Почти все перечисленные факторы лежат в зоне досягаемости большинства предпринимателей для их получения и применения необходимо проработать свой подход к использованию искусственного интеллекта и проявить достаточно упорства и трудолюбия.
Как появился искусственный интеллект
Еще до появления искусственного интеллекта в том виде, в каком он известен нам сейчас, в научном мире широко обсуждались возможности развития технологий в сфере познавания и анализа. После войны наука стала развиваться быстрее, и в 1956 году в Дартмутском колледже прошла первая конференция, посвященная возможностям искусственного интеллекта.
Это было первое официальное научное мероприятие, в рамках которого серьезно обсуждались перспективы создания искусственного интеллекта, способного перенимать черты человеческого мышления. Конечно, это мероприятие было далеко от любых научных форумов современного образца, однако уже тогда перед учеными ставились задачи, которые весьма схожи с современными на встрече разбирались возможности машины. Ученые хотели понять, можно ли обучить машину особенностям человеческого разума, сделать ее способной к обучению и саморазвитию. Считается, что именно в тот момент зародилась дисциплина ИИ. Позднее на основе разработанных и определенных в ходе обсуждения тезисов были сформированы базовые формы ИИ, позволяющие распознавать изображения, обрабатывать естественную речь.
По результатам конференции были определены дальнейшие курсы исследований. Ее участники Минский и Пейперт, стали авторами одной из важнейших научных работ, в которой впервые рассматривалось понятие нейросетей синтетических систем, работающих по принципу живых нейронных связей. Еще сравнительно молодая компания IBM также отправила на конференцию своего представителя, Артура Сэмюэла, работы которого легли в основу системы, способной играть в шашки.
Позднее, в 1961 году Артур Сэмюэл представил программу, которой удалось одержать победу над четвертым по США игроком в шашки. К 70-м годам интерес к искусственному интеллекту угас, и финансирование основных проектов и научных исследований почти прекратилось. Это было время символьных систем, работавших в определенных логических рамках, которые, впрочем, не имели большого успеха.
Однако работа продолжалась энтузиасты не отказывались от идеи создать машину, способную мыслить. Следующим шагом стало открытие экспертных систем технологий, способных обрабатывать, анализировать и оценивать данные. Таким образом, в 80-е годы машины вышли за рамки предложенных логических правил и принялись делать выводы самостоятельно. Интерес к искусственному интеллекту вновь начал расти, что привело к появлению понятия машинного обучения, распространившегося в 90-е.
Это положило начало эпохе повсеместной эксплуатации компьютеров. Теперь они устанавливались не только в крупных офисах и на предприятиях многие люди обзавелись личными компьютерами. Казалось бы, именно в тот момент искусственный интеллект должен был пережить очередной подъем, однако человечество погрузилось в освоение новых технологий мобильной связи, датчиков, интернета.
На базе этих инноваций некоторые специалисты принялись разрабатывать и тестировать адаптивные системы, что положило начало машинному обучению. Этот процесс связан с использованием обновленных данных при их вводе искусственный интеллект начинает самостоятельный анализ, который и позволяет ему учиться и совершенствоваться. Сам процесс машинного обучения положил начало новой эре в развитии искусственного интеллекта, который в наше время используется в самых разных сферах жизни и работы человека.
Очевидно, история развития искусственного интеллекта наполнена самыми разными событиями, периодами взлетов и падений, однако сейчас, когда инновации приносят практическую пользу и широко применяются в самых разных сферах деятельности, наступает лучший момент для их применения. Искусственный интеллект уже помогает принимать, обрабатывать и выполнять заказы, он участвует в поиске мошенников, отвечает на звонки клиентов, дает инструкции начинающим пользователям сервисов, ищет музыку по запросам посетителей, а также напрямую участвует в физических процессах например, в производстве.
Искусственный интеллект в деле
Как показывает история, когда машины и люди начинают соперничать за рабочие места на заводах, именно человек нередко оказывается в невыгодной позиции. В конце девятнадцатого и начале двадцатого века такое уже неоднократно происходило с запуском новых машин сокращались рабочие места, ведь обслуживание техники обходилось значительно дешевле, чем оплата труда множества людей.
Однако времена меняются. Теперь машины в целом и искусственный интеллект в частности не только не отнимают работу у людей, но также становятся причиной появления совершенно новых специальностей. Все дело в том, что в прошлом машины и люди выполняли одну и ту же работу. Теперь же эти обязанности можно разделить. Как это можно сделать? Весь вопрос заключается в адаптивности развития бизнеса именно способность быстро приспосабливаться к новым тенденциям позволяет машинам и людям сотрудничать, а не конкурировать.
Искусственный интеллект позволяет управляющим, инженерам и людям с креативным мышлением находить новые способы применения своих талантов. Под влиянием новых технологий само понятие работы обретает новые оттенки, которые ранее были неизвестны. Прежде труд рабочего был необходим для выполнения самых однообразных и скучных функций. На мануфактурах и заводах старого образца работники могли часами выполнять одни и те же задачи, даже не надеясь на смену деятельности и разнообразие. Теперь, когда роботы берут на себя эти скучные функции, человек может работать в других сферах, где не нужно проводить целый день практически в неподвижности, выполняя только одну заданную программой функцию. На что же должен быть направлен труд человека?
Роботы облегчают задачи рядовых рабочих, либо берут самые сложные функции на себя, и со своей стороны человек может направить свое внимание на их совершенствование, доработку и адаптацию. Кроме того, специалисты по маркетингу и обслуживанию могут посвящать больше времени решению вопросов, связанных с продвижением и распространением товаров и услуг. Конечно, для достижения положительных результатов при разделении обязанностей каждый человек должен точно понимать, на что направляются его усилия. Кроме того, предпринимателям и руководителям стоит определить, какие обязанности следует доверить машинам, а какие лучше оставить за человеком.
Как машины учатся работать
Как известно, труд в ночную смену должен оплачиваться по более высокой ставке, нежели дневная работа, однако даже разница в доходах неспособна компенсировать ущерб, который получает человеческий организм, вынужденный проводить в активной деятельности часы, предназначенные для отдыха. Лучшим решением было бы и вовсе упразднить ночные смены. Но как сделать это без ущерба для производительности? Токийские предприниматели решили этот вопрос.
Компания Preferred Networks, работающая в Японии, в содружестве с фирмой Fanuc, представила вниманию японских производителей новые манипуляторы. Их задача заменять человека в ночную смену. Сами по себе машины уже оснащены лучшими камерами и чувствительными датчиками, позволяющими им производить сборку техники и выполнение других операций практически без ошибок. Но их главное преимущество они могут учиться. Для этого разрабатываются новые программы, которые внедряются в спектр функций роботов, способных освоить их без помощи человека, только с использованием техник машинного обучения.