Глубокое машинное обучение и перспективы бизнеса

Едва успел деловой мир усвоить термины «искусственный интеллект» и «машинное обучение», как стало неожиданно актуальным еще одно малопонятное новшество – глубокое обучение. Что это такое, и какие преимущества оно способно дать вашему бизнесу?

По мере того, как компании и другие организации проходят цифровую трансформацию, они сталкиваются с растущим потоком данных, которые одновременно невероятно ценны и все более обременительны для сбора, обработки и анализа. Новые инструменты и методологии, такие как глубокое обучение, становятся крайне необходимыми для управления огромным количеством собираемой информации, извлечения из нее идей и принятия на основе этих идей конструктивных решений. Но обо всем по порядку.

Коротко об искусственном интеллекте

Искусственный интеллект (ИИ) обычно относится к процессам и алгоритмам, способным имитировать человеческий интеллект, в том числе осуществлять имитацию когнитивных функций, вроде восприятия, обучения и решения проблем. Применение машинного обучения – основа развития и совершенствования искусственного интеллекта. Наиболее популярные сферы практического применения ИИ включают в себя:

  • современные поисковые системы в Интернете;
  • программы-помощники, понимающие разговорный язык;
  • беспилотные автомобили;
  • системы рекомендаций, подобные тем, которые используют Spotify и Netflix.

Существуют и другие возможности для использования ИИ, зависящие от методов, с помощью которых он обучается.

Машинное обучение и глубокое обучение

Машинное обучение — это процесс, в котором ИИ может обучаться и развиваться с течением времени на основе получаемой информации. Результаты машинного обучения включают в себя:

  • определение сегментов клиентов в маркетинговых данных;
  • медицинские изображения для идентификации аномалий;
  • самосовершенствующихся промышленных роботов;
  • автоматическую торговлю акциями;
  • оптимизацию ставок для максимизации расходов на рекламу и т.д.

Глубокое обучение – разновидность машинного обучения, в которой ИИ пытается имитировать человеческие нейронные сети, устраняя необходимость в предварительно обработанных данных. Алгоритмы этого процесса способны принимать, обрабатывать и анализировать огромные объемы неструктурированных данных для обучения без какого-либо вмешательства человека. Как и в случае с другими типами машинного обучения, алгоритм глубокого обучения со временем может улучшаться.

Особенности глубокого обучения

ИИ может обрабатывать огромные объемы данных, недоступные людям. Но для обеспечения лучших результатов необходима система, позволяющая машине самостоятельно использовать информацию. Нейросеть – одно из направлений ИИ с глубоким обучением. Она имитирует процессы принятия решений человеческим мозгом, выполняя серию соответствующих вычислений, чтобы прийти к тому или иному выводу.

Когда вы «прорабатываете» проблему или вопрос, который требует решения, вы, вероятно, чувствуете, что проходите через линейный контрольный список. Но на самом деле человеческий мозг действует по-другому, обрабатывая информацию по нелинейному шаблону. По сути, именно так работает глубокое обучение, широко применяемое в нейросетях.

При этом машина учится на примерах, как это делает человеческий мозг. Точно так же люди приобретают определенные виды знаний. Поэтому глубокое обучение можно использовать аналогично процессу обучения человека – к примеру, научить ИИ идентифицировать собаку на картинке и даже водить автомобиль.

Глубокое обучение может повысить производительность искусственного интеллекта, а значит увеличить прибыль компаний, использующих его в своих интересах.

Есть ли риски при глубоком обучении?

Давайте ответим на этот вопрос на примере автономных транспортных средств. Глубокое обучение дало нам беспилотные автомобили, но они, похоже, вряд ли устранят все дорожно-транспортные происшествия, что было бы сродни утопии. На самом деле, недавнее исследование Страхового института безопасности дорожного движения (IIHS) показывает, что автономные транспортные средства могут предотвратить только около трети всех аварий. Тем не менее, в этом они способны преуспеть гораздо больше, чем люди.

