Бизнес перспективные направления: 13 бизнес‑идей с минимальными вложениями для запуска в 2020 году — СКБ Контур

• Дом
• Самый последний
• Армяно-азербайджанские военные действия

• Азербайджан
• Политика
• Экономика
• Нагорно-карабахский конфликт
• Общество
• Другие новости

• Экономика
• Нефтяной газ
• ИКТ
• Финансы
• Бизнес
• Тендеры
• Туризм
• строительство

Новый и многообещающий ландшафт управления капиталом в Азии, Hub Projects

ДЛЯ Азиатской индустрии управления активами первая половина 2019 года была отмечена геополитическими событиями и постоянным циклом новостей о торговой политике, при этом активность клиентов заметно выросла только во втором квартале.

Ближе к дому недавние протесты в Гонконге вокруг законопроекта об экстрадиции проложили путь для разговоров в индустрии о потенциальном перемещении денег с высокой чистой стоимостью (HNW) из Гонконга в Сингапур.

Сингапур также уязвим, потому что два его крупнейших торговых партнера сцепляются друг с другом. Другими препятствиями, которые продолжают вызывать беспокойство, являются высокие операционные расходы управляющих активами в Сингапуре и Гонконге и продолжающаяся война за таланты в этом секторе.

Тем не менее, Азия продолжает сиять как самый быстрорастущий регион в плане создания богатства, с молодым населением и сильным повышением стоимости, что позволяет ей относительно поддерживать себя в условиях геополитической бури. Мы по-прежнему уверены в том, что Сингапур и Гонконг продолжат лидировать в качестве глобальных центров управления активами.

За последнее десятилетие Сингапур и Гонконг ввели в действие волну новых правил. Предоставление клиентам полной прозрачности в отношении взимаемых комиссий, обеспечение соответствия продуктов клиентам, защита так называемых «уязвимых клиентов» и все более строгие правила адаптации клиентов — это лишь некоторые примеры.

С глобальной точки зрения, Азия явно стала лидером в этой области. Хотя на первый взгляд внедрение всех этих правил и положений кажется утомительным занятием, результатом (и консенсусом) является то, что особенно Сингапур и Гонконг являются ведущими мировыми центрами, когда дело доходит до финансовых регуляторов, обеспечивая спокойствие для инвесторов.

В результате как международные, так и местные фирмы по управлению активами, работающие в этих оффшорных банковских центрах, были вынуждены инвестировать значительные средства в дополнительные ресурсы, такие как технологии для мониторинга транзакций, дополнительный персонал в своих юридических отделах, отделах контроля и управления рисками и многое другое. больше времени руководство тратит на эти темы.

Это, в свою очередь, стало основной причиной консолидации в отрасли: около 15 банков решили прекратить торги и продали или закрыли свои офшорные центры в Сингапуре и Гонконге. Это само по себе является краткосрочной проблемой, но также и выгодой в долгосрочной перспективе, поскольку означает, что останутся только самые сильные и наиболее преданные делу фирмы.

Эта отрасль также привлекла внимание соответствующих правительств этих двух глобальных центров, которые оба выразили решительную поддержку, чтобы сделать свои юрисдикции глобальными лидерами в управлении оффшорным капиталом.

В Белой книге KMPG сообщается, что в настоящее время в каждом городе работает более десяти тысяч профессионалов, и если вы посмотрите на количество фирм, предоставляющих вспомогательные продукты и услуги для этого сектора, становится ясно, какое огромное экономическое влияние это оказывает. .

Это, в свою очередь, также привлекает в Азию фирмы венчурного капитала, частные инвестиционные компании, семейные офисы, поставщиков благотворительных услуг и поставщиков финансовых консультаций, и это лишь некоторые из них.Сингапур и Гонконг также хорошо позиционируют себя как очаги технологических стартапов для финансовой индустрии, которую также называют сектором «Fintech». Опять же, местные власти оказали большую поддержку в этой области, и это еще больше укрепило отрасль.

Другим фактором, который, по совпадению, способствовал росту этих двух азиатских оффшорных узлов, является то, что основные конкуренты сталкиваются с рядом препятствий. В Швейцарии, которая в настоящее время все еще остается крупнейшим центром мирового оффшорного богатства, на самом деле наблюдается сокращение активов под управлением (AUM), как и Люксембург.

Лондон, второй по величине финансовый центр в мире после Нью-Йорка, сталкивается с серьезными проблемами из-за надвигающегося Брексита, что приводит к оттоку денежных средств из фондов AUM, а Сингапур и Гонконг имеют хорошие возможности для покрытия большей части этого оттока.

В результате совокупные совокупные темпы роста за последние пять лет показали рост, выраженный двузначными числами, и, по прогнозам, он продолжится, что означает, что Гонконг и Сингапур готовы занять первое и второе место в мире в качестве глобальных центров управления капиталом в офшорных зонах.

Это, в свою очередь, означает, что клиенты, где бы они ни проживали, будут автоматически привлекаться в любой из этих городов за их обширный кадровый резерв и доступ к экспертным знаниям.

Здесь они смогут найти лучшие в своем классе продукты и услуги, испытать высокий уровень инноваций и воспользоваться сильной нормативно-правовой базой и поддерживающими местными учреждениями и администрациями.

Другие области экспертизы связаны с необходимостью советов по передаче богатства, горячей темой в Азии, где многие предприниматели передают эстафету второму поколению.

Итак, что это значит, если вы в настоящее время являетесь активным участником этой индустрии в Азии? Какие навыки необходимы, чтобы оставаться впереди? Кто может добиться успеха в этой среде? Одним из элементов, в котором мы видим дальнейшую потребность в развитии талантов, является акцент на мягких навыках.

Школы и университеты в Азии уделяют большое внимание «IQ», в меньшей степени «EQ». Если пирог глобальных активов будет и дальше расти, то же самое произойдет и с глобальными клиентами не из Азии. Культурная чувствительность и сильные социальные навыки будут способствовать достижению успеха.

Более того, размер имеет значение, но, вероятно, не очевидным образом: консолидация в отрасли также означает, что средний размер управляющих активами увеличился, в некоторых случаях создавая мегафирмы.

Управление благосостоянием, пожалуй, единственный оставшийся бастион в более широкой финансовой индустрии, где крепкие межличностные отношения играют определяющую роль в успехе.

В конце концов, это касается людей, их семей, их наследия, их успехов, но также и их борьбы и часто интимных проблем.Таким образом, небольшие или небольшие игроки, в которых все еще присутствует сильный человеческий фактор в ведении бизнеса, готовы к процветанию.

Короче говоря, будущее управления капиталом в Сингапуре и Гонконге, особенно в качестве центров экспертизы оффшорных банковских услуг, по-прежнему выглядит радужным. Эти центры хорошо подготовились к изменениям и имеют сильные местные институты, поддерживающие их амбиции. Он готов уловить рост благосостояния в регионе, а в качестве глобальных центров передового опыта он привлекает зарубежные активы и таланты.Если вы ищете карьеру в сфере финансов и рассматриваете свои варианты: не ищите дальше!

• Автор — глава отдела рынков, инвестиций и структурирования в Азии, Indosuez Wealth Management

Что такое искусственный интеллект? Как работает ИИ, приложения и будущее?

Интеллект, демонстрируемый машинами, известен как искусственный интеллект. Искусственный интеллект стал очень популярным в современном мире. Это моделирование естественного интеллекта в машинах, которые запрограммированы на обучение и имитацию действий людей.Эти машины способны учиться с опытом и выполнять задачи, подобные людям. Поскольку такие технологии, как ИИ, продолжают развиваться, они будут иметь большое влияние на качество нашей жизни.

Оглавление

1. Введение в искусственный интеллект?
2. Как работает искусственный интеллект?
3. Какие типы искусственного интеллекта?
4. Где используется AI?
5. Что необходимо для искусственного интеллекта?
6. Применение искусственного интеллекта в бизнесе?
7. Повседневные применения искусственного интеллекта
8. Работа в области искусственного интеллекта
9. Карьерные тенденции в искусственном интеллекте
10. Будущее искусственного интеллекта
11. Фильмы об искусственном интеллекте

Введение в искусственный интеллект

Краткий ответ на вопрос, что такое искусственный интеллект это зависит от того, кого вы спрашиваете.
Непрофессионал с мимолетным пониманием технологий связал бы их с роботами. Они сказали бы, что искусственный интеллект — это терминатор, который может действовать и думать сам по себе.
Если вы спросите об искусственном интеллекте исследователя ИИ, он ответит, что это набор алгоритмов, которые могут давать результаты без явных указаний на это. И все они будут правы. Подводя итог, можно сказать, что значение искусственного интеллекта:

Определение искусственного интеллекта

• Интеллектуальная сущность, созданная людьми.
• Способен грамотно выполнять задачи без явных инструкций.
• Способен мыслить и действовать рационально и гуманно.

Как мы можем измерить, действует ли искусственный интеллект как человек?

Даже если мы достигнем состояния, когда ИИ может вести себя как человек, как мы можем быть уверены, что он может продолжать вести себя таким же образом? Мы можем основать человеческое подобие ИИ-сущности с помощью:

• Теста Тьюринга
• Подход к когнитивному моделированию
• Подход закона мышления
• Подход рационального агента

Давайте подробно рассмотрим, как эти подходы выполнить:

Что такое тест Тьюринга в искусственном интеллекте?

Основа теста Тьюринга заключается в том, что объект искусственного интеллекта должен иметь возможность поддерживать разговор с человеком-агентом. В идеале агент-человек не должен заключать, что он разговаривает с искусственным интеллектом . Для достижения этих целей ИИ должен обладать следующими качествами:

• Обработка естественного языка для успешного общения.
• Представление знаний действует как память.
• Automated Reasoning, чтобы использовать сохраненную информацию, чтобы отвечать на вопросы и делать новые выводы.
• Машинное обучение для выявления закономерностей и адаптации к новым обстоятельствам.

Подход к когнитивному моделированию

Как следует из названия, этот подход пытается построить модель искусственного интеллекта на основе человеческого познания. Существует 3 подхода к раскрытию сущности человеческого разума:

• Самоанализ : наблюдение за своими мыслями и построение модели на основе этого
• Психологические эксперименты : проведение экспериментов на людях и наблюдение за их поведением
• Brain Imaging : Использование МРТ для наблюдения за тем, как мозг функционирует в различных сценариях, и воспроизведения этого с помощью кода.

Подход с помощью законов мышления

Законы мышления — это большой список логических утверждений, которые управляют работой нашего разума. Те же законы можно кодифицировать и применить к алгоритмам искусственного интеллекта. Проблемы с этим подходом, потому что решение проблемы в принципе (строго в соответствии с законами мышления) и решение их на практике могут быть совершенно разными, требуя применения контекстных нюансов. Кроме того, есть некоторые действия, которые мы предпринимаем, не будучи на 100% уверенными в результате, который алгоритм может не воспроизвести, если параметров слишком много.

Подход рационального агента

Рациональный агент действует для достижения наилучшего возможного результата в своих нынешних обстоятельствах.
Согласно подходу Закона Мысли, сущность должна вести себя в соответствии с логическими утверждениями. Но бывают случаи, когда нет логически правильного решения, когда несколько результатов предполагают разные исходы и соответствующие компромиссы. Подход рационального агента пытается сделать наилучший выбор в текущих обстоятельствах.Это означает, что это гораздо более динамичный и адаптируемый агент.
Теперь, когда мы понимаем, как искусственный интеллект может действовать как человек, давайте посмотрим, как построены эти системы.

Как работает искусственный интеллект (ИИ)?

Создание системы искусственного интеллекта — это тщательный процесс обратного проектирования человеческих черт и возможностей в машине и использования ее вычислительных возможностей для того, чтобы превзойти наши возможности.
Чтобы понять, как на самом деле работает искусственный интеллект, необходимо глубоко погрузиться в различные поддомены искусственного интеллекта и понять, как эти области могут быть применены в различных областях отрасли.

• Машинное обучение : машинное обучение учит машину делать выводы и решения на основе прошлого опыта. Он выявляет закономерности, анализирует прошлые данные, чтобы сделать вывод о значении этих точек данных, чтобы прийти к возможному выводу без необходимости привлечения человеческого опыта. Эта автоматизация, позволяющая делать выводы путем оценки данных, экономит человеческое время для предприятий и помогает им принимать более правильные решения.
• Глубокое обучение : Глубокое обучение — метод машинного обучения.Он учит машину обрабатывать входные данные через слои, чтобы классифицировать, делать выводы и предсказывать результат.
• Нейронные сети : Нейронные сети работают по тем же принципам, что и нейронные клетки человека. Это серия алгоритмов, которые фиксируют взаимосвязь между различными лежащими в основе переменными и обрабатывают данные, как это делает человеческий мозг.
• Обработка естественного языка c: НЛП — это наука о чтении, понимании и интерпретации языка с помощью машины.Как только машина понимает, что пользователь намеревается сообщить, она реагирует соответствующим образом.
• Компьютерное зрение : Алгоритмы компьютерного зрения пытаются понять изображение, разбивая изображение и изучая различные части объектов. Это помогает машине классифицировать и извлекать уроки из набора изображений, чтобы принять лучшее решение о выходе на основе предыдущих наблюдений.
• Когнитивные вычисления : алгоритмы когнитивных вычислений пытаются имитировать человеческий мозг, анализируя текст / речь / изображения / объекты так, как это делает человек, и пытается дать желаемый результат.

Искусственный интеллект может быть построен на основе разнообразного набора компонентов и будет функционировать как объединение:

• Философия
• Математика
• Экономика
• Нейронаука
• Психология
• Компьютерная инженерия
• Теория управления и теория управления
• Языкознание
  Давайте подробно рассмотрим каждый из этих компонентов.
  

Цель философии для людей — помочь нам понять наши действия, их последствия и то, как мы можем принимать лучшие решения.Современные интеллектуальные системы могут быть построены, следуя различным философским подходам, которые позволят этим системам принимать правильные решения, отражая образ мышления и поведения идеального человека. Философия поможет этим машинам задуматься и понять природу самого знания. Это также поможет им установить связь между знаниями и действиями посредством анализа на основе целей для достижения желаемых результатов.
Также читайте: Искусственный интеллект против человеческого интеллекта

Математика — это язык Вселенной, и система, построенная для решения универсальных задач, должна владеть им.Чтобы машины понимали логику, необходимы вычисления и вероятность.
Самые ранние алгоритмы были просто математическими путями для упрощения вычислений, вскоре за ними последовали теоремы, гипотезы и многое другое, которые следовали заранее определенной логике для получения вычислительного результата. Третье математическое приложение, вероятность, позволяет точно предсказывать будущие результаты, на которых алгоритмы искусственного интеллекта будут основывать свои решения.

Экономика — это исследование того, как люди делают выбор в соответствии с их предпочтительными результатами.Речь идет не только о деньгах, хотя деньги — это средство выражения предпочтений людей в реальном мире. В экономике существует множество важных концепций, таких как теория проектирования, исследование операций и марковские процессы принятия решений. Все они внесли свой вклад в наше понимание «рациональных агентов» и законов мышления, используя математику, чтобы показать, как эти решения принимаются в больших масштабах вместе с их коллективными результатами. Эти типы методов теории принятия решений помогают создавать эти интеллектуальные системы.

Поскольку нейробиология изучает функции мозга, а искусственный интеллект пытается воспроизвести то же самое, здесь есть очевидное совпадение. Самая большая разница между человеческим мозгом и машиной заключается в том, что компьютеры в миллионы раз быстрее человеческого мозга, но человеческий мозг по-прежнему имеет преимущество с точки зрения емкости памяти и взаимосвязей. Это преимущество постепенно закрывается с развитием компьютерного оборудования и более сложного программного обеспечения, но все еще остается большая проблема, которую нужно преодолеть, поскольку они все еще не знают, как использовать ресурсы компьютера для достижения уровня интеллекта мозга.

Психологию можно рассматривать как промежуточное звено между нейробиологией и философией. Он пытается понять, как наш специально сконфигурированный и развитый мозг реагирует на стимулы и реагирует на окружающую среду, и то и другое важно для построения интеллектуальной системы. Когнитивная психология рассматривает мозг как устройство обработки информации, работающее на основе убеждений, целей и убеждений, подобно тому, как мы бы построили собственную интеллектуальную машину.
Многие когнитивные теории уже систематизированы для построения алгоритмов, которые работают сегодня на чат-ботах.

Наиболее очевидное приложение, но мы положили ему конец, чтобы помочь вам понять, на чем будет основана вся эта компьютерная инженерия. Компьютерная инженерия переведет все наши теории и концепции на машиночитаемый язык, чтобы он мог производить свои вычисления для получения вывода, который мы можем понять. Каждый прогресс в компьютерной инженерии открывал все больше возможностей для создания еще более мощных систем искусственного интеллекта, основанных на передовых операционных системах, языках программирования, системах управления информацией, инструментах и ​​новейшем оборудовании.

Чтобы быть по-настоящему интеллектуальной, система должна иметь возможность контролировать и изменять свои действия для получения желаемого результата. Рассматриваемый желаемый результат определяется как целевая функция, к которой система будет пытаться двигаться, постоянно изменяя свои действия на основе изменений в окружающей среде, используя математические вычисления и логику для измерения и оптимизации своего поведения.

Всякая мысль основана на каком-то языке и является наиболее понятным представлением мыслей.Лингвистика привела к формированию обработки естественного языка, которая помогает машинам понимать наш синтаксический язык, а также производить вывод в манере, понятной почти каждому. Понимание языка — это больше, чем просто изучение структуры предложений, оно также требует знания предмета и контекста, что привело к развитию отрасли представления знаний в лингвистике.
Читайте также: 10 лучших технологий искусственного интеллекта в 2020 году

Какие бывают типы искусственного интеллекта?

Не все типы ИИ все вышеперечисленные поля одновременно.Различные объекты искусственного интеллекта созданы для разных целей, и поэтому они различаются. ИИ можно классифицировать по типу 1 и типу 2 (в зависимости от функциональности). Вот краткое введение первого типа.

• Узкий искусственный интеллект (ANI)
• Общий искусственный интеллект (AGI)
• Искусственный суперинтеллект (ASI)

Давайте рассмотрим подробнее.

Что такое искусственный узкий интеллект (ANI)?

Это наиболее распространенная форма ИИ, которую вы сейчас можете найти на рынке. Эти системы искусственного интеллекта предназначены для решения одной-единственной проблемы и могут действительно хорошо выполнять единственную задачу. По определению, у них есть узкие возможности, например, рекомендовать продукт для пользователя электронной коммерции или предсказывать погоду. Это единственный вид искусственного интеллекта, который существует сегодня. Они способны приблизиться к человеческому функционированию в очень специфических контекстах и ​​даже превосходить их во многих случаях, но превосходят их только в строго контролируемой среде с ограниченным набором параметров.

Что такое общий искусственный интеллект (AGI)?

AGI остается теоретической концепцией. Он определяется как ИИ, который обладает когнитивными функциями человеческого уровня в самых разных областях, таких как языковая обработка, обработка изображений, вычислительные функции и рассуждения и так далее.
Мы все еще далеки от создания системы AGI. Система AGI должна будет состоять из тысяч систем искусственного узкого интеллекта, работающих в тандеме, взаимодействуя друг с другом, чтобы имитировать человеческие рассуждения.Даже с самыми передовыми вычислительными системами и инфраструктурами, такими как Fujitsu K или IBM Watson, им потребовалось 40 минут, чтобы смоделировать одну секунду нейронной активности. Это говорит как об огромной сложности и взаимосвязанности человеческого мозга, так и о масштабах проблемы создания ОИИ с нашими текущими ресурсами.

Что такое искусственный суперинтеллект (ИСИ)?

Здесь мы почти входим в область научной фантастики, но ASI рассматривается как логическое продолжение AGI. Система искусственного суперинтеллекта (ИСИ) сможет превзойти все человеческие возможности. Это будет включать в себя принятие решений, принятие рациональных решений и даже такие вещи, как улучшение искусства и построение эмоциональных отношений.
Когда мы достигнем уровня общего искусственного интеллекта, системы искусственного интеллекта смогут быстро улучшить свои возможности и продвинуться в области, о которых мы, возможно, даже не мечтали. Хотя разрыв между AGI и ASI будет относительно небольшим (некоторые говорят, что это всего лишь наносекунда, потому что именно так быстро научится искусственный интеллект), долгий путь впереди нас к самому AGI заставляет это казаться концепцией, которая уходит далеко в будущее. .

Сильный и слабый искусственный интеллект

Обширные исследования в области искусственного интеллекта также делят его еще на две категории, а именно: сильный искусственный интеллект и слабый искусственный интеллект. Эти термины были придуманы Джоном Сирлом, чтобы различать уровни производительности в различных типах машин ИИ. Вот некоторые из основных различий между ними.

Тип 2 (в зависимости от функциональности)

Реактивные машины

Одна из самых основных форм ИИ, она не имеет предварительной памяти и не использует информация о прошлом для будущих действий.Это одна из самых старых форм ИИ, но ее возможности ограничены. У него нет функций на основе памяти. Они также не могут учиться и могут автоматически реагировать на ограниченный набор входных данных. Нельзя полагаться на этот тип ИИ для улучшения его операций на основе памяти. Популярным примером реактивной машины искусственного интеллекта является IBM Deep Blue, машина, которая победила Гарри Каспарова, гроссмейстера по шахматам в 1997 году.

Ограниченная память

Системы искусственного интеллекта, которые могут использовать опыт, чтобы влиять на будущие решения: известна как ограниченная память.Под эту категорию попадают почти все приложения AI. Системы ИИ обучаются с помощью больших объемов данных, которые хранятся в их памяти в качестве справочной информации для будущих проблем. Возьмем пример распознавания изображений. ИИ обучается с помощью тысяч изображений и ярлыков к ним. Теперь, когда изображение отсканировано, оно будет использовать обучающие изображения в качестве справки и понимать содержание представленного изображения на основе «опыта обучения». Его точность со временем увеличивается.

Теория разума

Этот тип ИИ — это просто концепция или незавершенная работа, и для ее завершения потребуется некоторое количество улучшений. В настоящее время он исследуется и будет использоваться для лучшего понимания эмоций, потребностей, убеждений и мыслей людей. Искусственный эмоциональный интеллект — это перспективная отрасль и сфера интересов, но для достижения такого уровня понимания потребуются время и усилия. Чтобы по-настоящему понять человеческие потребности, ИИ-машина должна будет воспринимать людей как людей, чей разум определяется множеством факторов.

Самосознание

Тип ИИ, обладающий собственным сознанием, сверхразум и самосознание. Такого типа ИИ еще не существует, но если он будет достигнут, это станет одной из важнейших вех, достигнутых в области искусственного интеллекта. Его можно рассматривать как завершающую стадию развития и существует только гипотетически. Самосознающий ИИ будет настолько развит, что станет похож на человеческий мозг. Создание такого уровня ИИ, который продвинулся до этого уровня, может быть чрезвычайно опасным, поскольку он может обладать собственными идеями и мыслями и легко может перехитрить интеллект людей.

Рассуждение в AI

Рассуждение определяется как процесс логических выводов и прогнозов, основанных на имеющихся знаниях, фактах и ​​убеждениях. Это общий процесс рационального мышления, позволяющий делать выводы и делать выводы из имеющихся данных. Это важно и важно для искусственного интеллекта, чтобы машины могли учиться и мыслить рационально, как человеческий мозг. Развитие рассуждений в рамках ИИ приводит к тому, что машина работает как человек.

