Системы искусственного интеллекта — их развитие и области применения

Термин искусственный интеллект (ИИ) в 1956 году ввел Джон Маккарти на международной конференции в Дартмутском университете.

В 60-ых годах прошлого столетия разработками заинтересовалось министерство обороны США — проектировались компьютеры, имитирующие человеческие рассуждения. Эти работы легли в основу современных решений. Сегодня под ИИ подразумевают особые свойства программ, которые могут выполнять сложные функции, схожие с человеческой деятельностью.

Разберемся с основными понятиями:

Искусственный интеллект (англ. Artificial intelligence (AI)) — под этим термином понимается область информатики, в рамках которой разрабатываются компьютерные программы для выполнения задач, способных имитировать человеческий подход — обнаруживать смысл, обобщать и делать выводы, выявлять взаимосвязи и обучаться с учетом накопленного опыта.

Искусственный интеллект никого не заменяет, цель его применения — расширение и дополнение возможностей человека.

Машинное обучение  — одно из направлений искусственного интеллекта, благодаря которому воплощается ключевое свойство — самообучение на основе получаемых данных. Чем больше объем информации и ее разнообразие, тем проще ИИ найти закономерности и тем точнее будет выдаваемый результат.

Нейронная сеть (нейросеть) в контексте этой тематики — один из видов машинного обучения — особая математическая модель и ее программная реализация, которая в упрощенном виде воссоздает принципы строения и работы биологической нейронной сети.

Ключевое свойство нейросети — использование опыта для самообучения, т.е. чем больше данных в распоряжении ИИ, тем меньше совершается ошибок.

Обработка естественного языка (англ. Natural Language Processing, NLP) — способность программного решения или компьютера распознавать, понимать и воспроизводить привычный язык человека. Система искусственного интеллекта — пользовательское ИИ-приложение или их комплекс для решения бизнес-задач, выполнение которых традиционно оставалось за человеком.

Развитие искусственного интеллекта как направления связывают с необходимостью решать конкретные задачи, которые зачастую трудоемки для людей. Однако пока каждая разработка закрывает свой узкий круг задач: для медицинских целей, для автоматизации и оптимизации рутинных процессов, умный глобальный поиск информации и т.д.

этапы развития искусственного интеллекта

Почему технологии искусственного интеллекта набирают популярность именно сейчас?

С середины XX века писатели-фантасты и режиссеры неустанно создают произведения на тему ИИ и роботов. Однако реальное применение высоких технологий стало возможно лишь недавно — 10-15 лет назад, этому способствовало несколько факторов:

  • стали доступнее вычислительные ресурсы высокой мощности (производительности). Речь идет не только о самом наличии таких машин, но и о ценовой политике. А с развитием облачных технологий пропала необходимость размещать все локально — еще один пункт, на котором экономятся средства.
  • накопились достаточные объемы информации для обучения ИИ. Во-первых, человечество стало активно использовать компьютеры в работе, что со временем позволило собрать необходимые данные в цифровом виде. Во-вторых, мы научились обрабатывать структурированную и неструктурированную информацию.
  • компании опробовали и увидели эффект от применения технологий искусственного интеллекта —быстрое распознавание документов и дальнейшая обработка, выдача рекомендаций на основе анализа, сокращение трудоемкости ручных операций и моментальное выявление рисков.
  • всеобщий курс крупных организаций на цифровую трансформацию, что подразумевает не только внедрение передовых технологий для усиления конкурентных преимуществ, но и смену подхода к привычным процессам в целом.

Применение искусственного интеллекта

Спрос на передовые технологии растет в каждой отрасли. Например, в здравоохранении нужны «умные» личные помощники, которые вовремя напомнят о приеме лекарств, проследят за физической активностью человека, а в перспективе помогут выбрать тактику лечения, в торговле ИИ помогает прогнозировать обороты товара, а в финансовых операциях — выявлять мошенничество.

Прикладных задач для программ искусственного интеллекта много, но все они базируются на нескольких ключевых свойствах:

  • ИИ — программное решение, которое используется для автоматизации ручных задач человека, часто выполняемых и в большом объеме.
  • программы искусственного интеллекта чаще всего работают вкупе с другими прикладными приложениями и заметно повышают их эффективность: например, голосовые помощники в смартфонах, боты в интернет-магазинах, автоматические обработчики документов у секретаря.
  • прогрессивные алгоритмы обучения и постоянная адаптация: ИИ находит закономерности в больших объемах данных, поэтому способен давать рекомендации и прогнозировать показатели.
  • объемы данных, которые может анализировать и использовать в работе ИИ, огромны. С появлением достаточно мощных (производительных) компьютеров стало возможно хранить и обрабатывать множество информации.
  • высокая точность в решении задач, при этом точность возрастает с увеличением объема данных, доступных для анализа и обучения. Кроме того, машина не устает — ошибки, которые допускает человек в силу усталости, невнимательности, неправильных расчетов исключаются.

