Искусственный интеллект может учиться, справляться с нечеткими проблемами и повышать вероятность успеха в принятии решений, помогать людям взаимодействовать с традиционными организационными системами, основанными на правилах, и достигать меняющихся целей.
Существует пять главных составляющих искусственного интеллекта, которые выделяются сегодня и будут выделяться в будущем. По мере развития искусственного интеллекта их может появиться еще больше, но пока именно эти составляющие считаются главными преимуществами ИИ.
В настоящее время машинное обучение является самой популярной составляющей ИИ, поскольку организации имеют дело с постоянно растущими большими источниками данных. Системы машинного обучения постоянно учатся, чтобы лучше и быстрее реагировать на новые интересные тенденции. Машинное обучение хорошо справляется с разнообразными и сложными данными, постепенного обучаясь и, таким образом, помогая принимать решения и необходимые меры. Наиболее трудную часть работы здесь выполняют машины, но ключевым фактором успеха является качество и контроль данных. Обучение может улучшаться за счет использования нейронных сетей для создания методов глубокого обучения, чтобы ускорить эволюцию технологии. Имейте в виду, что машинное обучение может учиться и на неверных данных, а их ведение может быть достаточно дорогостоящим процессом.
Хотя нейронные сети обычно применяются в тех областях машинного обучения, где происходит глубокое изучение, у них есть и другие особенности. Нейронные сети хорошо подходят для интерполяции данных между несколькими обучаемыми паттернами для их классификации и категоризации. Они обращают внимание на различия и возникающие модели поведения. Нейронные сети также хорошо справляются с самообучением и обучением, особенно в отношении неструктурированных данных, часто встречающихся в естественно-языковых вопросах. Одним из главных преимуществ нейронных сетей является то, что для их обучения не нужно задействовать специалистов, все, что им нужно - это набор данных для обучения. Стоит также отметить, что искусственные нейронные сети требует огромного количества паттернов для достижения лучших результатов, а сохранение этих паттернов - это уже управленческая проблема. Еще одним важным фактором, который следует учитывать при работе с этими составляющими ИИ, является переобучение нейронных сетей.
Нечеткая логика применяется, когда нет точных и четких понятий, поскольку она обрабатывает степень истины. Хорошо, когда есть неопределенные ситуации. Такое часто случается во время диалога между человеком и машиной, где может существовать языковая неопределенность. Методы нечеткой логики трудно объяснить в некоторых ситуациях, поскольку они помогают справляться с языковой неопределенностью. Из-за этой неопределенности могут возникнуть ситуации, подлежащие толкованию.
Байесовская сеть используется для выявления причинно-следственных связей. Данная сеть доверия применяется, чтобы оценить вероятность взаимосвязи между симптомами и ситуациями или результатами. Это достигается путем отображения вероятностной зависимости между набором случайных переменных, условных зависимостей и совместного распределения вероятностей. Это отображение часто представляется в качестве визуальной модели, которая отображает набор переменных и их условных зависимостей посредством направленного ациклического графика (DAG). Имейте в виду, что эффективное использование Байесовских сетей доверия зависит от качества статистики.
Обратная цепочка
Обратная цепочка эффективно применяется для достижения целей при неполных базовых данных, когда можно использовать входные данные. С помощью искусственной обратной цепочки можно выяснить характерные пути, которые привели организацию к нынешней ситуации. Несомненным преимуществом является то, что данная технология также обрабатывает недостающую информацию и данные. Стоит также отметить, что поскольку данная технология требует много испытаний и проверок на ошибки, это не лучший вариант для использования в управлении в режиме реального времени.
Заключение
Хотя искусственный интеллект все еще развивающаяся технология в плане применения решений к задачам организаций, уже можно отметить несколько положительных моментов, способных принести значительные результаты. Важно согласовать подход ИИ к рассматриваемой проблеме, даже если в наборе решений используется несколько составляющих данной технологии. По мере появления все большего числа тематических исследований ясность в применении этих составляющих будет возрастать, сокращая масштабы новаторства. Со временем поставщики решений станут настоящим источником мудрости.