Различные типы рассуждений в ИИ:

• Рассуждения здравого смысла
• Дедуктивные рассуждения
• Индуктивные рассуждения
• Отводящие рассуждения
• Немонотонные рассуждения
• Что такое искусственное рассуждение 10

Цель искусственного интеллекта — помочь человеческим возможностям и помочь нам принимать сложные решения с далеко идущими последствиями.Это ответ с технической точки зрения. С философской точки зрения, искусственный интеллект может помочь людям жить более осмысленной жизнью, лишенной тяжелого труда, и помочь управлять сложной сетью взаимосвязанных людей, компаний, государств и наций, чтобы они функционировали таким образом, который приносит пользу всему человечеству.
В настоящее время цель искусственного интеллекта разделяется всеми различными инструментами и методами, которые мы изобрели за последнюю тысячу лет, — чтобы упростить человеческие усилия и помочь нам принимать более обоснованные решения.Искусственный интеллект также преподносился как наше последнее изобретение, творение, которое позволит изобрести новаторские инструменты и услуги, которые в геометрической прогрессии изменят наш образ жизни, устраняя раздоры, неравенство и человеческие страдания.
Но это все в далеком будущем — мы все еще далеки от таких результатов. В настоящее время искусственный интеллект используется в основном компаниями для повышения эффективности своих процессов, автоматизации ресурсоемких задач и для составления бизнес-прогнозов, основанных на достоверных данных, а не на интуиции.Как и все предшествующие технологии, затраты на исследования и разработки должны быть субсидированы корпорациями и государственными учреждениями, прежде чем они станут доступными для обычных неспециалистов.

Где используется искусственный интеллект (ИИ)?

AI используется в различных областях, чтобы давать представление о поведении пользователей и давать рекомендации на основе данных. Например, алгоритм прогнозирующего поиска Google использует прошлые данные пользователя, чтобы предсказать, что пользователь наберет в строке поиска дальше.Netflix использует прошлые пользовательские данные, чтобы порекомендовать, какой фильм пользователь может захотеть посмотреть следующим, заставляя пользователя подключиться к платформе и увеличивая время просмотра. Facebook использует прошлые данные пользователей, чтобы автоматически предлагать пометить ваших друзей, основываясь на их чертах лица на изображениях. ИИ повсеместно используется крупными организациями, чтобы упростить жизнь конечному пользователю. Использование искусственного интеллекта в целом попадает в категорию обработки данных, которая включает в себя следующее:

• Поиск в данных и оптимизация поиска для получения наиболее релевантных результатов
• Логические цепочки для рассуждений «если-то», которые могут применяться для выполнения строки команд на основе параметров
• Обнаружение паттернов для выявления значимых закономерностей в большом наборе данных для уникального понимания
• Прикладные вероятностные модели для прогнозирования будущих результатов

Каковы преимущества искусственного интеллекта?

Нет сомнений в том, что технологии сделали нашу жизнь лучше.От музыкальных рекомендаций, направлений на карте, мобильного банкинга до предотвращения мошенничества — все взяли на вооружение ИИ и другие технологии. Есть тонкая грань между продвижением и разрушением. У медали всегда две стороны, и это тоже касается ИИ. Давайте посмотрим на некоторые преимущества искусственного интеллекта —

Преимущества искусственного интеллекта (AI)

• Снижение человеческих ошибок
• Доступно 24 × 7
• Помогает в повторяющейся работе
• Цифровая помощь
• Более быстрые решения
• Rational Decision Maker
• Медицинские приложения
• Повышает безопасность
• Эффективная связь

Давайте подробнее рассмотрим

Сокращение человеческих ошибок

В модели искусственного интеллекта все решения принимаются на основе ранее собранных информация после применения определенного набора алгоритмов.Следовательно, количество ошибок уменьшается, а шансы на точность только увеличиваются с большей степенью точности. В случае, если человек выполняет какую-либо задачу, всегда есть вероятность ошибки. Мы не пользуемся алгоритмами и программами, поэтому ИИ можно использовать, чтобы избежать человеческих ошибок.

Доступен 24 × 7

В то время как средний человек работает 6-8 часов в день, ИИ удается заставить машины работать 24 × 7 без перерывов и скуки. Как известно, у человека нет возможности работать длительное время, нашему организму нужен отдых.Система с искусственным интеллектом не требует перерывов между ними и лучше всего подходит для задач, требующих концентрации 24/7.

Помогает в повторяющейся работе

ИИ может продуктивно автоматизировать рутинные человеческие задачи и освободить их, чтобы они могли проявлять все больше творчества — прямо от отправки благодарственного письма или проверки документов до расхламления или ответа на запросы. Повторяющаяся задача, такая как приготовление еды в ресторане или на фабрике, может быть испорчена, потому что люди устали или не проявляют интереса в течение длительного времени.Такие задачи легко можно эффективно выполнять с помощью ИИ.

Цифровая помощь

Многие высокоразвитые организации используют цифровых помощников для взаимодействия с пользователями в целях экономии человеческих ресурсов. Эти цифровые помощники также используются на многих веб-сайтах для ответа на запросы пользователей и обеспечения бесперебойного функционирования интерфейса. Чат-боты — отличный тому пример. Прочтите здесь, чтобы узнать больше о том, как создать чат-бота с ИИ.

Более быстрые решения

Искусственный интеллект, наряду с другими технологиями, может заставить машины принимать решения быстрее, чем средний человек, чтобы быстрее выполнять действия.Это связано с тем, что при принятии решения люди склонны анализировать многие факторы как эмоционально, так и практически, в отличие от машин с искусственным интеллектом, которые быстро выдают запрограммированные результаты.

Rational Decision Maker

Мы, люди, возможно, в значительной степени технологически эволюционировали, но когда дело доходит до принятия решений, мы по-прежнему позволяем эмоциям брать верх. В определенных ситуациях становится важным принимать быстрые, эффективные и логичные решения, не позволяя эмоциям влиять на то, как мы думаем.Принятие решений на основе искусственного интеллекта будет контролироваться с помощью алгоритмов, что исключает возможность принятия эмоциональных решений. Это гарантирует, что эффективность не пострадает, и увеличивает производительность.

