Обучаемые интеллектуальные системы активно внедряются во многие сферы деятельности человека. Создавать такие системы нужно с учётом особенностей технического и маркетингового характера.
Одной из технических особенностей создания искусственных интеллектуальных систем является обязательный период обучения системы. Искусственный интеллект может достигать целей своего создания при накоплении нужного количества данных и может приобретать функциональные возможности посредством развития своих исследовательских схем.
Если систему искусственного интеллекта можно обучить на тестовых данных (смоделированных для обучения), то на рынок будет выпущен информационный продукт, готовый к полноценному применению.
Разработчикам не всегда достаточно тестовых данных для обучения выпускаемой системы. Иногда полноценное машинное обучение может быть проведено только на реальных данных, накопленных в требуемом для точности расчётов объёме.
В качестве примера можно привести систему видеонаблюдения с функцией установления личности по биометрическим признакам лица. Подобная система может быть обучена только на реальных изображениях человеческих лиц. Точность проведения биометрической идентификации напрямую зависит от объема обработанной информации (биометрических образцов).
В различных сервисах, в том числе государственных, начали функционировать роботы-консультанты, которые основаны на обучаемых нейросистемах. Таких консультантов подготавливают в тестовом режиме разработки для запуска в открытой информационной среде, а затем анонсируют в качестве системы, работающей в тестовом режиме эксплуатации (например, чат-бот налоговой службы - Таксик).
* Под тестовым режимом эксплуатации подразумевается непрерывное обучение системы всеми желающими испытателями, то есть всеми пользователями, которым предоставлен доступ к системе.
Обучение некоторых интеллектуальных систем требует полноценного введения их в общественную эксплуатацию, так как этими системами могут использоваться персональные данные граждан или другие данные, требующие защиты в специальном режиме. Такое обучение на запросах пользователя нельзя производить до введения системы в официальную эксплуатацию. В результате чего появляются тестовые роботы-помощники, которые совершенствуют свои знания в течение оказания консультаций.
Маркетологами замечен эффект снижения доверия пользователя при взаимодействии с "недообученной системой". Для повышения интереса пользователей к процессу обучения роботов-помощников, специалистами запускаются различные конкурсы, промо-акции, которые помогают роботизированным системам собирать пользовательскую информацию, необходимую для развития машинного интеллекта.
Для обучения систем могут быть применены инструменты анкетирования, опросов, тестирования пользователей. Каждому пользователю при взаимодействии с интеллектуальной машинной системой следует помнить, что сегодня большинство интерфейсов в терминалах и сайтах являются обучаемыми, а следовательно автоматически улучшающимися от положительных действий пользователя.
Другие интересные статьи этого канала:
- Способы обмана нейросетей распознавания образов: прошлое или актуальность?
2 июля 2020 года.
Автор: юрист Демешин Сергей Владимирович.
Участвуйте в обсуждении, пройдите опрос об интересных темах будущих публикаций (ссылка опроса в описании канала, также в описании указаны правила комментирования публикаций).
