27.11.2018  Экспертиза, Искусственный интеллект

Искусственный интеллект отличается от традиционного ПО в одном очень важном аспекте: для того, чтобы он мог выполнять свою работу, его нужно обучить, пишет портал Techopedia. И в этом состоит его ключевое преимущество в обеспечении жизненного цикла продукта: в отличие от классического софта, который разработчики дорабатывают вручную не чаще, чем один раз в год (или даже реже), ИИ-система может самостоятельно добавлять новые инструменты, создавать новые функции или иным образом изменять функционал продукта, чтобы удовлетворить требования пользователей. Однако недостатком ИИ является то, что пока лишь немногие программы могут гарантировать достоверные результаты работы «из коробки». Для того, чтобы они могли это сделать, требуется их непрерывное применение и обучение при помощи данных. Нужно понимать, что ИИ-системы не предназначены для работы с хаотическими или случайными наборами данных — они должны быть качественными, т. е. должным образом подготовленными и содержать контекстную информацию, что позволит системам принимать обоснованные решения и соответственно им реагировать, тогда как набор случайных данных ожидаемо приведет к отрицательным результатам и неуклонному снижению производительности. Например, данные свидетельствуют о возросшем интересе к конкретному товарному предложению в определенном регионе или в среде какой-то демографической группы. Однако если эти загруженные в ИИ-систему данные основаны на статистике просмотра веб-страниц или других неточных источников, а ... читать далее.