2017/03/03 16:32:19

Машинный интеллект

В некоторых областях эта технология пересекается с «тёмными» данными, но явное и самое важное отличие заключается в том, что машинный интеллект образуется сочетанием аналитики и массивов данных, которые генерирует не человек. Речь идёт об анализе информации, непрерывно поставляемой датчиками Интернета вещей, конвейерами или журналами серверов.

Машинный интеллект можно сравнить с технологией глубинного обучения, но в отличие от большинства аналитических систем, которые при принятии решений руководствуются имеющимися данными, он пытается заглянуть в будущее.

Ищет интеллектуальные идеи и инструктирует, как ими воспользоваться. Другими словами, машинный интеллект определяет требующие решения проблемы и указывает путь, как их решить.

В 2017 году Deloitte внесла "машинный интеллект" в число перспективных технологий в своем восьмом ежегодном отчете «Технологические тренды 2017: Подвижное предприятие».

Наряду с этим он способен увеличить продуктивность работы, помогая работникам принимать умные и обоснованные решения, и улучшить взаимодействие с клиентами. К примеру, к концу 2016 года страховая компания AIG спроектировала так называемых ко-ботов, виртуальных помощников для своего персонала. Эти помощники «нафаршированы» информацией о сбоях в сети или проблемами с обслуживанием клиентов и теми методами, которыми компания разрешала свои сложности. Автоматизированные помощники помогли AIG устранить 140 тыс. неполадок без человеческого вмешательства (или сведя его к минимуму). Концепция ко-ботов доказала свою жизнеспособность для персонала AIG. Она окупается и теперь компания интересуется у нас, как применять ко-ботов для других [бизнес-процессов].

Робототехника