Реферат Тақырыбы: Жасанды интеллект технологиялары Орындаған: Асан Диас Тексерген: Мошқалов А
жүктеу/скачать 61,86 Kb.
|
Документ 10
|
Абай атындағы қазақ ұлттық педогогикалық университеті Реферат Тақырыбы: Жасанды интеллект технологиялары Орындаған: Асан Диас Тексерген: Мошқалов А. Жасанды интеллект (AI, ағыл. Artificial intelligence, AI) — ғылым және технология құру зияткерлік машиналар, әсіресе интеллектуалды компьютерлік бағдарламалар. ИИ байланысты жағынан ұқсас міндеті компьютерлерді пайдалану түсіну үшін адами интеллект, бірақ міндетті түрде шектеледі биологиялық правдоподобными әдістері. ИИ – кешені туыстық технологиялар мен процестерді, дамушы сапалы және тез, мысалы: мәтінді өңдеу, табиғи тілдегі машиналық оқыту эксперттік жүйелер виртуалды агенттер (чат-боты) жүйесін ұсынымдар Бұл көмектеседі құруға, сапалы жаңа клиенттік тәжірибе мен өзара іс-қимыл процесі. Анықтау ІЛІКТІ Интеллект (лат. intellectus — түйсік, қабылдау, пайым, түсінік, ұғым, рассудок), немесе ақыл — психиканың сапасы тұратын қабілетін приспосабливаться жаңа жағдайлар, оқуға деген қабілетіне, запоминанию тәжірибесі негізінде, түсінуге және қолдануға абстрактілі тұжырымдамаларды және пайдалану өз білімін үшін қоршаған ортаны басқару. Интеллект — бұл жалпы қабілеті тануға және қиындықтарды шешу, ол біріктіреді барлық танымдық қабілеттері: түйсік, қабылдау, ес, түсінік, ойлау, қиял. Басында 1980-ші жж. ғалымдар теориясы есептеулер Барр және Файгенбаум ұсынды келесі анықтама ІЛІКТІ. Жасанды интеллект — бұл область, информатика, ол әзірлеумен айналысады интеллектуалдық компьютерлік жүйелер, яғни жүйелер мүмкіндіктері бар, біз дәстүрлі түрде байланыстырамыз адам ақылына, түсіну тілі, оқыту, қабілеті айтысып, проблемаларды шешу және т. б. Қазір ІЛІКТІ жатқызады бірқатар алгоритмдер және бағдарламалық жүйелердің айрықша қасиеті болып табылатын болса, олар шешуге кейбір міндеттері де солай еді размышляющий олардың шешімімен. Негізгі қасиеттері, ИИ — бұл тілді түсіну, оқыту және ойлау қабілеті және ең бастысы, әрекет етеді. Байланысты эволюцией ұғымдар А, қажет, сондай-ақ атап өту аталатын AI Effect (эффект ЛАРЫ). Әсері АН жүреді кезде бақылаушылар девальвируют маңыздылығын көрсету дағдылары АН сайын, ол нақты жетеді немыслимого бұрын нәтиже. Сонымен қатар, автор Памела МакКордак (Pamela McCorduck) деп жазады, бұл тарихтың бір бөлігі жасанды зерде тұрады деп, әр біреу придумывает үйрету компьютер, не істеп, не жақсы — дойбы ойнауға шешу, қарапайым, бірақ салыстырмалы неформализованные — доносится хор сыншылар, бұл дәлелі ойлау мен ІЛІКТІ. Одан да іштей бұл әсер сипатталған информатиком Ларри Теслером, дистиллировавшись » емкую теорему Теслера: «А, — бұл барлық, бұл жасалған, әлі күнге дейін». Соңынан бастап 1940-шы жылдардың зерттеулер модельдеу процесін ойлау бөлініп, екі тәуелсіз тәсіл: нейрокибернетический және логикалық. Нейрокибернетический тәсіл жатады өзгереді типі (ағыл. Bottom-Up AI) көздейді жолы зерттеу биологиялық аспектіні нейронды желілер және эволюциялық есептеулер. Логикалық тәсіл жатады ға тең типі (ағыл. Top-Down AI) және білдіреді құру, эксперттік жүйелер, білім базасы және жүйенің логикалық шығару, имитирующих высокоуровневые психикалық процестер: ойлау, пайымдау, сөйлеу, эмоциялар, шығармашылық және т. б. [1]. Әсері жасанды интеллект Тәуекел үшін адамзат өркениетінің даму Британдық ғалым Стивен Хокинг жиі айтылуда дамыту туралы жасанды интеллект (AI) туралы нақты себебі ықтимал жою адами түрі. Сәуір айында 2017 жылғы Стивен Хокинг бейнеконференция барысында Пекинде өткен аясында Жаһандық конференцияны мобильді интернеттің деп мәлімдеді: «Жасанды интеллект болуы мүмкін ең жағымды және ең қорқынышты фактор адамзат үшін. Біз тырысуымыз керек қауіп, ол нені білдіреді», — деп атап өтті[2]. Сияқты деді ғалым өз басылымына берген сұхбатында Wired қараша айының соңында 2017 жылы, ол опасается деп ІЛІКТІ мүмкін тұтастай алғанда, деген. Өзінің айтуынша Хокинга, адамдар құру өте қуатты жасанды интеллект, ол өте жақсы өз мақсаттарына жету. Егер бұл мақсатқа сәйкес адами, онда адамдарда болады, деп есептейді ғалым. Толығырақ мұнда Әсері еңбек нарығы Әсері жасанды интеллект еңбек нарығы Қалай роботтар адамдарды ауыстырады Даму тарихы Дамыту КСРО және Ресей Коллежский советник Семен Николаевич Корсаков (1787-1853) алдына қойған міндетін күшейту зерде мүмкіндіктерін әзірлеу арқылы ғылыми әдістер мен құрылғыларды, перекликающуюся қазіргі заманғы тұжырымдамасына жасанды интеллект, күшейткіш табиғи. 1832 жылы А. Н. Корсаков жариялады сипаттамасы бес изобретенных оларға механикалық құрылғылар «деп аталатын зияткерлік машиналар, ішінара механикаландыру ақыл-ой қызметінің міндеттері іздеу, салыстыру және жіктеу. Конструкциясында өз машиналар Корсаков тарихында алғаш рет информатика қолданды тесілген карта ойнаған оған өзіндік рөлін білім базасы, өздері машиналар мәні бойынша болып табылады предтечами сараптамалық жүйелер. КСРО-да жұмыс жасанды интеллект басталып, 1960-шы жылдары. Мәскеу университетінде ғылым Академиясының орындалды бірқатар пионерлік зерттеулер, возглавленных Вениамином Пушкинмен және Д. А. Поспеловым. 