Эпоха искусственного интеллекта ворвалась в жизнь давно. Люди привыкли к мгновенным идентификации и регистрации, ускоренному поиску транспорта и маршрутов, удобному выбору товаров и использованию ИИ-сервисов. AI стал надежным помощником бизнесу, заменил сотрудников и свел до нуля вероятность ошибок из-за человеческого фактора. Рутинная работа перешла в разряд той, которую перепоручают AI, в то время, когда решением творческих задач занимаются ведущие специалисты.
Приложения и нейронные сети, алгоритмы действий AI
Каждая из IT-компаний по разработке моделей и алгоритмов, приложений, чат-ботов на основе AI применяет способы интеллектуального анализа цифровых данных при машинном и глубоком обучении. Для сложных проектов подключают
нейронные сети в бизнес. Визуализация с AI – это распознавание и компьютерное 3D-зрение.
Продвинутые банковские приложения часто базируются на работе умного ИИ-помощника. Действия, выполненные AI по уточнённым критериям на биржах, при покупке, продаже – повседневность. Предварительный отбор кадров по конкретным показателям, первичная диагностика пациентов, настройка действий в сфере безопасности при срабатывании указанного триггера – тоже результаты мышления AI. Генерация текстов среднего уровня, изображений и видеоконтента на слуху несколько лет.
Популярность запроса AI в Google Trend
Анализ изображений, полученных с квадрокоптера FPV – удобный способ оценки местности в режиме реального времени. Можно настроить сразу на передачу в центр обработки данных для ускоренного приёма решений при помощи ИИ в базовых ситуациях. Автоматизация процессов – еще один плюс внедрения AI.
Распознавание и верификация, диагностика и прогнозирование с AI
Примеры задействования ИИ в бизнес-деятельности турфирм включают распознавание загранпаспортов, страховок и документов путешественников. Эти данные легко вносить в форму заявок или договоров с минимальным уровнем ошибок, до 1–5 %. Обучение нейросети распознаванию проходит путём анализа фото и текста в пространстве, с адаптацией и верификацией, формированием API-ответа. Само ПО, созданное по технологиям RPA, интегрируется в
любую CRM систему или чат-бот, кабинет пользователя.
RPA-робот заполняет рутинную документацию, формирует отчёты, выполняет операции по настройке рабочего времени. Тренировка проходит с помощью машинного обучения ML. Одним из часто используемых приёмов ML является создание и подготовка к функционированию нейронных сетей – по архитектуре сверточных или генеративных. Нейронные сети могут спрогнозировать курс акций на
сайте форекс и криптовалют, диагностировать заболевание или функциональное нарушение. Ученые применяют их для прогноза качественных характеристик медикаментов на основе компонентов, оценки состояния планируемого объекта или сплава.
Моделирование решений с Data Science
Мало собрать базы данных и показать их AI: необходимо научить его распознавать ситуации, где нужно быстро дать чёткий ответ. Это случаи, где реляционные базы не могут найти правильное решение. Такими вопросами занимаются аналитики Data Science. В их задачи входит определение алгоритмов и условий математической модели, при которых осуществляется:
- моделирование процессов;
- сегментация и персонализация клиентов, ключевых запросов;
- релевантность предложений.
Наглядно процесс можно выразить так: предположим, человек едет в автомобиле. У него прошел созвон, который вызвал всплеск эндорфинов. Из-за этого усилилось сердцебиение, но снизилась внимательность, появилось желание «полихачить». Трекер на руке это определяет, передает информацию в ИИ-систему автомобиля. ИИ делает предупреждение – рекомендует снизить скорость (или сам выполняет), уменьшает нагрев салона и приоткрывает окно.
Задача для ИИ
ИИ – это не человеческое мышление. Компьютеры выполняют то, что требует от них программист – расчёт, вычисление, выполнение конкретных действий. Поставить задачу можно голосом или текстом, но перед этим ввести правила и ограничения, зависимости, включая статистические. Алгоритмы преобразований – это схемы по образцам: «Описание» – «Правила» или «Задача» – «Решения». Прогнозирование работает при условии введения нескольких ситуаций с примерами.
Допустим, ставим задачу: «Напишите программу на Python для получения прибыли маркетплейса. Исходный капитал 100 тысяч долларов, ожидаемая прибыль 10 % вложений, число товаров на маркетплейсе 10000, средняя цена одного товара 50 долларов, комиссионное вознаграждение 3%».
Результатом будет вышеизложенный ответ, ограниченный ввиду введения малого количества показателей в условия задачи. Чем подробнее расписаны факторы и больше объем датасета, тем меньше ошибка в итоговом решении. Программист при тренировке ИИ вводит исходную информацию и маркирует каждый фрагмент тегами. Когда накапливается база данных с управляющими маркерами, обучение переходит на стадию перебора правил и проверки при прогнозировании.
Шаговое моделирование сценариев и ошибки
Каждый этап – нахождение прописанной закономерности и поиск новой, с определенным параметром. Например, если приехал автомобиль Mersedes, потом Audi и Honda, следующим может быть BMW или Mitsubishi. Если же закономерности искать не нужно, тогда эту функцию отключаем и используем решения предыдущих шагов.
Сценарий, где после первого маркера идет вопрос, а следующий – ответ, делает алгоритм удобным, поскольку в пределах базы информации он будет давать ответ на любые вопросы в этих границах. Понятно, что в каждом алгоритме прогнозирования есть ошибка.
