Искусственный интеллект является областью науки и техники, которая изучает создание интеллектуальных систем. Эти системы могут включать в себя компьютеры, роботов и другие устройства, которые способны выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Искусственный интеллект использует различные методы, такие как машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение, чтобы создать интеллектуальные системы [1].
Машинное обучение – это один из методов искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам обучаться на основе данных. Нейронные сети – это другой метод, который имитирует работу человеческого мозга, используя множество связанных между собой узлов. Глубокое обучение – это метод машинного обучения, который использует несколько слоев нейронов для обработки данных. Все эти методы используются для создания интеллектуальных систем в различных областях, включая медицину, финансы, производство и транспорт.
Искусственный интеллект также используется для создания роботов и других устройств, которые могут выполнять задачи, связанные с восприятием, планированием и принятием решений. Например, автономные транспортные средства используют искусственный интеллект для навигации и принятия решений о том, куда ехать. Роботы-помощники также используют искусственный интеллект для выполнения задач, таких как уборка дома или приготовление пищи.
Однако, искусственный интеллект также имеет свои ограничения.
Одним из основных ограничений является то, что искусственный интеллект не может полностью заменить человеческий интеллект в некоторых областях, таких как творчество, интуиция и эмпатия. Кроме того, искусственный интеллект требует большого количества данных для обучения, и если данные не являются точными или полными, то результаты могут быть неточными или неправильными. Также существует проблема безопасности данных, так как системы искусственного интеллекта могут быть уязвимы для атак хакеров. Наконец, существует этическая сторона использования искусственного интеллекта, которая включает в себя вопросы справедливости, конфиденциальности и ответственности[2].
Искусственный интеллект уже широко используется в различных отраслях бизнеса, включая производство, торговлю, финансы и многие другие. Например, в производстве искусственный интеллект используется для автоматизации процессов, улучшения качества продукции и оптимизации производства. В торговле искусственный интеллект помогает анализировать большие объемы данных о покупках и предпочтениях клиентов, что позволяет компаниям улучшать свои предложения и увеличивать продажи. В финансах искусственный интеллект используется для анализа финансовых рынков, предсказания трендов и управления рисками. Также искусственный интеллект может быть использован для улучшения работы компаний в целом, например, для управления персоналом, оптимизации логистики и улучшения качества обслуживания клиентов[3].
Однако, использование искусственного интеллекта также сопряжено с рядом проблем, таких как высокие затраты на внедрение, необходимость в постоянном обновлении данных и обеспечении безопасности информации. Кроме того, существуют этические вопросы, связанные с использованием искусственного интеллекта, такие как возможность дискриминации и нарушения конфиденциальности. В целом, искусственный интеллект является важным инструментом для бизнеса, но его использование требует тщательного анализа и учета всех возможных рисков и ограничений.
Таблица 1- Рекомендации к этапам внедрения ИИ в компанию[4]
|
Этап |
Рекомендации |
| Оценка потребностей | Определить, какие задачи требуют решения с помощью ИИ |
| Выбор инструментов | Исследовать различные инструменты и выберите наиболее подходящие |
| Обучение команды | Обеспечить обучение сотрудников работе с ИИ |
| Создание системы мониторинга | Установить систему для отслеживания работы ИИ и его оптимизации |
| Обеспечение безопасности | Защитить свои данные от возможных угроз |
| Готовность к изменениям | Быть готовым адаптироваться к изменениям, которые может привнести ИИ |
Библиографический список
- Звонков В.Б. Об искусственном интеллекте // Решетневские чтения. 2014. №18. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ob-iskusstvennom-intellekte (дата обращения: 19.12.2023).
- Горохов Александр Владимирович, Мартынов Вячеслав Андреевич, Гаврин Виталий Алексеевич ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ // Скиф. 2022. №4 (68). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-2 (дата обращения: 19.12.2023).
- Верещагина Ю.В. ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА БИЗНЕС // Экономика и социум. 2019. №5 (60). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-iskusstvennogo-intellekta-na-biznes (дата обращения: 19.12.2023).
- Глазунова Елена Зулфаровна, Черная А. В. ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БИЗНЕСЕ // Прикладные экономические исследования. 2022. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tendentsii-razvitiya-iskusstvennogo-intellekta-v-biznese (дата обращения: 19.12.2023).
Количество просмотров публикации: Please wait