1964 жылы жарияланды жұмыс ленинград логика Сергей Маслова «Кері белгілеу әдісін выводимости классикалық есептеу, предикаттар, алғаш рет ұсынылды әдісі автоматты түрде іздеу дәлелдемелер теоремаларды есептеу предикаттар. 1966 жылы В. Ф. Турчиным әзірленді тілі рекурсивных функцияларын Рефал. Дейін 1970-ші жылдардағы КСРО-ның барлық зерттеулер АН жүргізілді аясында кибернетика. Пікірі бойынша, Д. А. Поспелов, ғылым «информатика» және «кибернетика» бұл уақытта теңіз себебінен бірқатар академиялық дауларды. Тек 1970-ші жылдардың аяғында КСРО-да бастайды айту туралы ғылыми бағытта «жасанды интеллект» бөлімінде информатика. Бұл дүниеге мен өзім информатика, подчинив өзіне прародительницу «кибернетику». 1970-ші жылдардың аяғында құрылады түсіндірме сөздігі жасанды интеллект бойынша, трехтомный анықтамалығы жасанды интеллект бойынша және энциклопедиялық сөздігі информатика, онда бөлімдер «Кибернетика» және «Жасанды интеллект» кіреді қатар басқа да бөлімдеріне құрамына информатика. Термин «информатика» 1980-ші жылдары кең таратуды алады, ал «термині кибернетика» бірте-бірте жоғалады айналыстан сохранившись тек атауларында сол институттардың пайда болған дәуірінде «кибернетического» бума соңына 1950 — 1960-шы жылдардың. Мұндай көзқарас жасанды интеллект, кибернетику және информатика бөлінеді емес, барлық. Бұл байланысты, бұл Батыста шекарасы деректер ғылымдар бірнеше ерекшеленеді. Қазақстан тарихы Жасанды интеллект Ресейден тыс, бастау мен жұмыстарды Тьюринг өнерінен ортасымен ХХ ғасырдың. Дегенмен тұжырымдамалық алғышарттары пайда болып, одан ертерек, Орта ғасыр, қашан Рене Декарт бұл ұсынды, жануар — қандай да бір күрделі тетігі, ең сформулировав механистическую теориясын. 1830-шы жылдары ағылшын математигі Чарльз Бэббидж ойлап тапты тұжырымдамасын күрделі сандық калькулятор — талдау машиналары, ол, қағанның әзірлеуші еді сене жолдарын шахмат. Ал 1914 жылы бірінің директоры испан техникалық институттарының Леонардо Торрес Кеведо жасап электромеханикалық құрылғы қабілетті разыгрывать қарапайым шахмат эндшпили дерлік ретінде жақсы адам. Қазақстан тарихы жасанды интеллект сияқты жаңа ғылыми бағыттар басталып, XX ғасырдың ортасында. Осы уақыт қазірдің өзінде құрылды көптеген алғышарттар, оның пайда болуы арасында философтарды бұрыннан бері жүрді даулар табиғат туралы адам және таным процесінде әлемнің нейрофизиологи мен психологтар әзірледі бірқатар теориялар қатысты адам миының жұмыс істеу және ойлау, экономистер және математика мынандай мәселелермен оңтайлы есептеу және ұсыну туралы білімді әлемде формализованном ретінде; ең соңында, зародился іргетасы математикалық теориясы, есептеулер теориясы алгоритмдер және құрылды алғашқы компьютерлер. Жаңа машиналар жоспарында жылдамдықты есептеу ұшырап, көп адам, сондықтан ғылыми қоғамдастықта закрался сұрақ: қандай мүмкіндіктері шекарасын компьютерлер мен қол жеткізілді ме машиналар деңгейін дамыту. 1950 жылы бір пионерлер есептеуіш техника саласындағы, ағылшын ғалымы Алан Тьюринг, деп жазады бап «атауымен ма, машина ойлауға болады?», онда үдерісін сипаттайды, оның көмегімен болады кезде машина сравняется жоспарында парасаттылық адаммен алған атауы тест Тьюринг. 1954 жылы американдық зерттеуші Ньюэлл шешті жазу бағдарламасына шахмат. Жұмысқа тартылған сарапшылар RAND Corporation. Ретінде теориялық негіздері бағдарламаның қолданылған әдісі, ұсынылған ақпарат теориясының негізін қалаушы Шенноном, ал оның нақты заңдастыру орындалды Тьюрингом. Ортасынан 1930-шы жылдардың жарияланған сәттен бастап жұмыстарды Тьюринг, олардың проблемалары талқыланды құру құрылғыларын қабілетті дербес шешуге әр түрлі және күрделі міндеттер мәселесіне жасанды интеллект, әлемдік ғылыми қоғамдастықтағы мұқият қарайтын болды. Тьюринг ұсынды деп санауға зияткерлік осындай машинаны, оны сынаушы қарым-қатынас процесінде, онымен ажырата алмайды адам. Сол термині пайда болған, Baby Machine — тұжырымдамасы, болжайтын оқыту жасанды ақыл-ой » үрдістеріне сай кішкентай бала емес, құру, бірден «ақылды ересек» робот. Жазда 1956 жылы Университетте Дартмута АҚШ-та бірінші жұмыс қатысуымен осындай ғалымдар ретінде Маккарти, Минск, Shannon, Тьюринг және басқа да, кейіннен аталды негізін сала жасанды ақыл. 6 апта бойы ғалымдар талқылады мүмкіндігі саласындағы жобаларды іске асыру, жасанды интеллект. Дәл сол кезде пайда болды терминінің өзі artificialintelligence— жасанды интеллект. Және дәл осы жазғы кездесулер келді және «бірінші жаз» жобаларын дамытуға байланысты облысымен. Көріп отырғанымыздай, кейін атақты конференция Дартмуте жасанды