Искусственный интеллект (ИИ) в бизнесе повышает эффективность, автоматизирует процессы. Он используется для анализа данных, прогнозов спроса и адаптации обслуживания к потребностям клиентов. Бизнес принимает обоснованные решения, сокращает затраты на выполнение процессов.
Но есть вопросы:
Давайте разбираться
Но есть вопросы:
- Как измерить способность ИИ решать сложные задачи?
- Как понять степень его готовности к решению таких задач?
Давайте разбираться
Способность ИИ к решению сложных задач
Это вопрос не праздный, потому что внедряя ИИ в бизнес мы хотим быть уверены в том, что это не игрушка, и мы получим реальную эффективность: ускорим работу процессов, повысим их КПД, сэкономим на текущих затратах бизнеса, высвободим ресурсы ценных кадров, и они смогут принимать качественные решение.
Для того, чтобы на него обоснованно ответить, следует учесть следующий факт. ИИ - это модель для прогнозирования.
Что это значит?
Для того, чтобы на него обоснованно ответить, следует учесть следующий факт. ИИ - это модель для прогнозирования.
Что это значит?
ИИ как модель прогнозирования
ИИ, по сути, предсказывает наиболее подходящий ответ на запрос пользователя.
Объясню на примерах
Работа с данными: ИИ собирает, анализирует много информации. Например, если у вас есть интернет-магазин, ИИ будет изучать, что и когда покупают ваши клиенты.
Изучение & обучение: ИИ использует специальные программы и алгоритмы (правила), чтобы понять, какие вещи обычно происходят. Он "учится" на основании собранных ранее сведений. Это как если бы вы заметили: если этой зимой люди чаще покупают теплую одежду, то также будет в следующем году.
Прогнозы и советы: На основе этих данных ИИ может предсказывать, предстоящие события. Например, он может сказать вам: в следующем месяце лучше запастись зимними куртками - будет холодно и люди захотят их купить.
Ответы на запросы: В чатах, системах рекомендаций ИИ использует свои прогнозы, чтобы дать вам самый подходящий ответ или совет. Например, если вы спрашиваете у чат-бота, какой фильм посмотреть, он посоветует фильм на основе того, что вам уже нравилось раньше.
Иными словами, ИИ — это как умный советник, который анализирует большое количество информации, учится на этом, помогая вам принимать решения или дает полезные советы.
Как понимание этого способно объяснить нам с вами, насколько ИИ совершенен?
Изучение & обучение: ИИ использует специальные программы и алгоритмы (правила), чтобы понять, какие вещи обычно происходят. Он "учится" на основании собранных ранее сведений. Это как если бы вы заметили: если этой зимой люди чаще покупают теплую одежду, то также будет в следующем году.
Прогнозы и советы: На основе этих данных ИИ может предсказывать, предстоящие события. Например, он может сказать вам: в следующем месяце лучше запастись зимними куртками - будет холодно и люди захотят их купить.
Ответы на запросы: В чатах, системах рекомендаций ИИ использует свои прогнозы, чтобы дать вам самый подходящий ответ или совет. Например, если вы спрашиваете у чат-бота, какой фильм посмотреть, он посоветует фильм на основе того, что вам уже нравилось раньше.
Иными словами, ИИ — это как умный советник, который анализирует большое количество информации, учится на этом, помогая вам принимать решения или дает полезные советы.
Как понимание этого способно объяснить нам с вами, насколько ИИ совершенен?
Категории прогнозирования
Основываясь на этой вводной у нас с вами есть 4 варианта поведения ИИ, или категории прогнозирования. В каждом варианте у нас пара данные - результат на их основе
Давайте рассмотрим каждую.
Категория 1. Известные данные - известные результаты
Машинный прогноз точен при достаточном объеме данных. Это значит, что машина хорошо предсказывает, когда у неё есть много данных.
Примеры
Банки используют ИИ для обнаружения мошеннических транзакций на основе исторических данных. Медицинская диагностика помогает диагностировать заболевания, анализируя медицинские изображения и данные пациентов.