Ближе к реальности — ИИ в бизнес-процессах современного офиса

Крупные современные организации в большинстве своем прошли этап цифровизации основных деловых процессов — делопроизводство, управление совещаниями, работа с контрактами, обращениями граждан и организаций и т.п. Дальнейшее развитие проектов происходит в двух направлениях: первое — охват новых областей, таких как кадровое делопроизводство, управление командировками, второе — снижение трудоемкости выполнения ежедневных задач.

Снизить трудоемкость и избавить от рутины как раз помогает применение интеллектуальных сервисов, таких как Directum Ario.

1 минута
среднее время обработки одного письма

Делопроизводство. Исключается ручной перенос информации из поступившей корреспонденции в систему электронного документооборота (СЭД):

  1. документы подхватываются со сканера или электронной почты, а затем сортируются по комплектам
  2. сервисы Ario также распознают текст и извлекают необходимую информацию
  3. все экземпляры классифицируются и заносятся в СЭД с автоматическим заполнением карточек.

Умный поиск Directum Smart Search поможет быстро найти информацию, даже если не заданы точные критерии, а запрос введен в свободной форме и отражен лишь приблизительный смысл.

более 95%
точность определения счета и статьи затрат

Бухгалтерия. Упрощается обработка входящих комплектов, а корректность их заполнения проверяется автоматически:

  1. поступающие первичные учетные документы распознаются с помощью Ario и распределяются так, что бухгалтер получает их в виде готовых комплектов на проверку;
  2. программа искусственного интеллекта проверяет полноту комплекта, правильность указанных сумм, сопоставляем с заказом, спецификациями и номенклатурой. Максимально точно определяется счет и статья затрат.

В платежных документах система с применением ИИ определяет бухгалтерский счет и статью затрат по назначению платежа и контрагенту.

Также упрощается подготовка авансовых отчетов — документы создаются автоматически на основании электронных билетов и фотографий чеков. Сервисы Ario заполняют поля отчета и отправляют на согласование.

5 минут
обработка договора и выявление изменений

Договорная деятельность. Повышается эффективность уже автоматизированных процессов: сервисы Ario проверяют, насколько отличается содержание цифровой версии договора с подписанным бумажным экземпляром. Все несовпадения выделяются. Кроме того, система искусственного интеллекта контролирует наличие обязательных реквизитов и проверяет условия договора с точки зрения возможных рисков: штрафы, пени, сроки платежей.

1-2 минуты
среднее время обработки обращения

Работа с обращениями. Сервисы Ario определяют поступающие запросы по содержанию и классифицируют обращения по типам, например, заявки в службу поддержки и обращения от юридических и физических лиц.

Регистрационные карточки заполняются автоматически, в т.ч. определяется ответственный. Регистратору остается проверить правильность заполнения.

более 92%
корректность извлечения данных из документов

Кадровые процессы. Сервисы Ario помогают распознавать личные документы (паспорт, справки, дипломы и т.п.), полученные со сканера или почты. Специалист HR-службы получает документы по кандидату с уже заполненными карточками в системе.

Вендоры, в том числе Directum предлагают не просто сервисы, а целый набор решений, чтобы закрывалась целая область задач. Более того, флагманский продукт компании — интеллектуальная система управления процессами и документами Directum RX.

Что мешает эффективному использованию ИИ-технологий?

Какими бы доступными ни были сегодня возможности программы искусственного интеллекта, остается крайне весомое препятствие на пути к раскрытию их полного потенциала. Как ни удивительно, главная трудность — сам человек, его доверие и глубина знаний.

Первое, с чем приходит сталкивать — недоверие к технологии. Пользователи зачастую не понимают, как все это работает, поэтому не могут до конца «довериться» машине и постоянно перепроверяют результаты. Так и должно быть на первых порах работы с новой технологией, но спустя полгода корректность действий ИИ не должна вызывать вопросы. Крайняя степень недоверия — откровенный саботаж использования решений или отказ предоставлять полные и актуальные данные для обучения ИИ.

Второе ограничение связано с компетенциями ИТ-специалистов, которые внедряют и сопровождают такие решения. Не секрет, что ИИ — это сложные технологии, трудоемкие в реализации.

Подводя итог, нужно сказать, что применение искусственного интеллекта — это уже иной подход к работе. Сотрудникам важно самим непрерывно учиться, осваивать технологии. То, что в новинку сегодня, завтра будет привычным делом и в конечном счете сэкономит ресурсы, позволит заняться задачами более высокого уровня — стратегии, разработка, творчество и т.п.

Поделитесь новостью
Связаться
с нами

Оставьте свои контактные данные и мы свяжемся с вами