Перейти к содержимому

Руководство

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — общее название технологий, которые позволяют компьютерам учиться на примерах и принимать решения. На этой странице мы простыми словами объясняем, что это такое, как он работает, где помогает и где нужна осторожность.

Основа
Данные + алгоритмы
Как учится
На примерах, без написанных вручную правил
Ограничение
Хорош настолько, насколько хороши данные

Коротко

Искусственный интеллект — область информатики, цель которой — научить машины делать то, что люди делают, думая: понимать текст, распознавать объект на изображении, предсказывать следующий шаг. Он опирается на две вещи: большие объёмы данных и алгоритмы, находящие в них закономерности.

В классической программе каждое правило пишет программист. В ИИ система изучает тысячи примеров и выводит правило сама; в новой ситуации она может сделать прогноз без перепрограммирования. Почти весь ИИ, которым мы пользуемся сегодня, — «узкий»: он отлично решает одну задачу, но не является общим интеллектом, который думает обо всём, как человек.

Как он работает?

  1. 01

    Данные

    Система получает примеры задачи, которой будет учиться: тексты, изображения, показания датчиков, исторические записи. Качество данных напрямую определяет качество результата.

  2. 02

    Обучение

    Алгоритм находит закономерности между примерами и строит модель. Модель снова и снова исправляет себя, проверяя, насколько близко она подошла к правильному ответу.

  3. 03

    Прогноз

    Обученная модель выдаёт ответ на новые, ранее не виденные данные: отвечает на вопрос, отмечает неисправность, читает счёт. Ответ — это вероятность, а не уверенность.

Самые распространённые виды сегодня

  • Машинное обучение

    Общее название методов, которые учатся на прошлых данных и делают прогнозы. Лежит в основе прогноза продаж, предсказания отказов и выявления мошенничества.

  • Глубокое обучение

    Машинное обучение на многослойных искусственных нейронных сетях. Стоит за большинством современных прорывов в работе с изображениями, звуком и языком.

  • Обработка естественного языка

    Позволяет компьютерам понимать и создавать человеческую речь. Чат-ассистенты, голосовые агенты, реферирование и перевод — из этой области.

  • Компьютерное зрение

    Извлекает смысл из изображений и видео: распознавание объектов, контроль качества, чтение номеров, восприятие окружения беспилотными автомобилями.

Польза: девять областей

Влияние ИИ не ограничено одной отраслью. В этих девяти областях польза сегодня наиболее ощутима.

  • Здравоохранение

    Снимает нагрузку по разбору результатов анализов и документам, ускоряет разработку новых методов лечения и может снизить человеческую ошибку в роботизированной хирургии.

  • Экономика и занятость

    Повышает производительность. По оценке PwC, вклад ИИ в мировую экономику к 2030 году может достичь 15,7 трлн долларов; в финансах и технологиях появляются новые профессии.

  • Климат и энергетика

    Помогает прогнозировать выработку возобновляемой энергии, балансировать потребление и моделировать меры по сокращению выбросов углерода.

  • Транспорт

    Беспилотные автомобили воспринимают окружение с помощью компьютерного зрения; оптимизация маршрутов и трафика может снизить расход топлива и пробки.

  • Обслуживание клиентов

    Чат- и голосовые ассистенты мгновенно отвечают круглосуточно, берут на себя частые вопросы и дают персональные ответы.

  • Научные открытия

    Просматривает огромные массивы данных с недоступной человеку скоростью, выявляет закономерности и ускоряет открытия — от медицины до материаловедения.

  • Финансы

    Оценивает историю клиента для более точных рекомендаций и рано выявляет подозрительные операции и мошенничество, постоянно отслеживая счета.

  • Сельское хозяйство

    Опирает решения фермера на данные: прогноз погоды, время полива, рекомендации по обработке — и сокращает перерасход ресурсов.

  • Кибербезопасность

    Замечает необычное поведение в сети и помогает обнаружить атаки и вредоносные программы до того, как они нанесут ущерб.

Новые направления

  • Мультимодальный ИИ

    Модели, которые одновременно понимают текст, изображение, звук и видео; они могут вместе оценить фотографию и вопрос.

  • Более способные ассистенты

    Ассистенты и агенты, которые не только отвечают, но и выполняют работу шаг за шагом: записывают на приём, готовят отчёты, переносят данные между системами.

  • Этика и регулирование

    С распространением ИИ растёт потребность в прозрачности, подотчётности и правовых рамках; страны пишут свои правила.

Ограничения и риски

  • Изменение рынка труда

    Часть задач автоматизируется, нужны новые навыки. Для тех, кто не планирует переход, это риск; для тех, кто планирует, — возможность.

  • Предвзятость

    Модель усваивает — и может усиливать — предвзятость данных, на которых учится. Данные и результаты нужно регулярно проверять.

  • Конфиденциальность данных

    ИИ нужно много данных. Где, как и кем обрабатываются персональные данные, должно быть ясно с самого начала.

  • Уверенные ошибки

    Модель может звучать уверенно, даже когда не знает, и может выдумывать. Для важных решений нужны одобрение человека и проверка источников.

В BRAINSTORM

Как мы применяем ИИ на практике

Мы используем ИИ как измеримый инструмент, а не витрину: сценарии, автоматизирующие предложения и счета, голосовые агенты, отвечающие на звонки, панели мониторинга энергопотребления и Elektrik GPT, ускоряющий электротехническое обследование. В каждой системе всё, что модель пропустила или в чём не была уверена, фиксируется вместе с причиной.

Наши услуги

С чего начать

Вы задумываете — мы воплощаем.

Первый разговор бесплатный, и это не продажа. Обсудим, что можно сделать, сколько это займёт и чего делать не стоит вовсе.

Связаться

Обычно отвечаем в тот же день.