В быту («Привет, Алиса!»), в коммерческих отраслях, разных видах деятельности уже никого не удивить присутствием искусственного интеллекта (ИИ). Новые возможности помогают организациям защищать свое местоположение и активы, автоматизировать текущие и производственные процессы, проводить аналитику.
Автоматизация производственных процессов
В промышленности ИИ способен выявлять потенциальные простои и аварии путем анализа датчиков. Системы прогнозируют, когда функциональное оборудование выйдет из строя, чтобы можно было запланировать профилактику до возникновения поломки.
Генеративный дизайн использует алгоритмы ML, имитирующие инженерную работу. Параметры проектирования – сырье, объем масштабы, способы производства и ограничения затрат – вводятся в ПО для генерации проекта. ИИ в итоге предоставляет все возможные результаты, которые могут быть созданы с использованием этих параметров. Таким способом можно быстро создать тысячи вариантов дизайна для одного продукта.
Совершенствование систем безопасности
Одним из наиболее важных событий в области безопасности стало появление процессоров глубокого обучения (DLPU) и последующей возможности их интеграции на периферии. По мере того как DLPU и расширенное обнаружение объектов становятся стандартными, организации могут запускать распознавание номерных знаков, обнаружение подозрительных лиц и обнаружение огнестрельного оружия.
Искусственный интеллект также может автоматизировать процесс обнаружения и оповещения. Сотрудники службы безопасности могут быть уведомлены о потенциальном происходящем инциденте в режиме реального времени. Это сокращает время реагирования и устранения инцидента. Надежнее становятся и камеры видеонаблюдения. Они учатся запоминать лица, отфильтровывать тени и отличать человека от оленя.
Прогнозирование результатов
Модели и алгоритмы искусственного интеллекта предназначены для систематического извлечения информации из шаблонов данных и могут использоваться для прогнозирования и интерпретаций. Эти форсайты преобразуются в модели и симуляции, чтобы помочь пользователям лучше понять предполагаемые результаты. В свою очередь результаты способны постоянно обновляться и уточняться по мере поступления в алгоритм большего количества данных.
Компании учатся использовать эту информацию для поддержки процесса принятия решений путем прогнозирования результатов и предоставления четких рекомендаций для конкретных ситуаций или наборов данных. ИИ могут анализировать целевое поведение пользователей – внимание или тревожность.
Понимание клиентов
ИИ может помочь компаниям лучше понимать потенциальных клиентов. ИИ адаптирует инструменты к динамичному поведению и намерениям аудитории. Например, моделирует цикл поведения покупателя, выявляет «препятствия» на пути к принятию решения о приобретении товара или услуги. Маркетологам легче выбирать каналы коммуникации, понимания, на каком из этапов пути человек отреагирует на электронную рассылку, а на каком – на прямой рекламный призыв.
Такие приложения, как обработка естественного языка, способствуют пониманию, как люди взаимодействуют с брендами, тембрами и копирайтингом. Кроме того, инструменты обратной связи с помощью ИИ, чат-боты и панели поиска, фиксируют потребности и ожидания покупателей.
Решение сложных проблем
Модели ИИ могут осмысливать большие наборы данных и выявлять тенденции и нюансы, которые человеческому мозгу трудно обнаружить. Машинное обучение позволяет внедрять в программы ИИ инструменты обработки информации, учета широкого спектра переменных и факторов вплоть до максимально детализированного уровня. Вручную это пришлось бы делать очень долго. Такие инструменты применяются в финансовом прогнозировании и обнаружении аномалий в кибербезопасности.
Искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение упрощают работу компаний Тем не менее, следует установить ожидания в отношении инновационных технологий. Важно не поддаваться ажиотажу. Понимание того, как правильно использовать новейшие технологии – ключевой фактор перед внедрением.
Читать по теме: Как изменятся профессии с развитием искусственного интеллекта
