Программное обеспечение искусственного интеллекта. Революционная необходимость

Способность программного обеспечения искусственного интеллекта к непрерывному обучению позволяет ему адаптироваться, развиваться и совершенствоваться с течением времени, что делает его бесценным для решения сложных отраслевых задач.

Что такое программное обеспечение искусственного интеллекта?

Программное обеспечение искусственного интеллекта имитирует человеческий интеллект и выполняет задачи, требующие когнитивных навыков человека. Оно работает со сложными алгоритмами, моделями машинного обучения (ML) и нейронными сетями для анализа огромных объемов данных, распознавания закономерностей и принятия разумных решений.
Возможности искусственного интеллекта и машинного обучения встроены в приложения, чтобы предоставить пользователям такие функции, как автоматизация или возможности прогнозирования. Эти интеллектуальные приложения упрощают и облегчают бизнес-процессы с помощью ИИ.

Однако важно различать инструменты с поддержкой ИИ и те, которые помогают разрабатывать интеллектуальные приложения, а именно - программное обеспечение искусственного интеллекта.

Лучшее программное обеспечение для искусственного интеллекта предоставляет разработчикам инструменты для создания интеллектуальных приложений, будь то добавление в решение машинного обучения или распознавания речи или создание нового приложения с нуля с использованием платформы искусственного интеллекта. Эти инструменты разработчика часто представляют собой алгоритмы, библиотеки или платформы кода и комплекты разработчика, которые обеспечивают функциональность машинного и глубокого обучения для программного обеспечения.

Использование программного обеспечения искусственного интеллекта в конечном итоге станет не чем иным, как нормой: функцией, которая не считается революционной, но считается необходимой. Технологическая индустрия стремится достичь этой нормы, используя инструменты разработки ИИ.

Вот обзор платформ искусственного интеллекта, алгоритмов машинного обучения и сред глубокого обучения, необходимых для разработки программного обеспечения для искусственного интеллекта:

• Лазурный МЛ — это облачная платформа, предлагающая полный набор инструментов и услуг для создания, развертывания и управления моделями машинного обучения. 
• Платформа Google Cloud AI — это унифицированная платформа, которая позволяет создавать, запускать и управлять проектами машинного обучения в любом масштабе.
• Создатель мудреца Амазонки — это полностью управляемый сервис, который помогает быстро и легко создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения.
• Студия IBM Watson — это облачная платформа, которая позволяет с легкостью создавать и развертывать приложения искусственного интеллекта.

Дебаты вокруг влияния ИИ на рынке труда остаются спорными и сложными. С одной стороны, некоторые люди считают, что использование ИИ в бизнесе приведет к уменьшению людей-работников. Они выразили обеспокоенность тем, что широкое внедрение ИИ может привести к сокращению рабочих мест, поскольку машины могут заменить людей в различных секторах.

Другие утверждают, что ИИ упрощает работу за счет автоматизации задач и оптимизации процессов. Это создаст новые возможности для работников сосредоточиться на более ценных, творческих и стратегических ролях.

Нахождение баланса между способностью ИИ расширять человеческие возможности и обеспечением устойчивости и адаптируемости рабочей силы остается серьезной проблемой.

Типы программного обеспечения искусственного интеллекта.

Существует множество типов подкатегорий программного обеспечения для искусственного интеллекта, включая платформы ИИ, чат-боты, глубокое обучение и машинное обучение. Каждая подкатегория предлагает пользователям дополнительные функции и возможности ценные для развития бизнеса.

Платформы искусственного интеллекта.

Платформы искусственного интеллекта — идеальное решение для разработчиков, пытающихся создавать интеллектуальные приложения поверх других платформ. Эти инструменты обеспечивают функцию перетаскивания с помощью готовых алгоритмов и инфраструктур кода, которые помогают создать приложение с нуля.

