Нейросеть. Преимущества и проблемы внедрения.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) — это технология, которая позволяет системе, машине или компьютеру выполнять задачи, требующие разумного мышления, то есть имитировать поведение человека, постепенно обучаться, используя получаемую информацию, и решать конкретные проблемы.

Интеграция ИИ в механизмы и системы позволяет автоматизировать рутинные, трудоемкие или сложные процессы, в том числе повысить их точность и производительность. Поэтому эта технология является важным коммерческим ресурсом.

Преимущества внедрения ИИ

Использование искусственного интеллекта и решений на его основе дает бизнесу множество преимуществ.

Исключить человеческий фактор. Использование программируемых самообучающихся алгоритмов устраняет элемент человеческой ошибки и позволяет находить неочевидные для человека решения.

Роботы с искусственным интеллектом способны минимизировать риск в ситуациях, связанных с людьми.

В определенных производственных зонах или во время стихийных бедствий машины с искусственным интеллектом могут заменить людей.

Без перерывов и выходных интеллектуальные машины предлагают круглосуточную помощь. Эти устройства остаются внимательными, их не пугают отвлекающие факторы.

Использование ИИ-решений позволяет находить немедленные ответы в заданных обстоятельствах, будучи адаптируемым. Одним из таких примеров является искусственный интеллект чат-ботов, который может лучше понимать язык клиентов, одновременно обрабатывать несколько звонков и вопросов и решать сложные запросы.

Используя инструменты на основе ИИ, люди могут опередить людей, когда дело доходит до принятия решений, что особенно полезно в ряде областей, включая прогнозное моделирование, анализ данных, производственные процессы и расчеты.

Проблемы внедрения ИИ

Есть много причин для замедления внедрения и использования ИИ.

Для контролируемого обучения (с учителем) нейронных сетей вам необходимо вручную пометить набор данных. Это занимает много времени.

Для обучения модели требуется большой объем данных, которые необходимо предварительно собрать из разных источников, структурировать, очистить от лишней информации и привести в общий формат. Для этого вида работ необходимы встроенные системы и бригады экспертов.

Результаты работы алгоритмов ИИ сложно объяснить и понять с точки зрения логики принятия решений.

Модели ориентированы на решение определенных проблем. Например, если алгоритм ИИ используется для обнаружения определенного типа мошенничества, он не будет распознавать другие виды мошенничества — для каждой задачи и каждого условия требуется своя модель.

Если исходный набор обучающих данных смещен или недостаточен, результаты работы ИИ могут быть смещены. Например, если в обучающих выборках используются только красные объекты, могут возникнуть ошибки или несоответствия, когда самообучение показывает синие объекты.

Для использования ИИ и разработки проектов на его основе важно иметь достаточные возможности для оценки рисков и принятия решений на каждом этапе реализации алгоритма.