Искусственный интеллект – для вашего бизнеса. Руководство по оценке и применению

При неконтролируемом обучении системе предлагается очень большой набор данных, которые в начале процесса для нее ничего не «значат». Однако по ходу анализа искусственный интеллект может определить в этих данных схожие характеристики (так называемые кластеры сходства). Следует отчетливо понимать, что искусственный интеллект не вкладывает в эти сходства и различия никакого «смысла» в человеческом понимании; он просто ищет повторение шаблонов среди океана информации. Но самое замечательное в таком подходе то, что и сам пользователь может ничего не понимать в этих данных. Да ему зачастую и не нужно знать, что он ищет: всю эту работу выполняет искусственный интеллект. Что бы мы ни исследовали, после того как ИИ определит кластеры сходства, он сможет создавать прогнозы для новых входящих данных.

Например, мы хотим определить стоимость дома в определенном районе. Цена дома зависит от многих переменных, таких как местоположение, количество жилых и ванных комнат, года постройки, площади участка земли и т. д. Такое обилие входящей информации затрудняет прогнозирование стоимости. Однако между всеми этими переменными, безусловно, должна быть какая-то скрытая связь, вопрос лишь в том, как ее найти. Именно это и делает за нас искусственный интеллект. Если в его распоряжении есть достаточное количество базовых данных, содержащих все эти переменные вместе с фактической ценой недвижимости, он использует статистический анализ, чтобы найти все доступные связи. Причем некоторые переменные могут очень сильно влиять на цену, а другие, как выясняется, вообще не оказывают на нее воздействия. Подготовив таким образом статистическую модель, мы вводим те же характеристики для дома, цена которого еще неизвестна, и модель сможет предсказать это значение. Входные и выходные данные на этот раз структурированы, но зато сама модель является для нас «черным ящиком» или «вещью в себе». Отсутствие прозрачности в принятии решений и создании прогнозов – одно из самых слабых мест искусственного интеллекта, но все-таки прозрачностью работы моделей можно управлять – об этом я расскажу позже.

Помимо названий двух упомянутых выше видов обучения существуют и некоторые другие термины, связанные с разработкой и применением искусственного интеллекта. Я расскажу о них вкратце, но помните, что тем людям, которые заняты в основном бизнесом, вполне достаточно поверхностного понимания этой терминологии. Итак: существует понятие «нейронные сети» – это термин, используемый для описания процесса, в котором искусственный интеллект имитирует способ обработки информации человеческим мозгом. Множество «нейронов» (в случае человека – это нервные клетки, которых у нас в мозгу около 100 млрд) связаны друг с другом с различной прочностью, причем прочность связи может меняться в процессе обучения как человека, так и машины.

Приведем простой пример. В упомянутом выше случае с распознаванием изображения собаки нейрон, отвечающий за признак «черный нос», будет иметь прочную связь с нейроном, несущим ответ «собака», тогда как нейрон, отвечающий за признак «рога», с нейроном «собака» связи иметь не будет. Все нейроны искусственного интеллекта связаны друг с другом послойно, причем каждый слой характеризуется все возрастающим уровнем сложности. Описанная конструкция называется глубокой нейронной сетью, сокращенно – ГНС (англ. Deep Neural Networks, DNN). Архитектуру ГНС использует технология, называемая «машинное обучение», в которой модель разрабатывает сама машина, а не человек, пишущий код (как в предыдущих примерах). Попробуйте теперь представить себе эти термины как концентрические круги: искусственный интеллект – это общая технология, машинное обучение является основным ее принципом, а технически все это осуществляется с помощью ГНС.

Разумеется, в мире искусственного интеллекта есть и множество других терминов: «анализ дерева решений», «программирование индуктивной логики», «обучение с подкреплением», «байесовские сети» и т. д., но я буду упоминать их лишь тогда, когда это станет абсолютно необходимо. В целом же эта книга посвящена только применению искусственного интеллекта в бизнесе, а не описанию заумных технологий.

Об этой книге