интеллект алды әсер қалдыратын сәулетті дамыту. Құрылды машиналар алатын шешуге, математикалық мәселелері, командасын жеңулері шахмат, және тіпті бірінші кейпін чат бота, ол алар сөйлеуге, адамдармен енгізе отырып, оларды адастырып бойынша өз осознанности. Барлық осы елеулі қадам алға саласында машиналық интеллект болды салдарынан елеулі қаржыландыру, осындай бастамаларды тарапынан әскери-зерттеу ұйымдарының және, атап айтқанда, Defence Advanced Research Projects Agency (DARPA), құрылған ретінде шоковая реакциясы тұңғыш спутнигін ұшыру Кеңес Одағы. Соңғы және ағымдағы ұшқыны қызығушылығын АН оқиға ортасында 90-х гг. 1997 жылы компьютер IBM атты Deep Blue бірінші компьютер, ол жеңді шахмат бойынша әлем чемпионы Гарри каспаров арасындағы бәсекелестікте. 2011 жылы жүйесі сұрақтар мен жауаптар Watson сол компанияның жеңді ауыстырылмайтын чемпиондар соңғы ойында Jeopardy! (ресей баламасы «Своя игра»). Дегенмен бұл бөлігі қазіргі заман тарихы қатты ұқсас, яғни бірінде тағы 50 жыл бұрын, дегенмен, дамыту жасанды интеллект қазіргі замандағы жүреді мүлдем басқа. Күрделендіру байланыс жүйелерін және шешілетін міндеттердің сапалы жаңа деңгейін талап етеді «интеллектуальности» қамтамасыз ететін бағдарламалық жүйелердің, мұндай рұқсатсыз қол жеткізуден қорғау, ақпараттық қауіпсіздік ресурстарды қорғау, шабуыл, мағыналық талдау және ақпарат іздеу жүйелерінде және т. б. екінші жағынан, жаһандану экономикалық өмір көтереді бәсекелестікке мүлдем басқа деңгейі талап етілетін қуатты жүйесін басқару кәсіпорын ресурстарын, талдау және болжау, сондай-ақ түбегейлі еңбек тиімділігін арттыру. Үшінші кезең кейін қыс сипатталады, сондай-ақ бар ірі көзі ашық » дербес деректер және кликстрима түрінде Интернет және әлеуметтік желілер. Ал, және, сайып келгенде, жоғалады негізгі тарихи стоп-фактор развития жасанды интеллект — мощнейшие есептеуіш жүйелер, олар бұдан былай құруға болады, өйткені арзан серверлік қуаттар, сондай-ақ ірі бұлтты платформалар режимінде pay-as-you-go. Бұл ақтайды оптимизм тартылған адамдар бойынша 3-ші фазаның өсу жасанды интеллект. Пессимизм кейбір сарапшылар қатысты екенін зерттеу бағыты облысы, жаңадан тым раздувается, оңай оппонировать бұл қазір әзірлеу зерттеушілердің шықты алыс шегінен зертханалар мен прототиптерді жалғастыруда қарқынды еніп, іс жүзінде адам өмірінің барлық салаларына бастап, автономды медоборудования және шаңсорғыш, жабдықталған үлкен саны бар қазіргі заманғы датчиктер, және аяқталатын ақылды және білім алушылардың мобильді ассистенттері пайдаланатын жүздеген миллион адамдар. Скепсис және алармизм бұл кезеңде тіпті тезірек жағына қарай бағытталуы шамадан тыс даму және дербестік жасанды интеллект және ауыстыру, оларға жеке адамдардың өздерінің, олар қазірдің өзінде жағынан машиналар аспектісінде жылдамдықтарын және физикалық қол жеткізу орасан зор / газды деректер. Әдістері және бағыттары Бірыңғай бар, немен айналысады жасанды интеллект жоқ. Әрбір автор, пишущий кітап туралы АН, отталкивается онда қандай да бір анықтау қарастыра отырып, оның аясында жас ғылым. Философия мәселесі шешілмеген табиғаты мен мәртебесі адами интеллект. Жоқ және дәл өлшемін жету компьютерлермен «парасаттылық», дегенмен, елең-жасанды интеллект » атты гипотез қатары ұсынылған, мысалы, тест Тьюринг немесе гипотеза Ньюэлла — Саймон. Сондықтан, қарамастан болуы көптеген тәсілдерді қалай түсінуге АН міндеттерді, сондай-ақ құру, интеллектуалды ақпараттық жүйелер, бөлуге болады екі негізгі тәсілді әзірлеу ІЛІКТІ: төменгі (ағыл. Top-Down AI), семиотикалық жасау, сараптамалық жүйелер, білім базасы және жүйенің логикалық шығару, имитирующих высокоуровневые психикалық процестер: ойлау, пайымдау, сөйлеу, эмоциялар, шығармашылық және т. б.; жоғарылайтын (ағыл. Bottom-Up AI), биологиялық зерттеу нейронды желілер және эволюциялық есептеулер, модельдеу интеллектуалдық мінез-құлқы негізінде биологиялық элементтерін, сондай-ақ құру тиісті есептеуіш жүйелер сияқты нейрокомпьютер немесе биокомпьютер. Соңғы тәсіл, қатаң айтқанда, жоқ емес, ғылым туралы АН мағынасында, бұл Джон Маккарти, — оларды біріктіретін тек жалпы соңғы мақсаты. Тест Тьюринг және интуициялық тәсіл Эмпирикалық тест ұсынылды Аланом Тьюрингом-бапта «Есептеуіш машиналар және ақыл» (ағыл. Computing Machinery and Intelligence) жарияланған 1950 жылы философиялық журнал «Mind». Осы тест мүмкіндігін айқындау болып табылады жасанды ойлау, жақын адам. Стандартты интерпретация бұл тест естіледі төмендегідей: «Адам өзара іс-қимыл жасайды, бір компьютер және бір адам. Негізінде сұрақтарға жауап беру, ол анықтау қажет, ол кім сөйлейді: адаммен немесе компьютерлік бағдарлама. Міндеті-компьютерлік бағдарламасын енгізу, адам алдау, мәжбүрлеу арқылы жасау дұрыс таңдау». Барлық қатысушылар тест емес, көреді бір-бірін. Ең жалпы тәсіл деп болжайды А, қабілетті мінез-құлық танытуға, отличающееся