Разработчики Искусственного Интеллекта | Компания для Разработки AI

Интеграция искусственного интеллекта (AI) в свой бизнес сегодня — это такая же необходимость, как создание корпоративного сайта 10 лет назад. Кто это сделает, получит конкурентные преимущества и сможет развиваться дальше. Все остальные окажутся за бортом новой эры Web 3.0 и в конечном итоге просто разорятся, так как интеллектуальные чат-боты, механизмы рекомендаций, самообучающиеся системы анализа информации и другие решения на базе искусственного интеллекта дают слишком много преимуществ, чтобы бизнес мог их проигнорировать.



В этой статье мы расскажем, что программисты и ученые имеют в виду под термином «искусственный интеллект», каким он бывает и чем может помочь вашему бизнесу. Кроме того, мы также подскажем, как нанять разработчика AI-решений.

Особенности разработки AI

Искусственный интеллект (Artificial intelligence, или AI) — это интеллект, демонстрируемый программами и машинами, в отличие от естественного интеллекта, который демонстрируют животные, в том числе люди. Обычно это означает, что программа или машина способна воспринимать окружающую среду (принимать данные из окружающей среды и анализировать их) и принимать действия, которые максимизируют ее шансы на достижение своих целей.



Яркие примеры таких AI-систем — поисковая система Google, механизмы рекомендаций YouTube, Amazon и Netflix, голосовые помощники Siri и Alexa, беспилотные автомобили Tesla, а также неигровые персонажи (NPC) в видеоиграх. Все это вариации различных AI-решений, которые помогают людям в той или иной сфере и которые приносят миллиардные прибыли своим создателям.

Типы AI и варианты применения

В зависимости от того, что именно должен делать искусственный интеллект для бизнеса, решения на его основе обычно разделяют на несколько направлений.

Data science

Такого рода AI-системы специализируются на анализе больших объемов данных, поиске корреляций (возможных причинно-следственных связей), анализе закономерностей и составлении выводов. Вот несколько примеров того, как такого рода AI-системы используются для решения прикладных бизнес-задач:

• сегментирование клиентов и персонализация маркетинга;



• повышение эффективности продаж, маркетинга или логистики;



• вычисление мошенничеств с кредитными картами или продажами;



• моделирование рисков для инвестирования или кредитования;



• максимально релевантные системы рекомендаций;



• составление финансовых и других прогнозов.

Машинное обучение (Machine learning ML)

Это разновидность AI, которая позволяет системам автоматически обучаться и совершенствоваться на основе опыта, чтобы делать выводы и искать взаимодействия, не следуя жестко заданным правилам. Обычно такие AI-решения применяются для следующих вещей:

• распознавание текстов в чатах, отзывах, статьях;



• распознавание речи, жестов, образов пользователей;



• диагностика пациентов (поиск признаков болезней);



• прогнозирование действий людей, а также рынков, запасов;



• классификация действий, процессов, объектов.

Искусственные нейронные сети (neural network)

Это сложные структуры, созданные из цифровых нейронов, которые могут обрабатывать очень большое количество входных данных и выдавать единственный результат. Нейронные сети способны самообучаться и используются для самых разных прикладных задач:

• генерация изображений, текстов, музыки, 3d-моделей;



• написание программного кода и / или его оптимизация;



• классификация и распознавание объектов, лиц, речи;



• прогнозирование погоды, рынков, развития болезни;



• управление движимыми объектами (автомобили);



• экономико-статистическое моделирование.

Автоматизация процессов (Robotic process automation, RPA)

«Программные роботы» выполняют различную рутинную работу, оптимизируя бизнес-процессы и работу персонала. Самые простые примеры таких решений:

• Персональные RPA-ассистенты (деловоды), которые могут помочь вашему персоналу с организацией рабочего дня, подготовкой документов, ведением учета рабочего времени, организацией встреч и многим другим.



• RPA для ввода информации, которые способны распознавать тексты, считывать информацию с документов и автоматически вводить их в нужные поля. Очень полезно в логистике (например, при прохождении таможни), в государственных службах и медицине (сканирование документов) и т.п.



• RPA-системы для автоматизации производственных процессов, которые способны управлять оборудованием и / или транспортом на производствах — от приема и распределения посылок на Amazon до производства iPhone.

Интеллектуальные чат-боты

Они обеспечивают лучший сервис при взаимодействии с клиентами и избавляют сотрудников от рутинной работы. На основе интеллектуальных чат-ботов разрабатывают call-центры, службы поддержки, продавцов-консультантов, личных секретарей, помощников официантов и многое другое. С помощью такого рода интеллектуальных агентов можно:

• повысить эффективность продаж и маркетинга;



• снизить нагрузку и расходы на службу поддержки;



• повысить скорость и качество обслуживания;



• персонализировать общение с клиентами.

