ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ВСЕХ

Чат-ботов также можно обучить общению на нескольких языках, что расширяет их охват и эффективность.

Чат-боты с искусственным интеллектом находят разнообразное применение в различных отраслях и областях.

Давайте рассмотрим некоторые из них. В сфере обслуживания клиентов чат-боты обрабатывают рутинные запросы и оказывают мгновенную помощь. Ещё одно применение – электронная коммерция, где чат-боты рекомендуют продукты на основе предпочтений и упрощают транзакции. В здравоохранении чат-боты помогают пациентам записываться на приём, напоминать о приёме лекарств и оценивать симптомы. В сфере образования чат-боты используются для изучения языков и репетиторства. По мере роста индустрии чат-ботов она будет продолжать кардинально менять бизнес-коммуникации.

Компании сейчас сосредоточены на создании более человекоподобных чат-ботов с использованием машинного обучения и обработки естественного языка. Благодаря анализу настроений чат-боты смогут анализировать, насколько успешно идёт разговор, и соответствующим образом реагировать на эмоции клиентов. Предприятия будут использовать чат-ботов и для внутренних задач, таких как запросы в отдел кадров и ИТ-поддержка, автоматизируя эти процессы для повышения эффективности работы.

Ожидается, что чат-боты также будут автоматизировать такие задачи, как обработка возвратов. Эти будущие тенденции и инновации знаменуют собой захватывающую эру для чат-ботов на основе искусственного интеллекта, где они станут более интеллектуальными и универсальными.

Большинство из нас в этот момент своей жизни, вероятно, использовали чат-бота, возможно, даже не подозревая об этом. Вы когда-нибудь задумывались, как работает чат-бот? В чем его сила? Как мне с ним взаимодействовать?

Допустим, вы владелец цветочного магазина. Это вы. И вы единственный сотрудник. Возможно, у вас нет времени отвечать на обычные вопросы клиентов, например, во сколько вы открываетесь? У вас есть в наличии желтые розы? Как с вами связаться? Ваш клиент здесь, и ему нужно связаться с вами, но вы заняты. Вы не можете ответить на телефон. Что мы можем сделать, чтобы решить эту проблему? Вот тут-то и пригодится чат-бот Флора.

Теперь, если у клиента есть простой вопрос, допустим, он просто хочет узнать, во сколько вы, ребята, открываетесь? Он может спросить Флору: «Эй, во сколько открываетесь?» Тогда Флора сможет дать подходящий ответ. Она скажет, что, возможно, мы откроемся в понедельник в 9:00 утра. Всё это без моего взаимодействия с чат-ботом или клиентом, чтобы я мог заниматься тем, что люблю делать – составлять цветочные композиции.

Теперь давайте подумаем о более сложном примере. Допустим, у вас есть банк. Вы, как клиент, хотите проверить свой баланс. Мне только что заплатили. Я не знаю, сколько денег на счёте, но мне нужно купить носки. Вместо того, чтобы звонить в банк и ждать на линии, пока кассир поднимет вашу информацию и проверит состояние вашего счёта, вы могли бы взаимодействовать с Берти, банковским ботом.

В этом случае я спрошу Берти, какой у меня баланс? Сколько у меня сейчас денег? Берти вернется и спросит, какой у вас номер счёта, ваш пин-код, ну, вы знаете, какая-то идентификационная информация. И я смогу предоставить эту информацию Берти. Номер моего счёта, возможно, дату рождения, пин-код и так далее. После этого, без необходимости взаимодействия с кассирами или другими сотрудниками, Берти сможет обратиться в банк. Она передаст всю эту информацию: номер моего счёта, дату рождения и пин-код. Она спросит: «Эй, банк, сколько денег у этого человека на счёте?» Банк авторизует меня и ответит: «Извините, у вас всего пятьдесят рублей. Может быть, хватит на носки, а может и нет».

Затем Берти сможет принять этот ответ и передать его мне без необходимости взаимодействия с людьми. Как это работает на самом деле? Давайте разберёмся.

Вернёмся, к примеру с цветочным магазином. Допустим, завтра День матери, а вы забыли заказать цветы, как мы это обычно делаем. Вот вы, мой клиент. Как мы уже упоминали, владелица цветочного магазина очень занята. У неё нет времени отвечать на телефонные звонки. К счастью, есть несколько способов взаимодействия с нашим чат-ботом, чтобы автоматизировать заказ цветов для вашей мамы.

На сайте цветочного магазина может появиться небольшое всплывающее окно, возможно, внизу, с Флорой. Это бот Флора. Она здесь и может появиться и спросить меня: «Какие цветы вы хотите заказать?». Конечно же, жёлтые розы, потому что они любимые моей мамой. Если мы не хотим пользоваться сайтом, мы можем просто позвонить, так что это может быть как текстовое, так и голосовое сообщение. Если я позвоню чат-боту, он скажет: «Добро пожаловать в Доставку цветов». Что бы вы хотели заказать?», – дюжину жёлтых роз, и чат-бот примет мой заказ и сможет его обработать.

Вы также можете использовать различные сервисы обмена мгновенными сообщениями для разных социальных сетей. У вас есть множество способов взаимодействия с чат-ботом.

Теперь давайте подумаем о том, как это работает на стороне сервера. Думаю, к настоящему моменту мы все знакомы с облаком. Это модное слово года. Именно здесь будет жить наш чат-бот. У вас будет поставщик услуг чат-бота. Этот чат-бот будет интегрироваться с различными сервисами, чтобы обрабатывать любую речь, которую произносит пользователь. Он будет использовать обработку естественного языка, а также искусственный интеллект, чтобы воспринимать то, что я говорю, и затем переводить это в то, что может понять компьютер.

Теперь давайте поговорим о преимуществах использования чат-бота. Приятно иметь возможность живого общения с клиентами при каждом обращении. Но я думаю, что, вероятно, главная причина, по которой кто-то может захотеть использовать чат-бота, – это экономия времени.

Во-вторых, это простота. Чат-ботов, хотите верьте, хотите нет, удивительно просто создавать. В большинстве случаев вам не нужно знать, как писать код. Если вы хотите более глубокой интеграции, вам, возможно, потребуется немного знаний программирования, но в основном всё основано на естественном языке. Вы можете сказать: «Привет, чат-бот, сообщай пользователям, что я работаю с понедельника по пятницу с 9:00 до 18:00». Он сможет передавать эту информацию без знания Python, Java-скриптов или чего-либо подобного.

Наконец, время запуска. Это означает, что создание чат-бота не займёт много времени. Как я уже говорил, вам не нужно знать код. Поскольку чат-бот работает в облаке, вам не нужно создавать какую-либо базовую инфраструктуру с момента начала разработки до завершения, это может занять всего час. Вот некоторые из причин, по которым вы можете захотеть создать чат-бота для своего бизнеса.

Недавний глобальный опрос, проведённый statista.com по внедрению ИИ в бизнес, показал, что 23% генеральных директоров компаний уже внедрили ИИ в свою деятельность, в то время как 43% планируют изучить возможности внедрения ИИ в будущем. Среди медицинских директоров или директоров по маркетингу 32% внедрили ИИ, а 39% планируют использовать его в будущем.

Представьте, как производственный завод справляется с проблемой непредвиденных отказов оборудования или как обеспечивается надёжность критически важного медицинского оборудования в медицинской отрасли.

Внедрение систем предиктивного обслуживания на базе ИИ в различных отраслях промышленности помогает выявлять потенциальные сбои до их возникновения. Это дополнительно приводит к минимизации простоев, повышению производительности и снижению расходов на обслуживание, что в конечном итоге приводит к повышению эффективности и экономичности.

Давайте более подробно рассмотрим влияние и применение ИИ в различных отраслях. В производстве ИИ является движущей силой новой эры эффективности и оптимизации. Робототехника и автоматизация на базе ИИ преобразуют производственные процессы, выполняя повторяющиеся задачи и сборку. Это освобождает людей для выполнения более сложных и творческих задач, повышая скорость, точность и масштабируемость.

