Об этом не говорят на телеэкранах, замалчивают в прессе. Но это идет и этого уже не остановить. Что делать к чему готовиться? Смотрим до конца, важно понять как это работает чтобы не быть уязвимым. Поработят ли человечество машины и искусственный интеллект? Данная тема набирает большую популярность в настоящие дни и информации по ней катастрофически не хватает. Прочитавших статью до финала, ждут интересные выводы. Я изучаю тему «Искусственный интеллект» с 2009 г. И вот, что хочу вам рассказать. Искусственный интеллект с научной точки зрения имеет название «нейронная сеть» или «машинное обучение». Откуда все таки к нам пришел этот термин. Разберемся? Нейронная сеть основана на нейронах, подобных сетей нервных клеток живого организма. Ученые попытались воссоздать сначала математическую модель, а затем поместили её в компьютер и запрограммировали так, чтоб эта математическая модель работала. В чем кардинальная разница между обычной программой и программой, основанной на нейронной сети? Например, если компьютер запрограммировать отличать черный квадрат от белого квадрата, то он отличит. Но, если появиться белый с элементами серого, то компьютер уже не справиться с этой задачей. А нейронная сеть, в этом случае справиться. Потому что она работает по аналоговым принципам. То есть, если мы в белый квадрат добавим немного серого, то нейронная сеть после обучения сможет сказать, что квадрат белый на 90%. Она сможет понять разницу, когда компьютер этого сделать не может. Впервые о нейронных связях заговорили в 40-х г., но она было примитивной. Затем в 2000-х, но и тогда она не была популярной. Люди не обращали на нее должного внимания. Но программа стала настолько важна, что в наши дни набирает большие обороты.Без искусственного интеллекта невозможна была бы «система распознавания голоса». Есть несколько ученых, которые создали формулы моделей нейронных сетей, затем эти модели поместили в компьютер, запрограммировали,создали алгоритм, затем загружают туда опыт. Опыт обучает этот алгоритм и алгоритм начинает действовать. Алгоритмов много ,но я буду рассказывать о тех, на которых я лично специализируюсь и которые использую для работы. Итак, основными задачами, которыми я занимаюсь: Классификация или разъединение. Когда мы можем различать объекты и разделять их по типам. Кластеризация или объединение. Задача группировки множества объектов на подмножества (кластеры) таким образом, чтобы объекты из одного кластера были более похожи друг на друга, чем на объекты из других кластеров по какому-либо критерию. Регрессия. Это метод, используемый для моделирования и анализа отношений между переменными, а также для того, чтобы увидеть, как эти переменные вместе влияют на получение определенного результата. Пример. Был реальный случай, когда компания по продаже мороженного вела список. Список был разделен на два столбика. В одном записывалось сколько мороженого продали за день, во втором какая температура воздуха была в этот день. Таким образом, чем выше была температура воздуха, тем больше компания продавала мороженого. В результате, они брали данные за весь год, оцифровывали их, брали специальную программу, которая может работать с алгоритмами регрессии и дальше обучали ее. Загрузили в программу весь этот опыт и можно считать, что программа сама торговала мороженое все это время. В чем суть? Программа может посчитать нам самостоятельно те данные, которые нам ранее не были известны и дать полный анализ. Теперь представьте, какие масштабы использования этой системы в бизнесе, в технологиях, можно прогнозировать на основе ранее собранных данных. В своей компании Grant Marketing, я тоже внедрил систему искусственного интеллекта и много лет ее использую. Сейчас эта тема пользуется спросом. Недавно к нам обратилась компания с «пилотным» запросом. Требовалось предсказывать предсказывать платежеспособность человека. Мы на бесплатной основе попробовали это сделать и нас неплохо получилось. Мы получили в портфолио новый кейс. В результате было принято решение создать подразделение, которое будет заниматься искусственным интеллектом для бизнеса. Мы сделали модель, которая доступна для бизнеса, когда компании с небольшими бюджетами смогут находить себе необходимы данные и извлекать прибыль. Поэтому друзья, боятся этого стоит, развиваться в этом стоит, так как мы вступаем в эру новых технологий и я призываю всех и сам буду развиваться в этом направлении. Чтоб однажды создать умную систему, которая будет помогать нам, а не работать против нас.