Компьютерное зрение

Включает в себя обучение программы понимать и интерпретировать визуальный мир (фото, видео) в рамках заданных задач. Как правило, это включает в себя идентификацию и определение местоположения объектов, а затем реагирование на эту информацию. Простые примеры:

• удаление фона на фотографии / видео;



• идентификация пользователя по лицу в телефоне;



• управление аватаром в Just Dance и других играх;



• распознание преступников городскими камерами;



• поиск болезней по рентгеновским снимкам.

Процесс интеграции AI в бизнес

С точки зрения предпринимателя интеграция решений на базе искусственного интеллекта в его бизнес выглядит довольно просто и зиждется на трех китах.

Данные

На первом этапе создания AI-решения компания-разработчик обычно запрашивает у клиента любые выборки данных, работе с которыми нужно обучить систему, — чем их больше, тем лучше и точнее будет работать AI. Тип нужных данных напрямую зависит от задачи, которая стоит перед будущей системой.



Например, если вам нужно разработать AI-решения для сортировки писем на полезные и спам, то необходимы примеры полезных писем и спама с указанием, к какой категории относится письмо и почему. На их основе AI научится распознавать ключевые слова «Купить», «Кредит», «Дополнительный доход», «Скидки», «Акции» как признаки спама и будет их отправлять в специальную папку или удалять.



Если вам нужна будет система рекомендаций, которая советует клиентам сопутствующие товары к их покупке или новые фильмы для просмотра, то нужны будут данные о прошлых покупках или прошлых просмотрах как отдельно взятого пользователя, так и по рынку в целом — чтобы рекомендовать трендовые вещи.



Такие данные можно собрать самому, взять из открытых источников (есть специальные сайты с данными, на которых обучают AI) или купить.

Признаки

Дальше бизнес и компания-разработчик AI определяют ключевые бизнес-потребности и совместно решают, какие именно данные (характеристики, свойства, метрики, фичи, features) должна отслеживать система, чтобы научиться решать нужные бизнесу задачи и достигать поставленных бизнес-целей.



Например, для AI-решений, работающих с покупателями, это демографические данные, количество покупок, средний чек, периодичность покупок и другие вещи, которые влияют на покупательское поведение человека и/или могут его предсказать. Если это AI-решения для работы с животными, то им нужны данные о породе, росте, окрасе, длине от кончика хвоста до носа и возрасте. AI для автомобилей будут нуждаться в данных модели, возрасте, пробеге, скорости и прочем.



Суть в том, чтобы подобрать такие признаки, которые позволят AI отслеживать эффективность своей работы, что даст ему возможность совершенствоваться.

Алгоритм

На этом этапе разработчик выбирает метод для решения поставленной бизнес-задачи. Именно от этого метода зависит скорость и точность результата обработки исходных данных, а также «обучаемость» программы. Самый простой вариант — просто взять нейронную сеть (точнее, библиотеку, позволяющую моделировать и создавать нейросети) и «научить» ее решать нужную бизнес-задачу. Таких библиотек / фреймворков довольно много, например SciPy, TensorFlow, NumPy, Scikit-Learn, Theano, PyTorch, Keras, Pandas и другие.



Разумеется, чтобы использовать вариант с разработкой AI с помощью соответствующих библиотек / фреймворков, ваш технический партнер должен быть знаком с ними или иметь достаточный уровень экспертности, чтобы быстро их изучить. Вот перечень самых популярных фреймворков для запуска AI с глубоким обучением.

Инструменты разработки AI

Помимо фреймворков, выбранная вами компания по разработке решений на базе искусственного интеллекта также должна иметь опыт работы с множеством других инструментов разработки. Вот пример технологического стека для AI на базе Python.

Что AI может дать вашему бизнесу?

Автоматизация

Одно из наиболее часто упоминаемых преимуществ AI — автоматизация большинства рутинных производственных процессов в сфере финансов, связи, логистики, e-commerce, маркетинга, программирования и даже искусства. Искусственный интеллект может взять на себя такие действия, что не только приведет к повышению скорости и производительности, но также позволит более эффективно использовать сырье, улучшать качество продукции, а также сокращать время выполнения заказов.

Исследования и анализ данных

Технологии искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения могут помочь при построении прогностических моделей и алгоритмов для обработки данных и понимания возможных рыночных тенденций. Более того, вычислительные возможности искусственного интеллекта также могут ускорить ход множества исследований и создания продуктов.