Например, на производственных предприятиях BMW коботы или коллаборативные роботы используются вместе с людьми в общем рабочем пространстве для повышения эффективности и производительности. ИИ использует систему распознавания изображений для проверки продукции на наличие дефектов на сборочных линиях, гарантируя поставку клиентам только высококачественной продукции. Это помогает сократить отходы и повысить удовлетворенность клиентов.

ИИ может оптимизировать потребление энергии и работу производственных объектов, анализируя модели использования и выявляя возможности экономии. Благодаря интеллектуальным сетям и системам управления энергопотреблением на основе ИИ, ИИ может значительно снизить затраты на электроэнергию и повысить устойчивость.

Например, в пищевой промышленности и производстве напитков используются системы контроля качества на базе ИИ для проверки дефектов, загрязнений и свежести пищевых продуктов, гарантируя упаковку и доставку только безопасных и высококачественных продуктов.

ИИ меняет правила игры в здравоохранении, предлагая инновационные решения и обеспечивая ощутимые преимущества в различных областях. В рамках анализа медицинских изображений ИИ может анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ и КТ, помогая рентгенологам выявлять отклонения и ставить диагнозы. В предиктивной аналитике системы ИИ анализируют электронные медицинские карты (ЭМК), данные пациентов и исторические тенденции, чтобы прогнозировать результаты лечения и выявлять лиц с риском развития определенных заболеваний. Это позволяет поставщикам медицинских услуг прогнозировать и предотвращать заболевания, что приводит к более проактивному и эффективному лечению пациентов. Более того, ИИ повышает операционную эффективность за счет оптимизации распределения ресурсов, оптимизации планирования и более эффективного управления цепочками поставок.

Распространенный пример использования ИИ в здравоохранении – поиск и разработка лекарственных препаратов. ИИ ускоряет процесс поиска лекарств, исследуя молекулярные структуры, прогнозируя взаимодействие лекарств с мишенью и моделируя клинические испытания. Такие организации, как BenevolentAI, используют алгоритмы ИИ для выявления потенциальных кандидатов на лекарства для лечения различных заболеваний, значительно сокращая время и затраты, связанные с процессом разработки лекарств. Это может привести к открытию новых методов лечения таких заболеваний, как рак и болезнь Альцгеймера.

В финансовом секторе ИИ является стратегическим партнером в революционных преобразованиях в банковском деле, инвестициях и управлении рисками. Чат-боты на базе ИИ предоставляют персонализированную помощь и поддержку в режиме реального времени при банковских транзакциях, улучшая качество обслуживания клиентов. Инвестиционный анализ, основанный на алгоритме ИИ, помогает клиентам выявлять тенденции, возможности и риски на финансовых рынках, обрабатывая большие объемы данных. ИИ позволяет сделать стратегии управления рисками более проактивными и точными, тем самым прогнозируя потенциальные угрозы, предотвращая мошенничество и оптимизируя эффективность портфеля. Роботы-консультанты используют алгоритмы ИИ для предоставления автоматизированных инвестиционных рекомендаций, управления портфелем и услуг финансового планирования на основе алгоритмов.

Слышали ли вы об инструменте Erica от Bank of America? Чтобы предоставить клиентам более удобный способ управления финансами, Bank of America использовал ИИ и представил Erica – виртуального помощника на базе ИИ. Erica использует ИИ для помощи клиентам в решении различных задач, таких как проверка баланса, оплата счетов, составление бюджета, оповещения о мошенничестве и финансовая аналитика.

ИИ также оказал значительное влияние на взаимодействие с клиентами, инновации управление товарами и маркетинг в секторе розничной торговли. Рекомендательные системы на основе ИИ анализируют предпочтения клиентов и поведение при просмотре веб-страниц, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации по продуктам.

