Современные тренды в развитии искусственного интеллекта

АННОТАЦИЯ

Менее чем через десять лет после взлома нацистской шифровальной машины «Энигма» и помощи союзным войскам в победе во Второй мировой войне [3] математик Алан Тьюринг во второй раз изменил историю простым вопросом: «Могут ли машины мыслить?» [4] Статья Тьюринга "Вычислительная техника и интеллект", а также его последующий тест, установили фундаментальную цель и видение искусственного интеллекта. По своей сути, ИИ – это отрасль компьютерной науки, которая стремится ответить на вопрос Тьюринга утвердительно. Это попытка воспроизвести или имитировать человеческий интеллект в машинах. [1]

ABSTRACT

 Less than a decade after breaking the Nazi Enigma cipher machine and helping allied forces win World War II, mathematician Alan Turing changed history for the second time with a simple question: «Can machines think? » Turing's paper «Computing and intelligence», as well as his subsequent test, established the fundamental purpose and vision of artificial intelligence. At its core, AI is a branch of computer science that seeks to answer Turing's question in the affirmative. This is an attempt to reproduce or imitate human intelligence in machines.

Ключевые слова: искусственный интеллект, тренды развития, машинное обучение, технологии будущего.

Keywords: artificial intelligence, development trends, machine learning, technologies of the future.

Такие известные компании, как Apple, Amazon, Google, Facebook, IBM, Microsoft, вкладывают значительные средства в исследования и разработки искусственного интеллекта, что, безусловно, сблизит потребителей и ИИ [2].

В ближайшие годы, особенно во время кризиса COVID-19, ожидается, что технологии будут набирать обороты в течение нескольких месяцев для укрепления экономики по всему миру. Большинство ИТ - компаний в настоящий момент и, возможно, в дальнейшем тоже, работают удаленно, для чего требуются приложения для отслеживания данных, обеспечения безопасности и управления большим объемом данных. Наличие цифровых интеллектуальных систем может стать критерием того, насколько хорошо организация может понять свои бизнес-процессы и их эффективность, обеспечить конфиденциальность и безопасность информации, поэтому в ближайшем будущем они будут играть все более важную роль в стратегии цифровой трансформации, поскольку все больше предприятий приходят к пониманию того, что они должны иметь визуализацию своей деятельности. Цифровые интеллектуальные решения помогут организациям повысить эту критически важную для бизнеса способность, оптимизируя инициативы автоматизации и дополняя такие платформы, как RPA и BPM. В 2020 году все больше организаций будут внедрять технологии цифрового интеллекта в свои инициативы по цифровой трансформации, поскольку предприятия осознают, что эти решения помогут не только улучшить качество обслуживания клиентов, но и снизить операционные издержки, усилив конкурентные преимущества.

По мере внедрения более сложных цифровых технологий все большее значение приобретает возможность мониторинга операций во всех аспектах деятельности организации. Отдельные технологические системы, которые управляют очень специфическими функциями (CRM, ERP, CMS, EHR и т. д.) только обеспечивают визуализацию процессов, которые контролирует их платформа. Ни одна из этих автономных систем не может обеспечить их целостное и глубокое понимание.

Чтобы добиться такой видимости, организации должны будут использовать технологии Process Intelligence, которые обеспечивают всестороннее, точное и реальное представление всех процессов - между отделами, функциями, персоналом и даже различными местоположениями. В ближайшие годы все больше компаний поймут, что наличие интеллектуальных технологий для бизнес-процессов позволяет организациям лучше понимать и более эффективно управлять ими от начала до конца, и эти технологии впоследствии станут стандартом на предприятии.

Как объяснили Натан Фурр и Эндрю Шипилов в своей статье, которая разрушила распространенные мифы о цифровизации в Harvard Business Review: «Менеджеры часто считают, что цифровая трансформация – это прежде всего изменение технологий. Конечно, речь идет о технологических изменениях — но компании понимают, что трансформация в конечном счете направлена на лучшее обслуживание потребностей клиентов.» [6]

ИИ станет гораздо более легко применяемым на рабочем месте. Пользователи в бизнес-среде скоро получат доступ к внутренним рынкам роботов и других простых в использовании инструментов автоматизации, доступных людям с различным уровнем навыков. Эти новые платформы будут играть определенную роль в улучшении того, как сотрудники выполняют свою работу, чтобы улучшить опыт работы с клиентами и улучшить бизнес-процессы.

В то время как простая автоматизация задач стала обычной практикой на рабочем месте, гипер-автоматизация и интеллектуальные, когнитивные проекты автоматизации зависят от способности интегрировать инструменты с поддержкой искусственного интеллекта для изменения и переопределения того, как бизнес-процессы выполняются в режиме реального времени. RPA, само по себе, не является интеллектуальным процессом; это простая автоматизация задач на основе созданных правил.

Инструменты RPA сами по себе не являются интеллектуальными роботами, построенными с помощью ИИ, поэтому они требуют решений на базе ИИ.

Проще говоря, роль RPA заключается в автоматизации повторяющихся задач, которые ранее выполнялись людьми.

Программное обеспечение запрограммировано для выполнения повторяющихся задач в различных приложениях и системах.

Программное обеспечение обучается рабочему процессу пошагово.

Многие люди считают искусственный интеллект и автоматизацию внутри предприятия причиной уменьшения количества рабочих мест. Формирующийся гибрид: человек и робот, - рабочая сила жива и растет. Организации быстро внедряют когнитивный ИИ и РПА, которые могут решать масштабные повторяющиеся задачи большого объема. По мере того, как появляется все больше и больше вариантов использования, гибридная рабочая сила растет.

Быстрый рост объема данных, снижение стоимости хранения и легкость доступа к ним невероятно возросли за последние 25 лет. Данные стимулируют улучшение клиентского опыта, расширяют возможности аналитики (особенно в новой области данных процессов и интеллекта процессов), позволяют использовать машинное обучение и искусственный интеллект, а также позволяют компаниям использовать реальную ценность интеллектуальной автоматизации, основанной на данных.

Искусственный интеллект даст сотрудникам информационной безопасности новое впечатляющее преимущество в текущих усилиях по улучшению кибербезопасности.

Хотя ИИ может повысить безопасность, это не лекарство от всех болезней. «Искусственный интеллект не решит всех ваших проблем безопасности», - говорит Раджа Патель, бывший вице-президент и генеральный директор по корпоративным продуктам в компании McAfee, а ныне вице-президент по продуктам безопасности в Akamai Technologies. – «Это один из способов повысить безопасность, но не панацея.» [5]

В целом, искусственный интеллект обладает способностью изменять и давать новое понимание того, как мы живем и работаем. Растущая тенденция заключается в том, чтобы видеть все больше и больше решений с поддержкой искусственного интеллекта на рабочем месте. Эти инструменты помогут создать новый пользовательский опыт, улучшить результаты работы и обеспечить своевременное и эффективное достижение целей. Размышляя о потребностях гибридной рабочей силы, лидеры корпоративного звена должны решить, являются ли простые инструменты автоматизации на основе задач ответом на их проблемы, или им потребуется сочетание ИИ и других преобразующих технологий для достижения реальной интеллектуальной и когнитивной автоматизации.

Список литературы:

1. Васильев А.П., Абрамов А.Х. Искусственный интеллект на основе нейронных сетей. Якутск, 2018
2. Вискалин В. Apple присоединилась к Amazon, Facebook, Google для исследований искусственного интеллекта. Rusbase, 2017. Режим доступа: https://rb.ru/news/apple-ai/
3. Криптоанализ «Энигмы». Хабр, 2015. Режим доступа: https://habr.com/ru/post/269519/
4. Тьюринг, А. Может ли машина мыслить? (С приложением статьи Дж. фон Неймана Общая и логическая теория автоматов». Пер. и примечания Ю.В. Данилова)»: ГИФМЛ; М.; 1960
5. AI Boosting Cybercesurity. BanglaSocial, 2020. Режим доступа: https://bangla.social/t/ai-boosting-cybersecurity/4071
6. Furr N., Shipilov A. Digital Doesn’t Have to Be Disruptive. Harvard Business Review, 2019. Режим доступа: https://hbr.org/2019/07/digital-doesnt-have-to-be-disruptive