Идеи о создании полноценного искусственного интеллекта (ИИ) появились ещё во второй половине двадцатого века. Уже тогда программисты начали разрабатывать подобные проекты, которые могли полностью изменить нашу жизнь. Несмотря на это, искусственный интеллект начали активно использовать только в начале XXI века в связи с жесткими ограничениями в доступных ему возможностях.
Искусственный интеллект стал частью нашей жизни
На сегодняшний день сформированы благоприятные условия для развития и популяризации такого IT-направления как программирование искусственного интеллекта, тем не менее данный феномен всё ещё продолжает удивлять широкие слои населения. Сегодня машинное обучение (в частности нейросети) доступно как крупным компаниям, так и каждому пользователю Интернета. На базе математического анализа строится алгоритм биологической нейронной сети, то есть соединенных между собой нейронов мозга. Задачей нейросети является моделирование корректной работы аналитических механизмов на основе человеческого мозга и классифицирование, прогнозирование или распознание определённых результатов при помощи данной модели.
Эти процессы вполне могут быть использовать в актуальном бизнес-пространстве. На их базе можно, например, создать точный прогноз роста или падения ценных бумаг, проанализировать перспективы роста и развития той или иной компании, а также отследить общие изменения на рынке.
В 2018 году корпорация Microsoft начала создание и обучение искусственного интеллекта Drawing Bot, который умеет имитировать рисунок по текстовому описанию. Это был один из важнейших шагов к появлению такой возможности нейросети, как распознавание изображений. На сегодняшний день этой функцией пользуются такие гиганты как Google, Yandex и Сбербанк. К примеру, вышеупомянутый российский финансовый конгломерат ведёт проект Vision Labs, над которым работает команда экспертов по машинному обучению. В рамках Vision Labs продумываются и реализуются продукты и решения в области распознавания лиц и объектов. Данная технология впоследствии внедряется и активно используется в корпоративных и государственных компаниях по всему миру. Результаты функционирования системы влияют на повышение безопасности, в частности, в банковской и транспортной сферах.
Основные сферы для применения искусственного интеллекта в крупном бизнесе
Нейросеть активно используется в банковском сегменте. Например, она помогает решить задачу с выдачей кредитных средств: понять, кому стоит одобрить заявку, а кому лучше отказать. Помимо прогнозов на взлет или падение ценных бумаг нейросеть способна использовать данные больших корпораций для поиска преступников по камерам видеонаблюдения и похожим изображениям в Интернете.
Анализ работы нейросети в нефтегазовой области также показал высокую эффективность. Искусственный интеллект позволяет более точно интерпретировать данные сейсмических исследований и исходя из этого дать рекомендации. Такие инновационные приемы уже активно использует Газпром нефть в специальном проекте «Когнитивный геолог». Суть проекта заключается в создании узконаправленной модели геологического объекта. Эта модель строится исходя из математических вычислений, то есть – нейросети. Она позволяет обрабатывать информацию по сейсмическим изменениям в шесть раз быстрее и на треть точнее, чем на это способна экспертная команда. Таким образом, отслеживается более четкий прогресс в геологической разведке.
Нейросеть также помогает в уменьшении сложности и расходов на бурение скважин. Ошибки в точности расчетов могут принести компании огромные убытки, не говоря уже о потерянном времени и человеческих ресурсах, и, как следствие, позиций на рынке. В режиме реального времени нейросеть может оценить возможные изменения условий бурения, производя анализ многочисленных параметров, что помогает выявить некоторые нетипичные и незаметные сразу ошибки. В будущем применение таких технологий поможет заранее оценить риски и доходы от бурения скважин.
В Газпроме нейронную сеть уже используют как схему создания двойников специальных установок на нефтеперерабатывающих заводах. Простым языком, это цифровая модель настоящих установок. С помощью таких виртуальных моделей можно рассчитать состав материалов, из которых они произведены, скорректировать их работу, выбрать наилучший путь реализации в зависимости от качества и поставленных задач. Система способна самообучаться, что делает её автономной и практически не требующей вмешательство людей в процесс.
В сфере безопасности нейронные сети способны следить за проведением мероприятий на особо опасных участках производственных объектах. При помощи постоянного развития искусственного интеллекта качество технологии постоянно улучшается, что способствует улучшению результативности и повышению общих характеристик безопасности на производстве. Все чаще с такой работой машины справляются лучше, чем люди. Однако, нельзя говорить о полной автономности нейронной сети, присутствие человека пока что является необходимым условием для успешного использования нейронной сети.
Рассматривая работу нейросетей, можно сделать смелый вывод о том, что данная технология имеет потенциал значительно улучшить рабочие процессы во многих сферах, корректно собирая, анализируя и прогнозируя данные. Это благоприятно скажется на финансовой и организационной стороне компаний, использующих искусственный интеллект, а также на их позициях и перспективах на рынке. Искусственный интеллект, который ещё 100 лет назад считался фантастическим проектом, сегодня превратилось в реальность и набирает популярность с каждым днём.
