Возможности и преимущества искусственного интеллекта (ИИ) и логических вычислений

АННОТАЦИЯ

Эта статья предоставляет информацию об области искусственного интеллекта, его преимуществах перед другими системами, его использовании в самых современных на сегодняшний день компаниях.

ABSTRACT

This article provides information on the field of artificial intelligence, its advantages over other systems, its use in the most modern companies today.

Ключевые слова: Искусственный интеллект, супер интеллект, google, narrative science, IBM.

Keywords: Artificial Intelligence, Super Intelligence, google, narrative science, IBM.

Искусственный интеллект (ИИ), также известный как машинный интеллект, является отраслью компьютерных наук, целью которой является наделение программного обеспечения способностью анализировать свою среду с использованием либо заранее определенных правил и алгоритмов поиска, либо распознавания моделей машинного обучения, а затем принимать решения на основе на этих анализах. Искусственный интеллект здесь уже давно во многих формах и направлениях. В последние годы был достигнут значительный прогресс в некоторых областях ИИ. Это не означает, что ИИ, как правило, развивается так же быстро, только эти области. И некоторые из них все чаще используются для различных областей цифровой трансформации. Вместо того, чтобы говорить об искусственном интеллекте (ИИ), некоторые описывают текущую волну инноваций и ускорения ИИ с, по общему признанию, несколько иначе позиционированными терминами и понятиями, такими как когнитивные вычисления. Другие фокусируются на нескольких реальных применениях искусственного интеллекта, которые часто начинаются со слов «умный» (вездесущий во всем, что связано с Интернетом вещей и ИИ), «умный», «прогнозирующий» и, действительно, «когнитивный» в зависимости от точного применения - и поставщика [1].

Рисунок 1. Распределенные области искусственного интеллекта

Искусственный интеллект важен, в частности, для отрасли 4.0, управления информацией, цифрового здравоохранения и наук о жизни, анализа больших данных, безопасности (кибер безопасность и др.), Различных потребительских приложений, технологий интеллектуальных зданий следующего поколения, FinTech, прогнозного обслуживания, робототехника и многое другое. Другими словами: в самых разных областях, где важны данные и информация.

Исторический вопрос с искусственным интеллектом - лучше ли познавательный?

Существует множество причин, по которым несколько поставщиков сомневаются в использовании термина «искусственный интеллект» для решений / инноваций ИИ и часто объединяют их в другой термин (поверьте нам, мы были там). Искусственный интеллект (ИИ) - это термин, который имеет некоторое отрицательное значение в общем восприятии, а также в восприятии технологических лидеров и фирм.

Одна из основных проблем заключается в том, что искусственный интеллект - который на самом деле представляет собой широкую концепцию / реальность, охватывающую многие технологии и реалии - стал чем-то похожим на «облако» или «Интернет вещей», о котором мы говорим и который, кажется, тоже нужно иметь мнение / мнение о, благодаря, среди прочего, популярной культуре. Голливуд любит ИИ (или лучше: супер интеллект, а не то же самое). Это делает для хороших научно-фантастических блокбастеров и фильмов, где нечеловеческие "вещи", такие как роботы, захватывают мир. Тот факт, что ИИ является такой широкой концепцией, приводит к недоразумениям относительно того, что именно это означает. Некоторые люди действительно говорят об машинном обучении, когда они говорят об искусственном интеллекте, или о глубоком обучении, или о добыче текста, этот список можно продолжить. Другие в основном говорят об аналитике, и в сценариях кино конца света все смешивается, включая робототехнику и супер интеллект. И в большинстве случаев мы действительно говорим о той или иной форме ИИ. Это явление идет рука об руку с тем фактом, что искусственный интеллект не смог оправдать ожидания от предыдущих «волн популярности» (возвращаясь к предыдущему тысячелетию, см. Вставку ниже этой статьи) и действительно стар как концепция, область исследований и набор. технологий, что делает его менее привлекательным для многих поставщиков, поскольку технологии и приложения ИИ, а также ожидания, очевидно, эволюционировали, хотя и не так, как нам кажется [1].

Искусственный интеллект в контексте: как он взаимодействует с другими трансформационными технологиями

Когда люди пытаются объяснить, что искусственный интеллект уже давно присутствует в той или иной форме, они часто ссылаются на алгоритмы, на которых основана технология поиска Google. Или лавина приложений на мобильных устройствах. Итак, искусственный интеллект - это много вещей. График исследования Narrative Science показывает различные области в более широкой экосистеме ИИ - от анализа текста до механизмов глубокого обучения и рекомендаций. Последний - то, что все знают или, по крайней мере, используют с механизмами рекомендаций, находящимися буквально везде. Кроме того, есть все эти приложения, такие как Uber, Airbnb и им подобные, которые связывают вас соответственно с водителем Uber по соседству и местом Airbnb для проживания - на основе AI.

