Искусственный интеллект появился очень давно. Я занимаюсь им уже почти 30 лет. В последние несколько лет мы оказались в ситуации, когда ИИ неожиданно стал очень важным и популярным явлением и одновременно перестал быть неудобной темой для разговора. В течение какого-то времени ИИ не был товаром, люди совсем не хотели его обсуждать, поскольку клиенты не видели в нем никакой ценности. В последние годы произошли изменения, которые можно свести к двум аспектам. Во-первых, это данные – мы накопили чудовищное количество информации, такого не было никогда прежде. Во-вторых, у нас появилось гораздо больше вычислительных мощностей. В результате комбинации этих двух событий определенная группа методов ИИ стала гораздо более эффективной, получила гораздо больше возможностей и дала некоторые очень важные результаты для определенного класса приложений.
Это методы и технологии ИИ, основанные на данных, такие как глубокое обучение и нейронные сети, то есть те подходы, которые получают информацию из данных. Когда у вас есть достаточное количество информации, вы можете чему-то обучиться на ее основе и выполнять распознавание определенных объектов, чего нельзя было сделать раньше. Таковы глубокие изменения, которые мы имеем на сегодня. Но это только один конкретный набор методов, связанный с распознаванием образов, как в случае с распознаванием речи. Эти методы могут помочь нам понять данные продаж и маркетинга, распознавать тенденции, понимать шаблоны поведения клиентов при принятии решения о выдаче займа.
Комплексный подход
Профессор Лак, говоря о сегодняшних инструментах ИИ, утверждает, что они на самом деле пока не являются такими уж сногсшибательными и прибыльными, какими могли бы быть. Чтобы выжать максимум из методов ИИ, многие из которых разрабатываются для бизнес-целей (например, чат-боты), нам нужно комбинировать основные и динамические методы, существующие в настоящее время. Профессор Лак утверждает следующее.