Что такое ИИ и как он может быть полезен в бизнесе

Искусственный интеллект (ИИ) — это набор технологий, которые могут решать логические, творческие и другие задачи вместо человека. ИИ уже нашли применение в коммерции, строительстве, производстве, логистике, медицине и других сферах. В России 71% крупных компаний используют искусственный интеллект для решения бизнес-задач.

Что такое искусственный интеллект

Представьте, что у вас появился ассистент. Он умеет не только шаблонно отвечать на входящие письма и сводить цифры в отчёте, но и может, например, проанализировать бизнес-процессы в компании, найти слабые места и предложить пути оптимизации. Искусственный интеллект — это и есть «ассистент», чьи возможности не ограничены чёткими указаниями. 

История ИИ началась в 1950 году: математик Алан Тьюринг придумал тест, чтобы оценить способность машины имитировать поведение человека. В 1951 году учёный Кристофер Стрейчи впервые создал программу, которая могла играть в шашки с человеком. А в 1956 году на конференции в Дартмутском колледже математик Джон Маккарти предложил термин «искусственный интеллект».

 Сейчас ИИ доступен любому человеку и любой компании в формате нейросетей. Нейросеть — это вид искусственного интеллекта, который работает с текстовой, числовой, графической и звуковой информацией. Например, умный ассистент Алиса Про функционирует на базе семейства нейросетевых моделей и помогает пользователям создавать контент, анализировать данные, искать ответы на вопросы.

Каким бывает искусственный интеллект

Генеративный ИИ

Умеет создавать новый контент на основе вводных от пользователя: текст, изображения или видео, аудио, код. Например, генеративный ИИ может придумать контент-план для соцсетей или сделать карточки товаров для маркетплейса. Важно составить корректный промпт (запрос), чтобы получить предсказуемый результат.

Компьютерное зрение

ИИ получает информацию с камер или в виде уже сделанных фото и видео и оценивает их, как человек. Он различает объекты, отслеживает движения и в целом понимает, что происходит. Так, в промышленности компьютерное зрение помогает следить за соблюдением техники безопасности в рабочей зоне, а также контролировать качество продукции на выходе с конвейера.

Речевые технологии и NLP (Natural Language Processing)

Речевые технологии работают с устной речью: могут перевести голос в текст или, наоборот, взять уже написанный текст и озвучить его. NLP занимается более глубоким анализом текста, чтобы, например, определить тональность или выделить главное. В бизнесе эти технологии встроены в голосовых помощников и виртуальных операторов: они помогают разгрузить техподдержку или отдел продаж.

RecSys (рекомендательная система)

Анализирует поведение пользователя на интернет-площадке и подбирает наиболее релевантный контент или товары. Например, такой ИИ встраивают в работу маркетплейсов, стриминговых и новостных сервисов: он показывает пользователю то, что вероятнее его заинтересует и удержит.

Машинное обучение: как учится ИИ

Изначально любая нейросеть — это белый лист. Прежде чем она начнёт «думать», отвечать на вопросы и генерировать уникальный контент, её нужно обучить. Первыми за это дело берутся датасаентисты, ML-инженеры, AI-тренеры.

Читайте также: Искусство обучения: чем занимаются AI-тренеры? Рассказывает проджект-менеджер редакции YandexGPT

Основной метод развития ИИ — машинное обучение. В этом случае нейросеть получает большой объём данных, пробует искать в них закономерности и корректно их интерпретировать. 

Обучение может проходить по одному из трёх сценариев:

С учителем

ИИ получает набор данных, который чётко упорядочен и содержит все нужные ответы. Например, искусственному интеллекту, который впоследствии будет работать с электронными письмами и фильтровать спам, показывают огромное количество сообщений — и при этом сразу отмечают, какие из них вредоносные. Так нейросеть учится самостоятельно классифицировать новые данные. 

Без учителя 

При таком обучении ИИ работает с хаотичными и неразмеченными данными. Нейросеть анализирует их, выявляет сходства и сортирует. Потом, например, она сможет предлагать покупателям на маркетплейсе товары в дополнение к тем, что они уже сложили в корзину. 

С подкреплением

Нейросеть берёт данные и сама их обрабатывает, а затем получает обратную связь по результатам своей работы: что сделала правильно, а где ошиблась. В следующий раз ИИ учитывает это и при необходимости корректирует свои ответы. Нейросеть, которая прошла обучение с подкреплением, может справиться, например, с типовыми запросами, которые адресуют технической поддержке.

После множества подобных тренировок нейросеть готова помогать широкой аудитории. Но даже тогда обучение для неё не заканчивается: каждый пользователь делает свой вклад в процесс развития ИИ.

Если бизнес хочет использовать искусственный интеллект для решения своих задач, он может не обучать нейросеть с нуля, а взять уже готовый ИИ-инструмент. В этом случае главное, что нужно сделать, — дать максимум контекста. Чем больше вы взаимодействуете с нейросетью и чем подробнее ваши запросы к ней, тем быстрее она научится выдавать точный ответ.

Умный ассистент Алиса Про умеет суммаризировать и анализировать данные — компания может делегировать ему часть рутинных задач. Чтобы начать работу, нужно создать проект и загрузить в него тексты, файлы, ссылки. Алиса Про изучит вводные и сможет ответить на любые вопросы по ним.

Главное про ИИ для бизнеса

1. Искусственный интеллект (ИИ) — это набор технологий, которые могут решать логические и творческие задачи вместо человека. Он позволяет анализировать большие объёмы данных, генерировать тексты, изображения, видео, музыку. 
2. ИИ включает в себя несколько технологий: генеративный ИИ, компьютерное зрение, речевые технологии и NLP, RecSys. Каждая из них может решать бизнес-задачи и доступна компаниям в виде готовых ИИ-сервисов. 
3. Обучение нейросети — это долгий и непростой процесс, которым занимаются IT-специалисты. Малый бизнес может использовать готовые ИИ-инструменты — например, умных ассистентов или чат-ботов.