Что такое искусственный интеллект?
Темы
- Как возник искусственный интеллект?
- Почему искусственный интеллект важен?
- Варианты использования искусственного интеллекта
- NetApp и искусственный интеллект
Искусственный интеллект (ИИ) является основой для имитации процессов человеческого интеллекта посредством создания и применения алгоритмов, встроенных в динамическую вычислительную среду. Проще говоря, ИИ пытается заставить компьютеры думать и действовать как люди.
Для достижения этой цели необходимы три ключевых компонента:
- Вычислительные системы
- Данные и управление данными
- Расширенные алгоритмы ИИ (код)
Чем более человекоподобным является желаемый результат, тем больше требуется данных и вычислительной мощности.
Как возник искусственный интеллект?
По крайней мере, с первого века до нашей эры люди были заинтригованы возможностью создания машин, имитирующих человеческий мозг. В наше время термин искусственный интеллект был придуман в 1955 году Джоном Маккарти. В 1956 году Маккарти и другие организовали конференцию под названием «Дартмутский летний исследовательский проект по искусственному интеллекту». Это начало привело к созданию машинного обучения, глубокого обучения, прогнозной аналитики, а теперь и предписывающей аналитики. Это также породило совершенно новую область исследований — науку о данных.
Почему искусственный интеллект важен?
Сегодня количество данных, которые генерируются как людьми, так и машинами, намного превышает способность людей усваивать, интерпретировать и принимать сложные решения на основе этих данных. Искусственный интеллект формирует основу для всего компьютерного обучения и является будущим всех сложных решений. Например, большинство людей могут понять, как не проиграть в крестики-нолики (крестики-нолики), несмотря на то, что существует 255 168 уникальных ходов, из которых 46 080 заканчиваются ничьей. Гораздо меньше людей могли бы считаться великими чемпионами по шашкам с более чем 500 x 10 18 , или 500 квинтиллионов, различных возможных ходов. Компьютеры чрезвычайно эффективно вычисляют эти комбинации и перестановки, чтобы прийти к наилучшему решению. ИИ (и его логическая эволюция машинного обучения) и глубокое обучение — фундамент будущего принятия бизнес-решений.
Варианты использования искусственного интеллекта
Применение ИИ можно увидеть в повседневных сценариях, таких как обнаружение мошенничества с финансовыми услугами, прогнозирование розничных покупок и взаимодействие со службой поддержки клиентов в Интернете. Вот несколько примеров:
- Обнаружение мошенничества. Индустрия финансовых услуг использует искусственный интеллект двумя способами. Первоначальная оценка заявок на получение кредита использует ИИ для определения кредитоспособности. Для отслеживания и обнаружения мошеннических транзакций с платежными картами в режиме реального времени используются более совершенные механизмы искусственного интеллекта.
- Виртуальная помощь клиентам (VCA). Колл-центры используют VCA для прогнозирования запросов клиентов и ответа на них вне человеческого взаимодействия. Распознавание голоса в сочетании с имитацией человеческого диалога — это первая точка взаимодействия при обращении в службу поддержки клиентов. Запросы более высокого уровня перенаправляются человеку.
- Когда человек инициирует диалог на веб-странице через чат (чат-бот), он часто взаимодействует с компьютером, на котором запущен специализированный ИИ. Если чат-бот не может интерпретировать или ответить на вопрос, человек вмешивается, чтобы напрямую общаться с человеком.Эти не интерпретирующие экземпляры передаются в вычислительную систему с машинным обучением, чтобы улучшить приложение ИИ для будущих взаимодействий.
- Достижения в области искусственного интеллекта для таких приложений, как обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение (CV), помогают таким отраслям, как финансовые услуги, здравоохранение и автомобилестроение, ускорять инновации, улучшать качество обслуживания клиентов и сокращать расходы. По оценкам Gartner, к 2022 году до 70% людей будут ежедневно взаимодействовать с платформами диалогового ИИ. NLP и CV обеспечивают ценную связь между людьми и роботами: NLP помогает компьютерным программам понимать человеческую речь, а CV применяет модели машинного обучения. к изображениям и идеально подходит для всего, от фильтров для селфи до медицинских изображений.
NetApp и искусственный интеллект
Как орган данных для гибридного облака, NetApp понимает ценность доступа, управления и контроля данных. Фабрика данных NetApp ® обеспечивает унифицированную среду управления данными, охватывающую пограничные устройства, центры обработки данных и несколько гипермасштабируемых облаков. Структура данных дает организациям любого размера возможность ускорить работу критически важных приложений, повысить прозрачность данных, упростить защиту данных и повысить оперативность.
Решения NetApp AI основаны на следующих ключевых строительных блоках:
- ПО ОНТАП® обеспечивает искусственный интеллект и глубокое обучение как локально, так и в гибридном облаке.
- Флэш-системы AFF ускорить рабочие нагрузки ИИ и глубокого обучения и устранить узкие места в производительности.
- Программное обеспечение ONTAP Select обеспечивает эффективный сбор данных на периферии с использованием устройств IoT и точек агрегации.
- Облачные тома может использоваться для быстрого создания прототипов новых проектов и предоставления возможности перемещать данные ИИ в облако и из него.
Кроме того, NetApp начала внедрять аналитику больших данных и искусственный интеллект в свои продукты и услуги.Например, Active IQ® использует миллиарды точек данных, предиктивную аналитику и мощное машинное обучение для предоставления рекомендаций по упреждающей поддержке клиентов для сложных ИТ-сред. Active IQ — это гибридное облачное приложение, созданное с использованием тех же продуктов и технологий NetApp, которые наши клиенты используют для создания решений ИИ для различных вариантов использования.
- Почему стоит выбрать NetApp для ИИ? arrow_forward
продолжить чтение
Сможет ли ИИ оправдать шумиху? Мы спросили эксперта
Читать блог arrow_forward
