Dirbtinis intelektas, kadaise buvęs tik garsiausių mokslinės fantastikos rašytojų vaizduotės vaisius, įsitvirtina mūsų kasdieniame gyvenime. Iki robotų, kurie mus aptarnautų, dar liko keleri metai, tačiau dirbtinis intelektas jau dabar daro didžiulį poveikį subtilesniais būdais. Orų prognozės, el. pašto šiukšlių filtravimas, „Google“ paieškos prognozės ir balso atpažinimas, pvz., „Apple“ „Siri“, – tai to pavyzdžiai. Šias technologijas sieja mašininio mokymosi algoritmai, leidžiantys joms reaguoti realiuoju laiku. Tobulėjant dirbtinio intelekto technologijoms, teigiamas jų poveikis visuomenei efektyvumo požiūriu yra neišmatuojamas.
Istorijos pamoka
Dirbtinis intelektas nėra nauja sąvoka, jo pasakojimo šaknys siekia graikų antikos laikus. Tačiau mažiau nei prieš šimtmetį įvyko technologinė revoliucija ir dirbtinis intelektas iš fantastikos tapo labai tikėtina realybe. Britų matematikas ir Antrojo pasaulinio karo kodų laužytojas Alanas Tiuringas (Alan Turing) laikomas vienu pirmųjų žmonių, 1950 m. sugalvojusių mąstančių mašinų idėją. Jis netgi sukūrė iki šiol naudojamą Tiuringo testą, pagal kurį nustatomas mašinos gebėjimas „mąstyti“ kaip žmogui. Nors tuo metu jo idėjos buvo išjuoktos, jos išjudino ratą, ir terminas „dirbtinis intelektas“ paplito XX a. šeštojo dešimtmečio viduryje, po Tiuringo mirties.
Amerikiečių kognityvinės srities mokslininkas Marvinas Minskis perėmė dirbtinio intelekto idėjos estafetę ir 1959 m. tapo vienu iš Masačusetso technologijos instituto dirbtinio intelekto laboratorijos įkūrėjų, o septintajame ir aštuntajame dešimtmetyje jis buvo vienas iš pagrindinių šios srities mąstytojų.
Daugiau technologijų įdomybių galite rasti: http://tnews.lt/category/technologiju-idomybes/.
Poveikis verslui
Nuo darbo eigos valdymo įrankių iki tendencijų prognozių ir net prekių ženklų reklamos pirkimo būdo. Dirbtinis intelektas tai mokslinė fantastika, keičianti mūsų verslo metodus. Tiesą sakant, Japonijos rizikos kapitalo įmonė neseniai tapo pirmąja įmone istorijoje, paskyrusia dirbtinio intelekto valdybos narį už jo gebėjimą prognozuoti rinkos tendencijas greičiau nei žmonės.
Didieji duomenys yra aukso kasyklos verslui, tačiau įmonės juose praktiškai skęsta. Vis dėlto tai buvo pagrindinis dirbtinio intelekto pažangos variklis, nes mašininio mokymosi technologijos gali rinkti ir sisteminti didžiulius informacijos kiekius, kad būtų galima daryti prognozes ir įžvalgas, gerokai pranokstančias rankinio apdorojimo galimybes. Tai ne tik padidina organizacijos efektyvumą, bet ir smarkiai sumažina tikimybę, kad bus padaryta kritinė klaida. Dirbtinis intelektas gali aptikti netaisyklingus modelius, pavyzdžiui, nepageidaujamų laiškų filtravimą ar sukčiavimą mokėjimais, ir realiuoju laiku įspėti įmones apie įtartiną veiklą ir dar daug daug daugiau.
