Автор: Волнянский А.
Данные стали основой, базовым фундаментом всего, что происходит в современном мире. Данные приносят бизнесу прибыль, помогают спасать жизни и выполнять множество других важных задач. Но мало иметь большие объемы данных: необходимо правильно их интерпретировать, чтобы получить реальную пользу. В этом как раз и помогает искусственный интеллект (AI, Artificial Intelligence), машинное обучение (ML, Machine Learning) и, конечно, наука о данных (DS, Data Science). Вместе они стали движущей силой, которая преобразует практически все сферы нашей жизни и открывает массу новых возможностей. Что стоит за каждым из этих трех терминов и как они формируют наше будущее — эта статья.
Определение AI и его свойства
Искусственный интеллект (дальше ИИ) — одно из направлений в компьютерных науках, которое занимается созданием систем, своеобразная имитация когнитивных функций человека, в частности, способность анализировать данные и принимать решения на их основе. Суть термина «искусственный интеллект» (или artificial intelligence на английском) хорошо передает дословный перевод слова intelligence — «умение рассуждать разумно». В том числе ИИ-системы уже умеют выполнять творческие задачи, которые ранее считались прерогативой исключительно человека.
Что еще умеет искусственный интеллект:
- понимает естественный язык и генерирует на нем текст точно так же, как это делает человек;
- воспринимает и обрабатывает информацию из окружающей среды с помощью сенсоров;
- принимает решения и решает проблемы, используя знания, полученные в результате анализа данных.
Искусственный интеллект способен значительно расширить человеческие возможности. Он автоматизирует рутинные задачи, прогнозирует будущие события, используется для генерации нового контента (этим занимается генеративный ИИ, он же GenAI), разработки новых товаров и услуг. ИИ уже меняет многие сферы нашей жизни и влияет на то, как мы работаем, учимся, отдыхаем и взаимодействуем с окружающим миром.
Считается, что «разумность» искусственного интеллекта может быть разной: сильной или слабой. Различия между сильным и слабым ИИ заключаются в том, что первый понимает смысл информации, с которой работает (как в тесте Тьюринга) и не ограничен в спектре решаемых задач, а второй способен решать лишь конкретную задачу (играет в шахматы, распознает лица на изображениях).
Где уже используется искусственный интеллект:
- распознавание информации на изображениях и видео — обнаруживает лица и неживые объекты;
- обработка естественного языка — переводят и генерируют новые тексты, отвечают на вопросы;
- робототехника — управляет роботами и наделяет их способностью выполнять физические действия;
- экспертные системы — дают советы и принимает решения в самых разных сферах от финансов до медицины;
- машинное обучение — учится на данных и совершенствует свои навыки анализа и принятия решений.
Остановимся на последнем пункте подробнее. Машинное обучение является направлением ИИ, которое имитирует деятельность человеческого мозга: анализирует большие объемы информации для решения конкретных задач.
Определение ML как метода AI
Машинное обучение (далее МО) — подход к анализу данных, который позволяет аналитической системе обучаться в процессе решения множества подобных задач. В ходе обучения используются большие объемы данных (как структурированных, так и неструктурированных), на основе которых ИИ выявляет закономерности и паттерны. МО является важным компонентом искусственного интеллекта, так как позволяет ему максимально адаптироваться к новым ситуациям, совершенствовать свои навыки и решать сложные задачи. При этом МО делает это не напрямую, а благодаря опыту выполнения предыдущих похожих заданий.
Набор инструкций, в соответствии с которыми проходит обучение, называется алгоритмом машинного обучения. А уже результатом этого обучения является модель машинного обучения. Это она используется в таких задачах как классификация объектов, детекция аномалий, регрессия или прогнозирование событий. Другими словами, это те задачи, которые сложно, невозможно или нерационально (слишком трудозатратно) решить стандартными программными или аналитическими способами.
Если рассматривать прикладные особенности ML, то во многом оно пересекается с приведенным выше списком для ИИ. Вот несколько прикладных примеров того, как используется машинное обучение в разных задачах:
- в финансовом секторе — помогает обнаруживать случаи мошенничества, оценивать риски невозврата кредита и автоматизировать биржевые операции;
- на производстве — прогнозирует поломку оборудования, оптимизирует технологические процессы, контролирует качество готовой продукции;
- в игровой индустрии — участвует в создании реалистичных игровых персонажей, анализирует игровую статистику;
- в научной деятельности — моделирует различные природные явления, помогает открывать новые лекарственные препараты;
- в маркетинге — сегментирует аудитории, анализирует эффективность маркетинговых мероприятий, помогает создавать персонализированные рекламные кампании, составляет рекомендации на основе пользовательских предпочтений.
Андрей Михайленко, COO Colobridge:
«Наша дочерняя компания Beinf помогает раскрыть потенциал искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики, чтобы использовать его для повышения доходности бизнеса. Анализируя данные о каждом клиенте, можно преобразовывать их в эффективные стратегии, позволяющие вывести коммуникацию с клиентом на новый уровень. Берет на себя полный комплекс работ от аудита данных и их управления до анализа данных и создания персонализированного контента. Управлять взаимоотношениями с клиентами на основе данных стало как никогда просто: с нами вы получаете доступ не только к отраслевой экспертизе, но и полностью закрываете вопрос технического обеспечения этого процесса: необходимые вычислительные мощности под конкретные задачи предоставит платформа Colobridge».
А мы идем дальше и рассказываем, что такое Data Science и как это направление связано с двумя предыдущими технологиями.
Определение Data Science
Data Science (наука о данных) изучает проблемы анализа, обработки и представления данных, сочетая в себе математику, статистику, расширенную аналитику, искусственный интеллект и машинное обучение. Задача специалиста в Data Science (его еще называют дата-саентистом) — извлекать из больших наборов данных полезную информацию, которую можно использовать для улучшения результатов в бизнесе, науке и других сферах.
Условно можно представить Data Science «укротителем данных», который эти данные преобразует, анализирует и представляет в удобном формате для дальнейшего использования. Результаты этой работы становятся «топливом» для машинного обучения. А уже обученная модель становится одним из инструментов работы искусственного интеллекта, позволяя выполнять ему такие задачи как распознавание лиц, обнаружение случаев мошенничества или создания персональных рекомендаций. Таким образом, роль и область деятельности Data Science сильно пересекаются с Artificial Intelligence и Machine Learning: вместе они являются ключевыми компонентами огромной экосистемы продуктов и решений, которые стимулируют инновации и прогресс в различных сферах.
Узнайте больше о том, как эти технологии могут помочь именно вашему бизнесу, а команда Colobridge обеспечить экспертное и техническое сопровождение внедрения решения на их основе.