Медицинские приложения

Одним из самых больших преимуществ искусственного интеллекта является его использование в медицинской промышленности. Теперь врачи могут оценивать риски для здоровья своих пациентов с помощью медицинских приложений, созданных для ИИ. Радиохирургия используется для оперирования опухолями таким образом, чтобы не повредить окружающие ткани и не вызвать каких-либо дальнейших повреждений.Медицинские работники обучены использованию ИИ в хирургии. Они также могут помочь в эффективном обнаружении и мониторинге различных неврологических расстройств и стимулировать функции мозга.

Повышает безопасность

С развитием технологий существует вероятность того, что они будут использоваться по неправильным причинам, например, для мошенничества или кражи личных данных. Но при правильном использовании ИИ может очень помочь в сохранении нашей безопасности. Он разработан для защиты нашей жизни и имущества.Одна из основных областей, в которой мы уже видим применение ИИ в сфере безопасности — это кибербезопасность. ИИ полностью изменил способ защиты от любых киберугроз.
Прочтите здесь, чтобы узнать больше об ИИ в кибербезопасности и о том, как он помогает.

Эффективное общение

Когда мы смотрим на жизнь всего пару лет назад, люди, которые не говорили на одном языке, не могли общаться друг с другом без помощи переводчика, который мог понимать и говорить оба языка.С помощью ИИ такой проблемы не существует. Обработка естественного языка или NLP позволяет системам переводить слова с одного языка на другой, устраняя посредников. Google Translate значительно продвинулся вперед и даже предоставляет аудио-пример того, как следует произносить слово / предложение на другом языке.

Каковы недостатки искусственного интеллекта?

Недостатки искусственного интеллекта (AI)

• Перерасход средств
• Нехватка талантов
• Отсутствие практических продуктов
• Отсутствие стандартов при разработке программного обеспечения
• неправильное использование
• Сильно зависит от машин
• Требуется надзор

Давайте рассмотрим их поближе

То, что отличает ИИ от обычной разработки программного обеспечения, — это масштаб, в котором они работают.В результате такого масштаба требуемые вычислительные ресурсы будут экспоненциально увеличиваться, увеличивая стоимость операции, что подводит нас к следующему пункту.

Поскольку это еще только зарождающаяся область, не хватает опытных профессионалов, и лучшие из них быстро раскупаются корпорациями и исследовательскими институтами. Это увеличивает стоимость талантов, что еще больше увеличивает цены на внедрение искусственного интеллекта.

Несмотря на всю шумиху вокруг искусственного интеллекта, кажется, что ему нечего показать.Допустим, что такие приложения, как чат-боты и системы рекомендаций, действительно существуют, но, похоже, они не выходят за рамки этого. Это затрудняет необходимость вливания дополнительных денег для улучшения возможностей ИИ.

Истинная ценность искусственного интеллекта заключается в сотрудничестве, когда различные системы ИИ объединяются в более крупное и более ценное приложение. Но отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения AI означает, что разным системам сложно «общаться» друг с другом.Сама разработка программного обеспечения для искусственного интеллекта идет медленно и дорого из-за этого, что также является препятствием для разработки искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект огромен, и он обладает потенциалом для достижения великих целей. К сожалению, он также может быть использован неправильно. Искусственный интеллект сам по себе является нейтральным инструментом, который можно использовать для чего угодно, но если он попадет в чужие руки, это будет иметь серьезные последствия.На этом зарождающемся этапе, когда разветвления развития ИИ еще не до конца поняты, вероятность неправильного использования может быть еще выше.

Сильно зависит от компьютеров

Большинство людей уже сильно зависят от таких приложений, как Siri и Alexa. Получая постоянную помощь от машин и приложений, мы теряем способность мыслить творчески. Становясь полностью зависимым от машин, мы теряем возможность овладеть простыми жизненными навыками, становимся более ленивыми и растим поколение очень зависимых людей.

Требуется контроль

Алгоритмы работают отлично, они эффективны и будут выполнять задачу в соответствии с программой. Однако недостатком является то, что нам все равно придется постоянно контролировать функционирование. Хотя задача выполняется машинами, мы должны следить за тем, чтобы не допускались ошибки. Одним из примеров того, почему требуется наблюдение, является чат-бот Microsoft с ИИ по имени Tay. Чат-бот был смоделирован, чтобы говорить как девочка-подросток, обучаясь через онлайн-беседы.Чат-бот перешел от изучения базовых разговорных навыков к публикации в Твиттере крайне политической и неверной информации из-за интернет-троллей.

Предпосылки для искусственного интеллекта?

Как новичок, вот некоторые из основных требований, которые помогут начать изучение предмета.

1. Сильная позиция в математике, а именно в исчислении, статистике и вероятности.
2. Хороший опыт работы с такими языками программирования, как Java или Python.
3. Сильная позиция в понимании и написании алгоритмов.
4. Большой опыт работы в области анализа данных.
5. Хорошее знание дискретной математики.
6. Желание изучать языки машинного обучения.

Применение искусственного интеллекта в бизнесе?

ИИ действительно может изменить многие отрасли с широким спектром возможных вариантов использования. Что общего у всех этих различных отраслей и сценариев использования, так это то, что все они управляются данными.Поскольку искусственный интеллект по своей сути является эффективной системой обработки данных, везде есть большой потенциал для оптимизации.

Давайте посмотрим на отрасли, в которых искусственный интеллект сейчас процветает.

