Возможно, вы много слышали об искусственном интеллекте после недавнего выпуска ChatGPT и последовавших дискуссий о рисках неправильного использования этого инструмента. Однако даже если вы сейчас не используете ChatGPT, мы уверены, что вы взаимодействовали с искусственным интеллектом хотя бы один раз за последние 5 минут. Это потому, что искусственный интеллект стал настолько распространенным, что примеры его использования, с которыми мы сталкиваемся каждый день, кажутся бесконечными. Вот 8 наиболее распространенных примеров искусственного интеллекта.
Что такое искусственный интеллект?
«Теория и разработка компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как зрительное восприятие, распознавание речи, принятие решений и перевод между языками».
По сути, искусственный интеллект — это метод, с помощью которого компьютер может воздействовать на данные посредством статистического анализа, что позволяет ему понимать, анализировать и учиться на основе данных с помощью специально разработанных алгоритмов. Это автоматизированный процесс. Машины с искусственным интеллектом могут запоминать модели поведения и адаптировать свои реакции, чтобы они соответствовали этому поведению, или поощрять его изменения. Это краткое определение, но о том, что такое ИИ, можно сказать гораздо больше.
Наиболее важными технологиями, составляющими ИИ, являются машинное обучение (ML), глубокое обучение и обработка естественного языка (NLP).
Машинное обучение — это процесс, с помощью которого машины учатся лучше реагировать на основе структурированных больших наборов данных и постоянной обратной связи от людей и алгоритмов.
Глубокое обучение часто считается более продвинутым видом машинного обучения, поскольку оно обучается посредством представления, но данные не требуют структурирования.
Обработка естественного языка (NLP) — лингвистический инструмент в информатике. Это позволяет машинам читать и интерпретировать человеческий язык. НЛП позволяет компьютерам переводить человеческий язык в компьютерные данные.
8 примеров искусственного интеллекта
Вот список из восьми примеров искусственного интеллекта, с которыми вы, вероятно, сталкиваетесь ежедневно.
1. Карты и навигация
ИИ значительно улучшил путешествия. Вместо того, чтобы полагаться на распечатанные карты или маршруты, теперь вы можете использовать Google Maps или Apple Maps на своем телефоне и ввести пункт назначения.
Так как же приложение узнает, куда идти? А еще оптимальный маршрут, дорожные барьеры и пробки? Не так давно был доступен только спутниковый GPS, но теперь искусственный интеллект включается в навигационные приложения, чтобы предоставить пользователям гораздо более широкие возможности.
Используя машинное обучение, алгоритмы запоминают края зданий, которые они изучили, что позволяет улучшить визуализацию на карте, а также распознавать и понимать номера домов и построек. Приложение также научилось понимать и выявлять изменения в транспортном потоке, чтобы оно могло рекомендовать маршрут, позволяющий избежать блокпостов и заторов.
2. Обнаружение и распознавание лиц
Использование виртуальных фильтров на лицах при фотографировании и использование Face ID для разблокировки телефонов — это два примера искусственного интеллекта, которые теперь являются частью нашей повседневной жизни. Первый включает в себя распознавание лиц, то есть идентифицируется любое человеческое лицо. Последний использует распознавание лиц, посредством которого распознается конкретное лицо. Распознавание лиц также используется для наблюдения и обеспечения безопасности в государственных учреждениях и аэропортах.
3. Текстовые редакторы или автозамена
Возможно, вы использовали такие инструменты, как Grammarly, будучи студентом, чтобы проверить итоговую работу перед отправкой ее учителю, или можете использовать ее даже сейчас, чтобы проверить орфографию в электронном письме своему начальнику. Это еще один пример искусственного интеллекта. Похоже, что алгоритмы ИИ используют машинное обучение, глубокое обучение и обработку естественного языка, чтобы выявлять неправильное использование языка и предлагать исправления в текстовых процессорах, текстовых приложениях и любых других письменных средствах.
Лингвисты и ученые-компьютерщики работают вместе, чтобы обучать машины грамматике, точно так же, как вас учили в школе. Алгоритмы обучаются на основе высококачественных языковых данных, поэтому, если вы неправильно используете запятую, редактор это уловит.
