Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности. Томас Дэвенпорт

довольно эффективен.

      До последнего десятилетия внимание уделялось исключительно семантической ОЕЯ, и она демонстрирует умеренную эффективность, если система удачно натренирована на распознавание слов, синтаксиса и концептуальных связей. Однако обучение языку и инженерия знаний (которая часто предполагает создание графа знаний в определенной области) требуют много времени и сил. Для этого необходима разработка онтологий или моделей отношений между словами и фразами. Хотя создавать семантические модели ОЕЯ нелегко, сегодня этим занимаются несколько систем интеллектуальных агентов.

      Производительность систем ОЕЯ следует измерять двумя способами. Первый – оценивать процент произнесенных слов, которые система понимает. Этот показатель возрастает при использовании технологии глубокого обучения и часто превышает 95 %. Второй способ – проверять, на какое количество различных типов вопросов система в состоянии ответить, а также сколько задач она может решить. Как правило, для этого необходима семантическая ОЕЯ, а поскольку в этой сфере нет серьезных технических прорывов, системы, которые отвечают на вопросы или решают конкретные задачи, контекстно обусловлены и требуют тренировки. Компьютер IBM Watson прекрасно справился с ответами на вопросы Jeopardy! но не сможет отвечать на вопросы Wheel of Fortune, если его не тренировать, а эти тренировки часто весьма трудоемки. Возможно, в будущем для ответов на вопросы будет применяться метод глубокого обучения, однако пока этого еще не делали.

Экспертные системы на основе правил

      В 1980-х гг. экспертные системы на основе наборов правил «если – то» были доминирующей технологией ИИ и долгое время широко использовались в коммерческих целях. Сегодня их обычно не считают последним словом техники, но проведенный в 2017 г. опрос Deloitte об осведомленности о когнитивных технологиях показал, что их по-прежнему используют 49 % американских компаний, работающих с ИИ.

      Экспертные системы требуют, чтобы эксперты и инженеры знаний разработали набор правил для конкретной области знаний. Они широко распространены, к примеру, в страховом андеррайтинге и банковском кредитном андеррайтинге, но также используются в нетрадиционных областях вроде обжарки кофе в Folgers или приготовлении супов в Campbell's. Они неплохо работают и просты для понимания. Однако, если количество правил велико (обычно больше нескольких сотен) и правила начинают конфликтовать друг с другом, системы не справляются с задачами. Кроме того, если меняется область знаний, приходится менять и все правила, а это сложно и трудоемко.

      Системы на основе правил не слишком усовершенствовались с момента своего раннего расцвета, но представители активно применяющих их отраслей (вроде страхования и банковского дела) надеются, что вскоре появится новое поколение технологий на основе правил. Исследователи и поставщики технологий уже обсуждают возможность создания «адаптивных машин обработки правил», которые будут постоянно модифицировать