ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ВСЕХ

Давайте начнем с рассмотрения того, что означает термин «искусственный интеллект».

В этом контексте просто «интеллект» означает способность человека выполнять когнитивные задачи. Когнитивная задача – это любая умственная деятельность, такая как мышление, понимание, обучение и запоминание. Мы, люди, обладаем когнитивными способностями, которые позволяют нам принимать решения и решать задачи.

Однако существуют ограничения на объем информации, который мы можем обрабатывать одновременно. И ИИ способен расширять наши когнитивные способности, помогающие нам принимать более правильные решения и быстрее решать проблемы.

При таком понимании, термин «искусственный интеллект» относится к компьютерным программам, которые могут выполнять когнитивные функции, обычно связанные с человеческим интеллектом. Проще говоря, программы искусственного интеллекта могут помочь нам с задачами, используя математику для обучения на данных.

ИИ имеет потенциал значительно улучшить качество нашей трудовой жизни и оптимизировать деловые операции. Однако ИИ не является волшебным решением всех бизнес-проблем. Как и в случае с любым продвинутым инструментом, ключом к успеху является правильное использование ИИ, а для этого требуется тщательное изучение и рассмотрение возможностей этой технологии.

Во всех отраслях искусственный интеллект внедряет новые подходы к работе. Компании и организации любого типа разрабатывают инновационные решения для самых разных рабочих задач и проблем – и всё это с помощью ИИ.

Давайте рассмотрим несколько примеров того, как ИИ меняет принципы работы людей по всему миру.

Возьмём, к примеру, компанию UKG – поставщика решений для управления персоналом и трудовыми ресурсами. Интегрировав ИИ в свой пакет продуктов, UKG усовершенствовала способы анализа информации и получения аналитических данных своими сотрудниками. Это позволяет работникам быстрее и проще находить ответы на вопросы, связанные с работой.

Кроме того, интеграция ИИ в системы UKG даёт менеджерам доступ к продвинутой аналитике на основе взаимодействия с пользователями. Это помогает принимать более обоснованные бизнес‑решения.

Теперь обратимся к одной из древнейших отраслей в мире – сельскому хозяйству. ИИ также активно применяется для решения множества проблем в этой сфере.

Например, ежегодно сельские фермеры сталкиваются с экономической неопределённостью, вызванной целым рядом факторов. Среди них: частые изменения в урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животноводства и непредсказуемые погодные условия, а также ограниченный доступ к современным агротехнологиям.

Такая неопределённость затрудняет принятие эффективных бизнес‑решений.

Компания Jiva специализируется на помощи сельским фермерам в решении подобных проблем. В рамках своей миссии Jiva предоставляет сельскохозяйственным сообществам ИИ‑решения, которые помогают внедрять устойчивые и надёжные методы ведения хозяйства.

Jiva использует инструменты ИИ, способные диагностировать болезни растений и предлагать способы их лечения. Фермеры также получают релевантные рекомендации на основе ИИ, которые помогают повышать качество урожая и увеличивать объёмы производства.

С помощью ИИ компания Jiva помогает сельским фермерам быть в курсе актуальных данных и получать аналитическую информацию, способную улучшить их бизнес.

В целом, ИИ может стать мощным инструментом для самых разных видов деловой активности. Независимо от отрасли, у ИИ есть потенциал трансформировать способы разработки инновационных, перспективных решений компаниями и организациями.

Продолжая своё знакомство с миром ИИ, задумайтесь вот о чём: каким образом ИИ может положительно повлиять на вашу сферу деятельности и как вы можете стать частью этих перемен?

Сейчас ИИ похож на сверхскоростной поезд. Каждую неделю появляется какая‑нибудь грандиозная инновация. За этим очень сложно уследить даже исследователю. Можно самим использовать ИИ, чтобы отслеживать и обобщать происходящее.

Сложно сказать, сопоставимо ли это с появлением интернета – ведь сейчас технология ещё только в начале своего пути. Но я бы отметил, что потенциал ИИ для трансформации способов работы и обучения людей действительно огромен.

Инструменты ИИ – это фантастический способ ускорить профессиональный рост и развитие. Во‑первых, они помогают повысить личную продуктивность. Представьте: вы можете использовать инструменты, которые помогают составлять черновики документов и обобщать результаты исследований. ИИ можно использовать для создания нового контента и дизайнерских решений. Сегодня с помощью инструментов генерации изображений можно воплотить идеи из воображения, используя лишь текстовые подсказки.

Программирование с помощью ИИ помогает решать более сложные задачи: система предлагает варианты подходов к проблеме и подсказывает, какие навыки потребуются для её решения.

Современные инструменты просты в использовании, с ними интересно работать – и они способны привести к радикальным изменениям.

Вот некоторые из них.

Gemini – универсальный ИИ‑инструмент, предназначенный для решения широкого круга задач: генерации идей, суммирования сложных документов, написания кода, анализа содержимого изображений.

Возможности Gemini интегрированы в сервисы Google Workspace – вы можете использовать их в привычных инструментах. Гибкость Gemini делает его идеальным для отработки концепций ИИ.

NotebookLM – помощник для исследований и написания текстов. Его ключевая особенность: он опирается исключительно на предоставленные вами исходные материалы, а не генерирует информацию из других источников.

AI Studio – веб‑инструмент для прототипирования и экспериментов с ИИ‑моделями.

В эпоху больших языковых моделей (LLM) можно использовать их для составления черновиков, написания текстов и редактирования написанного.

Но все эти инструменты не заменяют человеческую работу: нужно по‑прежнему проверять результаты и взаимодействовать с системами ИИ. Но они действительно очень полезны.

Чем больше времени мы сможем уделять творческим и глубоким задачам – настоящей «глубокой работе», – тем больше мы будем довольны своей деятельностью.

Весь ажиотаж вокруг искусственного интеллекта может создать впечатление, будто это новейшая технология. Но на самом деле ИИ существует уже довольно давно.

Например, вы когда‑нибудь задумывались, как стриминговые платформы подбирают видео, которые могут вам понравиться? Эта функция реализована с помощью ИИ. Уже много лет стриминговые сервисы используют инструменты ИИ – в частности, системы рекомендаций, – чтобы повысить удобство для пользователей.

Инструмент ИИ – это программное обеспечение на базе искусственного интеллекта, которое помогает автоматизировать или выполнять различные задачи. Примеры таких инструментов повсюду: GPS‑системы, предлагающие оптимальные маршруты, системы перевода, интерпретирующие разговоры в режиме реального времени. Компании любого масштаба применяют инструменты ИИ, чтобы оптимизировать операции и повысить качество продуктов и услуг.

Хотя эти инструменты кажутся «естественно умными», важно понимать: они не обучаются сами. Их работа основана на машинном обучении (ML, Machine Learning).

Машинное обучение – это подраздел ИИ, посвящённый разработке компьютерных программ, способных анализировать данные для принятия решений или прогнозирования. ML – специализированный уровень в рамках более широкой категории технологий ИИ. Он часто используется инструментами ИИ для быстрой и эффективной обработки данных.

Разработчики ИИ создают программы ML на основе обучающего набора (training set) – коллекции данных, используемой для «обучения» ИИ. По сути, обучающие наборы дают программам ML примеры того, чего ожидать и как реагировать должным образом.

Рассмотрим пример. Предположим, поставщик продуктов использует инструмент ИИ для сортировки и упаковки спелых яблок на заводе. Чтобы инструмент работал, разработчик ИИ сначала должен «обучить» программу ML распознавать спелые яблоки. Для этого он предоставляет программе обучающий набор, включающий тысячи изображений спелых и неспелых яблок.

По мере обработки этих изображений программа ML постепенно учится определять признаки спелых яблок. Освоив это с помощью ML, инструмент ИИ может затем распознавать спелые яблоки, отсутствовавшие в обучающем наборе, и помогать работникам завода трудиться эффективнее.

Как уже упоминалось, многие инструменты ИИ используют ML для обучения и повышения эффективности. Однако для результативной работы программ ML критически важны качество и релевантность обучающих данных.

Одна из фундаментальных проблем – потенциальная предвзятость обучающих данных. Это может непреднамеренно привести к тому, что инструмент ИИ будет выдавать неточные или нежелательные результаты.

Например, инструмент ИИ для сортировки яблок мог быть обучен на данных, содержащих изображения только определённых сортов красных яблок. Это непреднамеренно снизит точность распознавания спелых яблок других размеров, форм или цветов. В результате производитель может неправильно сортировать яблоки, теряя деньги и выбрасывая пригодные к употреблению плоды.

При грамотном применении машинное обучение играет ключевую роль в развитии ИИ. Это поистине впечатляющая и сложная методика с безграничными возможностями применения.

Развитие технологий ИИ меняет принципы нашей работы. Рассмотрим одно из ключевых направлений этой трансформации – генеративный ИИ (generative AI).

Как следует из названия, генеративный ИИ – это технология, способная создавать новый контент: текст, изображения и другие виды медиа. Его отличительная черта – возможность взаимодействия на естественном языке (natural language), то есть в той форме, в которой люди общаются друг с другом.

Как работает генеративный ИИ: упрощённая схема.

