Те, кто пренебрегает прогрессом, в следующие 10 лет рискуют остаться за бортом.

Возможно, Ваша компания является исключением из правил, однако большинство предприятий не имеют собственных специалистов по изучению данных и необходимых ресурсов для создания экосистемы и разработки приложений, которые помогут поставить возможности ИИ себе на службу.

Если Вам необходима помощь в разработке оптимальной стратегии и для получения доступа к инструментам успешного внедрения ИИ, обратитесь за помощью к проверенному партнеру, который располагает большим опытом и широким набором подходящих решений.

Создавайте, тестируйте и разворачивайте приложения в Oracle Cloud бесплатно.

Учебная библиотека ИИ

• Что такое Data Science?
  Компании активно сочетают методы статистики с техническими концепциями, например с машинным обучением и искусственным интеллектом, чтобы извлекать ценные сведения из больших данных, развивать инновации и изменять подход к принятию решений.
• Что такое машинное обучение?
  Машинное обучение — один из подразделов науки, посвященной разработке и изучению ИИ. Он фокусируется на создании систем автоматизации, которые обучаются посредством обработки данных. Такие системы используются для ускорения принятия решений и сокращения сроков окупаемости.
• Новости и мнения об ИИ
  Машинное обучение, искусственный интеллект и наука о данных меняют подход к решению сложных бизнес-проблем и направление развития соответствующих отраслей. Ознакомьтесь с новейшими статьями, чтобы узнать, как представители отрасли используют эти технологии.