Искусственный интеллект

1.

Искусственный
интеллект
Искусственный интеллект помогает
автоматизировать задачи, улучшать принятие
решений и открывать новые возможности для
развития технологий.

2.

ОТ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ К
АВТОНОМНОМУ ПРИНЯТИЮ
РЕШЕНИЙ

3.

От данных к решению: 5 шагов
От данных к решению: 5 шагов
Сбор и очистка данных – обеспечение качества и полноты информации.
Предобработка и векторизация – подготовка признаков для модели.
Обучение и валидация – подбор алгоритма и оценка производительности.
Интеграция модели – внедрение в рабочую среду и настройка API.
Автономное принятие решений – мониторинг, адаптация и обратная связь.

4.

Как машины учатся принимать решения?
Машины учатся принимать решения, обучаясь на данных и оптимизируя
функции цели. Основные этапы: сбор и очистка данных, выбор модели,
обучение, валидация и тестирование. Затем модель применяет правила
принятия решений, используя вероятностный вывод или градиентный
спуск. В автономных системах добавляется обратная связь и адаптивные
алгоритмы, позволяющие корректировать решения в реальном времени.

5.

Автономность в действии:
реальные кейсы
Компания
Сфера применения
Автономный
компонент
Результат
Tesla
Автономные автомобили
Autopilot V3
Уменьшение ДТП на 30%
Amazon
Дроны доставки
Prime Air
Сокращение времени
доставки на 40%
Boston Dynamics
Робот-манипулятор
Atlas
Автономная сборка в
складах
DeepMind
Управление энергией
AlphaGo Energy
Снижение потребления
на 15%
260

6.

Эмоциональный интеллект: когда
алгоритм чувствует
Элемент EI
Функция алгоритма
Пример применения
Понимание эмоций
Обнаружение тональности
Чат-бот распознаёт гнев клиента
Регуляция эмоций
Адаптивная реакция
Рекомендательная система меняет
тон
Мотивация
Оптимизация целей
Робот-коуч поддерживает
пользователя
Социальные навыки
Обратная связь
Виртуальный ассистент
корректирует стиль общения
261

7.

Переход к автономности: мифы и
реальность
Миф
Реальность
Пример
Полная автономия
Системы требуют человеческого
контроля
Автономные автомобили требуют
операторов
Непрерывная безопасность
Риски от непредвиденных
сценариев
Блокчейн-боты ошибаются при
атаке
Независимость от данных
Качество данных критично
Рекомендательные системы
падают при шуме
Простая интеграция
Требует сложной инфраструктуры
Интеграция ИИ в ERP занимает
месяцы
262

8.

Будущее без вмешательства: почему сейчас
Будущее без вмешательства:
почему сейчас
Независимость от человека становится критически важной в условиях
глобальных вызовов: климатических изменений
растущей нагрузки на инфраструктуру и необходимости мгновенных решений
Автономные системы уже доказали свою эффективность в управлении
энергосетями
транспортом и здравоохранением
снижая ошибки и повышая скорость реакции Внедрение без вмешательства
позволяет ускорить инновации
снизить издержки и повысить устойчивость к непредвиденным событиям