Например, amazon.com использует ИИ для предложения клиентам товаров на основе прошлых покупок и похожих товаров, просмотренных другими пользователями. Алгоритмы прогнозирования спроса на основе ИИ анализируют исторические данные о продажах, рыночные тенденции и внешние факторы для прогнозирования будущего спроса на товары. Это позволяет ритейлерам оптимизировать уровни запасов, сокращать дефицит и минимизировать излишние затраты на хранение запасов. ИИ позволяет ритейлерам персонализировать маркетинговые кампании и акции на основе индивидуальных профилей и поведения клиентов.

Например, платформы автоматизации маркетинга на основе ИИ, такие как Salesforce Marketing Cloud, используют алгоритмы машинного обучения для сегментации клиентов, таргетинга персонализированных сообщений и оптимизации эффективности кампаний. В настоящее время начинают появляться магазины, полностью работающие без кассиров. Магазины без кассиров, работающие на базе ИИ, используют алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения для обеспечения бесперебойного шопинга.

Например, магазины Amazon Go используют технологию ИИ, чтобы автоматически определять, когда покупатели берут товары с полок, и оплачивать их через свой аккаунт Amazon при выходе из магазина. По мере развития ИИ его потенциал для дальнейших инноваций и роста безграничен. Он обещает преобразующие достижения, которые изменят отрасли и революционизируют наш образ жизни и работу.

Генеративный ИИ произвел революцию во многих областях, позволив машинам автономно создавать новый контент. Представьте себе детальные изображения, захватывающие видео и захватывающие истории, созданные с помощью передовых алгоритмов ИИ. Эта мощная технология продемонстрировала огромный потенциал. Несомненно, язык является важнейшей областью применения генеративного ИИ. Для создания нового контента инструменты генеративного ИИ построены на базовых моделях ИИ, таких как большие языковые модели или LLM. Но изначально LLM могли принимать только текстовые входные данные и выводить текстовые данные. Когда OpenAI впервые выпустила ChatGPT, он был построен на текстовой LLM GPT-3. Однако с развитием мультимодальных LLM эти модели теперь могут обрабатывать различные формы данных, включая аудио, изображения и даже видео.

В настоящее время генеративный ИИ добился значительных успехов в использовании мультимодальных моделей. Модели GPT OpenAI теперь могут обрабатывать как текстовые, так и графические данные. Они превосходно справляются с решением сложных задач с большей точностью.

Аналогичным образом, Google представила две новаторские языковые модели: Palm Models и Gemini Models, которые раскрыли потенциал генеративного ИИ. Обе они превосходны в текстовых и лингвистических задачах. В то время как Palm Models ограничены рабочими процессами ввода и вывода текста, семейство моделей Gemini обладает мультимодальными возможностями, включая создание подписей к изображениям, ответы на вопросы о фотографиях, описание видео и даже обсуждение мультимедийного контента. Фактически, это основополагающая модель, лежащая в основе функциональности инструмента Google Gemini, который мы используем сегодня.

Эти модели и инструменты предоставили новые возможности авторам, журналистам и создателям контента. И это только начало. Другие крупные языковые модели, такие как Titan Models от Amazon, Llama Models от Metas и Claude Models от Anthropic, революционизируют способы создания и взаимодействия с контентом.

Генеративный ИИ также повлиял на сферу изобразительного искусства и дизайна, предоставив художникам и дизайнерам новые инструменты и методы для творческого самовыражения. Например, технология Stable Diffusion является одной из самых передовых в технологии преобразования текста в изображение.

Другое достижение, такое как модель DAL-E, демонстрирует способность генерировать изображения, точно соответствующие входному тексту. Генеративный ИИ внес свой вклад в развитие генерации изображений. Например, модель StyleGAN используется для создания высококачественных изображений лиц и других объектов. Super Resolution – ещё одна модель, используемая для повышения разрешения изображения за счёт увеличения количества пикселей.

Помимо генерации текста и изображений, генеративный ИИ также способствует созданию голоса и музыки. Например, Murph – это платформа, находящаяся на переднем крае технологий генерации голоса ИИ, превосходная в создании синтетических голосов, точно воспроизводящих нюансы и тональность человеческой речи. OpenAI представила Whisper – модель с открытым исходным кодом, которая позволяет выполнять транскрипцию на нескольких языках, а также переводить с этих языков на английский.

