Нейросети относят к новым инструментам для бизнеса. Популярность искусственного интеллекта (ИИ) растет в разных сферах: маркетинге, дизайне, экономике. Уже сейчас нейросетям делегированы обработка данных, генерация контента, прогнозирование в разных областях.
Что такое нейросети?
Нейросетями называют математические модели, работающие без алгоритма и предназначенные для решения интеллектуальных задач. Они способны самостоятельно настраиваться, обучаться, компилировать данные и выводить результат. Нейросети активно используют в робототехнике, машинном обучении, лингвистике, маркетинге.
Как устроена нейросеть
Первая простая компьютерная математическая модель была разработана нейрофизиологом Фрэнком Розенблаттом. Нейросеть научилась имитировать восприятие информации по технологии, сходной с работой мозга человека: когда электронные импульсы последовательно поступают от нейрона к нейрону.
Основные сферы применения нейросетей
Востребованность применения нейросетей в бизнесе обусловлена такими возможностями ИИ:
-
Самоорганизация. Способность классифицировать, группировать большие объемы информации позволяет задействовать нейросеть для решения сложных задач.
-
Прогнозирование. Нейронные сети используются для прогнозирования курсов валют, уровня продаж, движения трафика.
-
Распознавание изображений. ИИ может обрабатывать их для вычисления заданных символов, переменных.
-
Анализ данных. Нейросеть позволяет структурировать необработанные сведения в полезную информацию.
-
Отказоустойчивость. ИИ способен поддерживать работу при выходе из строя нескольких узлов. Это позволяет применять нейронные сети в системах, функционирующих круглосуточно.
Банковское дело, финансы, страхование
В секторе финансов нейросетями пользуются, чтобы предсказать тенденции на фондовом рынке, выявить закономерности спадов и роста разных валют, ценных бумаг.
ИИ используется для обнаружения, прогнозирования и предотвращения финансового мошенничества, утечки информации, в том числе с использованием кредитных карт.
Банки чаще всего делегируют нейросетям:
-
обработку данных,
-
решение сложных бизнес-вопросов,
-
анализ рисков,
-
отслеживание транзакций пользователей,
-
прогнозирование прибыли,
-
и другие функции.
-
В 1950 году А. Тьюринг предложил эмпирический тест для определения интеллектуальности ЭВМ. В ходе теста эксперту было предложено общение с человеком и ЭВМ, причем эксперт не смог идентифицировать с кем он общается.
- Значимость теста пригодна для оценивания надежности современных программ ИИ, но не для решения основной задачи ИИ, заключающейся в разработке общих методологий машинного интеллекта и решения практических задач ИИ.
- Основными направлениями исследований в области ИИ являются:
- 1. Фундаментальные исследования, в которых разрабатываются новые модели и алгоритмы для решения задач, считающихся интеллектуальными и которые ранее не были формализованы и автоматизированы.
- 2. Исследования, основанные на новых идеях и алгоритмах решения интеллектуальных задач с использованием новых технологий программирования и ЭВМ с специальной и не фон-неймановской архитектурой.
- 3. Исследования, результатом которых является множества прикладных систем, способных решать задачи, не известные ранее.
- Система искусственного интеллекта СИИ — это вычислительная, творческая система (многофункциональная, интегрированная, интеллектуальная) с сложной структурой, использующая накопление и корректировку знаний (синтаксической, семантической, прагматической информации) для постановки и достижения цели, адаптации к изменениям среды и внутреннего состояния путем изменения среды или внутреннего состояния.