• Администрация: Системы искусственного интеллекта помогают выполнять рутинные повседневные административные задачи, сводя к минимуму человеческие ошибки и повышая эффективность. Транскрипция медицинских записей через НЛП и помогает структурировать информацию о пациентах, чтобы врачам было легче ее читать.
• Телемедицина: В неэкстренных ситуациях пациенты могут обратиться к системе искусственного интеллекта больницы, чтобы проанализировать свои симптомы, ввести показатели жизненно важных функций и оценить, нужна ли медицинская помощь. Это снижает нагрузку на медицинских специалистов, поскольку они обращаются к ним только с критическими случаями.
• Вспомогательная диагностика: Благодаря компьютерному зрению и сверточным нейронным сетям ИИ теперь может считывать снимки МРТ для проверки опухолей и других злокачественных новообразований в геометрической прогрессии быстрее, чем это делают радиологи, со значительно меньшей погрешностью.
• Роботизированная хирургия: Роботизированные операции имеют очень крошечную погрешность и позволяют стабильно выполнять операции круглосуточно, не уставая. Поскольку они работают с такой высокой степенью точности, они менее инвазивны, чем традиционные методы, что потенциально сокращает время, которое пациенты проводят в больнице, восстанавливаясь.
• Мониторинг показателей жизнедеятельности: Состояние здоровья человека — это непрерывный процесс, зависящий от различных уровней соответствующих показателей жизненно важных функций.Сейчас, когда носимые устройства становятся популярными на массовом рынке, эти данные недоступны в оперативном режиме, они просто ждут, чтобы их проанализировали, чтобы предоставить действенные идеи. Поскольку показатели жизненно важных функций могут предсказывать колебания состояния здоровья еще до того, как пациент об этом узнает, здесь есть множество приложений для спасения жизни.

• Лучшие рекомендации: Обычно это первый пример, который люди приводят, когда их спрашивают о бизнес-приложениях ИИ, и это потому, что в этой области ИИ уже принес отличные результаты.Большинство крупных игроков в сфере электронной коммерции использовали искусственный интеллект, чтобы давать рекомендации по продуктам, которые могут быть интересны пользователям, что привело к значительному увеличению их прибылей.
• Чат-боты: Еще один известный пример, основанный на распространении чат-ботов с искусственным интеллектом в разных отраслях и на всех других веб-сайтах, которые мы посещаем. Эти чат-боты теперь обслуживают клиентов в нерабочие часы и часы пик, устраняя узкое место в ограниченных человеческих ресурсах.
• Фильтрация спама и фальшивых обзоров: Из-за большого количества отзывов, которые получают такие сайты, как Amazon, человеческий глаз не может сканировать их, чтобы отфильтровать вредоносный контент. Используя возможности НЛП, искусственный интеллект может сканировать эти отзывы на предмет подозрительных действий и отфильтровывать их, улучшая качество обслуживания покупателей.
• Оптимизация поиска: Вся электронная коммерция зависит от пользователей, которые ищут то, что они хотят, и от способности их найти.Искусственный интеллект оптимизирует результаты поиска на основе тысяч параметров, чтобы пользователи могли найти именно тот продукт, который они ищут.
• Цепочка поставок: ИИ используется для прогнозирования спроса на различные продукты в разные периоды времени, чтобы они могли управлять своими запасами для удовлетворения спроса.

• Формирование культуры труда: ИИ используется для анализа данных сотрудников и распределения их в нужные команды, назначения проектов на основе их компетенций, сбора отзывов о рабочем месте и даже попытки предсказать, будут ли они на грани того, чтобы покинуть свою компанию.
• Наем: С помощью НЛП ИИ может просмотреть тысячи резюме за считанные секунды и убедиться, что они подходят. Это выгодно, поскольку в нем не будет ошибок или предубеждений, связанных с человеческим фактором, и значительно сократится продолжительность циклов найма.

Роботы в AI

Область робототехники развивалась еще до того, как ИИ стал реальностью. На этом этапе искусственный интеллект помогает робототехнике быстрее внедрять инновации с помощью эффективных роботов.Роботы в искусственном интеллекте нашли применение в различных отраслях и отраслях, особенно в производстве и упаковке. Вот несколько приложений роботов в ИИ:

Сборка

• ИИ вместе с передовыми системами технического зрения может помочь в коррекции курса в реальном времени
• Он также помогает роботам узнать, какой путь лучше всего подходит для определенного процесса, пока его в эксплуатации

Служба поддержки клиентов

• Роботы с поддержкой ИИ используются для обслуживания клиентов в розничной торговле и гостиничном бизнесе
• Эти роботы используют обработку естественного языка для интеллектуального взаимодействия с клиентами, как человек
• Подробнее системы взаимодействуют с людьми, они узнают больше с помощью машинного обучения

Упаковка

• ИИ обеспечивает более быструю, дешевую и точную упаковку
• Он помогает сохранить определенные движения, которые делает робот, и постоянно их совершенствует , упрощая установку и перемещение роботизированных систем

Open Source Rob otics

• Сегодня роботизированные системы продаются как системы с открытым исходным кодом, имеющие возможности искусственного интеллекта.
• Таким образом, пользователи могут научить роботов выполнять пользовательские задачи на основе конкретного приложения
• Например: малое сельское хозяйство

Самые популярные приложения в области искусственного интеллекта

1. Прогнозы Google на основе искусственного интеллекта (например, Google Карты)
2. Приложения для совместного использования поездок (например: Uber, Lyft)
3. AI Автопилот в коммерческих рейсах
4. Спам-фильтры в электронной почте
5. Средства проверки плагиата и инструменты
6. Распознавание лиц
7. Рекомендации по поиску
8. Функции преобразования голоса в текст
9. Интеллектуальные персональные помощники (E.g .: Siri, Alexa)
10. Защита и предотвращение мошенничества.

Вакансии в области искусственного интеллекта

По данным Indeed, спрос на навыки искусственного интеллекта более чем удвоился за последние три года. Количество объявлений о вакансиях увеличилось на 119%. Сегодня обучение алгоритму обработки изображений можно выполнить в течение нескольких минут, раньше такая же задача занимала часы. По сравнению с количеством имеющихся вакансий наблюдается нехватка квалифицированной рабочей силы с необходимыми навыками.Несколько навыков, которые нужно освоить перед тем, как углубиться в карьеру ИИ, — это байесовские сети и нейронные сети, информатика (опыт программирования на языках программирования), физика, робототехника и различные уровни математики, такие как вычисления и статистика. Если вы заинтересованы в построении карьеры в области искусственного интеллекта, вы должны знать о различных рабочих местах, доступных в этой области.

