Давайте сосредоточим проекты на повышении производительности, чтобы увеличить наше участие в бизнесе.
1. Что называется искусственным интеллектом
Я предлагаю определить концепции, чтобы знать, о чем мы говорим, когда говорим «интеллект» и « искусственный интеллект».
Королевская испанская академия определяет:
ИНТЕЛЛЕКТ:
- Способность понимать или осмысливать Способность решать проблемы Знание, понимание, акт понимания
ИСКУСТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ:
1.f. Поставить в известность. Научная дисциплина, которая занимается созданием компьютерных программ, которые выполняют операции, сравнимые с теми, которые выполняет человеческий разум, например обучение или логическое рассуждение.
Принимая во внимание эти соображения, мы можем предположить, что простой ручной калькулятор, который решает элементарные математические операции, удовлетворяет описанным условиям.
Ответ да
Например, умножьте 128 x 2 =
Калькулятор выполняет процедуру, называемую генетическим алгоритмом, которую мы увидим позже.
Сначала решите единицу 2 x 8 = 16 16
Затем решите десять 2 x 2 = 4 и прибавление к десяти из предыдущего результата.
4 + 1 = 5 56
И наконец решите сотню 2 x 1 = 2 и сумму уже полученного результата в соответствующем месте сотни 2 + 0 = 2 256 конечный результат
Итак, следуя этому алгоритму, загруженному в программу, он решает все операции умножения, которые ему предъявляются.
Этот простой калькулятор понял проблему до нее, решил ее и, наконец, сформулировал ожидаемый ответ 128 x 2 = 256.
Очень просто, правда? Но это помогает нам понять, о чем мы говорим, от этого простого примера до чат-бота, например, который понимает, что ему предлагается устно, и последовательно отвечает на поставленный запрос, также с помощью встроенного в машину алгоритма. Спектр приложений очень широк, и позже мы увидим все, что охватывают эти новые инструменты.
Помимо того, что мы представляем проблему, понимаем ее и отвечаем на нее на экране, результатом также может быть заказ, назначенный роботу.
И здесь появляется новый термин, который мы не описали и который Королевская испанская академия также определяет как:
Робот:
- Программируемая механическая / электронная машина или устройство, способное манипулировать объектами и выполнять операции, ранее предназначенные только для людей. Программа, которая автоматически сканирует Интернет в поисках информации.
Роботы работают с простыми программами механических алгоритмов, а также могут рассматривать вклад ИИ, примеры:
- На сборочной линии автомобильного терминала есть роботы, которые работают, когда концевой выключатель указывает, что часть автомобиля достигает определенной точки, и выполняет механически запрограммированный сварной шов, и каждый раз, когда концевой выключатель сообщает, что прибыл новый. Часть, выполняет сварку, и деталь продолжает движение. В той же строке находится другой робот, который ставит дверь на кузов и после ее обнаружения контролирует, чтобы свет в окружающей среде соответствовал освещению, используя программу VISION PRO, которая может считывать пробелы между дверью и кузовом по всему контуру, и если они не совпадают, он приспосабливает дверь, чтобы разместить ее на том месте, где она должна быть расположена.
Заключение: мы определяем, о чем говорим, когда говорим об ИНТЕЛЛЕКТЕ, когда мы упоминаем ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ и что означают РОБОТЫ в управлении бизнесом.
2. Обстоятельства и дата ИИ считался самостоятельной наукой.
С момента зарождения жизни на планете люди выполняли работу и удовлетворяли свои потребности с помощью своих рук, рук и ног, с помощью физических усилий.
По мере развития событий воображение и креативность изобретали инструменты, которые помогали человеку выполнять свои задачи.
Позже они спроектировали и изготовили машины, которые помогали человеку выполнять работу без необходимости напрягать или выполнять утомительные задачи.
