Применение элементов искусственного интеллекта в решении прикладных задач - страница 5

Системы искусственного интеллекта не ограничиваются задачами обработки данных и могут использоваться для обеспечения лучшего понимания окружающего мира и улучшения определенных аспектов человеческого поведения. ИИ выходит за рамки обработки данных и начинает использовать машинное обучение в реальном мире.

В деловом мире системы ИИ могут помочь повысить производительность и сократить ненужные накладные расходы в таких областях, как управление цепочками поставок и оптимизация поставок, производство, запасы, управление взаимоотношениями с клиентами и контроль качества. Системы искусственного интеллекта можно использовать для создания новых продуктов, обнаружения новых идей и шаблонов, а также для улучшения процесса управления запасами в производственной или сбытовой компании.

В здравоохранении системы искусственного интеллекта можно использовать для анализа огромных объемов данных с медицинских или диагностических изображений для выявления определенных заболеваний и изменений в тканях.

В соответствии с законом системы ИИ могут обеспечивать поддержку принятия решений в области подготовки к судебному разбирательству, объективности, фактов и другой юридической информации. Они могут выявлять потенциальные предубеждения в доказательствах и представлять данные на рассмотрение судов.

Наконец, системы ИИ могут помочь в различных отраслях с производством и логистикой. Системы искусственного интеллекта могут помочь сократить объем запасов на заводе или использовать беспилотные транспортные средства и машины, чтобы сократить время и усилия, необходимые для доставки грузов.

Текущие приложения ИИ включают ряд проблем в области обработки информации, компьютерного зрения, распознавания речи, распознавания текста, обработки изображений, обработки видео, обработки звука, машинного обучения. Многие из лежащих в основе алгоритмов машинного обучения разрабатывались десятилетиями, и сейчас многие системы достигли своих пределов.

ИИ начинает достигать предела производительности технологии в определенных задачах и переходит в новые и более сложные области.

Из-за разнообразия приложений пройдет несколько лет, прежде чем системы ИИ полностью раскроют свой потенциал. В деловом мире системы искусственного интеллекта могут повысить эффективность и скорость компании, а также сократить или устранить ненужные расходы за счет анализа данных и разработки новых процессов для создания новых продуктов.

Система ИИ может использовать информацию, которая была предоставлена системе, чтобы определить, должна ли она делать прогноз относительно результата конкретного решения. Например, система ИИ может понять, что было принято определенное решение на основе информации, предоставленной пользователем. Затем он может определить, является ли прогноз, предоставленный пользователем, точным. Если прогноз, который делает система ИИ, точен, она может сократить время обработки и повысить точность принятия решений.

Логико-лингвистическое моделирование представляет собой шестиэтапный метод, разработанный в первую очередь для построения систем, основанных на знаниях, но он также применяется в ручных системах поддержки принятия решений и системах анализа и доставки информации. Он использует структурированные модели, основанные на знаниях, такие как графики, блок-схемы, сети и циклы обратной связи, для описания потока информации в сложных системах, таких как социальные сети и бизнес-сети. Затем эти модели можно использовать для оценки правильности передачи информации и получения ожидаемых результатов. Диапазон приложений варьируется от информационных систем и бизнес-аналитики до создания и управления знаниями, оптимизации бизнес-процессов и систем управления знаниями. Однако процесс начинается с определения конкретной предметной проблемы или предметной области и продолжается формулировкой для нее соответствующей логической модели. Этот шаг непрост, потому что разные модели, основанные на знаниях, описывают разные аспекты проблемы. Логико-лингвистическая модель строится как набор наиболее релевантных предположений, сделанных в заданной области знаний. Логико-лингвистическая модель организована как естественная иерархия, начиная с самой простой гипотезы и заканчивая самой сильной гипотезой. В строгой логической структуре предположение о первом уровне абстракции означает, что система была разработана без введения каких-либо вторичных предположений, поэтому она обладает согласованностью на высоком уровне и ограничениями на относительно низком уровне. Предположение о втором уровне абстракции означает, что система была разработана без каких-либо вторичных предположений. Предположение о третьем уровне абстракции означает, что система была разработана без каких-либо вторичных предположений. На этом заключительном этапе большинство ограничений в системе было снято, поэтому существует минимальная вероятность того, что система полностью выйдет из строя. Каждый уровень абстракции подразумевает, что определенные ограничения были удалены или сокращены. Ограничения, вводимые ограничениями на начальном уровне абстракции, обычно сокращают диапазон возможностей, доступных системе. Если на втором уровне абстракции появляются какие-либо режимы отказа, для их устранения обычно достаточно третьего уровня. Логическое моделирование начинается с определения конкретной предметной проблемы или предметной области и продолжается формулировкой для нее соответствующей логической модели. Результаты процесса моделирования показывают, какие ограничения могут быть удалены или сокращены, а какие ограничения прямо подразумеваются в логической модели. Если все ограничения сняты или уменьшены, система имеет очень высокую степень сложности. Однако, когда первичное предположение было изменено, уровень сложности обычно снижается. Время, необходимое для построения логической модели, часто обратно пропорционально количеству включенных в нее ограничений. Когда ограничений слишком много, необходимо построить разумную логическую модель, чтобы показать эффективность системы. Однако если ограничений нет, то систему можно построить очень быстро. Результаты процесса моделирования показывают, какие ограничения могут быть удалены или сокращены, а какие ограничения прямо подразумеваются в логической модели. Как отмечалось ранее, процесс начинается с определения конкретной предметной проблемы или предметной области, системы оптимизации бизнес-процессов и управления знаниями. Затем процесс переходит к формулированию соответствующей логической модели для него. В бизнес-процессах требования и ограничения системы подробно описаны в документе бизнес-требований. Точно так же ограничения, налагаемые на систему бизнес-процессами, описаны в документе бизнес-процессов. Таким образом, проблема и ограничения специфицируются и определяются вместе.