Ввод данных (input).

Это любая информация, передаваемая компьютеру для обработки. Большинство генеративных ИИ‑инструментов принимают текстовые и голосовые запросы; некоторые также работают с изображениями и видео.

Обработка данных.

ИИ‑инструмент анализирует полученные данные.

Вывод результата (output).

Система генерирует ответ в виде текста, изображения, аудио или видео.

Способность взаимодействовать с компьютерами на естественном языке открыла огромные возможности для творчества и работы.

Вот пример из маркетинга.

Вам нужно создать привлекательный рекламный постер для нового продукта, но нет дизайнерской команды. С помощью генеративного ИИ вы можете: дать несколько инструкций, получить первоначальный вариант, уточнять запрос, пока результат не будет соответствовать ожиданиям.

Другие преимущества генеративного ИИ заключаются в том, эта технология помогает повышать продуктивность (например, составлять ответы на письма), избегать ошибок, улучшать процесс принятия решений (через ответы на вопросы и генерацию идей).

Генеративные ИИ‑инструменты применимы в любой сфере – от здравоохранения и образования до финансов и ритейла.

Один из видов генеративного ИИ – диалоговые инструменты (conversational AI tools). Они обрабатывают текстовые запросы и генерируют текстовые ответы. Их можно использовать для генерации идей, ответов на вопросы и повышения продуктивности.

Например, вы можете сделать запрос к Gemini: «Предложи идеи для командных мероприятий на летнем корпоративе».

В результате вы получите список вариантов (от пляжной вечеринки до мастер-класса по гончарному делу) плюс дополнительные советы по организации мероприятия.

Генеративный ИИ открывает захватывающие перспективы, но прежде, чем использовать его возможности, важно изучить потенциал и ограничения ИИ в целом.

Вам не нужно быть плотником, чтобы пользоваться молотком – так же не нужно быть экспертом в компьютерных технологиях, чтобы эффективно применять ИИ. Однако понимание базовых возможностей ИИ поможет использовать эту технологию максимально продуктивно.

Что умеют современные ИИ‑инструменты? Сегодняшние ИИ‑решения способны существенно облегчить вашу работу. Они способны создавать контент – например, помогать маркетинговой команде в подготовке рекламного ролика для нового продукта. Также они способны быстро анализировать информацию – например, выделять ключевые тезисы из длинной цепочки электронных писем. Давать развёрнутые и детализированные ответы на вопросы. Упрощать рутинные задачи, позволяя сосредоточиться на более важных аспектах работы.

Несмотря на широкий спектр возможностей, ряд задач требует человеческого участия – особенно когда речь идёт о деликатных вопросах. Рассмотрим ключевые ограничения ИИ. Это неспособность к самостоятельному обучению, – ИИ нуждается в постоянном обновлении обучающих данных силами людей. Это предвзятость из‑за несовершенства обучающих данных, – недостатки в обучающей выборке могут усиливать существующие предубеждения, приводя к искажённым или несправедливым результатам. Неточности («галлюцинации») – это неверные выходные данные ИИ, которые варьируются от мелких ошибок (например, бессмысленных фраз) до серьёзных искажений.

Пример: менеджер по продажам использует ИИ для анализа квартальных данных. Система может зафиксировать падение продаж определённого товара и рекомендовать его снятие с продажи, не учтя сезонный фактор. Такие «галлюцинации» способны привести к ошибочным решениям, если пользователь не проверит результаты.

Почему для ИИ необходим человеческий контроль? Учитывая ограничения ИИ, критически важен человеческий надзор за его выводами. Это гарантирует достоверность информации и соответствие этическим нормам.

Как эффективно внедрять ИИ на рабочем месте? Для успешного использования ИИ требуется командная работа специалистов разного профиля – от технических экспертов до сотрудников без ИТ‑подготовки. Цель: обеспечить, чтобы выходные данные ИИ и процессы принятия решений соответствовали ценностям, приносящим пользу людям.

Вывод: ключевой фактор формирования светлого будущего, в котором ИИ работает на благо всех, – это инклюзивный подход с сохранением человеческого контроля над этими инструментами.

Задумывались ли вы, как сделать свой рабочий день более организованным? Искусственный интеллект (ИИ) открывает впечатляющие возможности для оптимизации повседневных процессов.

При внедрении ИИ на рабочем месте важно придерживаться подхода «в первую очередь – человек». ИИ не заменяет, а усиливает наши уникальные человеческие навыки, упрощает выполнение рутинных задач и расширяет наши возможности.

Два ключевых механизма работы с ИИ:

Усиление (augmentation)

Использование ИИ для повышения качества и упрощения работы.

