Негосударственное общеобразовательное учреждение Средняя общеобразовательная школа

Преимущества человека: преимущества человека перед остальным животным миром…4 пункта

alexxlab

Содержание

10 преимуществ и недостатков искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) не принадлежит будущему – он происходит сейчас. Учитывая, что мировой рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта вырастет на 154 процента в годовом исчислении, к 2025 году прогнозируется, что эта отрасль будет оценена в 22,6 миллиарда долларов США.

Загрузить программу ВІ

Демонстрации решений

Оглавление

Искусственный интеллект (ИИ) не принадлежит будущему – он происходит сейчас. Учитывая, что мировой рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта вырастет на 154 процента в годовом исчислении, к 2025 году прогнозируется, что эта отрасль будет оценена в 22,6 миллиарда долларов США.

 

Искусственный интеллект, изобретенный Джоном Маккарти в 1950 году, – это способность машин или компьютерных программ учиться, думать и рассуждать, как человеческий мозг. В систему ИИ поступают данные и инструкции, на основе которых система делает выводы и выполняет функции.

Со временем он продолжает изучать человеческое мышление и логику, становясь эффективнее на ходу.

 

AI везде – будь то автоматический поиск в Google или вождение автомобиля. Искусственный интеллект с его обширным набором технологий позволяет машинам «чувствовать», как человеческий мозг, учиться и действовать.

 

Конечно, у ИИ есть множество преимуществ и недостатков, которые мы обсудим в этой статье. Перед этим давайте разберемся с основными типами ИИ или сегментами ИИ.

Искусственный интеллект: 4 основных этапа развития

Совершенно необходимо, чтобы ИИ позволил машинам понимать словесные команды, различать изображения и тексты и делать гораздо больше, чем человек. Например, Amazon Alexa, Apple Siri или Google Hello Google. Это классические примеры искусственного интеллекта, который принимает словесные команды и с легкостью их выполняет.

 

Учитывая скорость, с которой растет машинное обучение, глубокое обучение, программирование на национальных языках, прогнозирующий искусственный интеллект и другие связанные концепции, предсказывать, что однодневные машины будут ходить среди нас, с размахом копируя все человеческое поведение, не является простой галлюцинацией.

 

Современные системы искусственного интеллекта способны выполнять сложные вычисления с огромной скоростью. Они могут обрабатывать огромные наборы данных и делать точные прогнозы. Искусственный интеллект в основном подразделяется на четыре стадии, учитывая его развитие или совершенствование :

1.Реактивные машины

Это те машины, которые не хранят ни воспоминаний, ни прошлого опыта. Это «реактивный» характер, который реагирует на текущий сценарий. Например, шахматный компьютер IBM Deep Blue победил международного гроссмейстера Гарри Каспарова шесть раз подряд в конце 1990-х годов. Deep Blue умел распознавать фигуры на шахматной доске и знал, как они ходят. Его высокий интеллект позволяет ему предсказывать все возможные ходы противника намного быстрее, чем противник-человек. В результате он мог рассчитывать наиболее оптимальные ходы против каждой возможности.

2.Ограниченная память

Этот тип машины может уйти в прошлое. Классический пример – это беспилотные автомобили, которые могут наблюдать за скоростью и направлением других автомобилей. Эти наблюдения добавляются к запрограммированному представлению мира. Однако эти информационные фрагменты носят временный характер, а не являются постоянными.

3.Теория разума

Этот тип включает машинное обучение, которое пытается воспроизвести весь физический мир – людей, существ, объекты – все, что может думать и испытывать эмоции.

4.Самосознание

Это тот тип, в котором машины будут иметь системы, позволяющие им быть застенчивыми. Эта стадия также является продолжением стадии Теории Разума, на которой машины будут иметь самосознание по «причине». Это выведет машины на совершенно новый уровень интеллекта.

В то время как исследователям ИИ предстоит пройти долгий путь, прежде чем в игру войдут застенчивые машины, нынешние ученые ИИ сосредоточены на оттачивании навыков машинного обучения этих компьютеров. Позволяя машинам реагировать больше, чем люди, с каждым днем ​​становится лучше.

Плюсы и минусы искусственного интеллекта (ИИ)

Преимущества искусственного интеллекта четко видны в виде поддержки чатов с поддержкой AI для брендов, автоматического поиска в поисковых системах, интеллектуальных прогнозов на платформах электронной коммерции и многого другого. Тем не менее, у ИИ есть много недостатков, которые нельзя игнорировать. Ниже приведены основные плюсы и минусы ИИ.

Преимущества искусственного интеллекта

1.Отсутствие человеческой ошибки

Вот почему распространение искусственного интеллекта в различных областях резко возросло. Когда вы можете полностью исключить человеческие ошибки, вы получите точные результаты. Уловка в том, чтобы правильно программировать.

 

Машины принимают точные решения на основе предыдущей информации, которую они собирают с течением времени при применении определенных наборов алгоритмов. Таким образом, происходит снижение ошибки и повышение точности.

