Как искусственный интеллект помогает в принятии решений?

Искусственный интеллект значительно изменил то, как мы взаимодействуем с технологиями. Короче говоря, ИИ упрощает нашу жизнь. Хотя некоторые могут этого не осознавать, искусственный интеллект стал частью повседневной жизни каждого. Обзор того, как искусственный интеллект может помочь в принятии решений, можно найти здесь.

Владельцы домов Amazon Echo и Google знают, насколько удобны эти устройства с искусственным интеллектом, особенно с учетом их возможностей и точности. Во время голосового поиска искусственный интеллект может предоставлять результаты и повышать качество обслуживания клиентов, беспрепятственно обрабатывая голосовые команды.

Статистика, связанная с ИИ и машинным обучением

Эти статистические данные показывают, насколько вырос искусственный интеллект.

Популярность голосовых помощников, таких как Siri, Echo и других, выросла настолько, что их используют 97% мобильных пользователей.
Поскольку искусственный интеллект дает организациям конкурентное преимущество, 80% рассматривают возможность использования ИИ для обслуживания клиентов.
61% маркетологов считают искусственный интеллект важным компонентом своей стратегии работы с данными.
Ожидается, что машинное обучение (ML) поможет в принятии бизнес-решений 65% компаний, внедряющих его.
К 2022 году чат-боты будут использоваться для автоматизации 90% взаимодействий с клиентами.

Изучение способности ИИ принимать решения

Чтобы определить, заслуживает ли искусственный интеллект доверия для принятия решений, особенно когда ставки высоки, нам нужно сначала узнать, что искусственный интеллект может сделать сегодня, а также узнать о преимуществах и рисках ИИ.

• ИИ лучше справляется с несколькими входными данными.
  Люди менее надежны в обработке нескольких факторов одновременно при принятии сложных решений по сравнению с машинами. Данные могут обрабатываться машинами за считанные минуты, в то время как ценная информация предоставляется, на что у людей ушло бы очень много времени.
• Ускорьте процесс принятия решений.
  Во всех областях и местах все всегда движется ускоренными темпами. Благодаря динамическому ценообразованию вы можете оптимизировать свою прибыль для электронной коммерции или любой другой отрасли.
• Обнаружение закономерностей
  Человеческий анализ может быть нелегко обнаружить, когда дело доходит до моделей покупки. Эти шаблоны можно обнаружить с помощью анализа на основе ИИ, и предприятия могут извлечь выгоду из обнаружения этих шаблонов.
  Чтобы лучше понять модели покупок клиентов, вы должны согласовывать свои продукты на основе этих моделей, которые отражают потребности клиентов. Простой инструмент прогнозирования может легко превзойти людей в этом аспекте, и, по прогнозам, в будущем ИИ станет больше хакером.
• Алгоритмы невосприимчивы к усталости от решений
  В отличие от людей, которые устают после нескольких часов принятия решений и обработки данных, с ИИ вы не столкнетесь с этой проблемой.

Их способность принимать повторяющиеся решения, не уставая с течением времени, обеспечивает качество принимаемых ими решений. Истощение может привести к неверным решениям, которые можно смягчить.

Насколько сложно доверять решениям ИИ?

Искусственный интеллект уже глубоко внедрен во многие составляющие нашей жизни. Тем не менее, он все еще может быть подвержен ошибкам, особенно если предоставляется неверная информация или неадекватные обучающие данные. Давайте посмотрим на некоторые проблемы, с которыми в настоящее время сталкивается ИИ.

1. Человеческие ценности

Искусственный интеллект становится все более и более способным, заставляя людей беспокоиться о его «человеческих ценностях». Когда люди впервые услышали об автономных автомобилях, они были в восторге, но затем их процесс принятия решений начал задаваться вопросом, как автономные автомобили могут справиться со сложными ситуациями.

Представьте, что к вам на опасной скорости приближается грузовик. Когда водитель сворачивает, это может привести к катастрофе.

• Как поведет себя автономный автомобиль?
• Как бы оно приняло решение?

Это сложные вопросы. Наконец, определяющим фактором может быть предвзятость программистов, что может привести к быстрой эрозии доверия к решениям ИИ.