от адами, әрі қалыпты жағдайда өтті. Бұл идея болып табылады қорыту тәсілді тест Тьюринг, ол бекітеді, бұл машина болады ақылға қонымды болған кезде қабілетті болады әңгімеге қарапайым адам, және сол алмаса, түсіну, бұл машинаның (әңгіме жүріп хат). Жазушы-фантасты жиі ұсынады тағы бір тәсіл: А, қажеттілік болған кезде, машина қабілетті болады сезіну және жасау. Осылайша, иесі Эндрю Мартин «Двухсотлетнего адам» бастайды керекпіз ретінде адамға, сол кезде жасайды ойыншықты өз жобасы. Ал Дейта «trek» бола отырып, қабілетті коммуникация және научению, армандайды табуға эмоциялар және қорытынды жасау мақсатында адами түйсік. Алайда, соңғы тәсіл әрең шыдайды сын кезінде неғұрлым егжей-тегжейлі қарау. Мысалы, қиын емес тетігін құру, бағалау кейбір параметрлері сыртқы немесе ішкі ортада әрекет етуге, олардың қолайсыз маңызы бар. Про осындай жүйесін айтуға болады, ол сезім («ауруы» — реакциясы іске қосылуы соққы датчик, «аштық» — реакциясы төмен, батарея қуатын және т. б.). Ал кластерлер құрылатын карталармен Кохонена, және басқа да көптеген азық-түлік «зияткерлік жүйелерін» ретінде қарастыруға болады түрі-шығармашылық. Тарихи символдық тәсіл бірінші дәуірінде цифрлық машиналар, өйткені құрылғаннан кейін Lisp, бірінші тілдің символдық есептеулер, оның автордың туындаған сенімділік мүмкіндігін іс жүзінде іске асыруға кірісу осы құралдармен интеллект. Символдық тәсіл мүмкіндік береді пайдалану слабоформализованными түсініктері мен олардың смыслами. Табыстылығы мен тиімділігін жаңа міндеттерді шешу тәуелді іскерліктер бөлуге ғана елеулі ақпаратты талап икемділік әдістері абстракциялау. Ал қарапайым бағдарлама анықтайды өз тәсілі деректерді түсіндіру үшін оның жұмысы көрінеді предвзятой және таза механикалық. Зияткерлік тапсырманы жағдайда ғана шешеді адам, сарапшы немесе бағдарламашы, умея сеніп бұл машинада. Нәтижесінде құрылады жалғыз моделі абстракциялау-жүйесі, құрылымдық мәндердің және алгоритмдер. Ал икемділігі мен әмбебаптығы әкелуде елеулі шығындар ресурстар үшін типтік тапсырмаларды, яғни жүйесі ақыл-ой оралады өрескел күш. Негізгі ерекшелігі символдық есептеулер — жаңа қағидаларын орындау процесінде. Ал мүмкіндігі жоқ зияткерлік жүйелерді аяқталады алдында қабілеті болмағанда белгілеу жаңадан туындайтын қиындықтар. Оның үстіне бұл қиындықтарды шешілмеген, және, ақырында компьютер емес жетілдіреді мұндай қабілетін өз бетінше. Кемшілігі символьного тәсіл болып табылады, яғни, мұндай ашық мүмкіндіктер қабылданады емес дайындалған адамдармен қалай құралдардың жоқтығы. Бұл, дұрысы, мәдени проблемасын ішінара шешеді логикалық бағдарламалау. Логикалық тәсіл Логикалық көзқарас құру жасанды интеллект жүйелерін негізделген модельдеу ойлау. Теориялық негізі ретінде қызмет етеді логика. Логикалық тәсіл мүмкін өрлеу келесідей сипатталады қолдану арқылы осы мақсаттар үшін тіл жүйесінің логикалық бағдарламалау Пролог. Бағдарлама жазылған тілінде Пролог ұсынады жинақтары фактілер мен ережелерді логикалық шығару без қатаң тапсырма алгоритм ретінде іс-әрекеттер дәйектілігінің әкеп соғатын қажетті нәтиже. Агентно-бағдарланған тәсіл Соңғы тәсіл, развиваемый басынан 1990-шы жылдардың деп аталады агентно-бағдарланған тәсіл, немесе тәсіліне негізделген пайдалану зияткерлік (ұтымды) агенттер. Осы тәсілге, интеллект — бұл есептеуіш бөлім (былайша айтқанда, жоспарлау) қабілетіне жетуі алдына қойылған зияткерлік машинаны мақсаттары. Өзі де осындай машинасы болады интеллектуалдық агент, воспринимающим оны қоршаған әлем датчик көмегімен, қабілетті әсер ету объектілері, қоршаған ортаға көмегімен атқарушы механизмдер. Бұл тәсіл назар сол әдістер мен алгоритмдер көмектесетін интеллектуалдық агентке өмір сүруге, қоршаған ортаға орындау кезінде оның міндеттері. Мәселен, мұнда айтарлықтай тщательнее оқытылады іздеу алгоритмдері жолдары және шешім қабылдау. Гибридтік көзқарас Гибридтік көзқарас көздейді, бұл тек синергетическая комбинациясы нейрондық және символдық модельдер жетеді толық спектрін танымдық және есептеу мүмкіндіктерін. Мысалы, сараптамалық ережесі ойлауымыз арқылы алады жасалатын нейронными желілерімен, ал туғызатын ережесі алады көмегімен статистикалық оқыту. Жақтастары бұл тәсіл деп санайды гибридті ақпараттық жүйесінің айтарлықтай көп күшті болып белгіленсе, әр түрлі тұжырымдамалары бойынша жеке-жеке. Процессорлар үшін жасанды интеллект Жағдай бойынша 2018 жылға дейін барлық қосымшалар, осылай немесе басқаша байланысты нейронными желілермен жұмыс істейді серверлерде компанияның Nvidia, ал егер басқа болса, онда барлық тең GPU Nvidia. Бірақ бар елеулі мүмкіндік болса, күш-Intel монополия Nvidia болады сынған. Бәсекелес қабілетті потеснить, ал мүмкін тіпті сместить GPU тұрғысынан көшбасшы айналады жаңа, теңдесі жоқ процессорлар Intel Nervana Neural Network Processor (NNP). Оның атауынан, іске асырылды зияткерлік