Разница между продуктами искусственного интеллекта и облачными платформами как услуга (PaaS) заключается в том, что первые позволяют добавлять библиотеки и платформы машинного и глубокого обучения при создании приложения. Платформы искусственного интеллекта дают приложениям интеллектуальные преимущества. Они представляют собой смесь продуктов с открытым исходным кодом и собственных продуктов, позволяющих создавать интеллектуальные приложения с минимальными накладными расходами.

Однако эти платформы могут оказаться сложными для тех, у кого нет достаточных знаний в области разработки, даже с функцией перетаскивания для новичков.

Чат-боты.

Чат-боты являются одной из наиболее совершенных областей программного обеспечения искусственного интеллекта и имеют очень конкретные цели в мире бизнеса: качество обслуживания клиентов и автоматизация.

Эти решения используют обработку естественного языка (NLP) для взаимодействия с клиентами посредством текстовых и голосовых разговоров. Чат-боты часто используются в качестве первой линии защиты для колл-центров или агентов службы поддержки клиентов в чате. Компании могут лучше направлять клиентов или потенциальных клиентов, создав чат-бота, который будет определять серьезность запроса или причину взаимодействия. Эти инструменты могут интерпретировать общую тему запросов и гарантировать, что на запрос ответит нужный человек.

Кроме того, чат-боты можно использовать в качестве виртуальных помощников или инструментов поддержки клиентов. Чем больше чат-боты взаимодействуют с пользователями, тем больше они смогут улучшить свой словарный запас и общий интеллект. Все это возможно благодаря машинному и глубокому обучению в программном обеспечении.

Глубокое обучение.

Алгоритмы глубокого обучения отличаются от алгоритмов машинного обучения, поскольку они не требуют человеческого вмешательства. Вместо этого они используют искусственные нейронные сети для прогнозирования и принятия решений. С помощью искусственных нейронных сетей сложные алгоритмы могут принимать решения, аналогичные человеческому мозгу.

Однако решения принимаются в меньшем масштабе, поскольку воспроизвести количество нейронных связей в человеческом мозге в настоящее время невозможно.

Глубокое обучение можно разбить на подкатегории распознавания изображений (компьютерное зрение), НЛП и распознавания голоса. Алгоритмы распознавания изображений позволяют приложениям изучать конкретные изображения попиксельно; наиболее распространенным применением алгоритма распознавания изображений может быть способность распознавать лица, когда они отмечают их на фотографии. НЛП может использовать человеческий язык в его естественной форме, позволяя машине легко понимать простые команды и речь пользователя. НЛП широко используется в таких приложениях, как Siri на iPhone или Cortana от Microsoft.

Эти подкатегории используют искусственные нейронные сети и зависят от глубоких слоев нейронных связей внутри сетей для улучшения своих возможностей обучения.

Машинное обучение.

Категория алгоритмов машинного обучения включает в себя различные библиотеки и платформы, которые выполняют различные задачи.
Будучи встроенными в программное обеспечение, эти алгоритмы преимущественно с открытым исходным кодом позволяют приложениям принимать решения и прогнозы, полностью основанные на данных. Эти алгоритмы обучаются, часто используя обучение с учителем или с подкреплением, на основе наборов данных, представленных им для потребления. Эти стили МО действительно требуют определенного элемента человеческого участия.

Существует множество алгоритмов машинного обучения, включая обучение правилам ассоциации, байесовские сети, а также обучение кластеризации и дереву решений. Возможность подключать алгоритмы машинного обучения к источникам данных и использовать их для создания интеллектуальных приложений требует высокого уровня навыков разработки и технических знаний.

Генеративный ИИ.

Появление генеративного искусственного интеллекта изменило правила игры по созданию контента. Этот метод использует нейронные сети для выявления закономерностей и структур в существующих данных для создания нового синтетического контента. Входные данные могут включать в себя текст, изображение, звук, анимацию, 3D-модели они классифицируются, и переводятся с использованием глубокого обучения и НЛП. Он может конвертировать вводимый текст в изображения, превращать изображение в видео и превращать видео в текст.

Генеративный искусственный интеллект идеально подходит для оптимизации и автоматизации рабочих процессов для специалистов в различных отраслях и компаниях. Его можно использовать для создания синтетических данных для обучения существующих алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. Он также может анализировать сложные данные, позволяя предприятиям обнаруживать скрытые тенденции и закономерности.

Преимущества программного обеспечения искусственного интеллекта?

Программное обеспечение искусственного интеллекта создает интеллектуальные приложения, которые расширяют возможности человека и предоставляют более совершенный опыт. Он также добавляет машинное или глубокое обучение к уже существующему программному приложению. Программное обеспечение искусственного интеллекта позволяет пользователям реализовывать общие возможности машинного обучения или более конкретные возможности глубокого обучения.

Хотя это основная и отчасти очевидная причина, за этим обоснованием стоит множество мотивов, среди которых наиболее распространенными являются следующие:

• Автоматизация повседневных задач. Компании внедряют машинное обучение, чтобы автоматизировать утомительные действия, которые сотрудники выполняют ежедневно. С помощью ИИ компании могут делегировать этому инструменту рутинные задачи и позволить своим сотрудникам сосредоточиться на более важных аспектах своей работы, требующих человеческого опыта.

• Возможности прогнозирования. Функциональность прогнозирования аналогична автоматизации. Он выполняет задачу или обеспечивает результат, который решение считает правильным вместо того, чтобы человек делал это вручную. Это может быть так же просто, как решения по управлению расходами, автоматически добавляющие расходы в отчет.

Как программное обеспечение искусственного интеллекта узнаёт, что нужно сделать?

С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения программное обеспечение может понять, что пользователь каждый месяц вводит одну и ту же сумму в свой отчет. Таким образом вместо того, чтобы сотрудник добавлял его каждый месяц, программное обеспечение прогнозирует, что будет в отчете, и автоматизирует задачу. Этот тип прогнозирующих возможностей можно добавить в приложения с помощью программного обеспечения искусственного интеллекта.

Интеллектуальное принятие решений.

Хотя может показаться, что инструменты ИИ принимают разумные решения, на самом деле они только помогают людям их принимать. Использование машинного обучения может устранить неопределенность при принятии важных бизнес-решений, предоставляя аналитические данные и ожидаемые результаты. Эта функция сводит к минимуму вероятность человеческой ошибки при принятии решений и предоставляет пользователям данные, необходимые для обоснования их выбора.

Персонализация.

Используя алгоритмы машинного обучения, разработчики программного обеспечения создают высокий уровень персонализации, предоставляя уникальный опыт всем пользователям. Создавая приложения, распознающие взаимодействие пользователей, разработчики получают выгоду от внедрения мощных систем рекомендаций для улучшения своего программного обеспечения, аналогично тому, как Amazon персонализирует потребительские покупки или возможности рекомендации контента Netflix.

Создание диалоговых интерфейсов.

Учитывая популярность потребительских предложений диалогового искусственного интеллекта, таких как Alexa от Amazon, Siri от Apple и Google Home, диалоговые интерфейсы пробираются в мир B2B.

Программное обеспечение искусственного интеллекта — это отправная точка для компаний-разработчиков, пытающихся внедрять инновации и идти в ногу с этими достижениями. Реализация распознавания речи позволяет пользователям взаимодействовать с приложением простым и уникальным способом.

Кто использует программное обеспечение искусственного интеллекта?

Прошли те времена, когда разработчики в основном использовали программное обеспечение искусственного интеллекта для создания интеллектуальных приложений. Применение программного обеспечения искусственного интеллекта расширилось с появлением больших языковых моделей (LLM) и генеративных инструментов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT.

От финансов до здравоохранения — нет ни одной отрасли, которая бы не использовала возможности искусственного интеллекта для переосмысления своих процессов. Финансовые учреждения используют алгоритмы искусственного интеллекта для обнаружения мошенничества, оценки рисков и разработки надежных инвестиционных стратегий. ИИ также помогает медицинским работникам прогнозировать результаты лечения пациентов, разрабатывать индивидуальные планы лечения и диагностировать заболевания.

Компании используют виртуальных помощников и чат-ботов на базе искусственного интеллекта для поддержки обслуживания клиентов, упрощая взаимодействие и повышая качество обслуживания.
Они используют ИИ для улучшения таких процессов, как анализ данных, прогнозное моделирование и управление взаимоотношениями с клиентами.

ИИ также широко используется в маркетинге и электронной коммерции для анализа поведения клиентов, оптимизации рекламных кампаний и персонализации пользовательского опыта. Кроме того, правительство и исследовательские институты используют ИИ для анализа данных, моделирования климата и вопросов безопасности.

Такие отрасли, как производство, логистика и транспорт, используют ИИ для сокращения затрат и повышения эффективности цепочек поставок.

Проблемы с программным обеспечением искусственного интеллекта.

Многие потенциальные пользователи предполагают, что лучшее программное обеспечение для искусственного интеллекта может делать все прямо из коробки, но это неверно. Даже самое продвинутое программное обеспечение для искусственного интеллекта требует времени и большого количества данных, чтобы изучить его и оправдать ваши ожидания. Пользователи должны обучать алгоритмы машинного обучения, используя обучение с подкреплением, контролируемое и неконтролируемое обучение, чтобы создать по-настоящему интеллектуальное приложение.

Например, модель компьютерного зрения не может определить, является ли изображение кошкой или собакой, если она не знает, как выглядят кошка и собака.

Также существует потребность в большем количестве людей, которые понимают, как создавать эти алгоритмы и обучают их выполнять нужные им действия. Обычный пользователь не может просто запустить программное обеспечение ИИ и заставить его решить все свои проблемы. Вместо этого требуются существенные знания в области разработки программного обеспечения и машинного обучения.

Однако по мере роста потребности в этих специалистах будет расти и количество квалифицированных кандидатов, и возможности приложений, которые они создают.

Тенденции в области программного обеспечения искусственного интеллекта.

За последние пять лет ИИ неизменно оставался одной из крупнейших технологических тенденций, и по мере того, как насыщение маркетинга ИИ продолжается, модные словечки могут стать ошеломляющими. Тем не менее, G2 определила несколько тенденций в области программного обеспечения для искусственного интеллекта: встроенный искусственный интеллект и машинное обучение как услуга (MLaaS ).

«Группа двадцати» (The Group of Twenty, G20) – ведущий форум международного сотрудничества по наиболее важным аспектам международной социально-экономической и финансовой повестки дня. «Группа двадцати» объединяет передовые развитые и развивающиеся экономики мира, на которые приходится 80% мирового ВВП, мировой торговли, выбросов парниковых газов, а также 2/3 населения планеты. 

Встроенный ИИ.

Функции машинного и глубокого обучения внедряются практически во все типы программного обеспечения, независимо от того, знает об этом пользователь или нет. Встроенный искусственный интеллект в программное обеспечение, такое как CRM, решения для автоматизации маркетинга и аналитики, позволяет пользователям оптимизировать процессы, автоматизировать задачи и получить конкурентное преимущество благодаря возможностям прогнозирования.

CRM расшифровывается как customer relationship management, то есть «управление взаимоотношениями с клиентами». CRM-система — это программное обеспечение для бизнеса, которое помогает работать с клиентской базой, собирать лиды, отслеживать действия клиентов и сотрудников и автоматизировать рутинные операции. Набор функций зависит от конкретной системы.  https://www.sberbank.ru/ru/s_m_business/pro_business/chto-takoe-crm/

Развитие встроенного искусственного интеллекта будет прогрессировать только в ближайшие годы, подобно тому, как за последнее десятилетие развивались облачные технологии и мобильные возможности. В конце концов, это станет настолько обычным явлением, что поставщикам не придется подчеркивать преимущества своих продуктов от машинного обучения; это будет просто предполагаемое и ожидаемое явление.