4. Алгоритмы поиска и рекомендаций
Когда вы хотите посмотреть фильм или совершить покупки в Интернете, замечали ли вы, что предлагаемые вам товары часто соответствуют вашим интересам или недавним поисковым запросам? Эти интеллектуальные системы рекомендаций со временем изучали ваше поведение и интересы, отслеживая вашу активность в Интернете. Данные собираются на стороне пользователя (от пользователя), сохраняются и анализируются посредством машинного и глубокого обучения. Затем он обычно может предсказать ваши предпочтения и предложить рекомендации относительно вещей, которые вы, возможно, захотите купить или послушать в следующий раз.
5. Чат-боты
Для клиента взаимодействие со службой поддержки может быть трудоемким и напряженным. Для компаний это неэффективный отдел, который обычно дорог и им сложно управлять. Одним из все более популярных решений с использованием искусственного интеллекта является использование чат-ботов с искусственным интеллектом . Запрограммированные алгоритмы позволяют машинам отвечать на часто задаваемые вопросы, принимать и отслеживать заказы, а также напрямую звонить.
Чат-ботов учат имитировать стили разговора представителей клиентов посредством обработки естественного языка (NLP). Продвинутые чат-боты больше не требуют определенных форматов ввода (например, вопросов «да/нет»). Они могут ответить на сложные вопросы, требующие подробных ответов. Фактически, если вы дадите плохую оценку полученному ответу, бот определит допущенную ошибку и исправит ее в следующий раз, обеспечивая максимальную удовлетворенность клиентов.
6. Цифровые помощники
Когда у нас заняты руки, мы часто прибегаем к заказу цифровых помощников для выполнения задач от нашего имени. Когда вы за рулем, вы можете попросить помощника позвонить вашей маме (не пишите сообщения за рулем, дети). Виртуальный помощник, такой как Siri, является примером ИИ, который получит доступ к вашим контактам, распознает слово «мама» и позвонит по номеру. Эти помощники используют НЛП, машинное обучение, статистический анализ и алгоритмическое выполнение, чтобы решить, о чем вы просите, и попытаться получить это для вас. Голосовой поиск и поиск по изображениям работают примерно одинаково.
7. Социальные сети
Приложения социальных сетей используют поддержку искусственного интеллекта для мониторинга контента, предложения связей и показа рекламы целевым пользователям, а также для многих других задач, чтобы гарантировать, что вы остаетесь вовлеченными и «подключенными к сети».
Алгоритмы искусственного интеллекта могут выявлять и быстро удалять проблемные публикации, нарушающие условия, посредством идентификации ключевых слов и визуального распознавания изображений. Архитектура нейронных сетей глубокого обучения является важной составляющей этого процесса , но на этом она не заканчивается.
Компании, занимающиеся социальными сетями, знают, что их пользователи — это их продукт, поэтому они используют ИИ, чтобы связать этих пользователей с рекламодателями и маркетологами, которые определили их профили в качестве ключевых целей. ИИ социальных сетей также способен понимать, какой контент резонирует с пользователем, и предлагает ему аналогичный контент.
8. Электронные платежи
Необходимость бежать в банк для каждой транзакции — это огромная трата времени, и искусственный интеллект играет свою роль в том, почему вы не были в отделении банка в течение 5 лет. Банки теперь используют искусственный интеллект, чтобы облегчить работу клиентов за счет упрощения процессов оплаты.
Интеллектуальные алгоритмы позволили делать депозиты, переводить деньги и даже открывать счета из любой точки мира, используя искусственный интеллект для обеспечения безопасности, управления идентификацией и контроля конфиденциальности.
Даже потенциальное мошенничество можно обнаружить, наблюдая за структурой расходов пользователей по кредитным картам. Это также пример искусственного интеллекта. Алгоритмы знают, какие продукты покупает пользователь, когда и где они обычно покупаются и в какую ценовую категорию они попадают.
При возникновении необычной активности, не соответствующей профилю пользователя, система может генерировать предупреждение или запрос на проверку транзакций.
Подписывайтесь на наш телеграм канал и будьте в курсе последних событий в мире ИИ: https://t.me/aiexplor