меншік, сатып алынған Intel компаниясымен бірге Nervana 2016 жылы (толығырақ). Amazon әзірлейді ИИ-чиптер Ақпан айында 2018 жылдың белгілі әзірлеу туралы компания Amazon меншікті чиптердің. Олар бағдарланған есептеу міндеттері, байланысты жасанды интеллект (AI). Толығырақ мында. Нарық және инвестициялар жобалар жасанды интеллект Екі мың он жеті ИИ әкелді компанияларға $700 млрд — Gartner 25 мамыр 2018 жылғы Gartner талдау агенттігі жариялады зерттеу нәтижелері көрсететін, қанша компания әлемдегі тапқан ақшаны пайдалану арқылы технологиялар, жасанды интеллект. Сарапшылар коммерциялық құндылығы ИИ-жүйелерді компаниялар ұсынатын әр түрлі салалары. Сомасы құралады қосымша түсім көлемінің қысқартылған шығыстар, сондай-ақ нәтижесінде алынған кірістер клиенттерге қызмет көрсету сапасын арттыру енгізудің арқасында осындай технологиялар. Болжам бойынша жиынтық түсім компаниялардың нәтижесінде алынған жасанды интеллект, Gartner деректері Сонымен, 2017 жылы компанияның бүкіл әлем бойынша алды $692 млрд ғана пайдаланды, жасанды интеллект. 2018-ші кіріс-қа дейін өсіп, $1,2 трлн, ал 2022 жылға қарай пайда болады өлшенетін шамамен $4 трлн, деп болжайды ғалымдар. «Жасанды интеллект болуға уәде ең серпінді сыныппен технологиялар ішінде 10 жыл-жетістіктер саласындағы есептеу қуаттылығын, көлемін, әртүрлілікті және жылдамдығын арттыру, сондай-ақ себебі бойынша даму терең нейронды желілер, — дейді вице-президенті зерттеулер бойынша Gartner Джон Дэвид Лавлок (John-David Lovelock). Ірі біріктірілген көздері үшін өнімдер мен қызметтерді пайдаланатын ТІК компаниялар үшін бұл кезең 2017-2022 жылдарға арналған болмақ тауаша шешім, мүмкіндік беретін өте жақсы шешуге, белгілі бір тапсырманы орындау. Басшылары, өркениетті мұндай өнімдер алынған, мың тар шеңберде мамандандырылған жеткізушілер ұсынатын ерекше ІЛІКТІ-қосымшалар. » Айтуынша, аналитика, ең алдымен негізгі табысты бизнес пайдалану жасанды интеллект басшысы жақсарту есебінен клиенттерге қызмет көрсету, өйткені компанияның біледі әсерін мұндай технологияларды ұлғайту мен ұстап қалу тапсырыс берушілер. Сонымен қатар, ұйымдар іздеп мүмкіндіктерін пайдалану А, тиімділігін арттыру үшін, бизнес-процестерді жақсарту үшін шешімдер қабылдау және автоматтандыруға көп міндеттерді деді Лавлок.[3] Ресей нарығы ML және AI-ден 28 млрд рубль 2020 жылға қарай Зерттеу нәтижелері бойынша Өзекті тенденциялары «нарық машиналық оқыту және жасанды интеллект өткізілген» компания «Инфосистемы Джет» және талдау орталығының TAdviser, нарық көлемі, жасанды интеллект (AI) және машинамен оқуды (ML) құрайды, 2017 жылы шамамен 700 млн рубльге дейін өседі 28 млрд. руб. — 2020 ж. Драйверлері ол нарықты қаржы секторы, ритейл және өнеркәсіп (толығырақ). Ретінде жасанды интеллект түбегейлі өзгертеді нарығы сән-салтанат Қараша айында 2017 жылғы басылым Financial Times (FT) жариялады бап ретінде жасанды интеллект (AI) түбірімен өзгертеді, нарыққа сән-салтанат. Вдохновившись табыстарымен Amazon, Google және басқа да технологиялық алыптардың, сағат пен зергерлік брендтер жүгінеді жасанды интеллект, иелену үшін клиенттердің. Мысалы, виртуалды тараптар негізінде мессенджеров көмектесе бренд жинауға деректер пайдаланушылардың бұзбай еуропалық заңнама. Наурыз айында 2017 жылғы көрмеде сағат Baselworld сағаттық және зергерлік бренд de Grisogono таныстырды чат бота көмектеседі, сатып алушыларға таңдау безендіру асыл тастардан топтамасынан Crazymals. Әңгімелесуші дейді, өзі туралы сұрайды клиенттер туралы вкусах, содан кейін ұсынады зергерлік бұйымдар таңдау. Қыста 2017 жылғы de Grisogono өзінің бірінші АТ-өнімі — консьерж-сервис «Ботлер», ол білдіреді нәрсе орта арасындағы сұхбат-ботпен және «дворецким» функциясын орындайды гид бойынша швейцария тау шаңғысы курорту Санкт-Мориц. Айтуынша, соучредителя Southpigalle Оливье де Коэнте, күрделі экономикалық жағдай мен өсіп келе жатқан бәсекелестік мәжбүр брендтер сынып «люкс» инновациялар ендіруге, соның ішінде виртуалды жиналғандардың үшін клиенттерді ұстап қалу. Зерттеу нәтижелеріне сәйкес, өткізілген Facebook 2016 жылы, көбірек 50% респонденттерге ыңғайлы мәтіндік хабарламаларды жіберу, ол қоңырау шалу үшін клиенттерді қолдау қызметіне. Зерттеу көрсеткендей, ай сайын түрлі компаниялар алып, 1 млрд хабарлар. Қалай деп жазады FT, А, тек жақсартады өзара іс-қимыл клиенттер, бірақ және маңызды көзі ретінде қызмет етеді ақпарат брендтер. Өйткені ақпарат ұсынылады клиент тікелей, бұл мәліметтерді аса пайдалы, ол алынған ақпарат көмегімен cookie файлдарын немесе қарап шығу тарихы. Ұштастыра отырып, басқа да деректермен сияқты профиль әлеуметтік желілер пайдаланушының және демографиялық деректер, брендтер алады жақсы түсіну үрдістер, эмоция мен көңіл-күй, клиенттердің және сәйкесінше түзетуге басқару стратегиясын өнімі. 2017 жылы жазда компания Montblanc ұсынды «ақылды» сағаттар Summit жабдықталған ассистент Google негізінде ІЛІКТІ. Қарамастан, классикалық сыртқы түрі, моделі функцияларды орындайды навигатора, аудармашы және ассистент с дауыстық басқармасы. Көрме аясында SIHH Женевада 2017 жылдың қаңтар айында бренд Jaeger-LeCoultre шақырды барлық ниет білдірген тексеруге өз әзірлеу. Келушілерге выдали білезік с QR-кодымен сұрады таңдау сағаттар көмегімен iPhone үшін. Бұл технология негізінде нақтылықтағы көмектесті компания туралы ақпарат жинау клиенттер.[4] Fujitsu және PAC: Жұмыс ортасы 2025 Fujitsu жүгінді зерттеу компаниясына Pierre Audoin Consultants (PAC) білу мақсатында қандай стратегия ұйымның тиімді жұмыс орталар, 2025 жылы. Дайындалған PAC құжатта «Жұмыс ортасы 2025» (Workplace 2025)[5] ретінде негізгі факторларының қойылатын талаптарды анықтайтын болашақ жұмыс сәрсенбі, деп аталады мынадай аспектілері: әлеуметтік және демографиялық өзгерістер, технологиялық эволюциясы, бизнес-факторлар мен адам әсері қоршаған ортаға. Негізгі болжам талдамалы баяндаманың ерекшелігі, жасанды интеллект (AI) алады дамытудың жедел қарқыны. Мамандар PAC ұсынды, болжам, оған сәйкес жылдамдығы пайда болу барлық жаңа және жаңа өзгерістер ұлғаятын болады осы сәттен бастап және дейін 2025 жылға, және бұл өзгеріске ұшырайды барлық аспектілерін жұмыс орталар. Технология негізінде жасанды интеллект пайдаланылуда шешуді міндеттерді біртіндеп бастайды көрсетуге стратегиялық әсер іс жүзінде барлық аспектілері, жұмыс орталар мен қалай өмір сүреді және жұмыс істейді, қарапайым адамдар. Раманан Рамакришна (Ramanan Ramakrishna), жетекшісі-сервистік инновацияларды және өнім ассортиментін Fujitsu компаниясының өңірдегі EMEIA, деп атап өтті: «Үшін заман талабына сай қызметкерлер, әрқайсысы өз қажеттіліктерін бар және күту, компаниялар, кез-келген деңгейдегі дереу жоспарлап бастау инвестициялар стратегиясын құру, жұмыс орталар. Бұл өте маңызды болып табылады сақтау үшін, бәсекеге қабілеттілікті ұстап тұру үшін қолда бар мамандарды ұсыну үшін келісілген мүмкіндіктерді пайдалану кезінде сандық құралдары қызметкерлері үшін, сондай-ақ компания үшін тұтастай алғанда. Жағдайында пайда болған барлық жаңа технологияларды қоса алғанда, жасанды интеллект, пайдаланушылар астам дербестендірілген үшін мүмкіндіктер, олар динамикалық түрде бейімделіп, ағымдағы шарттарға сәйкес, орналасқан жері мен преференциялар пайдаланушылар. Бұл технологияларды ұштастыра отырып, виртуалды агенттері, құралдары дауыстық басқару және алып жүретін құрылғылармен жұмыс істеуге мүмкіндік береді кез келген жерде және кез келген уақытта, тереңірек погружаться жұмыс процесі және тиімді өзара іс-қимыл тобы. Егер компания келеді көшінен қалмай, даму қарқыны, жаңа технологияларды құруға адаптивную инфрақұрылымға жұмыс орталар, болашақ, тұжырымдамасын әзірлеу қажет ең маңызды жұмыс рөлдер мен дағдыларын, оларға қажет мерзімді және ұзақ мерзімді перспективада. Бұл үшін тиімді жоспарлауға негіз қалауға бизнес бастап жоспарлаумен кеңсе кеңістік және инфрақұрылым, аяқтай отырып, техникалық үшін қажетті дағдыларды құру және қолдау жұмыс орталар негізінде жасанды интеллект». Ұсынымдарына сәйкес Fujitsu, стратегия құру тиімді жұмыс 2025 жылға қарай негізделуі тиіс балабақшалар жүйесін пайдалану негізінде ІЛІКТІ бойы жұмыс күн ішінде. Жасанды интеллект мүмкіндік береді қызметкерлеріне көңіл неғұрлым күрделі және қызықты тапсырмалар береді қолдау, интеллектуалды сандық ассистент, көмектеседі жолға қою, жаңа іскерлік байланыс ұсынады дербестендірілген, динамикалық және негізделген тұрғыда функционалдық мүмкіндіктері жоспарлау үшін жұмыс міндеттерін және пайдалануға мүмкіндік береді динамикалық бағдарлауды нақты уақыт. Жұмыс істейтін қызметкерлер кеңседе, нақты уақыт режимінде ала алады бос жұмыс орындары жанында әріптестерімен бірге көп уақыт, ал сандық ассистенттер займутся жоспарлауға, жұмыс және әкімшілік міндеттермен қоса алғанда, жолға билет алу. Ал тасымалды құрылғылар пайдаланылады сәйкестендіру үшін ұсыну және ақпаратқа қол жеткізу және жұмыс жүйелері кез-келген уақытта және кез келген жерде. Сондай-ақ, құжатта көрсетіледі, бұл компания тиіс қазірдің өзінде енгізуге мәдениетін инновациялар мен бірлескен жұмыс ішінде де, шетелде де өз. Сонымен қатар, онда былай делінген, бұл ескірген технологияларды пайдалану және жұмыс процестерін төмендетуі мүмкін өнімділігі мен демотивировать. Teradata: компаниялардың 80% қазірдің өзінде салынғаннан АН, прогнозируя бірқатар қиындықтар болашақта Зерттеу нәтижелеріне сәйкес Teradata, жарияланған қазан айында 2017 жылғы кәсіпорындардың басым көпшілігі (80%) инвестициялайды технологиялар, жасанды интеллект (AI), алайда әрбір үшінші басшы деп санайды бәсекеге қабілеттілігін ұстап тұру үшін, оның компания тура келеді көлемін арттыру, мұндай инвестицияларды кейінгі үш жыл ішінде. Бұл ретте, кәсіпорындардың күтуі бойынша енгізу жолында