Специалист по инновационным технологиям Эндрю Бёрджесс приподнимает мистическую завесу над искусственным интеллектом. Книга, как нельзя более точно названная руководством для компаний, в доступной форме излагает информацию, которая будет полезна любому бизнесмену, решившему воспользоваться преимуществами ИИ. Здесь вы наверняка получите ответы на многие интересующие вас вопросы. Несмотря на любовь Бёрджесса к аббревиатурам и не всегда понятную роль приводимых им интервью, нужно отдать автору должное: объясняет он хорошо. getAbstract рекомендует книгу Бёрджесса всем, кто хочет знать, с чего начать и как осуществлять внедрение технологий ИИ в своей компании, – руководителям, предпринимателям, а также инвесторам и студентам.
Искусственный интеллект уже трудится
Исследователи уже давно ведут споры о том, в чем истинная миссия искусственного интеллекта: дополнять человеческий разум или полностью делать за него его работу. Бесспорно одно: со временем искусственный интеллект и автоматизация существенно изменят ситуацию на рынке труда. ИИ – это отнюдь не потенциально возможный путь развития, который реализуется еще очень не скоро. Уже сегодня компании активно используют ИИ, а он, в свою очередь, влияет на методы их работы. Многие конечные пользователи регулярно сталкиваются с ИИ, например, в виде голосовых помощников Siri и Alexis.
Восемь навыков искусственного интеллекта
ИИ можно учить путем контролируемого и неконтролируемого обучения. В первом, более распространенном случае человек учит искусственный интеллект обращаться с данными и направляет процесс поиска им различий (например, между фотографиями с собакой и без собаки). При неконтролируемом обучении ИИ сначала изучает данные, которые для него пока ничего не значат, а затем самостоятельно вычленяет в них закономерности.
Возможности ИИ можно схематично представить в виде модели из восьми ключевых навыков: первые четыре связаны со сбором информации, четыре других – с ее интерпретацией. Первая четверка такова: речь и ее распознавание, распознавание изображений, поиск информации, кластеризация. При сборе информации машина преобразует неструктурированные (“большие”) данные в структурированные. Этот процесс требует мощных процессоров и продолжительного машинного обучения. Но некоторые навыки активно используются уже сейчас, например, распознавание речи позволяет устно отдавать машине команды.
Комментарии к изложению