`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Что для вас является метрикой простоя серверной инфраструктуры?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

День искусственного интеллекта Microsoft

+22
голоса

Развитие ИИ достигло того уровня, что он может использоваться в бизнесе. Этой теме была посвящена конференция, организованная компаниями Microsoft и SMART business. Ее цель - устранить барьеры и помочь организациям создать новое поколение продуктов с поддержкой ИИ.

Сегодня у компаний на первый план выходит работа с данными, и в их обработке все большее участие принимает ИИ. Эти тезисы обосновал в своем выступлении руководитель по стратегическому маркетингу Андрей Бурлуцкий из SMART business.

День искусственного интеллекта Microsoft

Андрей Бурлуцкий: «Сегодня у компаний на первый план выходит работа с данными, и в их обработке все большее участие принимает ИИ»

При соответствующей обработке данные могут сказать нам больше, чем наш опыт. Именно поэтому работа с данными становится следующим этапом работы с клиентами. Собранные и оцифрованные при необходимости данные могут лечь в основу обучения нейронных сетей и получения закономерностей, которые скрыты от человека.

Развитие технологий завтрашнего дня, по мнению докладчика, будут определять четыре компонента: ИИ, блокчейн, смешанная реальность и квантовые вычисления. Последние смогут решить многие критически важные проблемы в области науки, техники и медицины.

Сегодня технологии ИИ стали доступны даже для малого бизнеса. К примеру, магазин женской одежды Kapsula использует нейросети для того, чтобы подбирать брендовую одежду для клиенток. Кроме этого, он собирают группу подписчиц в Instagram для анализа их предпочтений, и на его основе предлагают им модели одежды.

Анализ получаемой от всевозможных источников данных создает рынок, объемом 200 млрд. долл. Использование аналитики и ИИ приведет в течение следующих трех лет к дополнительным доходам в размере более 1 трлн. долл. Повсеместно ИИ еще применять нельзя, но уже слишком поздно, чтобы не использовать его вообще.

Есть три типа задач, где методы ИИ дают хорошие результаты. Первая из них – глубокая аналитика. Что можно было делать раньше? К примеру, ретроспективный анализ. Но с появлением машинного обучения можно прогнозировать, что влияет на результаты, как повысить эффективность бизнеса. Так, точность прогноза спроса уже достигла 85%. Однако наиболее интересное применение машинного обучения - это прогностическая аналитика. В этой области открываются большие перспективы. Наконец, компьютерное зрение. Объединяя его с нейронными сетями, можно с большой скоростью анализировать, что происходит в торговом зале и на полках, корректно ли выставлен товар, необходимо ли его пополнение.

В итоге, ИИ становится основой всего, что мы делаем, и многие производственные компании трансформируются в ИТ-компании.

День искусственного интеллекта Microsoft

Наталья Бурлакова: «В современном мире каждая компания так или иначе использует инструменты ИИ»

Подходы корпорации Microsoft к методам ИИ были представлены в выступлении специалиста по технологическому развитию партнеров Натальи Бурлаковой.

История развития ИИ показывает, что интерес к этой теме то усиливался, то снижался. Им начали активно интересоваться в 50-х годах прошлого столетия, затем интерес проявился в 80-х, и в настоящее время наблюдается третья волна внимания.

Сегодня все должны понимать, что каждая компания – это ИТ-компания. Вряд ли можно сейчас найти организацию или предприятие, которое не имеет информационной системы. И все они так или иначе используют инструменты ИИ, может быть, не самые новейшие и не самым эффективным способом. Однако любые попытки что-то спрогнозировать, найти какие-нибудь связи приводят к использованию ИИ.

Исследования Microsoft показали, что потенциал этого рынка огромен – более 1 трлн. долл., и к 2020 г. 85% компаний будут использовать ИИ.

Почему же сегодня наблюдается всплеск интереса к ИИ? Этому способствуют, в частности, выросшие за последние пять лет вычислительные мощности, которые стали доступными благодаря облачным технологиям, появление больших данных и методов их обработки и усовершенствованные и новые алгоритмы ИИ.

Microsoft инвестирует в технологии ИИ и предлагает клиентам облачную ИИ-платформу, наполненную конечными решениями для бизнеса и тренированными моделями. Они могут также развернуть в облаке свою среду и тренировать свои модели. Кроме этого компания предлагает клиентам сеть своих партнеров, которые помогают создавать финальные решения конкретных задач.

Наиболее перспективными областями применения ИИ являются распознавание людей и объектов, активности, ИИ-ассистенты, добыча знаний и автономные системы. ИИ может также способствовать увеличению и усилению человеческой изобретательности.

Выступление сопровождалось демонстрациями примеров успешного использования ИИ.

Специалист по продаже решений Data & AI Юлия Чалая из Microsoft представила успешные проекты решений с использованием ИИ. Она еще раз напомнила, что результаты работы ИИ существенно зависят от качества данных, наличия моделей и вычислительных мощностей.

День искусственного интеллекта Microsoft

Юлия Чалая: «Результаты работы ИИ существенно зависят от качества данных, наличия моделей и вычислительных мощностей»

Она продемонстрировала интеграцию ИИ с чат-ботом, которая позволяет сделать последний настоящим виртуальным ассистентом. Другой пример относился к компании Shell, которая сделала совместно с Microsoft несколько пилотных проектов с использованием IoT и ИИ. У компании есть программа ZeroGO, которая заключается в том, чтобы в производственном процессе было ноль инцидентов, влекущих за собой травмы или загрязнения окружающей среды. Компания обеспокоилась тем, каким образом иметь возможность видеть, какие узлы могут выйти из строя в ближайшее время, и вовремя их заменить. Другими словами, перейти с реактивного обслуживания на проактивное. Для этого на платформе IoT был внедрен сбор данных с датчиков, которые обрабатывались в режиме реального времени. Результаты аналитической обработки относительно работоспособности того или иного узла выводились на монитор. Таким образом компании удается предотвратить поломки узлов и простоя оборудования. Кроме этого, на основе ИИ были построены модели, которые в случае опасных действий клиентов при заправке топливом автомобиля отключали его подачу.

Тема выступления архитектора ИИ-решений Андрея Беласа касалась науки о данных и машинного обучения. Прежде всего он отметил, что мир и технологии меняются экспоненциально. Выражается это в количестве проектов, инвестиций, доходов и т. п. В качестве примера первой технологии, развивающейся экспоненциально, докладчик привел мобильность. Экспоненциальный рост использования интернет-технологий можно проследить по количеству онлайн-продаж компании Amazon. Объем ее продаж сегодня составляет около 50% всех розничных продаж в США. Такую же скорость роста демонстрируют Интернет вещей. Так, в 2009 г. компания Cisco провела исследование, результаты которого показали, что количество подключенных к Интернету вещей превысило таковое людей. Об экспоненциальном росте объемов хранимых данных говорилось немало и раньше. Также экспоненциально растет количество пользователей социальных сетей, распространение машинного обучения, использования робототехники, облачных технологий и блокчейна. К этой группе роста недавно присоединилась и доставка товаров дронами. Этим способом пользуются, например, Amazon и 7Eleven. Растет по экспоненте и использование технологии блокчейн.

В свое время компания DeepMind начала заниматься разработкой ИИ, который может играть в такие игры, как Video Pinball, Boxing, Star Gunner и т. п. Затем «вдруг» ее покупает за 500 млн. долл. Google. Фишка в том, что эти игры могут тренировать ИИ, чтобы потом его можно было использовать, к примеру, в качестве автопилота.

Одной из интересных разработок компании является AlphaGo Zero. Последнее слово обозначает то, что в построенную нейронную сеть не была предварительно заложена ни база знаний, ни варианты перебора, а только набор правил, и программа училась играть в го с нуля. Сейчас эта программа обыгрывает сильнейшие программы, а также обыграла и чемпиона мира. Такая же ситуация сложилась и в покере, одном из последних бастионов «превосходства» человека.

Большие перспективы открываются для ИИ в области науки о данных. Типичная последовательность при обработке данных представляется как «данные → решения → действия». Ранее задачей BI было собрать все данные, упорядочить их и собрать в кубах, таблицах, построить аналитические отчеты и ответить на вопросы, «что произошло и почему произошло?», и затем принять какие-то решения. Современное развитие науки о данных и алгоритмов машинного обучения позволяют спросить, что же произойдет в будущем, и принять необходимые решения. Если же решения будут приниматься автоматически, то это уже будет ИИ.

День искусственного интеллекта Microsoft

Андрей Белас: «Современное развитие науки о данных и алгоритмов машинного обучения позволяют спросить, что же произойдет в будущем, и принять необходимые решения»

Далее докладчик привел реальные случаи использования ИИ в интеллектуальных помощниках, для прогнозирования спроса, оптимизации цепочки поставок, в маркетинге и в контакт-центрах. В последних при сборе и анализе данных выяснилось, что в 90% случаях абонент, звонивший в другую страну, забывал ввести ее код. Решив эту проблему, удалось сократить количество операторов в 100 раз.

Второй случай относился к проблеме оттока игроков у издателя игр компании Wargaming. Как правило, вернуть или сохранить клиентов намного проще, чем привлечь новых. Классическая маркетинговая стратегия работает следующим образом. Для удержания использовались такие методы, как своевременное выявление недовольных с помощью форумов, формирование новых целей и обновления, обратная связь и поздравления с днем рождения и другими праздниками. Для возвращения искалась причина ухода с помощью опросника или поведенческого анализа, затем предпринимались действия для нейтрализации этой причины, и с помощью новых целей формировалась мотивация оставаться клиентом. Это неплохо работало, когда количество игроков не превышало 1000. Сейчас их насчитывается десятки миллионов, и компания приняла решение использовать методы машинного обучения, благо данных для этого был предостаточно. Была разработана модель предсказания оттока, и клиентам были предоставлены дополнительные возможности.

В заключение А. Белас призвал не упустить момент и вовремя «запрыгнуть» на экспоненту изменений.

День искусственного интеллекта Microsoft


Вы можете подписаться на наш Telegram-канал для получения наиболее интересной информации

+22
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT