Արհեստական ինտելեկտ

Արհեստական ինտելեկտը (AI) տեխնոլոգիա է, որը թույլ է տալիս համակարգին, մեքենային կամ համակարգչին կատարել առաջադրանքներ, որոնք պահանջում են խելացի մտածողություն, այսինքն՝ ընդօրինակել մարդու վարքագիծը աստիճանական ուսուցման համար՝ օգտագործելով ստացված տեղեկատվությունը և լուծել կոնկրետ հարցեր:

AI-ի ինտեգրումը մեխանիզմներին և համակարգերին հնարավորություն է տալիս ավտոմատացնել սովորական, աշխատատար կամ բարդ գործընթացները՝ ներառյալ դրանց ճշգրտության և արտադրողականության բարձրացումը: Հետևաբար, այս տեխնոլոգիան կարևոր բիզնես ռեսուրս է:

AI-ի ներդրման առավելությունները
Արհեստական ինտելեկտի և դրա վրա հիմնված լուծումների օգտագործումը բիզնեսին մի շարք առավելություններ է տալիս։

Մարդկային գործոնի բացառումը. Ծրագրավորվող, ինքնուրույն սովորող ալգորիթմների օգտագործումը վերացնում է մարդկային սխալի գործոնը և հնարավորություն է տալիս գտնել այնպիսի լուծումներ, որոնք ակնհայտ չեն մարդկանց համար։
Ռիսկերի նվազեցում. AI մեքենաները կարող են օգտագործվել այնպիսի իրավիճակներում, երբ վտանգ կա մարդկանց համար: Օրինակ՝ արհեստական ինտելեկտով աշխատող ռոբոտները կարող են փոխարինել մարդկանց որոշակի արտադրական տարածքներում կամ բնական աղետների ժամանակ աշխատելիս:
Շուրջօրյա հասանելիություն: Խելացի մեքենաները կարող են օգտագործվել առանց ընդմիջումների, հանգստյան օրերի, նրանք չեն արձագանքում ուշադրությունը շեղողներին։
Հարմարվողականություն. Սահմանված պայմաններում AI լուծումների օգտագործումը թույլ է տալիս արագ լուծումներ գտնել։ Օրինակ, AI-ն չաթ-բոտերում օգնում է ավելի լավ հասկանալ հաճախորդների «կենդանի» լեզուն, գտնել բարդ հարցերի պատասխաններ և հաղթահարել միաժամանակյա զանգերի և հարցերի մեծ հոսքը:
Արագ որոշումների կայացում. AI-ով աշխատող հավելվածները, մեքենաները, սարքերը և այլ գործիքներն ավելի արագ են որոշումներ կայացնում, քան մարդիկ, որոնք կարող են օգտագործվել արտադրական գործընթացներում, տվյալների վերլուծության, կանխատեսող մոդելավորման, հաշվարկների և այլնի մեջ:

AI իրականացման մարտահրավերներ
Կան մի քանի պատճառներ, որոնք դանդաղեցնում են արհեստական ինտելեկտի ընդունումը և օգտագործումը։

Նյարդային ցանցերի վերահսկվող ուսուցման (ուսուցչի հետ) համար անհրաժեշտ է ձեռքով պիտակավորել (պիտակավորել) տվյալների հավաքածուները: Սա շատ ժամանակ է պահանջում:
Մոդելները վերապատրաստելու համար անհրաժեշտ է մեծ քանակությամբ տվյալներ, որոնք նախ պետք է հավաքվեն տարբեր աղբյուրներից, կառուցված լինեն, մաքրվեն ավելորդ տեղեկատվությունից և բերվեն ընդհանուր ձևաչափի։ Նման աշխատանքի համար անհրաժեշտ է ներկառուցված համակարգ և մասնագետների աշխատակազմ։
AI ալգորիթմների աշխատանքի արդյունքում ստացված արդյունքը դժվար է մեկնաբանել ու հասկանալ որոշումների կայացման տրամաբանության տեսանկյունից։
Մոդելները կենտրոնացած են որոշակի խնդիրների լուծման վրա։ Օրինակ, եթե արհեստական ինտելեկտի ալգորիթմը օգտագործվում է կոնկրետ տեսակի խարդախության հայտնաբերման համար, այն չի ճանաչի խարդախության այլ տեսակներ. յուրաքանչյուր առաջադրանք և յուրաքանչյուր պայման կարիք ունի իր մոդելի:
Եթե ուսուցման սկզբնական տվյալների բազան շեղված է կամ անբավարար, AI-ի աշխատանքի արդյունքները կարող են շեղվել: Օրինակ, եթե ուսուցման նմուշում օգտագործվում են միայն կարմիր առարկաներ, կարող են առաջանալ սխալներ կամ անհամապատասխանություններ, երբ ինքնամարզման ժամանակ կապույտ առարկա է հայտնվում:
AI-ի հետ աշխատելու և դրա հիման վրա նախագծեր մշակելու համար կարևոր է ունենալ բավարար իրավասություն՝ գնահատելու ռիսկերը և որոշումներ կայացնելու ալգորիթմների ներդրման յուրաքանչյուր փուլում: