Гербарий для интеллекта

Искусственный интеллект тяготеет к классификации изначально, потому что это в первую очередь математический алгоритм, который постоянно пополняется информацией.

Идеал его создателей – самообучаемый искусственный интеллект, который, пополняя свою базу данных, позволяет пользователю получать все более точные результаты. Попробуем сегодня классифицировать непосредственно ИИ, исходя из решаемых им задач, и создать несколько типологий. Дмитрий Романов, генеральный директор компании «Преферентум» (ГК АйТи), выделяет четыре основных.

intellekt

Именованные сущности

Конкретные люди, продукт, тот или иной документ, географический объект или организация, номер телефона или почтовый адрес. В таком случае технологии позволяют выделять разные типовые объекты в потоке информации и сопоставлять их с объектами из базы данных, где все объекты имеют четкие границы и наименования.

Классификация или технология принятия решений

Тип ИИ, который в состоянии понять , куда отнести ту или иную информацию. Например, кому переслать обращение на горячую линию, кто должен заниматься решением того или иного вопроса. То есть информация не просто собирается с помощью ИИ, но и распределяется по блокам, которые имеют отношение к разным направлениям деятельности.

Контроль

ИИ помогает с проведением проверок: соответствует ли документ заданным условиям? Правильно ли оформлена какая-то справка, заявление, оформлен договор, совершены действия? Эти технологии наиболее часто используются в банковской деятельности, работе юридических отделов.

Поиск похожего

ИИ выявляет группы похожих друг на друга объектов. Есть ли заимствования в тексте, были ли судебные решения по похожим правовым ситуациям, какому автору принадлежит книга или картина? Не нужно быть экспертом в живописи - достаточно предъявить программе несколько сотен фотографий картин старых мастеров и ИИ сам распознает подделку.

Впрочем, не существует в данном вопросе четких рамок. Все зависит от того, какие ставятся задачи перед ИИ и для решения большинства из них нужно задействовать все возможности, которые предоставляет постоянно обучаемый своими создателями ИИ.


24 сентября 2018г. / Индустрия 4.0
459 | Обсудить в   
Еще по теме
Никакой лирики - только RPA

Никакой лирики - только RPA

Одно из назначений RPA-технологий – освобождение сотрудников от монотонной механической работы, например, переноса данных из одной системы в другую, разбора писем, обработки Excel-таблиц и проч. Использование программных роботов позволяет решить как минимум три группы задач.

73
10 главных технологических трендов на 2019 год

10 главных технологических трендов на 2019 год

Что год грядущий нам готовит? Блокчейн, квантовые вычисления, аугметированная аналитика и искусственный интеллект - так считает Gartner. А бизнесу необходимо либо изменяться и пробовать новые бизнес-модели, либо приспосабливаться.

86
Первая. Грузовая. Роботизированная

Первая. Грузовая. Роботизированная

Сектор грузовых перевозок стойко ассоциируется с такими понятиями, как пути, перегоны, вагоны, контейнеры… При чем здесь роботы, да еще и программные? Но стереотипы не помогают прогрессу. «Первая грузовая компания» внедрила роботов и не прогадала. Разберем пример.

148