Эти этапы избавляли людей от усталости и истощения из-за усилий и повторения движений, всегда влияющих на тело и физические нагрузки. Но постепенно, на протяжении этого периода, предпринималась попытка разрешить и умственную работу.
Хотя это кажется невероятным, есть следы, указывающие на то, что древние цивилизации (греки, китайцы и майя) уже были озабочены внедрением некоторого интеллекта в определенные машины (1384 г. до н.э.)
В 1849 году Джорджу Булеру удалось установить принципы пропорциональной логики.
В 1874 году Фреге изобрел систему механического мышления, которую он назвал «концептуальным письмом».
В 1950 году Алан Тьюринг написал первую современную статью, посвященную анализу возможности механизации разведки.
В 1956 году Джон МакКарти и Клод Шеннон ввели термин «искусственный интеллект» в техническое и научное сообщество.
Герберт Саймон, Аллен Ньюэлл и Марвин Мински формализовали основные идеи об ИИ и разработали предметную область специальности в 1980 году.
Однако в 1984 году Э. Дисон первым выступил против этой тенденции, что заставило многих подумать, что ИИ мертв.
Тем не менее, исследования и приложения ИИ продолжали развиваться, и 1956 год был признан рождением промышленной революции Quanta, разделив рассмотрение ИИ как независимой науки от компьютерных наук.
В 1997 году IBM загружает программу Deep Blue на компьютер и предлагает очную ставку с действующим чемпионом мира по шахматам Гэри Каспаровым.
В результате противостояния Deep Blue стала победителем со счетом от 3 ½ до 2 ½, вызвав энтузиазм ученых и развязав карьеру исследователей и разработчиков программ искусственного интеллекта, которая привела к созданию ряда полезных приложений для компаний и жизни в целом.
Это был лучший ответ на возможность жизни ИИ.
+ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ + ЭФФЕКТИВНОСТЬ
Мы фокусируем проекты на повышении производительности, чтобы увеличить наше участие с большей эффективностью в бизнесе.
Оси учебы, по которым мы работали.
ОПРЕДЕЛЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Рич и Найт, Стюарт, обычно определяют ИИ как «способность машин выполнять задачи, которые в настоящее время выполняются людьми»; другие авторы, такие как Небенда, Дельгадо, дают более полные определения и определяют их как «область исследований, которая фокусируется на объяснении и имитации интеллектуального поведения на основе вычислительных процессов, основанных на опыте и постоянном знании окружающей среды».
Другими словами, это способность понимать возникающие проблемы и ситуации, проводить ситуационный анализ, имитируя человеческий разум, запоминать и предлагать или заказывать действия, направленные на решение рассматриваемых этапов.
По сути, искусственный интеллект предназначен для создания машины или последовательной программы, которая бесконечно повторяет набор инструкций, сгенерированных человеком или той же машиной / программой.
ИССЛЕДОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ ИИ НА ТРЕХ ОСИ
- ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ НЕЙРОНАЛЬНЫХ СЕТЕЙ ИСПОЛЬЗУЯ ЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
Нейронные сети
Помните, что человеческий мозг состоит из миллиардов нейронов, соединенных между собой и образующих цепи или сети, выполняющие определенные функции.
Типичный нейрон принимает сигналы от других нейронов или различных входов через структуры, называемые дендритами.
Нейрон излучает импульсы электрической активности вдоль тонкого слоя соединителей, называемых аксонами. Концы этих ветвей достигают дендритов других нейронов и устанавливают связи, называемые синапсами, которые преобразуют электрический импульс в нейрохимическое сообщение, высвобождая вещества, называемые нейротрансмиттерами, которые возбуждают или подавляют другие нейроны.
Таким образом, информация передается от одного нейрона к другому и обрабатывается через синаптические соединения, в результате чего получается выходная информация, которая генерирует ожидаемые действия.
Нейронные сети имеют несколько слоев:
Первый уровень в качестве входного буфера, хранящий необработанную информацию, поступающую в сеть, или выполняющую ее простую предварительную обработку, мы называем входным слоем.