Пример: ИИ помогает быстрее и эффективнее выполнять задачи – от ответов на типовые письма до мозгового штурма с коллегами.

Автоматизация (automation)

Выполнение задач без прямого участия пользователя.

Пример для службы поддержки: автоматическая сортировка входящих писем по приоритету, генерация ответов на письма низкого приоритета, обучение системы на основе прошлых ответов и инструкций сотрудников. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на сложных вопросах, требующих личного внимания.

Нахождение оптимального соотношения между усилением и автоматизацией требует времени, практики и вдумчивого подхода.

Успешное внедрение ИИ – это коллективный процесс, требующий участия специалистов разных профилей.

Ключевые принципы внедрения ИИ:

Инклюзивность

Вовлечение сотрудников из разных отделов и ролей для достижения лучших результатов.

Гибкость

Постоянное обучение и адаптация при внедрении ИИ в рабочие процессы.

Осознанное использование

Понимание возможностей ИИ и их целенаправленное применение для решения конкретных задач.

Вывод: ИИ становится мощным союзником в работе, но его эффективность напрямую зависит от грамотного баланса между автоматизацией и человеческим участием, командной работы, готовности к обучению и адаптации.

Только при таком подходе можно полностью раскрыть потенциал ИИ и сделать рабочие процессы более продуктивными и осмысленными.

Искусственный интеллект – это не просто внедрение новейших технологий. Главная цель – осмысленно интегрировать ИИ таким образом, чтобы в первую очередь учитывать интересы людей и приносить реальную пользу в работе.

Фундаментальные концепции искусственного интеллекта

Помните те школьные уроки, которые следовали заданным траекториям обучения? Они могут не иметь возможности адаптироваться к индивидуальным стилям обучения. Когнитивные вычисления – это одна из таких технологий, которая может оценивать производительность человека и предлагать персонализированные рекомендации.

Когнитивные вычисления обеспечивают расширенную функциональность, адаптивность и интеллект в различных областях. Термин «когнитивные» включает в себя интеллектуальную деятельность, такую окак мышление, рассуждение и решение задач. Аналогично, когнитивные вычисления направлены на создание систем, имитирующих эти когнитивные процессы человека. Это раздел в ИИ, который имитирует мыслительные процессы человека для создания интеллектуальных машин. Когнитивные вычисления делают машины активными партнёрами, а не просто инструментами.

Эти передовые системы делают больше, чем просто выполняют команды. Они понимают ваши потребности, предугадывают ваши вопросы и заблаговременно предоставляют ценную информацию. Например, когнитивная вычислительная система может помочь банку обнаружить мошеннические транзакции, или её может использовать компания для улучшения поддержки клиентов через чат-бот.

Когда мы, люди, стремимся понять что-то и принять решение, мы проходим четыре ключевых этапа. Во-первых, мы наблюдаем видимые явления и совокупность доказательств. Во-вторых, мы опираемся на то, что нам известно, чтобы интерпретировать то, что мы видим, и сформулировать гипотезу о том, что это значит. В-третьих, мы оцениваем, какие гипотезы верны, а какие нет. Наконец, мы решаем выбрать вариант, который кажется лучшим, и действовать соответствующим образом.

Подобно тому, как люди становятся экспертами, проходя процесс наблюдения, оценки и принятия решений, когнитивные системы используют похожие процессы для анализа прочитанной информации, и они могут делать это с огромной скоростью и в больших масштабах.

Когнитивные вычисления состоят из трёх основных элементов: восприятия, обучения и рассуждения. Давайте посмотрим, как эти процессы функционируют для имитации принятия решений и человекоподобного интеллекта. Восприятие – основа когнитивных вычислений для интерпретации и понимания окружающей среды. Компоненты восприятия включают сенсорику, где данные, структурированные или неструктурированные, собираются из различных источников. Когнитивные вычисления используют алгоритмы машинного обучения для анализа данных и извлечения содержательной информации из данных.

Анализируя закономерности и тенденции в данных, система получает подробное представление о сложных взаимосвязях и делает точные прогнозы. Этот повторяющийся процесс подчеркивает эволюционирующий характер когнитивных вычислений. К числу ключевых преимуществ когнитивных вычислений относится повышение качества принятия решений благодаря анализу огромных наборов данных. Они повышают эффективность, экономя время и ресурсы за счет автоматизации задач. Кроме того, они обеспечивают более интерактивное общение между машинами и людьми с помощью обработки естественного языка.

