Штучний інтелект стає основним вектором розвитку технологій, розробок та інновацій у світі. Прогрес в обчислювальних потужностях, можливість збирати та обробляти величезні масиви інформації, а також миттєвий доступ до новітніх алгоритмів обробки даних є основою для еволюції інтелектуальних технологій.

Розумні машини і додатки стали повсякденним явищем, допомагаючи нам приймати більш швидкі і точні рішення. Експерти прогнозують, що з кожним роком роль інтелектуальних систем буде стрімко рости, і вже у найближчі 5 років технології AI стануть ключовим гравцем на ринку людських асистентів.

Згідно з аналітичними даними, тільки у 2017 році близько 30% організацій у всьому цивілізованому світі витратили понад 15% свого бюджету на впровадження інтелектуальних розробок.

Чим же настільки унікальні сучасні розумні машини і чому так необхідні для створення конкурентного бізнесу та ефективних умов розвитку будь-якого напрямку діяльності в цілому?

Пріоритети і ключові принципи роботи

У більшості випадків, виконуючи певні дії, людина сама точно не усвідомлює, як вона це робить. Їй невідомий алгоритм процесів, що відбуваються в її мозку, – розуміння тексту, розпізнавання особи, доведення теореми, розробка плану дій, виконання завдання тощо. Таким чином, будь-яка задача, для якої алгоритм рішення невідомий, відноситься до області застосування систем штучного інтелекту. При вирішенні цих завдань людина діє, не маючи точного методу розв’язання проблеми.

Даний тип завдань має дві характерні особливості:

  •  Використання інформації у формі певних символів (слова, знаки, малюнки), що відрізняє системи штучного інтелекту від традиційних комп’ютерних систем, які обробляють тільки числові дані;
  •  Наявність можливості вибору – тобто, по суті, відсутність алгоритму рішення означає тільки те, що необхідно робити вибір між багатьма варіантами в умовах невизначеності.

В рамках завдань, що мають вирішуватися, інтелектуальні системи можна поділити на такі групи:

  •  системи розпізнавання образів;
  •  математичні системи і системи автоматичного доведення теорем;
  •  ігрові системи;
  •  системи вирішення технічних завдань, пов’язаних із цілеспрямованим рухом у просторі і часі;
  •  системи розуміння природної мови.

На сьогоднішній день інтелектуальні системи мають ієрархічну структуру з наступними рівнями (в порядку зниження рангу):

  •  рівень навчання;
  •  рівень самоорганізації;
  •  рівень прогнозу подій;
  •  рівень роботи з базами знань;
  •  рівень формування рішень;
  •  рівень планування операцій;
  •  рівень адаптації;
  •  виконавчий рівень.

Кожен із рівнів має свою функціональну специфіку і може складатися з декількох підрівнів. При цьому на двох нижніх рівнях ієрархії використовуються традиційні моделі і методи теорії автоматичного управління. Решта рівнів, більш високого рангу, – істотно розширюють можливості цих традиційних моделей відповідно до вимог сучасних інформаційних технологій роботи зі знаннями.

Традиційно основи штучного інтелекту базувалися безпосередньо на програмістах, які розробляють комп’ютерні програми для людини, – покрокові інструкції про те, як і в якому порядку комп’ютери повинні виконувати завдання. Спочатку розумні машини не могли нічого зробити самостійно, якщо явно не були спрямовані програмістом на вирішення певних завдань, а це вимагало багато часу. У деякому розумінні, машинне навчання стало наслідком цієї багатостраждальної практики – коли комп’ютери, отримуючи і обробляючи все більшу кількість даних, поступово навчилися приймати досить точні рішення, вже не вимагаючи явних наставлень програміста. Моделі постійно змінюються й удосконалюються із року в рік по мірі надходження більшої кількості даних, забезпечуючи кращі прогнози.

Сьогодні, у 2018 році технології машинного навчання вже не претензійна перспектива, а критично важливий для бізнесу інструмент, який є ключем до високоефективної автоматизації ряду важливих процесів як у виробництві, так і у сфері звичайної життєдіяльності. Завдяки алгоритмам обчислення, які пропонують організаціям безпрецедентний рівень масштабованості і потужності, ми, нарешті, знаходимося у тій точці, де машинне навчання може охопити основні напрямки і стимулювати інновації у кожному секторі.

Деякі приклади застосування інтелектуальних систем у сфері послуг

  •  Розумні системи можуть допомогти банкам, страховикам і інвесторам приймати більш розумні рішення, орієнтовані на основні потреби і запити клієнтів.
  •  Розумні системи, аналізуючи активність користувачів, можуть відстежувати їх поведінку і формувати моделі витрат, пропонуючи індивідуальні фінансові консультації.
  •  Розумні системи забезпечують своєчасне реагування на ринкові тенденції, здійснюючи аналіз ринку.
  •  Розумні системи здатні прораховувати ризики за допомогою аналізу кредитних балів, схем витрат, локальних і загальних фінансових даних, адаптуючи рекомендації як безпосередньо під сам сектор послуг, так і під кожного клієнта.
  •  Розумні системи допомагають забезпечувати й утримувати конкурентоспроможність, дозволяючи компанії за допомогою правильних алгоритмів машинного навчання швидко реагувати на бізнес-аналітику, підвищувати продуктивність і відкривати нові потоки прибутків.

