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Искусственный интеллект на службе бизнеса
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Искусственный интеллект на службе бизнеса

Как машинное прогнозирование помогает принимать решения

Манн, Иванов и Фербер, 2019 plus...

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Рейтинг редакции

8

Характеристики

  • Четкая структура
  • Острая проблема
  • Рассказ инсайдера

Рецензия getAbstract

Признанные эксперты в области искусственного интеллекта и анализа данных Аджей Агравал, Джошуа Ганс и Ави Голдфарб рассматривают искусственный интеллект через призму экономики. По их мнению, сегодня основная сфера его применения – прогнозирование, стоимость которого непрерывно снижается, а качество растет. В результате в самых разных областях делается все больше машинных прогнозов, что подрывает позиции людей, занятых этой деятельностью. Вместе с тем искусственный интеллект способен пока принимать лишь самые простые решения – поэтому ценность специалистов, принимающих решения на базе машинных прогнозов, будет только возрастать. Авторы размышляют о том, как искусственный интеллект может использоваться бизнесом и государством.

Краткое содержание

На данный момент искусственный интеллект и системы машинного обучения не мыслят и не рассуждают, а делают прогнозы.

В результате применения искусственного интеллекта стремительно улучшается качество и снижается стоимость прогнозирования. С экономической точки зрения ближайшее будущее искусственного интеллекта совершенно ясно. Когда стоимость продукта падает, на него возрастает спрос. По мере повышения качества прогнозов и снижения затрат искусственный интеллект все чаще будет задействоваться применительно к задачам, для решения которых прогнозирование раньше не использовалось – просто потому, что это было дорого.

Благодаря прогнозированию станут реальностью беспилотные автомобили. С помощью точного прогнозирования Amazon, например, сможет доставлять покупателям товары, не дожидаясь оформления ими заказов, с полной уверенностью, что эти товары не отправят назад. Amazon уже получила патент на “опережающую доставку”.

В результате снижения стоимости искусственный интеллект теперь доступен коммерческим компаниям.

Чем больше данных доступно, тем быстрее учится искусственный интеллект и тем более надежную прогнозную модель он создает. В формате глубокого обучения (способности алгоритмов обучаться на примерах) искусственный интеллект существует уже несколько десятилетий. Но лишь в последнее время он стал доступен коммерческим компаниям благодаря росту производительности компьютеров, появлению огромных массивов данных и снижению стоимости технологии.

Об авторах

Известные специалисты в области искусственного интеллекта и анализа данных профессора Аджей Агравал, Джошуа Ганс и Ави Голдфарб преподают в Ротманской школе менеджмента Университета Торонто.


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