Когнитивные вычисления имеют множество приложений – от здравоохранения и финансов до образования и развлечений. Несколько компаний из различных отраслей используют когнитивные вычисления для улучшения своих продуктов, услуг и операционной деятельности. Среди ярких примеров платформа IBM Watson, которая использует когнитивные вычисления в сферах здравоохранения, финансов, розничной торговли и обслуживания клиентов.

Google использует когнитивные методы в своих продуктах и услугах, включая Google Поиск, Google Ассистент и Google Переводчик.

Виртуальный помощник Alexa от Amazon использует когнитивные вычисления для понимания и реагирования на голосовые команды, управления устройствами умного дома и предоставления персонализированных рекомендаций пользователям.

JPMorgan Chase и Wells Fargo используют когнитивные вычисления для обнаружения мошенничества, оценки рисков и автоматизации обслуживания клиентов.

В эпоху ИИ понимание языка, ключевых терминов и связанных с ним концепций ИИ становится критически важным. Например, автономные транспортные средства или беспилотные автомобили в значительной степени зависят от технологий ИИ, таких как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, для навигации и принятия решений в режиме реального времени.

Понимание этих ключевых терминов может дать ценную информацию о том, как работают эти транспортные средства, их преимуществах и проблемах.

Прежде чем обсуждать различные термины и ключевые концепции ИИ, давайте начнём с понимания ИИ. Искусственный интеллект – это раздел компьютерной науки, фокусирующийся на создании систем, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта.

Системы ИИ обычно демонстрируют поведение, связанное с человеческим интеллектом, такое как планирование, обучение, рассуждение, решение задач, представление знаний, восприятие, движение, манипулирование, социальный интеллект и креативность.

ИИ подразделяется на узкий ИИ, общий ИИ и супер ИИ. Узкий ИИ, или слабый ИИ, выполняет конкретные задачи. Общий ИИ, также известный как сильный ИИ, обладает когнитивными навыками, подобными человеческим, и способен обучаться и адаптироваться для решения различных задач, в то время как супер ИИ стремится превзойти человеческий интеллект и в настоящее время находится в стадии теоретического развития, но пока не реализован.

Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое использует компьютерные алгоритмы для анализа данных и принятия разумных решений на основе полученных знаний без явного программирования.

Алгоритмы машинного обучения обучаются на больших наборах данных и обучаются на примерах. Они не следуют алгоритмам, основанным на правилах. Машинное обучение позволяет машинам самостоятельно решать задачи и делать точные прогнозы, используя предоставленные данные.

Глубокое обучение – важная концепция и специализированное подмножество машинного обучения. Оно использует многослойные нейронные сети, известные как глубокие нейронные сети, для анализа сложных данных и имитации принятия решений человеком. Алгоритмы глубокого обучения могут маркировать и категоризировать информацию и выявлять сложные закономерности в данных. Это позволяет системам ИИ непрерывно обучаться и повышать качество и точность результатов, оценивая правильность решений.

Еще одна важная концепция – нейронные сети, вычислительная модель, вдохновленная нейронной структурой человеческого мозга. Нейронные сети состоят из взаимосвязанных узлов или нейронов и имеют три слоя. Входной слой получает и обрабатывает необработанные данные, а скрытые слои выполняют сложные вычисления и преобразуют данные. Выходной слой преобразует обработанные данные в выходной формат, получая результат.

Машинное обучение, подвид искусственного интеллекта, использует компьютерные алгоритмы для анализа данных и принятия разумных решений на основе полученных знаний. Вместо того, чтобы следовать алгоритмам, основанным на правилах, машинное обучение строит модели для классификации данных и построения прогнозов на их основе.

Давайте разберёмся в этом на примере задачи, которую мы можем решить с помощью машинного обучения. Что, если мы хотим определить, может ли произойти сердечная недостаточность? Можно ли решить эту проблему с помощью машинного обучения? Ответ – да.

Допустим, нам даны наборы данных, такие как частота ударов в минуту, индекс массы тела, возраст, пол и результат определения того, произошел ли сердечный приступ. С помощью машинного обучения мы можем обучаться и создавать модель, которая на основе заданных входных данных будет прогнозировать результаты.

В чём же разница между этим способом и использованием статистического анализа для создания алгоритма? Алгоритм – это математический метод. В традиционном программировании мы берём данные и правила и используем их для разработки алгоритма, который даст нам ответ. В предыдущем примере, если бы мы использовали традиционный алгоритм, мы бы взяли данные, такие как частота сердечных сокращений в минуту и индекс массы тела (ИМТ), и использовали бы их для создания алгоритма, который определит, произойдет ли остановка сердца. По сути, это был бы оператор типа «если-то-иначе». При отправке входных данных мы получаем ответы, основанные на выбранном нами алгоритме, и этот алгоритм не изменится.