Медицина:

  •  Розумні системи здатні здійснювати персоналізований моніторинг стану здоров’я пацієнта.
  •  Розумні системи можуть взаємодіяти зі смарт-пристроями, що забезпечують контроль ключових життєвих показників людини, попереджаючи збої в роботі організму.
  •  Розумні системи оптимізують час лікарів і пацієнтів, надаючи можливість дистанційного спостереження, коригування поставленого діагнозу і контролю поточного анамнезу
  •  Розумні системи можуть комплексно аналізувати показники здоров’я пацієнта, дозволяючи медикам завчасно виявляти потенційні аномалії і хвороби.
  •  Розумні системи здатні якісно сканувати аналізи людини, надаючи аргументовані методи лікування, якщо в ньому є необхідність.

Торговля и логистика:

  • Розумні системи забезпечують висококласний і високошвидкісний сервіс обслуговування клієнтів онлайн-магазинів.
  • Розумні системи дозволяють представникам роздрібної торгівлі пропонувати покупцям індивідуальні рекомендації на основі їх попередніх покупок і виявленого інтересу до ряду певних товарів, персоналізуючи сервіси послуг.
  • Розумні системи допомагають як продавцям, так і покупцям здійснювати своєчасну адресну відправку і доставку купленого товару (у найбільших логістичних компаніях інтелектуальні системи можуть розпізнавати суть і намір електронних листів і нотаток для доставки, щоб визначити пріоритети завдань і забезпечити надшвидку реалізацію послуги).
  • Розумні системи відстежують зміни цін на певні категорії товарів і послуг на ринку, розраховуючи їх вартість відповідно до попиту.

Топ-10 відомих інтелектуальних систем, що успішно зарекомендували себе на споживчому ринку

1. Голосові помічники Siri і Cortana

Системи розпізнавання голосу, такі як Siri і Cortana, використовують машинне навчання і глибокі нейронні мережі для взаємодії з людиною. По мірі свого розвитку ці додатки вчаться розуміти нюанси і семантику нашої мови. Наприклад, Siri може ідентифікувати тригерну фразу «Hey Siri» практично в будь-яких умовах за допомогою розподілу ймовірностей. Обираючи відповідні мовні сегменти із записаної бази даних, програмне забезпечення може потім вибирати відповіді, які дуже нагадують реальний діалог.

2. Соціальна мережа Facebook

Пам’ятаєте, коли Facebook запропонував вам відмітити своїх друзів на фото або події? На сьогоднішній день алгоритми соціальної мережі вже розпізнають знайомі обличчя з вашого списку контактів. Унікальне програмне забезпечення для розпізнавання осіб DeepFace може визначати і класифікувати відмінності в людських обличчях з точністю до 97,25% – всього на 0,28% менше, ніж людина (!).

3. Додаток Google Maps

Алгоритми глибокого навчання допомагають додатку вилучати назви вулиць і номери будинків із фотографіями, які роблять автомобілі Street View, і підвищувати точність результатів пошуку з кожним наступним запитом. На сьогоднішній день програма зібрала і опрацювала понад 80 млрд. високоякісних зображень, аналіз яких вручну був би неймовірно трудомістким. Машинне навчання звільняє більше часу інженерам Google для подальшої роботи шляхом автоматичного вилучення і класифікації інформації з геолокаційних фотографій, досягаючи точності у 84,2%.

4. Пошукова система Google

Найбільша у світі пошукова система Google віднині не просто шукає, а й пропонує рекомендації, що базуються на попередніх пошукових запитах користувачів. У 2015 році Google презентував RankBrain – алгоритм машинного навчання, який використовується для розшифровки семантичного змісту пошукового запиту. Завдяки використанню інтуїтивної нейронної мережі, RankBrain ідентифікує намір пошуку користувача і пропонує йому індивідуальну інформацію по конкретній заданій темі. На сьогоднішній день RankBrain все ще «вчиться», обробляючи в середньому близько 15% запитів в Google щодня.

5. Електронна пошта Gmail

У 2015 році Gmail отримав функцію «інтелектуальної відповіді» з метою допомогти користувачам вирішувати проблеми, що виникають в процесі роботи з поштовими скриньками. Функція побудована відразу на двох нейронних мережах: одна використовується для кодування вхідної пошти, інша – для прогнозування можливих відповідей. Ці мережі працюють у тандемі, щоб розшифровувати вхідні повідомлення і автоматично пропонувати кілька різних відповідей на кожне з них. До речі, за статистикою, сьогодні більша частина електронних листів відправляється користувачами за допомогою мобільних телефонів саме з пошти Gmail, так як функціонал програми забезпечує зручність її експлуатації.