2. Прозрачность

Доверие основано на прозрачности. Проблема доверия всегда будет оставаться до тех пор, пока предприятия и организации не смогут быть полностью прозрачными, и так было всегда.

Точно так же людям всегда интересно, как и почему системы ИИ. Способность систем ИИ делать определенные выводы и даже давать персональные рекомендации просто поразительна. Тем не менее, всегда будут проблемы, поскольку они не могут (пока) объяснить, как они могут получить тот или иной результат.

Военная сфера, в которой ставки высоки, также сосредоточилась на вопросе доверия. Возможно, именно по этой причине Агентство перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA) запустило несколько проектов, направленных на то, чтобы как можно точнее объяснить, как ИИ приходит к определенному выводу.

Другая компания хочет использовать машины с искусственным интеллектом, чтобы лучше управлять своим рабочим процессом и предоставлять точные отчеты об их производительности в различных условиях.

3. Автономность точности

Искусственный интеллект принимает решения на основе прогнозов. Большинство решений систем ИИ точны, когда они составляют 95% или выше. С точки зрения ежедневного использования ИИ это впечатляюще и действительно надежно, но все будет по-другому, когда речь идет о приложениях с высокими ставками. Должны ли машины быть более автономными?

4. Есть ли способы ускорить принятие решений ИИ?

В настоящее время ИИ может выполнять рутинные задачи, позволяя сотрудникам сосредоточиться на более важных задачах. Однако, со всеми их возможностями и преимуществами, которые они приносят, было бы разумно доверять решениям ИИ, когда ставки высоки? Неясно. Вот несколько способов, которыми ИИ может лучше принимать решения.

• Настройте ИИ для конкретных целей
  Искусственный интеллект еще не стал реальностью. Члены команды, ответственные за разработку ИИ, должны сотрудничать с теми, кто знаком с последствиями использования ИИ в организации.
  Самая большая ошибка заключается в том, чтобы сосредоточиться только на совершенствовании технологий и алгоритмов, не принимая во внимание потребности тех, кто будет использовать эти идеи. При разработке системы искусственного интеллекта необходимо помнить о пользователе.
• Облегчение обмена данными между организациями
  По сути, ИИ работает с данными, и они основывают свои решения на этих данных. В большинстве организаций ИТ-инфраструктура создается разными людьми или командами с течением времени.
  Таким образом, мы получаем фрагментированные и несвязанные данные. Чтобы улучшить искусственный интеллект организации, потребуется единая архитектура данных.
• Установление стратегических партнерских отношений
  Чтобы извлечь выгоду из тенденций ИИ в электронной коммерции, вам следует работать и сотрудничать с фирмами, которые доказали свое мастерство в навигации по системе ИИ от проектирования продукта до отгрузки.
  Технически подкованные деловые люди, понимающие искусственный интеллект и готовые применять его при принятии решений, смогут добиться положительных результатов для вашего бизнеса и помочь преодолеть любые препятствия.
• Инвестируйте время в обучение.
  Точность решений ИИ зависит от данных, используемых для обучения его системы, поэтому организации должны объединять свои данные для подачи систем ИИ. Наконец, вы должны учитывать качество данных, чтобы избежать предвзятости.
  В отличие от использования исключительно данных, применимых к большинству, принимая во внимание данные меньшинств для полного представления, чтобы поддержать опасения по поводу точности и включения.
• Следите за правилами ИИ.
  Не отказывайтесь от идеи «сторожевого пса» ИИ, который мог бы контролировать, регулировать или тщательно проверять алгоритмы аудита, что особенно полезно, когда кажется, что существует какая-либо возможность предвзятости.
  Ранее имели место случаи, когда людей ошибочно принимали за системы ИИ, некоторые из них были просто неприятностями. Другие инциденты имели большую ставку.

В некоторых случаях ошибки ИИ приводили к потере работы, задержаниям и упущенным возможностям. Сторонние регуляторы оспорили такие решения. Для тех, кто плохо знаком с этой технологией, есть такие подкасты, как AI Nation, CNA и Apple, которые расскажут вам больше о правилах ИИ.