Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение - страница 19

Диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком

Сильный ИИ будет незаменим в системах интеллектуального транспорта и грузоперевозок, когнитивных ассистентах. Но это будущее, а что есть сейчас?

Сейчас есть обучаемые нейросети. Искусственная нейронная сеть – это математическая модель, созданная по подобию нейросетей, составляющих мозг живых существ. Такие системы учатся выполнять задачи, рассматривая их без специального программирования под конкретное применение. Это можно встретить в Яндекс Музыке, автопилотах Теслы, в системах рекомендации для врачей и управленцев.

И здесь 2 главных тренда:

• машинное обучение (ML – machine learning);

• глубокое обучение (DL – deep learning).

Машинное обучение – это статистические методы, позволяющие компьютерам улучшить качество выполняемой задачи с накоплением опыта и дообучения. То есть речь идёт как раз о том, как работают нейронные сети живых организмов.

Глубокое обучение – это не только обучение машины с помощью человека, который говорит, что верно, а что нет, но и самообучение систем. Это одновременное использование различных методик обучения и анализа данных.

Но как обучают эти нейросети? В чём магия?

А собственно, ни в чём. Это как дрессировка собаки. Нейросети раз за разом показывают, например, картинку и говорят, что на ней изображено. Потом нейросеть должна сама ответить, и, если ответ ошибочный, в неё вносят корректировки. Примерный алгоритм указан ниже.

В итоге получается, что каждый «нейрон» такой сети учится распознавать, относится к нему эта картинка, точнее её часть, или нет.

Нейросети и машинное обучение применяются:

Принцип работы нейросети

• для прогнозирования и принятия решений;

• распознавания образов, в том числе «картинок» и голосовых записей;

• анализа сложных данных без чётких взаимосвязей;

• оптимизации процессов.

Прикладное значение этого можно увидеть на примерах создания беспилотных авто (принятие решений), поиска незаконного контента (анализ данных), прогнозирования болезней (распознавание образов и поиск связей).

Ладно, всё это теория. Я же хочу поделиться реальным примером, как можно применять нейросети в бизнесе.

Летом 2021 года ко мне обратился один предприниматель из риелторской сферы. Он занимается арендой недвижимости, в том числе посуточно. Его цель – увеличение пула сдаваемых квартир и смена статуса предпринимателя на полноценную организацию. В ближайших планах запуск сайта и мобильного приложения.

Сложилось так, что я сам был его клиентом. И при нашей встрече заметил очень большую проблему – долгую подготовку договора: на оформление всех реквизитов и подписание уходит до 30 минут. А это и ограничение системы с генерированием потерь, и неудобство для клиента.

Представьте ситуацию, что вы хотите провести время с девушкой, но вынуждены ждать полчаса, пока ваши паспортные данные внесут в договор, всё сверят и подпишут.

Сейчас есть лишь один вариант исключить это неудобство – запрашивать фото паспорта заранее и вручную вносить все данные в шаблон договора. Как вы понимаете, это тоже не очень удобно.

Как же цифровые инструменты помогут решить эту проблему, а заодно заложат основу для работы с данными и аналитикой?

• Можно попробовать провести интеграцию с «Госуслугами». Тогда человек сможет авторизоваться через их учётку – там паспортные данные уже выверены и будет легче использовать их для последующей аналитики. Правда, если вы не государственная компания, то получить доступ к авторизации через данный сервис – та ещё задача.