 

Например, Google недавно поделился в своем блоге AI о методе машинного обучения, который поможет предсказывать погоду. Google будет называть это « прогноз погоды », который предсказывает нулевую погоду на шесть часов раньше времени. Google считает, что, используя меньше данных и простую методологию, они могут более точно предсказывать погоду, особенно в случае таких явлений, как грозы или явления, связанные с осадками.

2.Нулевые риски

Использование машин в задачах, которые могут представлять опасность для человека, может хорошо окупиться. Например, позволяя машинам справляться со стихийными бедствиями, можно быстрее выздороветь и снизить нагрузку на человеческие команды.

 

Эта идея воодушевлена ​​инициативой Google и Гарварда по разработке системы искусственного интеллекта, которая может предсказывать места подземных толчков землетрясения. После изучения более 131 000 землетрясений и афтершоков ученые протестировали эту нейронную сеть на 30 000 событий. По сравнению с традиционными методами, он показал большую точность в определении мест афтершоков.

3.Круглосуточная доступность

Очевидно, что машины не устают. Машины могут работать бесконечно, без перерывов, и им даже не надоедает повторять одно и то же, в отличие от человека.

В ноябре прошлого года Google анонсировал контактный центр AI для предприятий, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов. Это классический пример системы телефонной линии с поддержкой искусственного интеллекта, позволяющей предприятиям постоянно реагировать на запросы и проблемы клиентов и решать их в приоритетном порядке для повышения качества обслуживания клиентов.

 

Точно так же Amazon Lex, чат-бот, разработанный для колл-центра Amazon, способен вести интеллектуальные беседы по человеческим запросам. Он использует ту же технологию, что и Amazon Alexa, то есть распознает намерения звонящего, задает соответствующие дополнительные вопросы и дает ответы. Эти чат-боты доступны круглосуточно, обслуживая клиентов по всему миру и легко меняют часовые пояса.

4.У машин ИИ нет эмоций

У машин нет эмоций ну, если вы не Читти, робот, который, честно говоря, сбил меня с толку своей одержимостью главной героиней Саной]. Этот единственный атрибут машин с поддержкой AI может помочь вам более стабильно справляться с жалобами клиентов.

 

Представьте себе, что какая-то функция в вашем программном обеспечении не работает, внезапно причиняя неудобства вашим пользователям. Они обязательно будут собирать билеты, пинговать вашу поддержку в чате и писать электронные письма. Часто люди пытаются «поговорить вживую», вместо того чтобы ждать ответа по электронной почте или тикетов.

 

А теперь представьте, что на принимающей стороне находится человек, который полностью понимает проблемы и изо всех сил пытается решить сотни запросов. В какой-то момент этот человек сломается. Скорее всего, чаты могут пойти наперекосяк с точки зрения чувствительности языка.

Однако с системой чата с поддержкой AI такой критической точки не возникает. Клиенты могут отправлять любое количество странных запросов, у вашего чат-бота есть заранее подготовленные ответы, которые он будет продолжать показывать в соответствии с его оценкой запроса.

 

Это определенно один из самых безопасных способов справиться с такими сценариями, потому что машины ничего не чувствуют. Они будут анализировать только слова, использованные в запросе, сопоставляя их с предварительно введенной информацией и давать соответствующие ответы.

5.AI-машины могут быстро принимать решения

Использование искусственного интеллекта и других технологий может помочь создавать машины, которые могут принимать решения на основе данных намного быстрее, чем люди.

 

Зачем доверять решениям машины?

Просто – он лишен каких-либо эмоций и предвзятых взглядов. Когда человек принимает решение, во многом это обусловлено эмоциями. С другой стороны, машина очень практична и рациональна в своем подходе. Это обеспечивает более точное и ориентированное на результат принятие решений.

 

Например, суперкомпьютер IBM Deep Blue принимает решения, основываясь на всех вероятностях, возможных со стороны противника. Человек не может постичь столько вероятностей за один присест, как машина.

 

Недостатки искусственного интеллекта

6.Машины с ИИ несут большие затраты

Глядя на сложность, с которой справляется машина с поддержкой ИИ, логично, что инициативы, основанные на ИИ, могут оказаться тяжелыми для карманов. Создание машины, которая может имитировать человеческую логику и рассуждения, требует много ресурсов и времени, что делает его довольно дорогостоящим.

7.Машинам не хватает творчества

Проблема с машинами в том, что они работают как запрограммировано. Хотя искусственный интеллект сделал машины способными учиться со временем, они не могут научиться мыслить нестандартно. Машина всегда будет анализировать ситуацию с точки зрения предварительно введенных данных и прошлого опыта. Машине сложно подойти к делу творчески.

 

Один из классических примеров – отчеты о доходах Forbes. Для написания этих отчетов Forbes использует бота Quil. Эти отчеты представляют собой факты и данные, которые предварительно загружаются в бот. Forrester прогнозирует, что такой контент, управляемый ботами, может заменить 16 процентов рабочих мест в США к 2025 году, но это дискуссионная тема.

