Блог

May 28, 2024

Как компании ошибаются с ИИ

Кандарпа Борчетия Следуйте Tech Clarity Insights — Слушайте Поделиться Мы живем в эпоху, когда искусственный интеллект и машинное обучение стали новым модным словом. Они как крутые ребята в старшей школе, которые

Кандарпа Борчетия

Следовать

Техническая ясность

--

Слушать

Делиться

Мы живем в эпоху, когда искусственный интеллект и машинное обучение стали новым модным словом. Они как крутые ребята в старшей школе, с которыми каждый хочет общаться. Маркетинговые стратегии еще больше способствуют ажиотажу. Продукт с надписью «AI-powered» обладает непреодолимой привлекательностью — этот ярлык волшебным образом превращает любые обычные устройства в ультрасовременные чудеса. Будь то смартфоны с камерами, управляемыми искусственным интеллектом, или холодильники с контролем температуры с помощью искусственного интеллекта, рынок наводнен этими модными словечками.

Однако давайте на мгновение остановимся и спросим: насколько хорошо мы понимаем AI-ML или, что более важно, в чем разница между ними!

Несовпадающий брак: искусственный интеллект и машинное обучение

Искусственный интеллект, или ИИ, был модным словом с тех пор, ну, скажем так, всегда. Это концепция создания машин, которые могут имитировать человеческий интеллект. Думайте об этом как о всеобъемлющем зонтике, который охватывает все: от вашего симпатичного цифрового голосового помощника до футуристической идеи роботов, обладающих сознанием.

Немного увеличим масштаб и увидим ML — любимое детище ИИ.

Машинное обучение — менее точно, но более популярное название искусственного интеллекта (ИИ) — это подмножество, которое включает в себя обучение машин тому, как учиться на данных, чтобы они могли принимать решения или прогнозировать. По сути, это волшебный соус, который питает системы рекомендаций, такие как Netflix, подсказывающие вам, что посмотреть дальше, или эту пугающе точную таргетированную рекламу в вашей ленте социальных сетей.

«Научная область лучше всего определяется центральным вопросом, который она изучает. Область машинного обучения стремится ответить на вопрос: как мы можем создавать компьютерные системы, которые автоматически улучшаются с опытом, и каковы фундаментальные законы, управляющие всеми процессами обучения?» - написал Том М. Митчелл; на случай, если вы предпочитаете более точное и краткое определение.

С другой стороны, масштабы искусственного интеллекта огромны.

«Искусственный интеллект — это наука и техника, позволяющая заставить компьютеры вести себя так, как мы до недавнего времени считали, что это требует человеческого интеллекта». Эндрю Мур, бывший декан факультета компьютерных наук Университета Карнеги-Меллон.

Итак, вот оно. Искусственный интеллект и машинное обучение — самая мощная пара в мире технологий, которую каждый лидер хочет интегрировать в свой бизнес. Многие из них также хотят первыми использовать ИИ в своей отрасли. Но, как и всем остальным, компаниям следует быть осторожными и не спешить с внедрением ИИ.

Если присмотреться, становится очевидным, что существует несколько очевидных причин, по которым большинство компаний ошибаются при интеграции ИИ.

1.AI Стирка

Это раздражающее явление, когда компания заявляет, что использует искусственный интеллект, хотя на самом деле это далеко не так. Более распространенным примером является анализ данных, когда компания «думает», что использует ИИ для анализа данных, но на самом деле они могут просто использовать элементарные методы анализа данных, чтобы сделать что-то более «интеллектуальное».

Настоящий ИИ — это нечто, что может учиться на данных, которые вы вводите, принимать решения самостоятельно и становится умнее, используя правильный тип данных, которые он потребляет с течением времени.

Не каждая автоматизация — это ИИ. В своем исследовании компания MMC Ventures обнаружила, что около 40% стартапов в области искусственного интеллекта в ЕС не имеют значимого внедрения технологий искусственного интеллекта в свою деятельность. Это портит весь крутой имидж ИИ, потому что существует большой разрыв между тем, чем они хвастаются, и тем, что они на самом деле делают. Это не только удар по их репутации, но и сбивает всех с толку относительно того, что вообще означает ИИ на рынке.

2.Синдром блестящего предмета

Это типичная проблема, когда вы покупаете новейший гаджет, не зная, для чего вы собираетесь его использовать. Некоторые компании делают это с помощью ИИ. Они присоединяются к ажиотажу вокруг искусственного интеллекта только потому, что это модно, даже не зная, как он может им на самом деле помочь. Неудивительно, что в 2020 году Gartner сообщила, что 85% проектов машинного обучения терпят неудачу.