Вы когда-нибудь представляли себе, что сможете создавать музыку всего несколькими словами? Музыкальные генераторы на базе ИИ теперь могут создавать широкий спектр жанров, от классических композиций до современных ритмов. Не только жанры, но и генераторы могут адаптировать музыку для создания определенного настроения, от веселых мелодий до меланхоличных мелодий. Музыканты, продюсеры, режиссеры, видеографы и компании – все они в той или иной степени экспериментируют с инструментами генеративного ИИ.

Такие инструменты, как Jukedeck и Amper Music, используют алгоритмы генеративного ИИ для создания оригинальных музыкальных треков на основе пользовательского ввода. Помимо этого, AIVA позволяет генерировать новые песни в более чем 250 различных стилях за считанные секунды.

Таким образом, независимо от того, являетесь ли вы полным новичком или опытным профессионалом, вы можете использовать эти инструменты ИИ для создания своих собственных песен. Алгоритмы генеративного ИИ могут создавать видео, максимально приближенные к реальности. Эти алгоритмы анализируют человеческие черты и движения на основе существующих данных, создавая персонажей и фоны, которые отображают реалистичные качества.

Модели генеративного ИИ могут не только генерировать визуальные эффекты, но и создавать захватывающие истории, создавая очень увлекательные видео. Видео Imogen от Google – это модель машинного обучения, которая генерирует видео высокой четкости. OpenAI Sora – ещё одна модель, способная создавать реалистичные и воображаемые сцены из текстовых инструкций.

Многие известные компании используют возможности генеративного ИИ. Согласно недавнему опросу Gartner, 55% организаций, то есть более половины, находятся в пилотном или промышленном режиме с использованием генеративного ИИ.

Google использует генеративный ИИ в Google Фото для улучшения изображений, Google Duplex для понимания естественного языка и Google Magenta для создания музыки. Salesforce и OpenAI представили приложение ChatGPT под названием Einstein для своей платформы Slack. Сообщается, что приложение использует ChatGPT. Технология искусственного интеллекта (ИИ) от PT. Adobe использует генеративный ИИ в Adobe Sensei, платформе искусственного интеллекта и машинного обучения компании. Она обеспечивает такие функции, как автоматическое редактирование фотографий и распознавание шрифтов.

Кроме того, IBM представила WatsonX, передовую платформу искусственного интеллекта и данных, которая помогает компаниям создавать собственные приложения с использованием ИИ. Она предоставляет инструменты для обучения моделей, управления данными, соблюдения правил и эффективной работы с другими системами.

Все говорят о генеративном ИИ, но ИИ поколения – это подмножество более обширной области машинного обучения.

Под машинным обучением я подразумеваю подразделы искусственного интеллекта, в которых машины обучаются на наборах данных и прошлом опыте, распознавая закономерности и генерируя прогнозы. Прогнозируется, что к 2029 году машинное обучение станет индустрией с оборотом в 200 миллиардов долларов.

Но оно уже существует сегодня, и один из аспектов машинного обучения, который показал огромную полезность, – это обработка естественного языка (NLP). Это способность машин понимать неструктурированный беспорядок, который мы называем человеческим языком. Итак, пример использования номер один – обслуживание клиентов. Текстовые запросы могут обрабатывать чат-боты, которые действуют как виртуальные агенты, предоставляемые многими компаниями на своих сайтах электронной коммерции. Чат-боты могут самостоятельно решать многие вопросы. А там, где они не могут, они могут направлять клиентов туда, где они могут получить необходимую помощь от

специалиста службы поддержки.

МО также лежит в основе работы голосовых помощников, таких как Siri и Alexa, где сначала модели машинного обучения, преобразующие речь в текст, а затем и NLP, помогают распознавать голосовые команды. Эта же возможность используется такими сервисами, как Slack и YouTube, для автоматической транскрипции речи в видеоконтенте.