 

Проблема с этой статьей, написанной ботами, заключается в том, что в ней отсутствует человеческое отношение, в отличие от других статей Forbes. Творческий подход к объяснению событий и вариантов использования при написании статьи отсутствует, когда это делает машина.

 

Эта аналогия подводит нас к следующему указателю.

8.Машины с ИИ могут убить рабочие места

ИИ заменяет большинство повторяющихся задач ботами. Потребность во вмешательстве человека снижается, поскольку предприятия стремятся к более безошибочной и безопасной работе. Добавьте к этому; машины приносят с собой скорость. Это привело к потере многих рабочих мест, которые когда-то были широко распространены. Рабочие роли, такие как простой ввод данных или общение с клиентами в первой точке взаимодействия, то есть поддержка чата, теперь обрабатываются ботами, которые могут делать это более эффективно и круглосуточно.

 

А Т горя-годичное исследование McKinsey предположил, что к 2030 году роботы заменят по крайней мере, 30 процентам человеческого труда, то есть почти 400 до 800 миллионов рабочих мест, что потребует 375 миллионов людей на работу коммутатора.

 

Это огромно и страшно.

9.Временами никакие эмоции не могут отпугнуть

Хотя это одно из ключевых преимуществ искусственного интеллекта, это также недостаток искусственного интеллекта. Машины не могут связываться с людьми, потому что у них нет эмоций или сочувствия. Хотя машинное обучение и НЛП помогли брендам наладить начальную поддержку клиентов через чат-системы с ботами, им по-прежнему требуется, чтобы в какой-то момент вмешался человек крови и плоти, чтобы решить текущую проблему.

 

Если все это оставить ботам, качество обслуживания клиентов по всему миру ухудшится. Боты могут выполнять начальное касание. Если запрос клиентов решается с помощью предварительно загруженных руководящих документов, отлично. В противном случае бот автоматически поднимает заявку, чтобы человек мог отслеживать ее вручную.

 

Иногда бот не может понять вашу болевую точку, потому что вы не управляете ею эмоционально. Вам всегда понадобится человеческое ухо, чтобы делать что-то.

 

10.Машины с ИИ не понимают этики

Еще одна человеческая особенность, которую сложно встроить в машину, – этика. В машине отсутствует мораль, ее также трудно спроектировать и передать с помощью технологий. Искусственный интеллект может помочь предприятиям сократить время, необходимое для выполнения монотонной задачи, но ожидать, что машина будет следовать этическим ценностям, так же расплывчато, как рисовать эскизы на воде.

 

Это человеческая черта, и я могу добавить, эксклюзивная.

Резюме — Преимущества искусственного интеллекта

Если присмотреться, недостатки искусственного интеллекта заключаются исключительно в том, что машины с ИИ не являются людьми. Если суммировать все преимущества и риски искусственного интеллекта, я бы сказал, что машины способны выполнять задачи с большей скоростью, с большей точностью и за меньшее время. Но мы все еще можем быть достаточно далеки от того дня, когда машины начнут проявлять эмоции, как мы, люди.

ИИ может временно заменить несколько рабочих ролей, но в целом он увеличит глобальную производительность, и потребность в людях всегда будет. Из истории мы можем провести некоторые параллели с тем, как изобретение паровых машин изменило ручную рабочую силу и привело к промышленной революции.

Несмотря на это, важность искусственного интеллекта и его влияние на мировые отрасли неоспоримы. С каждым днем он растет не по дням, а по часам, чтобы автоматизировать повседневные задачи, оставаясь при этом гибким и обеспечивающим устойчивость бизнеса.

Почитать еще

Введение в анализ временных рядов

Хотя для анализа данных используются все многочисленные передовые инструменты и методы, такие как наука о

История развития моделей данных

Итак, прыгайте на борт и наслаждайтесь путешествиями во времени наших попыток справиться с временностью в

Машинное обучение

Глубокое обучение – это продвинутая форма машинного обучения.  Глубокое обучение относится к способности компьютерных систем, известных

Правила эффективного прогнозирования

Интуиция очень важна. С ее помощью было создано большое количество хороших прогнозов. Но нужно всегда

Выборка. Типы выборок

Суммарная численность объектов наблюдения (люди, домохозяйства, предприятия, населенные пункты и т.д.), обладающих определенным набором признаков

Обзор самых популярных алгоритмов машинного обучения

Существует такое понятие, как «No Free Lunch» теорема. Её суть заключается в том, что нет

Обзор основных видов сегментации

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Аналитика бизнеса Оглавление Сегментация бренда Сегментация помогает принимать более эффективные

Алгоритмы машинного обучения

В одной из статей мы познакомились с основами машинного обученияи, хотя кратко, но очень лаконично, мы

Полное руководство по анализу текста

Напоминание – это количество правильных результатов, разделенное на количество результатов, которые должны были быть возвращены. Загрузить

Читайте о всех решениях

Какие бы задачи перед Вами не стояли, мы сможем предложить лучшие инструменты и решения

Смотреть

Несколько видео о наших продуктах