ИИ улучшает бизнес-процессы, экономит время на задачах и снижает затраты.
Мы живем в эпоху, когда технологии меняют ландшафт бизнес-процессов невообразимым образом. В основе этой революции лежит искусственный интеллект (ИИ), область исследований, которая привела к удивительным достижениям во многих областях применения.
От значительного сокращения времени, затрачиваемого на выполнение административных задач, до существенного сокращения накладных расходов, в частности тех, кто связан с обслуживанием клиентов, ИИ продемонстрировал исключительную способность оптимизировать и улучшать процессы обслуживания клиентов. бизнес.
узнать больше
Роскошь: самая дорогая конфета в мире стоит 40 тысяч реалов; Откройте для себя этот драгоценный камень...
Мощное удобрение с кофейной гущей: Спасение для укрепления растений…
Это значительное влияние ИИ находит отражение в увеличении глобальных инвестиций в эту технологию. Глобальное руководство IDC по расходам на искусственный интеллект (версия 2, 2022 г.) прогнозирует, что мировые инвестиции в искусственный интеллект (ИИ) – охватывающих такие аспекты, как программное обеспечение, аппаратное обеспечение и услуги, предназначенные для систем ИИ, – как ожидается, достигнет стоимости, близкой к 300 миллиардам долларов США, к 2026.
В этом тексте мы более глубоко изучим эту увлекательную технологию, охватив основные типы искусственного интеллекта. Понимание этих категорий ИИ имеет решающее значение для раскрытия огромного потенциала этой инновационной технологии и того, как она меняет будущее бизнеса.
- Машинное обучение: Это неотъемлемая часть искусственного интеллекта. Концепция включает применение алгоритмов для анализа данных. Эти алгоритмы, в свою очередь, извлекают уроки из этих данных, что позволяет им делать обоснованные суждения. При многократном выполнении задач эти алгоритмы повышают производительность за счет распознавания образов и опыта, что делает процесс более эффективным и точным.
- Глубокое обучение: Глубокое обучение — это подполе машинного обучения. Его цель - расширить возможности обучения, обучая представлению мира через иерархию понятий. Он раскрывает связь между основными и более сложными понятиями, показывая, как сложные понятия могут быть представлены менее абстрактно.
- Обработка естественного языка (NLP): Это категория искусственного интеллекта, которая объединяет искусственный интеллект и лингвистику для обеспечения эффективного общения между людьми и роботами посредством естественного языка. Типичными примерами этого приложения являются виртуальные помощники, такие как Siri и Alexa, которые используют НЛП для ответов на вопросы пользователей.
- Компьютерное зрение: Компьютерное зрение — это тип ИИ, который пытается воспроизвести человеческую способность видеть и интерпретировать визуальный мир. Будь то в сфере безопасности, для распознавания лиц или в розничной торговле для анализа поведения клиентов, компьютерное зрение имеет широкое применение.
- Объяснимый ИИ (XAI): Объяснимый ИИ, также известный как XAI, направлен на то, чтобы сделать процессы ИИ более прозрачными и понятными для людей. XAI стремится объяснить, как работает модель ИИ, ее предполагаемое влияние и любые предубеждения, которые она может иметь. Это помогает определить точность, справедливость и прозрачность модели, упрощая принятие решений на основе ИИ.
- Общий искусственный интеллект (AGI). Этот тип ИИ, также известный как сильный интеллект, относится к машине со способностью понимать, учиться и применять знания в различных задачах, подобных человеку. человек.