Рисунок 2. Искусственный интеллект - это много вещей - исследования Narrative Science показывают различные областей

Искусственный интеллект - это много вещей - исследования Narrative Science показывают различные области в более широкой экосистеме ИИ - изображение: Narrative Science via InformationWeek

Чтобы понять роль и нынешнюю волну искусственного интеллекта в сегодняшнем и завтрашнем контексте бизнеса и общества, важно взглянуть на реалии и технологии, стоящие за большим перекрывающим общим термином. Также важно видеть нынешнюю волну искусственного интеллекта в контексте больших данных, неструктурированных данных, интеграции и цифрового преобразования. Одна из причин, почему искусственный интеллект - может быть, не термин - стал настолько горячим прямо сейчас, заключается в том, что он идеально подходит - и даже является незаменимым помощником - для других технологий и возможностей, которые они предлагают. Иногда вам просто нужны методы искусственного интеллекта.

Взаимосвязанность технологий 3-й платформы и искусственного интеллекта

Поскольку мы не чувствуем необходимости заново изобретать списки технологий, которые позволяют и ускоряют цифровое преобразование и инновации, мы будем использовать ранее упомянутую третью платформу IDC, хотя вы можете использовать и многие другие.

Рисунок 3. Ускорители инноваций - новые базовые технологии, добавленные IDC к третьей платформе

Основа этой так называемой третьей платформы состоит из 4 наборов технологий, которые взаимосвязаны и де-факто по своей сути связаны с ИИ.

Напомним, что высокая взаимосвязанность технологий и процессов в реальных приложениях является основной чертой того, что мы стали называть цифровой трансформацией или экономикой DX.

Когнитивные системы: ускоритель инноваций

Одним из таких ускорителей инноваций, как вы можете видеть на изображении третьей платформы, являются сами так называемые технологии когнитивных систем. Когнитивные вычисления - это термин, который в основном популяризировал IBM, чтобы описать нынешнюю волну искусственного интеллекта и, в частности, машинного обучения, с поворотом цели, адаптивностью, самообучением, контекстуализацией и человеческим взаимодействием. Человек здесь играет ключевую роль и, без сомнения, его также легче переварить, чем все эти сценарии кино конца света, связанные с ИИ. По сути, когнитивные системы анализируют огромный объем данных, которые создаются подключенными устройствами (не только IoT) с помощью диагностических, прогнозирующих и предписывающих аналитических инструментов, которые наблюдают, изучают и предлагают идеи, предложения и даже автоматизированные действия. Как вы, вероятно, знаете, опорой IBM является IBM Watson, о которой мы поговорим ниже. Строго говоря, термин «когнитивные вычисления» является загадкой. Познание, например, также включает в себя подсознание, которое на самом деле является основной частью познания. Хотя это может завести нас слишком далеко, нужно сказать, что IBM делает преувеличенные заявления о том, что может сделать Watson на своей познавательной платформе [2].

Искусственный интеллект и Интернет вещей

Как только вы начинаете подключать все, что вам нужно, API, коннекторы, технологии анализа информации и «встроенный интеллект», по сути, код, который делает все это возможным. Более того, «Интернет вещей», который на самом деле связан с автоматизацией и информацией (кроме того, существует целый ряд возможностей, например, для повышения качества обслуживания клиентов или упрощения жизни), добавляет большие объемы данных, большие данные (одна из четыре столпа 3-й платформы) к уже взрывающейся вселенной цифровых данных. Большая часть всех этих данных не структурирована и должна быть превращена в знания и (автоматизированные) действия, поскольку старые добрые подходы к управлению информацией, основанные на правилах, просто не могут с этим справиться (вспомните модель DIKW).

Когнитивный и искусственный интеллект в эпоху данных и аналитики

ИИ и когнитивный процесс не просто присутствуют в этом слое ускорения инноваций. Как уже было сказано, он также присутствует в четырех столпах третьей платформы, которые являются движущей силой и позволяют осуществлять цифровую трансформацию так же, как они изменили способы, которыми мы, предприятия и потребители, ведем себя, работаем и внедряем инновации [3].

Значение искусственного интеллекта - заключение и следующие шаги

Искусственный интеллект является и будет иметь решающее значение для многих технологических и деловых изменений. И, да, это один из многих инструментов цифрового преобразования. Должны ли мы спорить, как далеко мы пойдем с этим? Да. Но нам действительно нужно знать, о чем мы говорим. Вы можете узнать больше об этом в нашей статье о дебатах, касающихся ИИ, его опасностей и будущего человечества, по существу вращающихся вокруг супер интерфейса. AI помогает решать проблемы с информацией и большими данными.

Рисунок 4. AI - Алгоритмы интеллектуального распознавания документов.

Алгоритмы, такие как SVM, Bayes и Neural-Net, со своими сильными и слабыми сторонами, подробнее в статье Роланда Симониса о решении проблем с информацией и большими данными с помощью AI

Список литературы:
1. Asada, M.; Hosoda, K.; Kuniyoshi, Y.; Ishiguro, H.; Inui, T.; Yoshikawa, Y.; Ogino, M.; Yoshida, C. (2009). "Cognitive developmental robotics: a survey". IEEE Transactions on Autonomous Mental Development. 1 (1): 12–34. doi:10.1109/tamd.2009.2021702.
2.https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-meets-the-internet-of-things-a38a46210860
3. https://www.i-scoop.eu/artificial-intelligence-cognitive-computing/