5 способов использования искусственного интеллекта в бизнесе

При упоминании термина «искусственный интеллект» многие люди вспоминают научно-фантастические триллеры, в которых компьютеры угрожают существованию человеческого рода. Правда в том, что машины, которые учатся и выполняют задачи на основе этих накопленных знаний, уже существуют, и они довольно хорошо взаимодействуют с людьми.

На самом деле предприятия находят множество способов использовать интеллектуальные машины, чтобы сделать свои компании более производительными. В этой статье рассмотрены пять способов, которыми компании используют искусственный интеллект сегодня.

1. Искусственный интеллект и прогностические модели

Владельцы гостиниц типа «постель и завтрак» или мест для сдачи в аренду на время отпуска, размещающие объявления о недвижимости через Airbnb, использовали искусственный интеллект для определения цен на аренду своей недвижимости в зависимости от сезона, предлагаемых удобств и других факторов. Платформа называется Aerosolve, и компания сделала ее доступной на Github, чтобы люди могли получить доступ к инструменту.

Aerosolve — это не набор алгоритмов, которые многократно выполняют одни и те же задачи. Это пакет алгоритмов, которые могут «учиться» на данных, вводимых пользователями. Данные, введенные в компьютер, могут научить алгоритмы параметрам искусства пуантилизма, например, и компьютер научится «рисовать» в этом стиле.

Учитывая другие данные о демографии, компьютер «узнает», какие факторы влияют на доход, и может составить прогнозную диаграмму для групп населения, не включенных в исходные алгоритмы. Эта информация может помочь предприятиям определить, где разместить офисы, или помочь медицинским клиникам в поиске недостаточно обслуживаемых сообществ.

2. Искусственный интеллект и менее спекулятивные бизнес-решения

Amazon представила облачный сервис, который предприятия могут использовать для управления огромными массивами данных. Это приложение находится в зачаточном состоянии, но с развитием технологий скоро станет эффективным инструментом. Прямо сейчас сервис использует данные, которые вводят компании, чтобы помочь им предсказать, какой из выбранных результатов, скорее всего, произойдет.

Forbes отмечает, что объем данных, накопленных культурой того или иного сообщества, достигает той точки, когда люди больше не смогут управлять ими без посторонней помощи. Эта помощь приходит в виде интеллектуальных машин. Как компании могут извлечь выгоду из сервиса прогнозирования Amazon? Получая доступ к большому полю данных о поведении потребителей и истории спроса наряду с другой информацией, компьютер учится прогнозировать такие вещи, как количество товара на складе и сколько за него взимать.

3. Искусственный интеллект в разработке лекарств

Компания под названием Atomwise использует интеллектуальные машины для ускорения поиска лекарств. Компьютеры используют данные о побочных эффектах определенных лекарств и о том, на какие болезни или состояния влияют лекарства. Затем они узнают, как использовать алгоритмы для определения других применений существующих химических вмешательств.

Этот процесс экономит время и деньги на экспериментах. Кстати, Atomwise была первой компанией, которая нашла два соединения, которые могли бы замедлить распространение лихорадки Эбола.

4. Интеллектуальные переводческие машины

Люди могут переводить практически все, что угодно, используя свои компьютеры. Когда-то этот процесс занимал несколько минут, потому что он зависел от участия человека после введения слова или фразы. Достижения в области компьютерных технологий ускорили этот процесс, но он был ограничен словами, которые существовали в «виртуальных словарях» многих языков.

Перевод зависел от того, имело ли точное слово или фраза конкретный аналог на другом языке. Google translate API открывает еще один рубеж искусственного интеллекта. Google взимает плату с пользователей, которые затем могут создавать сервисы перевода с помощью системы.

Компьютерный переводчик Google запоминает значение слов, которые он идентифицирует, и может даже использовать идиомы для получения точной интерпретации.

5. Обучение распознаванию лиц

Любой, кто пользовался Facebook, знает, что социальная платформа рисует квадраты вокруг лиц на фотографиях, которые публикуют пользователи, и идентифицирует объекты. Компьютер, выполняющий это, на самом деле не распознает людей на картинке.

Что он действительно распознает, так это сходство между данным изображением и другими изображениями, опубликованными пользователем Facebook и его друзьями. Компьютер «узнает», как выглядит человек.

Используя данные из сообщений и профилей, компьютер может идентифицировать изображение. Эти разведданные позволяют правительствам идентифицировать людей, прибывающих в аэропорты, которые представляют угрозу безопасности страны.

Он также связывает изображения нарушителей дорожного движения, сделанные дорожными камерами, с данными водительских прав. Это позволяет муниципалитетам отправлять штрафы нарушителям по почте.

Технологии меняются ежедневно. В ближайшие годы или даже месяцы предприятия найдут гораздо больше способов использования интеллектуальных машин. Оценка Forbes о том, что данные растут слишком быстро, чтобы люди могли управлять ими в одиночку, точна. Вот почему бизнес должен продолжать изучать свою связь с искусственным интеллектом.