универсального решения на все случаи жизни. Простая, бесплатная система вполне подойдет для элементарных взаимодействий с клиентами, когда не стоит задачи принимать серьезные решения. Однако неправильное «поведение» чат-бота может стоить вам репутации (в самом невинном случае, клиенты будут просто смеяться над вашим «улучшением интерфейса»). Поэтому внедрение чат-ботов имеет смысл делать только в том случае, если они будут работать правильно. И тут, естественно, чем лучше (и дороже) система
ИИ? Какие конкретные функции вам понадобятся для принятия решения? Потребуется ли вам контролируемое обучение алгоритмов и какие это алгоритмы?
Перестать смотреть на искусственный интеллект через призму поднятой вокруг него шумихи. Какие возможности и функции ИИ-приложений поставщики предлагают
этого слова. Например, вы подаете заявку на кредит, и затем искусственный интеллект оценивает ее, пытаясь предсказать, сможете ли вы расплатиться по такому кредиту. Система будет сравнивать ваши личные данные (возраст, зарплата, регулярные расходы, другие кредиты и т.д.) с результатами кредитования других клиентов, которые имеют профиль, похожий на ваш. Если клиенты, похожие на вас, в прошлом, как правило, не выполняли должным образом свои кредитные обязательства, то вам, скорее всего, желаемого кредита не дадут
Программа AlphaGo, созданная компанией DeepMind, была обучена игре Го на примере партий, сыгранных людьми, но затем все время играла сама против себя. Точнее сказать, друг с другом играли две слегка отличающиеся версии AlphaGo, оттачивая свою технику
научиться побеждать в шахматы Гарри Каспарова, компьютеру потребовалась «грубая сила»: системы просчитывали ходы в партии намного дальше, чем может человек. Это имеет отношение не столько к искусственному интеллекту, сколько к быстроте операций и размеру библиотеки
выиграл футбольный матч…?», «Пожалуйста, вы можете сказать мне результат футбольного матча …?» и т.п.). Но если вы просто спросите: «Счет?», они не смогут догадаться, о каком, собственно, счете идет речь — ресторанном, футбольном или банковском. Большинство систем, если они не могут решить, что именно
Тест Тьюринга в настоящее время является предметом многочисленных дискуссий — он не только оказал огромное влияние на кибернетику, особенно при обсуждении философских проблем искусственного интеллекта, но и подвергается довольно резкой критике. Ряд искусственных систем, в частности широко
интеллекта особое место, потому что он лежит в основе так называемого теста Тьюринга. Это тест, который английский эрудит Алан Тьюринг разработал в 1950-х годах, чтобы определить, можно считать данную вычислительную машину
книге понятие «поиск информации» в совершенно определенном смысле (другой общий термин для этого процесса — «извлечение информации»). Речь идет, собственно, об умении искусственного интеллекта извлекать структурированные
интеллекта в бизнесе (я уже писал о ней в главе 1) — это метаанализ данных с возможностью объяснения и предсказания. Самое важное, что нужно понять в этой схеме, — искусственный интеллект «стремится достичь» трех важнейших целей: захват информации, определение сути процесса и выявление причин