Считается допустимым, если границы погрешности находятся в пределах 5 %. Стохастическая модель подходит, когда нет определенности в диапазоне введения входных или выходных данных. Локальная функция с однозначным отображением руководствуется идентификаторами объектов. Простые функции однопараметрические, расчёты в них проводятся при помощи коэффициентов, но не утверждениями, это ложь или истина.
Разбор алгоритмов, результатов и функций
Каждый алгоритм раскладывается на этапы: условия и переходы, каждый из которых заканчивается оператором результата, но не возврата. Сравнение с константой, являющейся определенной точкой или шагом алгоритма – основа для беспрерывного прогнозирования. Это можно сравнить с поиском корреляции, когда при накоплении данных коррелирующих признаков их объединяют в группы. Потом на базе полученной основы идёт выделение общего условия и дистанции между заданным параметром и результатом вычисления.
Выглядит это так:
- формирование функций с одним параметром;
- отбор частей с одинаковыми условиями;
- создание новой двухпараметрической функции;
- уточнение линейности в многопараметрических базах.
Конвертация включает в себя алгоритмы поиска решений и последующее создание правил на основании полученных ответов. Иногда результатом является рекурсия с несколькими уровнями либо фрактал. Управляющие маркеры отвечают на запросы и выдают итоговые расчёты, учитывая скорость процесса, ускорение и погрешность. Тем не менее в основе находятся алгоритмы, базирующиеся на статистике.
Самостоятельность и автономность: баланс анализа и решений
Для компьютера нехарактерен поиск решения или проведение исследования без задачи. Даже если условно запрограммировать как человеческую личность, без задачи ПК не будет выполнять конкретные действия. Формальная логика здесь не работает, нужны математика и статистика. Решения, принимаемые ИИ автономно, нужно анализировать: если выходят за грани алгоритмов и скриптов, но представляют собой предпочтительный вариант, то это то это подтверждение правильности решения о «самостоятельности».
Принципы работы ИИ:
- предиктивный анализ с нахождением закономерностей и трендов применяют для прогнозирования, исходя из паттернов и вероятности событий;
- мультимодальность подразумевает одновременную обработку информации из нескольких источников и типов данных;
- мультидисциплинарный метод напоминает научный, так как идёт на стыке нескольких наук и их отраслей с целью улучшения работы ИИ.
Максимальный уровень анализа у ASI, который походит на человеческое мышление. Разумность AGI приближается к среднему уровню мыслительной деятельности человека. ANI – типичный исполнитель, не выходящий за рамки написанных программных задач.
Обучение с цифрами, распознаванием и при неполной информации
Накопление массивного объема данных требует обучения ИИ. Для машинного формата применяют линейную и многофакторную регрессию, опорные векторы, дерево решений с подкатегориями и KNN-соседей. Обучение с последующим подкреплением включает алгоритмы для роботов. Общение с чат-ботом – результат использования трансформеров после обработки языка человека.
Задача NLP – распознавание текста и аудио, перевод и генерирование контента. 6 лет назад программисты Facebook на базе данных Amazon (6 тысяч реальных диалогов) разработали бот, который ничем не отличался от человека, мог торговаться и даже обманывать. Это показывает, что задачи ИИ в маркетинговых схемах и сфере развлечений многообразны:
- в ритейле продумывают алгоритмы проработки акций и предложений покупки;
- в ресторанном бизнесе создают интерьеры и оригинальные меню;
- в игровой отрасли после глубокого обучения разрабатывают идеальный разум, состоящий из руководителя-ИИ и программ-агентов «гибридной архитектуры».
Если анализировать работу ИИ на примере приложения Libratus, то ясно, что оно состоит из нескольких частей. Аналитическая центральная часть взаимодействует со второй, отслеживающей ошибки противников и третьей, анализирующей погрешности в собственных действиях. Это пример, когда на основе неполной информации получают полный исчерпывающий ответ в отраслях кибербезопасности, военного дела и переговорного процесса.
Шаблоны с правильными решениями и работа ChatGPT-3.5
12 лет назад за теорию стабильного распределения экономисты Шепли и Рот получили Нобелевскую премию. Решения математиков подтвердили в IT: приёмы унимодального и бимодального распределения работают при условии набора многомиллиардной базы данных с последующим анализом в виде гистограмм. Разработчики в лабораториях OpenAI и Google, компании Microsoft постоянно контролируют обучение ИИ, отсекая неверные решения и создавая шаблоны на основе правильных. В мире зарегистрировано 60 тысяч IT-компаний по разработке ПО на базе ИИ.
ChatGPT 3 версии использовал всего 175 млрд. источников. Версия 5, которую выпустят к концу 2024 года, будет одновременно генерировать текстовый и аудиовизуальный контент. Количество источников для разработки в 100 раз превышает объём данных ChatGPT-3. Усовершенствованный и мощный вариант будет анализировать данные, работать как основа для чат-бота, генерировать код и выполнять другие функции виртуальных помощников. Пока модель 3.5 работает вот так и допускает ошибки.
ИИ-продукты Google и Microsoft
В числе зарекомендовавших себя ИИ-приложений DALL-E, который генерирует и редактирует изображения, делает коллажи. Whisper – универсальный ИИ-транскрибатор, умеющий распознавать речь и переводить. CLIP – аналог по картинкам и фото. Gym Library и Codex – платформы на основе ИИ для программистов. В списке Google 15 похожих ИИ-приложений и платформ. Правда, в их работе часто встречаются ошибки и погрешности.