Давайте подробнее рассмотрим различные рабочие роли в мире ИИ и то, какими навыками нужно обладать для каждой должности-

Инженер по машинному обучению

Роль инженера по машинному обучению подходит для тех, кто приветствует из области науки о данных или прикладных исследований.Он / она также должен продемонстрировать полное понимание нескольких языков программирования. Он / она должен уметь применять модели прогнозирования и использовать НЛП при работе с огромными наборами данных. Также важно знакомство с такими инструментами IDE для разработки программного обеспечения, как Eclipse и IntelliJ. Инженеры по машинному обучению в основном отвечают за создание и управление платформами для различных проектов машинного обучения. Средняя годовая зарплата инженера по машинному обучению составляет 114 856 долларов. Компании обычно нанимают людей, имеющих степень магистра и глубокие знания о Java, Python и Scala.Требования к навыкам могут варьироваться от одной компании к другой, но аналитические навыки и опыт работы с облачными приложениями являются плюсом.

Data Scientist

Сбор, анализ и интерпретация больших и сложных наборов данных с использованием машинного обучения и прогнозной аналитики — одна из основных задач Data Scientist. Специалисты по обработке данных также помогают в разработке алгоритмов, которые позволяют собирать и очищать данные для анализа. Годовая средняя заработная плата специалиста по данным составляет 120 931 доллар США, а требуемые навыки следующие:

• Hive
• Hadoop
• MapReduce
• Pig
• Spark
• Python
• Scala

Разработчик бизнес-аналитики

Карьера в области ИИ также включает должность разработчика бизнес-аналитики (BI). Одна из основных целей этой роли — анализировать сложные наборы данных, которые помогут определить тенденции бизнеса и рынка.Среднегодовая зарплата разработчика BI составляет 92 278 долларов США. Некоторые обязанности разработчика бизнес-аналитики включают проектирование, моделирование и обслуживание сложных данных на облачных платформах данных. Если вам интересна эта роль, вы должны обладать сильными техническими и аналитическими навыками. Вы должны уметь сообщать решения коллегам, которые не обладают техническими знаниями и демонстрируют навыки решения проблем. Разработчик бизнес-аналитики должен иметь степень бакалавра в любой смежной области. Также желательны опыт работы или сертификаты.

Требуемые навыки: интеллектуальный анализ данных, запросы SQL, службы отчетов SQL-сервера, технологии бизнес-аналитики и проектирование хранилищ данных.

Ученый-исследователь

Ученый-исследователь — одна из ведущих профессий в области искусственного интеллекта. Он / она должен быть экспертом в нескольких дисциплинах, таких как прикладная математика, глубокое обучение, машинное обучение и вычислительная статистика. Кандидаты должны обладать обширными знаниями в области компьютерного восприятия, графических моделей, обучения с подкреплением и НЛП.

Как и специалисты по обработке данных, ученый-исследователь должен иметь степень магистра или доктора компьютерных наук. Средняя годовая зарплата составляет 99 809 долларов.

Большинство компаний ищут кого-то, кто хорошо разбирается в параллельных вычислениях, распределенных вычислениях, тестировании производительности и машинном обучении.

Инженер / архитектор по большим данным

Среди различных должностей в области искусственного интеллекта у инженера / архитектора по большим данным самая высокооплачиваемая работа с годовой средней зарплатой в 151 307 долларов.Они играют жизненно важную роль в развитии экосистемы, которая позволяет бизнес-системам связываться друг с другом и сопоставлять данные. По сравнению с специалистами по данным, архитекторам или инженерам больших данных обычно поручаются задачи, связанные с планированием, проектированием и разработкой среды больших данных на Spark и Hadoop.

Компании ищут сотрудников, демонстрирующих опыт работы с C ++, Java, Python и Scala. Навыки интеллектуального анализа данных, визуализации данных и миграции данных являются преимуществом.Доктор философии в математике или любой связанной области информатики будет бонусом.

Карьерные тенденции в области искусственного интеллекта

Рабочие места в сфере искусственного интеллекта неуклонно росли в течение последних нескольких лет и будут продолжать расти ускоренными темпами. 57% индийских компаний с нетерпением ждут возможности нанять подходящих специалистов, чтобы соответствовать рыночным настроениям . В среднем, произошло повышение заработной платы соискателей, успешно перешедших на роль ИИ, на 60-70% .Мумбаи остается высоким в соревновании, за ним следуют Бангалор и Ченнаи. Согласно исследованиям, спрос на рабочие места ИИ увеличился, но эффективная рабочая сила не успевала за ним. Согласно ВЭФ, к 2020 году в сфере искусственного интеллекта будет создано 133 миллиона рабочих мест .

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая определяет один из основных принципов искусственного интеллекта — способность учиться на собственном опыте, а не просто на инструкциях.
Алгоритмы машинного обучения автоматически обучаются и улучшаются, изучая их результаты. Им не нужны явные инструкции для получения желаемого результата. Они учатся, наблюдая за доступными им наборами данных и сравнивая их с примерами окончательного результата. Они исследуют окончательный результат на наличие каких-либо распознаваемых паттернов и попытаются реконструировать фасеты, чтобы получить результат.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Искусственный интеллект и машинное обучение часто используются как взаимозаменяемые, и, хотя машинное обучение является подмножеством ИИ, между ними есть несколько различий.Для справки, ниже перечислены некоторые отличия.

Какие бывают виды машинного обучения?

Типы машинного обучения:

• Контролируемое обучение
• Неконтролируемое обучение
• Полу-контролируемое обучение
• Обучение с подкреплением
  

Машинное обучение Также читайте: Карьера 46 Преимущества карьерного роста Что такое обучение с учителем?

Машинное обучение с учителем применяет полученные знания на основе прошлых данных и применяет их для получения желаемого результата.Обычно они обучаются с использованием определенного набора данных, на основе которого алгоритм будет производить предполагаемую функцию. Он использует эту предполагаемую функцию, чтобы предсказать окончательный результат и приблизить его.
Это называется обучением с учителем, потому что алгоритм должен быть обучен на конкретном наборе данных, чтобы помочь ему сформировать предполагаемую функцию. Набор данных четко помечен, чтобы помочь алгоритму лучше «понять» данные. Алгоритм может сравнивать свои выходные данные с помеченными выходными данными, чтобы изменить свою модель для большей точности.