Другой уровень действует как интерфейс или выходной буфер, в котором хранится ответ от сети, чтобы его можно было прочитать.
А промежуточные слои, основные отвечающие за извлечение, обработку и запоминание информации, называются скрытым слоем.
Системы нечеткой логики
Системы нечеткой логики, также называемые нечеткой логикой, - это второй инструмент, который позволяет нам имитировать человеческие рассуждения. Этот тип логики принимает два случайных значения, но контекстуализирован и ссылается друг на друга. Так, например, человек, измеряющий два метра, явно является высоким человеком, если ранее значение низкого роста принималось и устанавливалось в один метр. Оба значения привязаны к людям и относятся к линейной метрической мере.
Человеческие существа думают и рассуждают посредством слов и в градусах между двумя состояниями, например, черным и белым, горячим и холодным и т. Д. Эти системы нечеткой логики отличаются от традиционных экспертных систем, интерпретирующих конкретные и абсолютные значения. Системы нечеткой логики позволяют использовать человеческий язык, когда мы рассуждаем и выражаем себя.
Экспертные системы - это компьютерные приложения, которые принимают решения или решают проблемы в определенной области, такой как производственные системы, финансы или медицина, с использованием знаний и аналитических правил, определенных экспертами в этой области. Эксперты решают проблемы, используя знания, основанные на фактах и данных, а также навыки рассуждений.
Генетические алгоритмы
В математике, а также в коммуникационных науках и смежных дисциплинах алгоритм - это четко определенная, упорядоченная и конечная последовательность операций, которые позволяют найти решение определенной проблемы.
Начиная с начального состояния (входа) и через последовательные шаги могут быть достигнуты успешные конечные результаты. Его важность заключается в том, чтобы показать, как выполнять процесс для решения математических или других задач.
Алгоритм, который следует рассматривать как таковой, должен быть упорядоченной, конечной и определенной последовательностью инструкций.
Таким образом, можно проследить и спрогнозировать поведение конкретного алгоритма на основе возможных входных данных и, оттуда, следовать упорядоченным и заданным последовательностям инструкций без возникновения двусмысленностей, так что можно следовать только предписанному пути. от начала до конца.
Если мы проведем аналогию с дарвиновскими генетическими алгоритмами, ассимилированными с UCCM (мозг, тело, единица разума), мы обнаружим: короткие алгоритмы, менее точные и менее энергоемкие, и длинные алгоритмы, более точные и с более высоким потреблением энергии.
Короткий путь, сложные алгоритмы CR + CM (путь рептилий + путь млекопитающих) используют только 5% входящей информации, чтобы начать действовать.
Длинные сложные алгоритмы CR + CM + LPF (фильтр нижних частот) используют 100% входящей информации, они медленнее, но существенно более точны.
В нашу повседневную жизнь мы включаем алгоритмы различных типов и функций, начиная с алгоритма, который позволяет нам выполнять умножение двух чисел, воспроизводить музыку, управлять автомобилем и т. Д.
Алгоритм дает нам общее решение проблемы, и мы можем использовать его каждый раз, когда эта проблема возникает, например, алгоритм деления может использоваться с любыми числами, с которыми нам приходится работать. Нам не нужно понимать, как работает этот алгоритм, потому что он следует предварительно установленным и изначально закодированным инструкциям.
4. Тест, определяющий программы ИИ.
«Компьютер можно назвать« умным », если ему удается обмануть человека, заставив его думать, что он человек». Эту фразу произнес английский математик Алан Тьюринг, которого называли отцом искусственного интеллекта.
Учитывая прогресс в исследованиях и разработках компьютерных программ (1950), Алан Тьюринг отвечал за разработку теста, который определил бы, какое поведение компьютер должен учитывать при работе с искусственным интеллектом.