Теперь номер три – это МО и мобильные приложения. Где бы мы были без моделей МО Spotify для генерации рекомендаций песен или использования МО LinkedIn для составления предложений о работе? Ваш телефон, вероятно, полон приложений, которые обращаются к сервисам, использующим модели машинного обучения. И на самом деле МО в смартфонах действительно заслуживает отдельной категории, потому что благодаря мощности современных смартфонов часть машинного обучения выполняется непосредственно на устройстве.

Например, вычислительная фотография для размытия фона на ваших селфи или разблокировка телефона с помощью распознавания лиц. Или встроенные модели классификации изображений устройства, которые помогают вам искать в вашей фотогалерее. Как в тот раз, когда я пытался найти фотографию своего кота, запрыгнувшего в сушилку, МО помогло мне найти её, не тратя кучу времени на прокрутку страниц в приложении «Фотографии».

Сейчас ежедневно совершаются миллионы транзакций по кредитным картам, и подавляющее большинство из них законны. Как обнаружить мошеннические? Что ж, МО и глубокое обучение широко используются для обнаружения мошенничества. Финансовые учреждения обучают модели МО и алгоритмы классификации распознавать подозрительные онлайн-транзакции и помечать их для дальнейшего расследования. Миллионы транзакций по кредитным картам каждый день – это тысячи транзакций в секунду. Итак, это задача, которую практически невозможно выполнить вручную.

Знаете ли вы, что от 60 до 73% всех торгов на фондовом рынке проводится с помощью алгоритмов МО? И этот процент растёт с каждым годом.

Обучение с подкреплением использует МО для обучения моделей для выявления и реагирования на кибератаки, а также обнаружения вторжений. МО сегодня во многом определяет наши транспортные системы. Например, Google Maps использует алгоритмы МО для проверки текущей дорожной ситуации и

определения кратчайшего маршрута. А приложения для совместных поездок, такие как Uber и Lyft, используют МО для сопоставления пассажиров и водителей.

МО играет большую роль в фильтрации сообщений электронной почты, а также посредством классификации входящих сообщений и автозаполнения ответов.

Далее – это здравоохранение. Это один из примеров, где машинное обучение может помочь расширить и ускорить человеческие возможности. Сейчас, по оценкам, врачи, оценивая маммограммы, пропускают от 30 до 40% случаев рака, а процент ложноположительных результатов ещё выше. МО уже помогает в этом, где модели распознавания образов обучаются классифицировать опухоли, которые трудно увидеть невооружённым глазом. Это повышает не только точность интерпретации рентгенологических изображений, но и увеличивает время, затрачиваемое рентгенологами на чтение. Это позволяет им сосредоточиться на более подозрительных обследованиях, отмеченных моделями МО. МО также успешно применяется в раннем скрининге рака лёгких и выявлении переломов костей.

Маркетологи используют МО для лидогенерации, анализа данных и поисковой оптимизации, и они часто дополняют существующие модели МО. Например, подумайте, как рекомендательные алгоритмы, такие как в Netflix, дают рекомендации по телепередачам и фильмам о том, что посмотреть следующим, основываясь на ваших предпочтений и интересах.

Подобно тому, как Интернет навсегда изменил наш подход к повседневным задачам, ИИ может изменить то, как мы работаем и живем. ИИ – это практичное решение для выполнения рутинных задач. Научившись эффективно использовать ИИ в своей работе, вы сможете быстрее достичь своих целей.

Например, рассмотрим типичный день на работе, где вам предстоит выполнить много задач. Ваш список дел может показаться бесконечным, но что, если ИИ сможет помочь? Например, вместо того, чтобы тратить часы на просмотр электронных таблиц, ИИ может помочь вам проанализировать эту информацию за секунды. Он также может составить подробный отчет о продажах, в котором освещаются ключевые идеи, которыми можно поделиться с вашей командой.

ИИ может планировать за вас встречи, создавать увлекательные презентации, улучшать ваши сеансы мозгового штурма и выполнять множество других задач, которые сокращают ваш список дел. И в современном быстро меняющемся мире искусственный интеллект быстро становится стандартным инструментом в наборе инструментов каждой компании.