Влияние искусственного интеллекта на IT-индустрию: Инновации, профессии и будущее технологий

Искусственный интеллект, изначально созданный для упрощения и автоматизации трудоемких задач, сегодня охватывает методы создания машин, имитирующих человеческий интеллект. По словам профессора ИИ в Сорбонне, ИИ преобразует рабочие места так же, как когда-то сделали электричество и паровой двигатель. Это открывает возможность для участия в масштабных общественных изменениях, поскольку ИИ революционизирует многие сферы бизнеса и общества.

Основы работы с ИИ

Искусственный интеллект быстро развивается, и для успешной работы в этой области необходимо гибкое мышление и хорошее понимание основ. Изучение ИИ включает в себя освоение компьютерных наук и методов, позволяющих создавать машины, выполняющие задачи, традиционно выполняемые людьми. Для этого требуется специальная подготовка и понимание нескольких уровней мастерства.

Изучение искусственного интеллекта

Чтобы ознакомиться с основами искусственного интеллекта, Pôle emploi совместно с Институтом Монтеня и OpenClassrooms предлагает МООК «Objectif IA: initiez-vous à l'intelligence artificielle» (Целевой ИИ: введение в искусственный интеллект), который не требует предварительных условий. Различные организации, занимающиеся онлайн-обучением, также предлагают более или менее углубленное знакомство с предметом, включая курсы для руководителей проектов и директоров компаний, посвященные преимуществам внедрения ИИ. К концу курса учащиеся смогут:

• Объяснять, что такое искусственный интеллект;
• Определять проблемы и возможности, связанные с искусственным интеллектом;
• Понимать суть проекта ИИ и его поддисциплин - машинного обучения и глубокого обучения.

Университетские программы и высшие учебные заведения

Многие университеты уже разработали комплексные курсы по специализации ИИ. Эти программы начинаются с общих курсов по информатике и переходят в магистратуру и аспирантуру. Кроме того, инженерные школы и школы компьютерных наук также предлагают специализированные программы.

Курсы по машинному обучению и глубокому обучению могут длиться до 5 лет высшего образования или даже до уровня докторантуры для тех, кто стремится к научной карьере. Короткие курсы развиваются для получения практических навыков, которые можно применять в компаниях. Однако длинные курсы остаются приоритетными, учитывая сложность искусственного интеллекта.

Обучение на протяжении всей жизни

Поскольку искусственный интеллект постоянно развивается, для его освоения потребуется политика непрерывного обучения, поддерживаемая программами НИОКР. Чтобы профессионалы могли поддерживать свои знания актуальными и осваивать новые технологии, связанные с ИИ, различные организации сделали это своей специализацией. CNAM, французское высшее учебное заведение, предлагает учебные курсы по ИИ на всех уровнях, доступные по всей Франции.

Моделирование приложений искусственного интеллекта

Вот как выглядит процесс создания и внедрения искусственного интеллекта в бизнесе, начиная с определения целей и заканчивая его эксплуатацией:

1. Цели и модель: Когда предприниматель приступает к созданию искусственного интеллекта, он должен понимать, что это не самоцель. Важно то, что искусственный интеллект должен произвести, — желаемый результат.
2. Выбор модели ИИ: В зависимости от этих целей нужно будет выбрать модель искусственного интеллекта. Если предприниматель не является ученым и не разбирается в кодировании, он может создать приложение на основе уже существующих моделей, обратиться к профессионалам в этой области или просто нанять команду экспертов в этой сфере.
3. Набор данных: Это одна из самых важных частей создания ИИ: выбор набора данных, их сбор и маркировка. Чем сложнее ожидаемый ответ, тем больший массив данных необходимо собрать.
4. Маркировка данных: Вам придется рассмотреть множество возможных комбинаций, чтобы определить данные, необходимые для правильной работы алгоритма. Например, если целью приложения является распознавание вида животного, необходимо собрать выборку всех его разновидностей: окрас, размерный ряд, различные породы или подвиды.
5. Обучение: Алгоритм ведет себя как мозг: чтобы эффективно выполнить задачу, ему нужно тренироваться до тех пор, пока он ее не освоит. Для этого ИИ будет проводить собственный анализ на основе маркировки данных.
6. Создание программы: Он изучит данные и их характеристики, а затем выявит повторяющиеся элементы. Этот этап помогает создать программу в самом сердце приложения, которая будет способна давать ответы на основе поступающих данных.
7. Релевантность прогнозов: Цель состоит в том, чтобы прогнозы, сделанные ИИ, были максимально релевантными. Эта операция требует больших вычислительных мощностей, времени и специального оборудования.
8. Аутсорсинг обучения: Именно поэтому многие компании предпочитают передавать этот этап на аутсорсинг. Это позволяет оптимизировать ресурсы и сократить затраты на оборудование.
9. Тестирование и эксплуатация: Тестирование проводится для сравнения модели с реальностью с помощью анализа эффективности. Если уровень алгоритма недостаточен, процедуру придется повторить.
10. Повторение процедуры: Модификация данных, маркировка и обучение будут повторяться до тех пор, пока не будут получены ожидаемые результаты. Уровень надежности, ожидаемый от искусственного интеллекта, зависит от области применения алгоритма.
11. Надежность ИИ: Чем больше последствий порождает ответ, тем надежнее должен быть ИИ. Так, например, обстоит дело с обнаружением лесных пожаров.
12. Переход к использованию: Как только испытания будут завершены, компания может переходить к использованию ИИ. Этот этап важен для начала реальной эксплуатации системы.

Запуск ИИ-стартапа

Чтобы создать и вывести на рынок стартап в области ИИ, предпринимателю необходимо учесть следующие аспекты:

1. Понимание окружающей среды: Чтобы запустить ИИ-стартап, необходимо хорошо изучить рынок. Какие возможности в этом секторе интересуют предпринимателя и каковы существующие продукты и их недостатки?
2. Сбор команды: Чтобы создать и запустить приложение для искусственного интеллекта, необходимо собрать представителей различных технических и коммерческих профессий. Даже если идею можно разработать самостоятельно, ее доработка и вывод на рынок требуют специальных навыков.
3. Поиск финансирования: Чтобы запустить стартап, необходимо получить первоначальное финансирование. За первым раундом последуют еще несколько, чтобы помочь стартапу вырасти и вывести продукт на рынок.
4. Определение бизнес-плана: Выбранная бизнес-модель должна быть четкой и соответствовать продвигаемому продукту. Необходимо разработать глобальное видение, а также план создания и маркетинга ИИ.
5. Поддержание эффективных отношений с клиентами: Чтобы развивать ИИ-стартап, необходимо поддерживать тесные отношения с клиентами. Это начинается с исследования рынка, которое покажет, может ли приложение пользоваться успехом у целевой аудитории.

Заключение

Искусственный интеллект оказывает глубокое влияние на IT-индустрию, трансформируя рабочие места и открывая новые возможности для бизнеса. Важно адаптироваться к этим изменениям и инвестировать в обучение и развитие ИИ. Будущее технологий зависит от того, насколько успешно мы интегрируем ИИ в нашу жизнь и работу.