Тест Тьюринга родился как метод определения способности машины мыслить. Его разработка основана на имитации игры.
В предложении приняли участие три человека: мужчина, женщина и следователь, который общается с ними только посредством письма на языке, понятном для всех троих, и не видит и не видит двух других участников.
Опыт состоит в том, что следователь должен был выяснить, кто женщина, а кто мужчина, а допрашиваемый пытался убедить следователя, что они обе женщины.
Следующим шагом было заменить одного из двух анонимных участников компьютером, на котором была установлена программа ИИ, и следователь не должен был замечать присутствие машины, предполагая, что она продолжала общаться с двумя людьми.
Были реализованы и другие варианты, заменяющие мужчину или женщину в разных тестах, но цель этого опыта заключалась в том, чтобы определить, что машина работает с ИИ, когда следователь не мог распознать, кто женщина, кто мужчина или кто машина.
Сразу же появилась критика TT с разными аргументами, но, по сути, она исходила от тех, кто не мог принять идею о том, что машина ведет себя как человек до такой степени, что может обмануть человека-следователя.
Одно из возражений заключалось в «недостаточной осведомленности» о машине как о самой себе, так и о других, а также о порождении положительных или отрицательных чувств по поводу информации, которую она содержит, или действий, которые она выполняет.
Такое поведение называется солипсизмом, который указывает на то, что единственный способ узнать, думает ли машина, - это быть той же самой машиной. Проблема в том, что единственный способ узнать, думает ли другой человек, - это быть этим другим человеком, что известно как проблема других умов.
Впоследствии TT был усовершенствован, преобразовав его в Total Turing Test TTT, а позже были включены новые оценочные тесты.
Августа Ада Байрон Кинг родилась 18 декабря 1815 года в Англии и в 1838 году стала графиней Лавлейс .
В 1833 году, когда ей было всего 17 лет, она была представлена Чарльзу Бэббиджу, английскому математику и ученому, у которого возникла первая идея концепции компьютера, поскольку созданная им аналитическая машина работала по тем же принципам, что и современные компьютеры.
В 1843 году леди Лавлейс описала и проанализировала аналитическую машину, включая демонстрацию того, как вычислять тригонометрические функции с переменными, и первую программу с инструкциями, которая заставила вычислительную машину работать и была признана первым программистом в истории.
В честь Ады Лавлейс и ее престижного вклада в вычисления, тест, который для подтверждения того, что машина работает с искусственным интеллектом, был назван Lovelace 2.0, предлагает проверить, способна ли рассматриваемая машина написать вымышленную историю, создать стихотворение или разработать картина.
На данный момент ни одна машина не смогла пройти тест Lovelace 2.0 www.progresa–pga.com.ar
Эдуардо Бронзино [email protected]
Поговорим о ПРАКТИЧЕСКОМ ПРИМЕНЕНИИ В НАШИХ КОМПАНИЯХ И НАШИХ БИЗНЕСАХ
«Предприниматели, которые должны определить инвестиции, должны выбрать между: инвестированием в производственную машину или инвестированием в программы искусственного интеллекта, которые обеспечат их вступление в Четвертую промышленную революцию, новую эру бизнеса».
5. Когнитивный искусственный интеллект
Развитие искусственного интеллекта прошло через аналитический, прогнозный и когнитивный этапы.
Когнитивный интеллект в значительной степени подпитывается био-вдохновленными алгоритмами, которые возникают в результате изучения биологического поведения живых существ, которые развивались в течение миллионов лет существования.
Когнитивный искусственный интеллект (IAC), также называемый когнитивными вычислениями, - это особая ветвь, которая возникла из искусственного интеллекта (AI), способная понимать и имитировать работу человеческого разума.
Давайте вспомним, что разработка программ искусственного интеллекта связана с имитацией генетических алгоритмов, которые позволяют компьютерам запускать программы, поведение которых заменяет процедуры, выполняемые людьми.