Категория 2. Известные данные - неизвестные результаты
Прогнозы затруднены из-за недостатка данных, т.е. машина не может точно предсказать, если данных мало.
Примеры
Аналитические компании пытаются предсказать результаты выборов, но точность снижается из-за редкости таких событий и изменчивости политической обстановки. Сейсмологи используют ИИ для прогнозирования землетрясений, но из-за редкости этих событий точность оставляет желать лучшего.
Категория 3. Неизвестные данные - неизвестные результаты
Машина не может прогнозировать события, которые никогда не происходили. Иначе говоря, машина не знает, что предсказывать, если этого никогда не случалось.
Примеры
Музыкальная индустрия не могла предсказать появление и влияние Napster на рынок музыкальных дисков. Неожиданные события, которые никто не мог предсказать, как пандемия COVID-19.
Категория 4. Неизвестные данные - известные результаты
Прогнозы ошибочны из-за неправильного понимания данных: Машина делает ошибки, потому что не понимает данных правильно.
Примеры
ИИ может ошибочно предположить, что повышение цен вызовет рост спроса, не понимая, что это следствие, а не причина. Вебмастеры манипулируют алгоритмами поисковых систем для повышения рейтинга, что требует постоянных обновлений алгоритмов для борьбы со спамом.
Что из перечисленного сегодня умеет делать ИИ? На примере ChatGPT
Давайте рассмотрим стадию развития ИИ на примере ChatGPT с точки зрения категории прогнозирования. Тоже самое будет справедливо для всех передовых ИИ.
ChatGPT в основном находится в категории "Известные известные" с точки зрения прогнозирования. Это связано с тем, что он был обучен на большом объеме данных и может давать качественные ответы на основании известных ему данных. Например, при запросе информации на общие темы или помощи в решении типичных задач, ChatGPT может использовать накопленные знания для точного прогнозирования и формирования ответов.
Но есть случаи, когда ChatGPT попадает в категорию "Известные неизвестные", если данных недостаточно или запрос касается специфической информации, о которой модель не имеет достаточных знаний.
Рассмотрим подробнее.
ChatGPT и задачи с известными данными и неизвестным результатом
Поддержка клиентов
- Известные данные: История запросов клиентов, часто задаваемые вопросы (FAQ).
- Неизвестный результат: Решение уникальной проблемы клиента на основе имеющейся информации.
Пример
Клиент обращается с вопросом, который не покрыт FAQ, но ChatGPT использует имеющиеся данные и общий контекст для предоставления полезного ответа.
Анализ текста
- Известные данные: Литературные произведения, научные статьи.
- Неизвестный результат: Написание краткого содержания или анализа текста, который не был частью обучающих данных.
Пример
Пользователь просит краткое содержание недавно выпущенной книги. ChatGPT использует общий стиль и структуру известных ему текстов для создания логического содержания, даже если конкретная книга не была частью обучающих данных.
Кодинг и программирование
- Известные данные: Синтаксис и примеры кода на популярных языках программирования.
- Неизвестный результат: Решение специфической проблемы программирования.
Пример
Пользователь просит написать функцию для определенной задачи. ChatGPT использует свои знания о синтаксисе и структурах данных для создания функции, даже если задача не была конкретно предусмотрена в обучающих данных.
Эти примеры иллюстрируют, как ChatGPT использует известные данные для решения задач, где точный результат заранее неизвестен.
Качество данных и его влияние на ИИ
Друзья, понимание категорий прогнозирования важно, потому что так вам проще будет определить, какие задачи можно перенести на ИИ, в какие пока еще рано. Кроме того, теперь становится очевидно, что если мы хотим получить качественный результат, то придется:
- ИИ до-обучать под себя
- Научиться правильно формулировать задачу.
- Позаботиться о хорошем качестве исходных данных.
Этому, в основном и посвящены мои блоги. А подписаться на меня можно по ссылке https://clck.ru/3CBsiT