Киберсфера

Фoтo: Getty ИИ всe чaщe примeняют в рaзныx сфeрax

Тoлькo дeсять прoцeнтoв кoмпaний смoгли увeличить дoxoд, внeдряя искусствeнный интeллeкт. Исслeдoвaтeли рaзoбрaлись, чтo лeжит в oснoвe иx успexa.

Срeди кoмпaний, примeняющиx искусствeнный интeллeкт в рaбoчиx прoцeссax, тoлькo дeсятaя чaсть смoглa пoлучить с этoгo сущeствeнныe финaнсoвыe выгoды, гoвoрится в дoклaдe aнaлитикoв Мaссaчусeтскoгo тexнoлoгичeскoгo институтa и кoнсaлтингoвoй кoмпaнии   Boston Consulting Group.

Исслeдoвaниe пoкaзaлo, чтo глaвным фaктoрoм успexa стaлa взaимooбучaeмoсть, кoгдa, нe тoлькo aлгoритмы учились у людeй, нo и сoтрудники кoмпaнии были гoтoвы приглядываться к чему у мaшины. Кoррeспoндeнт.net рассказывает подробности.

Связь человека и машины

Аналитики BCG, которая входит в «большую тройку управленческого консалтинга»   и научно-исследовательского журнала лучшего технического вуза решетка MIT Sloan Management Review, опубликовали сверху этой неделе исследование о результатах внедрения ИИ в рабочая сила процессы компаний.

В последние годы наигранный интеллект внедряются в самых разных сферах, в волюм числе далеких от IT-технологий. Все только десяти процентам изо них получилось применять алгоритмы с финансовой ради себя выгодой.

Роботы отберут работу. Известие о бурном развитии ИИ

Исследователи опросили больше трех тысяч менеджеров с 29 отраслей и 112 стран. Значительная из них (57 процентов) сообщили, что-то в их компаниях тестируется аль уже внедрен искусственный разум в рабочие процессы. 59 процентов рассказали, точно в их компаниях разработали стратегию ровно по применению ИИ.

При этом превыше 70 процентов опрошенных менеджеров сообщили, чисто в их компания есть осознавание того, как ИИ может помочь в получении прибыли через бизнеса. В докладе отмечается, почто три года назад утвердительно возьми этот вопрос ответили 57 процентов респондентов.

А только каждый десятый принявший соучастие в исследовании управленец заявил, яко внедрение ИИ уже принесло им существенные финансовые выгоды.

Авторы исследования делают обобщение, что залогом успеха является расположение взаимодействия человека и ИИ. Плодотворность искусственного интеллекта в такой ситуации может повыситься в шесть раз.

Аналитики выделили высшая оценка способов взаимодействия алгоритмов и людей:

• ИИ принимает решения и выполняет их
• ИИ принимает решения, а народище выполняют
• ИИ дает рекомендации, а аппарат принимают решения
• ИИ генерирует идеи и аналитические выводы, а гоминиды используют их в процессе принятия решения
• сыны) Адама генерируют идеи и выводы, а ИИ оценивает их

Внутри компаний, которые используют всего один из этих способов, финансовые преимущества наблюдаются только у пяти процентов. Кабы два способа — шесть процентов.  

Подле использовании трех или четырех вариантов — 15 процентов, зато быть сочетании всех пяти способов взаимодействия — 32 процента.

«Только) наиболее важный фактор, размеривающий создание ценности с использованием ИИ, — сие не алгоритмы и не технологии, а народа. У избранной группы успешных компаний превыше, чем у других, получается слагать интегрированные системы ИИ — народа, в которых ИИ учится у человека, а публики учится у ИИ», — считает правящий директор и партнер BCG Макс Хаузер.

Искусственным интеллектом безотлагательно называют нейронные сети, которые используют что-то около называемый метод глубокого обучения.

Такая перестав в некотором роде воспроизводит организацию нейронов в мозге, и за сути является набором простых вычислителей, связанных в ряду собой и умеющих получать входные данное, передавать друг другу сигналы и развивать ответ. Чем сложнее конфигурация нейросети, тем более сложные задачи возлюбленная может научиться решать.

Одной их самых перспективных сфер использования машинного обучения является медицина, а особенно поиск новых лекарств.

В такой степени, в начале этого года из этого явствует известно, что   ученые Массачусетского технологического института в первый раз за полвека нашли одну крош новых антибиотиков. Сделать начало им помогла нейросеть, что-что стало уникальным достижением в истории медицины.

А в октябре 2020 возраст в MIT представили модель, которая может провоцировать. Ant. прекращать новые лекарства против туберкулеза. Большая отруби вариантов алгоритма оказались эффективными.

Сие получилось благодаря внедрению новой функции в алгоритмы машинного обучения, которая улучшает струнка к прогнозированию.

Используя новый путь, который позволяет компьютерным моделям исследовать неопределенность в данных, команда института выявила мало-мальски перспективных соединений, которые нацелены получи и распишись транспортный белок, необходимый бактериям   M. tuberculosis. Коли он отсутствует или приставки не- активен, то бактерии с походом не могут размножаться.

Пока что об одной интересной сфере применения нейросетей сообщалось в конце сентября.   Коли на то пошл власти Нью-Йорка возобновили работу пилотного проекта точно по использованию искусственного интеллекта в судебной системе.

Власть предержащие надеются, что ИИ поможет им отстранить нагрузку на местные тюрьмы и избежать предвзятости, которая характерна на консервативных американских судей.

Пункт за пунктом о том, как разрабатывалась и какие итоги показала нейросеть-рефери в материале Без предвзятости: в Нью-Йорке приговоры выносит ИИ.

Новости ото Корреспондент.net в Telegram. Подписывайтесь получи и распишись наш канал https://t.me/korrespondentnet