В течение многих лет ученые сосредотачивали усилия на попытке обобщить человеческий мозг в виде набора алгоритмов. Однако некоторые более современные теории, которые произвели революцию в современном уровне техники, начали считать важным включать так называемые биологические системы, то есть машины и алгоритмы, способные решать проблемы и воспринимать окружающую среду такой, как она есть. познавательная система человека.
Когнитивное - это то, что принадлежит знаниям или связано с ними, это накопление информации, доступной благодаря процессу обучения.
Развитие КИ является результатом желания людей понимать реальность, включать ее и соотносить с информацией, запомненной в мозгу, и производить соответствующие мнения и действия.
Машины жадно поглощают все больше и больше данных .
Познание - это способность живых существ обрабатывать информацию, основанную на восприятии, знаниях и субъективных характеристиках. Когда вопрос задается машине, она генерирует гипотезу, генерирует ответ и уровень надежности; затем он показывает шаги, которые привели его к такому ответу. Другими словами, вы рассуждаете и учитесь через взаимодействие. С каждым новым опытом он становится быстрее и умнее.
Суперкомпьютеры понимают естественный язык, то есть то, как мы, люди, говорим, кроме того, они обрабатывают миллиарды структурированных и неструктурированных данных, формулируя ответы на основе прогнозов, сделанных в реальном времени, путем анализа собранных данных.
Программы искусственного интеллекта оценивают тысячи страниц областей деятельности, собирают научные идеи и предлагают лучшие варианты ответов на запросы.
Во время процедуры происходит загрузка информации человеком, а затем весь устаревший материал отбрасывается, позже программа генерирует индекс и метод, чтобы иметь лучший доступ к контенту (прием). Программа «сотрудничает» с людьми-экспертами, которые учат вас находить информационные шаблоны, создавая «обучающую машину», которая изучает лингвистические шаблоны и обучает вас вопросам и ответам, таким образом продолжая обучение во взаимодействии с пользователями.
По мере публикации новой информации программа включает и обновляет лингвистические знания и обновления в любой области. Таким образом, программа может ответить на любой вопрос, предоставляя широкий спектр ответов и рекомендаций.
6. Био-алгоритмы
Алгоритмы, вдохновленные биологией, - это те, которые возникают в результате имитации поведения живых существ, декодирования процедур действий и предложения их для работы программ ИИ.
Коллективное поведение колоний муравьев
Следует помнить, что муравьи практически слепы, и тем не менее, перемещаясь наугад, они в конечном итоге находят кратчайший путь от своего гнезда к источнику пищи и обратно к своему муравейнику. Важно сделать некоторые соображения:
- С одной стороны, одиночный муравей не может выполнять предыдущую работу, но оказывается результатом всего муравейника. Они не делают этого без «инструментов», но муравей, двигаясь, оставляет химический сигнал на земле., откладывая вещество под названием феромон, чтобы другие могли следить за ним.
Следующие шаги объясняют, почему из-за поведения муравьев появляются пути минимального расстояния между гнездами и источниками пищи:
- Муравей (разведчик) беспорядочно перемещается по колонии. Если он находит источник пищи, он возвращается в колонию более или менее напрямую, оставляя за собой след из феромонов. Эти феромоны привлекательны, а муравьи - больше. Поблизости они будут привлечены ими и будут следовать по своему следу более или менее прямым путем, который приведет их к источнику пищи, найденному исследователем. Когда они возвращаются в колонию с пищей, эти муравьи откладывают больше феромонов, тем самым укрепляя маршруты связи. Если есть два пути к одному и тому же источнику пищи, более короткий путь будет пройден большим количеством муравьев, чем более длинный путь. Следовательно, более короткий путь увеличит количество отложенных феромонов и будет более привлекательным для следующие муравьи.Самый длинный путь будет постепенно исчезать, потому что феромоны летучие и испаряются.В конце концов все муравьи определят и выберут самый короткий путь.