технологиялар ТАН туындауы мүмкін елеулі кедергілер жеңу, олар көмектесе кіріспе басшылық лауазымына технологиялар бойынша А, жауапты оңтайландыруға және үйлестіруді технологияларды енгізу ІЛІКТІ. Сауалнама нәтижелеріне сәйкес, компанияның ниеттіміз оптимистік және басындағылар болса, бұл олардың инвестициялар технологиялар ӘНЕ өзін-өзі ақтайды. — Салалар өкілдері болжауда ең жоғары тиімділігі инвестициялар технологиялар АН жатады, ІТ саласына технологиялар және телекоммуникация (59%), коммерциялық және кәсіби қызметтер (43%), сондай-ақ поделившие үшінші орын, қызмет көрсету саласы, тұтынушылардың қаржылық көрсетілетін қызметтер секторы (32%). Үздік үштікке арасында қызмет түрлерін, олардың өсуі болжануда түсім нәтижесінде инвестициялар технологиялар АН кіреді: жаңа өнімдерді әзірлеу/ҒЗТКЖ-ға (50%), қызмет көрсету, тұтынушылардың (46%), сондай-ақ жабдықтау және өндірістік қызметі (42%). Алынған нәтижелер келісіледі деректермен негізгі бағыттары туралы инвестициялар технологиялар ІЛІКТІ, олардың арасында қызмет көрсету сапасы, клиенттердің (62%), жаңа өнімдерді дайындау (59%) және өндірісті оңтайландыру (55%). Қарамастан жоғары көрсеткіштері технологияларын пайдалану не күтілетін әсер және оларды қолданудан байқалады үшін үлкен әлеует бар, оларды одан әрі енгізу: 80% респонденттер атап өткендей, технологиясы А, қазірдің өзінде пайдаланылады, олардың бір немесе өзге де нысанда, бірақ 42% көрсетеді болуы үшін үлкен мүмкіндіктер оларды одан әрі енгізу бойынша қызметінің барлық бағыттары. 30% сенімді ұйым әлі де жеткіліксіз инвестициялайды технологиялар ТІК және бәсекеге қабілеттілігін ұстап тұру үшін өз саласында жіберіп көлемін арттыру, мұндай инвестицияларды кейінгі үш жыл ішінде. Қазан айындағы мәліметтер бойынша 2017 жылғы сауалнамаға компанияның инвестиция құюда технологиялар АН орта есеппен $6,47 млн АҚШ долларымен салыстырғанда 8,25 млн инвестиция Азия-Тынық мұхит аймағындағы. Бірқатар факторлар алады қиындатуы мүмкін іске асыруға технологиялар ІЛІКТІ Басым көпшілігі респонденттердің көрсетеді кедергі жасайтын бірқатар факторлар технологияларды енгізу не алынуға табыс инвестициялар. Негізгі кедергілер ретінде аталады болмауы ақпараттық-технологиялық инфрақұрылым мен білікті мамандардың жетіспеушілігі. Оның ішінде кәсіпорындардың басшылары әлдеқайда аз ойланады әсері туралы технологиялар А, автоматтандыру және моральдық жай-күйі персонал — барлығы тек 20% ғана деп санайды, бұл шектеуші фактор болып табылады, ал олардың аз саны (19%) алаңдаушылық техникалық-экономикалық негіздемені технологияларды енгізу ІЛІКТІ. Пікірі бойынша 91% — ы, технологияларды енгізу А, шектелуі мүмкін бірқатар факторлар, негізгі болып табылады, олардың болмауы, ақпараттық-технологиялық инфрақұрылым (40%), білікті мамандар (34%). Одан кейін сияқты факторлар жетіспеушілігі үшін ақша қаражатын енгізу (30%), байланысты шектеулер белгіленген рәсімдерге сәйкес ережелер мен құқықтар (28%), сондай-ақ әсер күту тұтынушылардың (23%). Салыстыру үшін, тек 19% деп атайды кедергі ретінде жеткіліксіз әзірленген техникалық-экономикалық негіздеме технологияларды енгізу ІЛІКТІ, және тек 20% ойланады әсері туралы технологиялар А, автоматтандыру және моральдық жай-күйі персонал. Күту бизнестің өсуіне қатысты кірістер мен шығындарды қысқарту/тиімділігін арттыру нәтижесінде инвестициялар технологиялар АН топқа бөлініп бір-бірімен шамамен тең — 53% және 47% — ға өсті. Тек 28% респондент санайды, бұл олардың жеткілікті білікті мамандар үшін сатып алу, құру және технологияларды енгізу ІЛІКТІ. Неге әкеледі қажеттілігі ӘНЕ компанияларда Әзірге байланысты мәселелерді шешу үшін қолдана отырып, технологияларды өткізудің стратегиясын әзірлеумен тартылады бойынша директордың АТ (47%) және техникалық мамандар (43%). Алайда, болашақта пікірінше, 62% — ы, А, айналады соншалықты сұранысқа ие үшін стратегиясын әзірлеу жөніндегі қызметтің барлық түрлері, үйлестіру және басқару жөніндегі қызметпен, оларды енгізу кәсіпорында қажет тарту жөніндегі бас маманы технологиялар ІЛІКТІ. Болжам бойынша, компаниялардың табысы инвестицияланған әрбір доллар құрайды $1,99 таяудағы 5 жыл ішінде $2,87 кейінгі 10 жыл ішінде. Ең үлкен тиімділік күтілуде мынадай салаларында: ІТ саласына, технологиялар және телекоммуникация (59%), коммерциялық және кәсіби қызметтер (43%), қызмет көрсету саласы тұтынушылардың (32%), қаржылық қызмет көрсету секторы (32%), сондай-ақ өңдеуші салалары және өндіру (31%). Бұл Компания тұтастай болжауда, бұл технология АН болады біздің өміріміздің ажырамас бөлігіне айналды, осыған байланысты 5 жылдан ұлғайтуды жоспарлап отыр оларға инвестицияларды екі есе, ал 10 жыл ішінде — үш есе. Алайда, олар түсінеді, бұл қамтамасыз ету үшін барынша тиімділігін және осы инвестиция қажет қайта қарау туралы өз ұсыныстары, технология ІЛІКТІ әсер етуі мүмкін барлық аспектілерін, олардың