Будущее работы уже наступило. Сегодня искусственный интеллект задействован во множестве отраслей, таких как общественный транспорт и реклама. Эксперты по информационным технологиям Стивен Миллер и Томас Дейвенпорт рассматривают примеры успешного внедрения искусственного интеллекта в разных компаниях. Авторы рисуют подробную картину влияния машинного разума на рабочие процессы и размышляют о том, что ждет нас в будущем. Вас беспокоит то, как искусственный интеллект повлияет на вашу работу? Или, быть может, вы планируете возглавить его внедрение в своей организации? И в том и в другом случае вы найдете в этой книге ценную информацию.
Автоматизация с участием искусственного интеллекта включает в себя системы, основанные на правилах, а также системы машинного обучения.
Инженеры искусственного интеллекта разрабатывают системы, основанные на правилах, используя операторы типа “если – то”. Обучение систем машинного обучения происходит с помощью размеченных данных. Системы машинного обучения способны обнаруживать в этих данных закономерности, которые они затем используют для интерпретации неразмеченных данных. В компаниях искусственный интеллект выполняет множество функций, в числе которых:
- прогнозы;
- рекомендации;
- ранжирование (например, потенциальных покупателей);
- поиск конкретной информации в документе;
- автоматизация процессов.
Автоматизация и расширение возможностей работников с помощью искусственного интеллекта сегодня уже применяются во многих компаниях. Так, в инвестиционной фирме Morgan Stanley искусственный интеллект дает персонализированные рекомендации на основе профиля и портфеля клиента. Насколько эта информация релевантна, решает финансовый консультант, опираясь на свои знания о клиенте. Такой метод позволяет эффективнее взаимодействовать ...
Томас Дейвенпорт – профессор информационных технологий и менеджмента в Колледже Бэбсона и старший советник по искусственному интеллекту в отделе аналитики Deloitte; автор нескольких книг, в том числе “Зарабатывая умом”. Стивен Миллер – почетный профессор информационных систем Сингапурского университета менеджмента.
Комментарии к изложению