Однако следует опасаться увеличения количества несчастных случаев на ранних стадиях обучения ИИ. Не исключена и угроза хакерства, поскольку глубокое обучение — это всего лишь цифровая технология, доступ к которой могут получить злоумышленники. В марте 2019 года двум специалистам понадобилось всего несколько минут, чтобы в порядке эксперимента проникнуть через браузер информационно-развлекательной системы внутрь компьютера Tesla, запустить собственный код и заставить машину реагировать на их команды.

Аналогичные риски возможны и при использовании глубокого обучения в бизнесе. Если сервис перестанет функционировать, это может привести к недовольству или разочарованию клиентов, что противоречит целям любой компании. Риски усугубляются тем, что из-за сложности нейросетей бывает трудно понять, где и почему произошел сбой. Эту проблему называют «черным ящиком» глубокого обучения.

Модели также могут иметь непреднамеренно встроенную предвзятость — особенно когда ИИ принимает решение о том, кому предоставить кредит или вакантную должность. Ведь даже в основе процесса глубокого обучения лежат алгоритмы, изначально заложенные человеком. А людям свойственно ошибаться вследствие своих предубеждений.

Специалисты уже работают над управляемостью и прозрачностью моделей глубокого обучения. А у предпринимателей есть возможность сосредоточить внимание на тех отраслях, где данный метод практически гарантирует успех.

Успешное использование глубокого обучения

Нейронные сети не новы; они существуют с 1940-х годов. В 1943 году двое ученых создали пороговые переключатели, действующие по принципу нейронов человеческого мозга, и показали, что даже простые сети такого типа способны вычислять почти любую логическую или арифметическую функцию.

Первые предшественники компьютеров были разработаны инженером, который устал от расчетов баллистических траекторий вручную. Сегодня, более чем 70 лет спустя, машинное обучение резко возросло в сложности. Это произошло из-за увеличения вычислительной мощности (наряду со значительным снижением затрат на единицу мощности), лучшего моделирования и доступности данных. Именно поэтому стало возможным глубокое обучение, требующее огромных объемов информации.

В настоящее время подсчитано, что данные, которые мы генерируем каждый день, составляют 2,6 квинтиллиона байтов. Современный искусственный интеллект может анализировать столь массивные наборы данных намного быстрее, чем человек. Тем более, что машины не страдают от монотонности или усталости.

Глубокое обучение может использоваться для автоматизации прогнозной аналитики — например, для выявления тенденций и моделей покупок, чтобы компания могла привлечь больше клиентов и удержать их. Вы наверняка не раз видели в интернет-магазинах разделы «С этим товаром покупают». Они основаны на прогнозирующих алгоритмах глубокого обучения, которые учитывают как ваш текущий поиск, так и прошлые модели покупок, чтобы предложить дополнительные продукты, которые вам могут понадобиться.

Простой пример применения нейронной сети — разбор речи. Сеть берет звуки из необработанного аудио, затем объединяет их в слоги, а после – в слова и фразы.

Другие области использования глубокого обучения включают в себя многочисленные повседневные действия:

  • функции виртуального помощника;
  • обнаружение мошенничества;
  • перевод на один или несколько языков;
  • генерацию текстов чат-ботами;
  • раскрашивание и создание изображений;
  • распознавание лиц;
  • диагностику заболеваний и т.д.

Глубокое обучение — будущее бизнеса

Глубокое обучение уже дало нам многое – от поиска товаров на основе изображений до эффективных способов сортировки фруктов и овощей. Но этим возможности цифровых интеллектуальных систем не ограничиваются. Значительные ресурсы направляются на глубокое обучение в сфере финансовых услуг, где оно используется для выявления мошенничества, снижения рисков, автоматизации торговли, инструктажа персонала и предоставления консультаций инвесторам.

Внедрение ИИ в ваш бизнес может повысить дифференциацию и конкурентоспособность, увеличить производительность, оптимизировать кадровую и финансовую политику, повлиять на удержание клиентов и даже поднять моральный дух сотрудников.

Ещё почитать

Хотите проконсультироваться с одним из наших специалистов?

В следующие 24 часа наш менеджер свяжется с вами и договорится о времени

Нажав на кнопку, соглашаюсь на обработку персональных данных