6. Платіжна система PayPal

Використовує алгоритми машинного навчання для боротьби з шахрайством. Інтелектуальні технології, закладені в основу PayPal, дозволяють їй аналізувати величезну кількість даних про клієнтів і ефективно оцінювати і прогнозувати ризикові ситуації. Притому PayPal працює не просто за принципом «так чи ні», а, якісно оброблюючи всю фінансову, комп’ютерну і мережеву інформацію, вчиться завчасно розпізнавати мотиви дій і наміри клієнтів.

7. Мультимедійна система Netflix

Сьогодні Netflix є інтелектуальною мультимедійною платформою, яка обслуговує понад 100 мільйонів користувачів у всьому світі. І, не дивлячись на те, що деталі ключових алгоритмів машинного навчання системи зберігаються за закритими дверима, розробники стверджують, що є два базових аспекти, які змушують створену ними нейронну мережу активно мислити: поведінка користувача та зміст медіа-контенту, до якого він проявляє інтерес. Разом ці набори даних створюють кілька «груп уподобань», які повідомляють системі рекомендації щодо того, як правильно обробити запит користувача, задовольнивши його інтерес.

8. Система авто-обслуговування Uber

Інтелектуальні системи є фундаментальною базою роботи Uber. Технічний гігант використовує алгоритми машинного навчання для визначення, пересування, місця розташування і подачі автомобіля відповідно до запиту користувача. Коли ви замовляєте автомобіль, мета Uber полягає у тому, щоб якомога точніше оцінити час свого прибуття. Машинне навчання дозволяє це зробити, аналізуючи дані з мільйонів попередніх поїздок і застосовуючи їх до вашої конкретної ситуації. За аналогічним принципом сьогодні працює і UberEATS, який враховує навіть той час, який необхідний для приготування їжі, щоб доставити її вчасно. У 2017 році подібні опції збільшили попит на послуги компанії на 26% серед постійних і нових клієнтів.

9. Система «розумного пошуку клієнтів» Lyst

Lyst, по суті, – сайт модної електронної комерції, який працює з досить новою моделлю машинного навчання: для того, щоб пошук потенційних клієнтів відповідав реальним рекомендаціям і потребам, інтелектуальна система використовує теги метаданих для візуального порівняння різноманітних предметів одягу. Їх алгоритми зчитують ці теги і визначають найкращі збіги, формуючи пропозицію для конкретного клієнта.

10. Музичний сервіс Spotify

Spotify використовує машинне навчання для визначення симпатій і антипатій користувачів, надаючи список пов’язаних треків, орієнтованих на переваги і кількість введених раніше запитів. У своєму рекламному проспекті Discover Weekly Spotify нараховує 30 треків, які, на його думку, ви повинні прослухати, щоб бути в курсі новинок і кращих композицій. Після цього система обов’язково запропонує користувачеві додати до окремого зручного навігаційного плейлиста ті композиції, які йому найбільш сподобалися. Пісні відбираються за допомогою алгоритмів машинного навчання, які аналізують активність користувача і відповідають його музичним смакам, формуючи віш-листи і пріоритетні напрямки подальшого пошуку матеріалу.

Загальний прогноз і перспективи впливу інтелектуальних машин на бізнес-середовище

  •  Відомо, що на сьогоднішній день більше 60% організацій у всіх куточках планети використовують хмарні технології зберігання даних. Експерти вважають, що вже через кілька років інтелектуальні системи дозволять компаніям масово створювати власні локальні хмарні сервіси, що істотно розширить їхні ресурси і можливості оперування даними.
  • Відсоток підприємств, що використовують машинне навчання в тому чи іншому вигляді, зростає у геометричній прогресії щорічно. Згідно з прогнозами світового аналітичного агентства Gartner, вже до 2021 року інтелектуальні технології стануть фундаментальною основою у прагненні бізнесу оптимізувати свої ресурси: розумна автоматизація покладе на лопатки будь-які інші методи посилення конкурентоспроможності, запевняють аналітики. Крім того, прогнозують, що галузі, які не задіятимуть інноваційні впровадження у найближчі кілька років, будуть позбавлені конкурентних переваг на ринку в принципі.
  • Прогнозується, що до 2020 року підприємства, що використовують інтелектуальні системи і пов’язані з ними технології, такі як машинне навчання і глибоке навчання, щоб виявити нові ідеї для бізнесу, перевершать за своїм загальним прибутком своїх конкурентів, які не застосовують ці технології, більш ніж на 1,2 трлн.дол.
  • Маркетингові компанії, що використовують інтелектуальні технології для просування продукту або послуги, вже сьогодні дають приріст продажів на 73% вище. Передбачається, що до 2020 року, з урахуванням розвитку розумних систем та їх можливостей, така тактика дасть 100-відсотковий показник.
  • За статистикою, 79% компаній помиляються у своїх прогнозах на 10% частіше, коли діють «вручну», ніж коли використовують для прогнозування розумні машини.
  • Розумні системи дозволяють отримувати важливу інформацію про клієнтів, їх поведінку і потреби, і використовувати ці дані для персоналізації комунікацій, а також формування кращого клієнтського досвіду по всіх каналах взаємодії. Передбачається, що вже у найближчі 5 років бізнес не буде розглядати в принципі ніякі інші методи роботи з аудиторією споживачів.