Таким образом, даже если изолированный муравей (исследователь) движется по существу случайным образом, группа их, принадлежащих к одному муравейнику, будет определять свои движения, учитывая, что они чаще следуют по пути с наибольшим количеством феромонов.
Этот анализ был углублен и применен к реальным ситуациям, возникающим в компаниях, например к проблеме с туристическим агентом (TSP), когда алгоритм, возникающий в результате коллективного поведения колоний муравьев, должен посещать клиентов в нескольких городах. Самый короткий и экономичный способ.
7. Некоторые практические применения ИИ.
Навыки компьютеров с программами искусственного интеллекта можно разделить на три большие группы: аналитические, предиктивные и когнитивные.
Сферы применения ИИ
Ниже приведены лишь примеры, а не полный список полей:
- Искусственный интеллект в медицине, включая интерпретацию медицинских изображений, диагностику, экспертные системы в помощь врачам, мониторинг и контроль в отделениях интенсивной терапии, проектирование протезов, разработку лекарств, интеллектуальные системы охраны для различных аспектов лекарство. ИИ в робототехнике, включая зрение, управление двигателем, обучение, планирование ИИ во многих аспектах инженерии: диагностика неисправностей, интеллектуальные системы управления, интеллектуальные производственные системы, интеллектуальная помощь в проектировании, проектирование, инструменты производства, обслуживания, настройки ИИ в образовании: включает в себя различные типы интеллектуальных систем обучения и систем управления студентами.ИИ в управлении информацией: это включает сканирование в Интернете, фильтрацию почты и т. Д. ИИ в математике: разработка инструментов, помогающих решать различные виды математических функций. ИИ в индустрии развлечений: ИИ все чаще используется в компьютерных играх с созданием интерактивных мультфильмов в виртуальных мирах. Искусственный интеллект в праве: например, экспертные системы для помощи юристам или системы для предоставления юридических консультаций и помощи не-юристам. Искусственный интеллект в архитектуре, городском дизайне, управлении дорожным движением помогает прогнозировать поведение людей в новой среде. AI в литературе, искусство и музыка: идентификация авторов, моделирование процессов генерации и распознавания, обучающие приложения. Искусственный интеллект в обнаружении и предотвращении преступлений, обнаружении подделок, обучении обнаруживать признаки коррупции в полиции, программное обеспечение для отслеживания транзакций в Интернете, помощь в планировании полицейских операций, поиск в полицейских базах данных для доказательства преступления совершаются одним и тем же лицом и т. д. Искусственный интеллект в торговле: Интернет стал одной из самых быстрорастущих областей с точки зрения количества приложений, разработанных для коммерции, особенно электронной коммерции. ИИ в космосе: дистанционное управление автономными космическими аппаратами и роботами.
8. Искусственный интеллект в компании.
До сих пор мы узнали о ряде ситуаций, связанных с ИИ, мы поняли, о чем говорилось, когда упомянули об этом, мы увидели, как родилась эта наука, выросшая из информатики, мы наблюдали тесты, которые определяют, работает ли машина с ИИ, мы узнали, что участие имеет алгоритмы биоинспектирования роста активности и т. д. и т. д.
Но что это для предпринимателей? Какую роль это играет в нашей работе? Какой вклад они могут внести в наше руководство? И т.п.
Как мы упоминали в предыдущих параграфах, диапазон программ AI или IAC очень широк и предлагает нам, от простых решений до простых проблем, которые, тем не менее, занимают наши умы, заставляют нас принимать решения и утомляют нас, до сложных проблем со многими переменными., с коммерческими и экономическими рисками, которые трудно решить, для решения ситуаций, требующих совокупности данных, которые у нас обычно не всегда свежи в памяти и которые трудно получить.
Этот диапазон альтернатив имеет широкий диапазон затрат. Одни по несколько тысяч песо, другие по несколько сотен тысяч долларов.
Если мы просматриваем Интернет в поисках практических приложений, мы находим набор информации о конкретных случаях, который, хотя и расширяет наши знания, не приближает нас к тому, что является нашим, нашими проблемами, нашими потребностями.
Важно знать, какие проблемы наших компаний ИИ может решить эффективнее и быстрее?
Промышленная компания на рынке, работающая по проектам, постоянно сталкивается с проблемой составления бюджета для рабочих мест, которые представлены как коммерческие возможности, сначала предварительно спроектируя соответствующее оборудование, и только затем составляя экономический бюджет.
Раньше эта задача занимала от пятнадцати дней до месяца с риском потери возможности доступа к бизнесу из-за задержки ответа.
Было нелегко убедить руководителей компании и тех, кто конкретно отвечал за эту функцию, в том, что эту работу можно решить с помощью программы искусственного интеллекта. К счастью, они согласились разработать специальную программу для быстрого и быстрого решения этой функции, сделав их более конкурентоспособными.
Другая известная компания по продаже бочек с минеральной водой в домашних условиях располагает большим парком грузовиков, фургонов и персоналом для доставки в самых разных направлениях и в разные сроки, что требует значительных затрат на логистику.
Программа распространения выполняется вручную группой людей, которым требуется значительное количество рабочих часов с определенными трудностями, в то время как они могут использовать программу «Traveler Agent Problem», которая эффективно решает оптимизацию распределения, быстрее, безопаснее и дешевле.
Одна из проблем, с которой сталкиваются компании, занимающиеся розничной торговлей, - это определение удобства включения нового продукта в линейку поставок. Это решение предполагает применение определенной формулы для каждой компании, в которой она предусмотрена: физическое пространство, которое должны занимать требуемые запасы, ротация продуктов, финансовые затраты на поддержание запасов, экономический вклад каждой единицы и ремонтный инвентарь и др. Результат применения этой формулы позволяет избежать сомнений при принятии решения. Несомненно, разработка этой формулы требует времени и участия некоторых профессионалов, но только один раз, и тогда реакция будет незамедлительной.
Для малых и средних предприятий важно ознакомиться с ИИ и IAC, потому что это модель управления, которая не возвращается, а, напротив, развивается быстрее и эффективнее.
Основная цель - « Повышение производительности», и это очень эффективная модель для ее достижения.
МСП рекомендуется постепенно устанавливать контакт с этими моделями управления, оценивая, во-первых, удобство использования формул, которые решают повторяющиеся проблемы, заставляющие их анализировать каждый раз, когда они возникают и принимать решения.
Затем, позже, изучите возможность внедрения ERP (Enterprise Resource Planning) с привлечением специалиста по компьютерам.
Когда они чувствуют, что обучены управлять компанией, полагающейся на компьютерные системы, мы предлагаем им оценить альтернативу использования ИИ, и оправдана ли она IAC.
Программа IBM Watson является результатом очень широкого участия в области когнитивного интеллекта, изучения всевозможной информации о сфере применения, анализа содержимого, удаления устаревшей информации и включения новой вместо нее.
| ВХОДНОЙ СЛОЙ | СКРЫТЫЙ СЛОЙ | ВЫХОДНОЙ СЛОЙ |
| МАРКЕТИНГ | ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ | ТОВАР ИЛИ УСЛУГА |
| Продажи | АНАЛИЗ ЭТАПОВ УПРАВЛЕНИЯ | СЧЕТ / СБОР |
| ПОКУПКИ | РЕШЕНИЯ AI | РАСПРОСТРАНЕНИЕ |
| ФИНАНСЫ | POS-ПРОДАЖА |
9. Алгоритмы управления в компаниях
Алгоритмы управления являются результатом тщательного анализа всех этапов создания добавленной стоимости компании, от коммерческой возможности до доставки, выставления счетов и сбора продукта или услуги, прохождения всех процедур, обеспечивающих функционирование бизнеса и имитируемых взаимосвязей. нейронные связи с их аксонами, дендритами и синапсами.
Графически построив процедуры, мы можем проанализировать на практике возможности внедрения предложенных моделей для оптимизации времени и затрат на управление компанией.
Давайте посмотрим на несколько примеров программ, которые есть на рынке:
кристалл
Crystal - это платформа, которая позволяет вам видеть личностные характеристики клиентов и дает советы о том, как нам следует с ними общаться. Благодаря искусственному интеллекту он помогает нам строить более здоровые и продуктивные отношения. В частности, Crystal предлагает подсказки о том, как и через какой канал говорить, подробности о поведении наших собеседников и т. Д. Все это работает по старому принципу сочувствия.
Тамр
Tamr - это инструмент, используемый крупными компаниями, такими как Cisco, HP или Huawei, а также малыми и средними предприятиями, который позволяет автоматически интегрировать и анализировать бесконечные данные компании, чтобы с помощью машинного обучения выявлять области улучшения в организации, в которых снизить расходы или потенциальные риски компании. Все это осуществляется через очень простой интерфейс, в котором вы можете задавать вопросы системе, и она будет отвечать за обработку и возврат соответствующих данных в интерпретации, чтобы мы могли просто принимать лучшие бизнес-решения.
Записанное будущее
Recorded Future - это интеллектуальный инструмент, который в режиме реального времени и проактивно отслеживает любые возможные киберугрозы, направленные против нашей компании. Его движок искусственного интеллекта способен непрерывно анализировать миллиарды данных и предвидеть возможную атаку. Неудивительно, что эта фирма утверждает, что им удается запускать оповещения об утечках данных на 36 часов раньше, чем на других платформах, экономить полдня, когда появляются предупреждения об уязвимостях, и проводить расследования в области кибербезопасности до 10 раз быстрее, чем их конкуренты.
Gluru
Кому нужны секретари, когда у нас есть Глуру? Это личный помощник, который с помощью своего искусственного интеллекта может управлять нашим календарем, уведомлять нас о встречах или мероприятиях, составлять отчеты о незавершенных задачах, контролировать нашу электронную почту и заботиться о наших электронных файлах.
X.ai
Аналогично предыдущему, мы находим X.ai, личного помощника, который в данном случае специализируется на автоматическом управлении встречами, даже отвечая на электронные письма с нашими гостями, как если бы они были реальным секретарем., Таким образом, когда мы получаем запрос на встречу с кем-то, нам просто нужно скопировать полезную Эми (интеллектуального бота), и виртуальный помощник будет отвечать за «написание» персонализированного электронного письма с доступными датами и предлагаемым местом для встречи. встреча. Как только другая сторона подтвердит встречу, Эми позаботится о том, чтобы быстро добавить эту встречу в наш календарь.
Siri
Персональный помощник Apple, Siri, также может использоваться в профессиональной среде, хотя, очевидно, очень далек от возможностей, упомянутых выше. Благодаря распознаванию голоса он может помочь нам писать электронные письма, пока мы выполняем другие задачи, а также может напоминать нам о встречах в нашем календаре, которые мы забыли. И, что самое главное, это бесплатно для пользователей устройств этой компании.
Разговаривать
Conversica - это автоматизированный помощник по продажам, который может автономно взаимодействовать с потенциальными клиентами посредством двустороннего общения по электронной почте. Инструмент отправляет электронные письма потенциальным клиентам, которые он захватил или которые мы включили в качестве источников; после чего он сможет интерпретировать ответ контакта, уточнить его и, наконец, уведомить продавца, когда появится явная возможность продажи.
Искусственный интеллект (AI) и когнитивный интеллект (IAC) больше не представляют угрозы, они представляют собой отличную возможность воспользоваться преимуществами в нашем бизнесе.
Скачать оригинальный файл