қызметі және әзірлеу тиісті икемді стратегиясын тиімділігін арттыру. Зерттеу туралы Сауалнама » атты зерттеу компаниясы технологиялар нарығының Vanson Bourne тапсырысы бойынша корпорацияның Teradata. Бұл сауалнама өкілдері қатысты 260 ірі ұйымдар жүзеге асыратын, өз қызметін бүкіл әлем бойынша. Gartner: А, проникнет іс жүзінде барлық бағдарламалық өнімдер мен сервистер Шілде айында Gartner компаниясы жариялады өз болжамын қолдануға қатысты технологиялар, жасанды интеллект (AI) мен машиналық оқыту, оған сәйкес 2020 жылға қарай бұл технологиялар қатысатын барлық жаңа бағдарламалық өнімдер мен қызметтер. Сондай-ақ, мамандар пайымдауынша, осы ИИ бір бөлігіне айналады стратегиясын сандық және трансформациялау шықса басымдық инвестициялар үшін шамамен үштен бір бөлігі үшін компаниялар.[6] Бұл ретте, сарапшылардың пікірінше, бұл қарамастан барлық қорқыныш, алаңдаушылық адамдардың АН байланысты, атап айтқанда, қауіп жоғалту жұмыс орындарын, ол барлық жылдам енеді, барлық сала адам. Сарапшылардың пікірінше, технологиялар, машиналық оқыту және қазірдің өзінде айтарлықтай толықтырады адам мүмкіндіктері. «AI зор мүмкіндіктер ашады, бірақ оның орнына түсіну үшін оның құндылығын, қажеттілігін анықтау, әзірлеу әлеуетті сценарийлерді пайдалану, компаниялардың көпшілігі ұмтылды құруға және жылжытуға жаңа өнімдер табу үшін толқынында мүдде оған», — деді вице-президенті зерттеулер бойынша Gartner Джим Хэар. Бұл ретте, атап өткендей, Gartner, бұлтты және мобильдік технологиялар, бұрынғыдай өсу драйверлері АТ шығыстар қарамастан, бұл негізгі назар аударылатыны осындай технологияларға, VR және ІЛІКТІ. Gartner сарапшылары деп болжайды нарық корпоративтік БОЙЫНША жоғары қарқынмен өсетін болады қатысты басқа да сегменттерінің АТ-саласын. Мәселен, 2016 жылы сату БОЙЫНША салыстырғанда 5,3% — ға ($326 млрд), 2017-2018 жылдар аралығында күтілуде, өсім 7,6% және 8,6% — дейін $351 және $381 млрд тиісінше. Өсіп келе жатқан сату БОЙЫНША зерттеушілер түсіндіреді сохраняющимися инвестицияларға компаниялардың талдау, ТІК құралдары үлкен деректермен жұмыс және SaaS-шешім. PwC: А, арттырады жаһандық ЖІӨ-нің $15,7 трлн Зерттеу нәтижелеріне сәйкес PwC «Жасанды интеллект: алмау пайда», 2030 жылы жаһандық ЖІӨ 14% — ға немесе 15,7 триллион АҚШ долларын, белсенді пайдалана отырып, жасанды интеллект. Егжей-тегжейлі талдау негізінде ықпал ету технологияларын пайдалана отырып, жасанды интеллект (AI) бизнес есептің авторлары ұсынады шолу экономикасының алғы шарттары бар өндіру барынша пайда бірі ІЛІКТІ. Сарапшылар PwC есептеуінше, бұл өсімінің жартысынан астамын болады өсуімен, еңбек өнімділігінің кезеңінде 2016-2030 жылдар аралығында Қалған пайда болады алынды ұлғайту есебінен тұтынушылық сұраныстың салдарынан жетілдіру арқылы тауарлар ІЛІКТІ. Ең көп экономикалық пайда ІЛІКТІ алады шығарып, Қытай ЖІӨ өсімі 2030 жылы +26%), елдің Солтүстік Америка (+14,5 %), немесе 10,7 трлн АҚШ доллары — 70% — ға өсімі, әлемдік ЖІӨ-нің. Бастапқыда елдерінде Солтүстік Америка өсу қарқыны өнімділігі кетсе, ондай болса Қытайда, өйткені бұл елдерде жоғары дайындық деңгейін енгізуге не көп үлесі жұмыс орындарын болатын автоматтандыру. Алайда 10 жылдан кейін, содан кейін бірнеше баяу арттыру, қажетті технологиялық және сараптамалық базасын, Қытай опередит США қарқыны бойынша көлемін арттыру өнімділікті енгізу есебінен ІЛІКТІ. Еуропа елдері мен дамыған елдер Азия ие енгізудің А, елеулі экономикалық пайда (9-12 % ЖІӨ 2030 жылы). Дамып келе жатқан елдерде байқалатын болады неғұрлым қарапайым ЖІӨ өсімі енгізудің АН (6 %) салдарынан болжамды айтарлықтай кем қарқынды тарату технологияларды пайдалана отырып, ИИ (оның ішінде Латын америкасы елдері және Африка). Salesforce: Енгізу А, ұлғайтып, түсімді әлемдік бизнес 1,1 трлн. ақш долл. Зерттеу нәтижелеріне сәйкес, өткізілген IDC тапсырысы бойынша Salesforce, 2021 ж. жасанды интеллект (AI) мүмкіндік береді, бизнеске қосымша түсім мөлшері 1,1 трлн. ақш долл. Арқасында енгізу алгоритмдер ӘНЕ жүйесін клиенттермен басқару (CRM). Кірістер коммерциялық құрылымдар өседі есебінен еңбек өнімділігін арттыру және шығындарды қысқарту автоматтандыру өндірістік процестер. Әрбір аталған факторлардың ұлғайтып, түсімді бизнес 121 және 265 млрд. долл. тиісінше[7]. IDC бағалауы бойынша,, ИИ тікелей әсер етеді құру 800 мың жұмыс орны және тағы да 2 млн. жанама. Сарапшылар бұл көрсеткіш жаңа жұмыс орындарын бос туындауы мүмкін-енгізу ІЛІКТІ. Бұл алдағы жыл үшін негізгі технологияларды бейімдеу ИИ — жартысына жуығы (40%) зерттеуге қатысқан ұйымдар дайын екенін мәлімдеді, енгізу, оларды алдағы екі жылда. Атап айтқанда, төрттен бір бөлігі, олардың ішінен бейімдеуге болады технологиялар, машиналық оқыту, мәтіндік талдау — 27%, дауыс тану — 30%, жетілдірілген сандық талдау — 31%. жүктеу/скачать 61,86 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|