Експертні системи та штучний інтелект.
Пандемія підштовхнула натиск інвестицій у розумні технології, які дозволяють підприємствам приймати кращі та більш обґрунтовані рішення в умовах невизначеності, що швидко змінюються.
Протягом цього часу такі технології, як хмарні обчислення та Інтернет речей, також продовжували розвиватися, а штучний інтелект та експертні системи стали критично важливими інструментами для максимізації рентабельності інвестицій, перетворюючи величезні набори даних у практичну інформацію.
Зростання розміру світового ринку програмного забезпечення штучного інтелекту демонструє, наскільки швидко воно перейшло в мейнстрім бізнесу — доходи, отримані від програмного забезпечення штучного інтелекту, зросли більш ніж утричі з 2018 року і, як очікується, зростуть так само до 2025 року.
Сьогодні штучний інтелект більше не є передовою технологією. Натомість це стає все більш поширеним елементом у поєднанні бізнес-технологій. Штучний інтелект та експертні системи були вбудовані майже в кожну частину бізнес-операцій і стратегії, від прогнозування продажів і аналізу даних до управління ланцюгом поставок і оптимізації процесів (це лише деякі з них).
У цій статті ми дослідимо, як сьогодні компанії використовують штучний інтелект та експертні системи, щоб стати більш керованими даними, інноваційними та перспективними, ніж будь-коли. Ми також розглянемо ефективні способи використання цих технологій у вашій організації.
Швидкі виноси
Експертні системи — це апаратне та програмне забезпечення, яке робить штучний інтелект придатним для організацій.
Ці системи мають три основні компоненти: базу знань; механізм логічного висновку; і інтерфейс користувача.
Реальні програми для експертних систем різноманітні. Недавнім і наочним прикладом є використання експертних систем для швидкого обміну інформацією про та відстеження поширення COVID-19.
Передові практики впровадження нової експертної системи AI включають: підключення систем до конкретних проблем і переваг для бізнесу; навчання зацікавлених сторін; і спираючись на маленькі успіхи.
Експертні системи на основі штучного інтелекту демонструють важливість партнерства між людиною та технологіями (а не тенденцію замінювати одне інше).
ШІ та експертні системи: огляд
Штучний інтелект — це копіювання людських міркувань машинами. Системи на основі штучного інтелекту можуть оцінювати дані та робити розумні висновки так само, як людський мозок, за винятком набагато більшого масштабу.
Людям стало неможливо вручну видобувати, оцінювати та черпати значення з величезних обсягів даних, якими володіють компанії. Людям потрібен штучний інтелект, щоб перетворити ці масивні набори даних на ідеї, які можна зрозуміти та застосувати до бізнес-рішень. Саме тут на допомогу приходять експертні системи: це апаратне або програмне забезпечення, яке робить ШІ застосовним для організацій.
Існує три основні компоненти експертної системи:
База знань - це дані, з якими працюють системи. Сучасні бази знань мають можливості автоматизації, які збирають дані з широкого кола відповідних внутрішніх і зовнішніх джерел.
Механізм висновків – частина системи, яка застосовує логічні правила (часто їх називають алгоритмами), які витягують інтелектуальну інформацію з бази знань на основі запитів користувачів
Інтерфейс користувача - засіб, за допомогою якого користувачі взаємодіють із базою знань (зазвичай це програмна платформа)
Архітектура експертної системи на основі штучного інтелекту включає три основні компоненти: базу знань, механізм логічного висновку та інтерфейс користувача (джерело)
Експертні системи, як правило, зосереджені на одній галузі чи бізнес-секторі, централізуючи знання в цьому просторі, щоб компанії могли отримати доступ і використовувати їх.
Експертні системи в реальному світі
Список потенційних застосувань для експертних систем на базі штучного інтелекту нескінченний, але їх можна розділити на дві основні дії:
Прямий ланцюжок використовує дані для прогнозування майбутніх подій. Приклади в різних галузях включають прогнозування попиту на запаси, руху на фондовому ринку або майбутнього стану врожаю в певних географічних областях.
Зворотний ланцюжок розглядає історичні дані, щоб зрозуміти, чому щось сталося. Два поширені приклади: медична діагностика або усунення складних технічних проблем в апаратних і програмних системах.
Наприклад, пандемія COVID-19 дала експертним системам можливість продемонструвати цінність своїх можливостей швидкого реагування. Їх використовували для всього: від діагностики до відстеження розповсюдження вірусу та відстеження потенційного впливу на ринкову діяльність.
Централізована база знань (наприклад, Навігатор клінічних досліджень для даних про COVID-19) надала єдине джерело правди для мільйонів учасників (у цьому випадку лікарів, державних організацій, що реагують на реагування, систем охорони здоров’я тощо), щоб звернутися до різноманітність сценаріїв і нагальних питань, пов’язаних із відповіддю на пандемію.