Jak zmienia się branża ubezpieczeniowa pod wpływem sztucznej inteligencji?

Branża ubezpieczeniowa znajduje się teraz w ekscytującym miejscu, nie tylko z powodu pandemii, ale także z powodu rozwoju technologii także takich jak sztuczna inteligencja.

Na świecie zachodzi wiele zmian, zwłaszcza jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, która powoduje rewolucyjne zmiany w procesach biznesowych.

Tradycyjne podejście do sprzedaży produktów ubezpieczeniowych nie jest już aktualne, po prostu wiele się zmieniło. Cyfrowa rewolucja i wymagający klienci sprawiły, że ubezpieczyciele muszą wprowadzać innowacje, aby pozostać atrakcyjnymi biznesami dla klientów, inwestorów i pracowników.

Tempo turbulencji ostatnio przyspieszyło. Ubezpieczyciele, przerażeni wpływem, jaki sztuczna inteligencja wywarła na branże, od opieki zdrowotnej i handlu detalicznego po bankowość i handel elektroniczny, zastanawiają się, czy są następni w kolejce do bycia zdeformowanymi pod przymusem zmian. 

Insurtech zmienia świat dzięki sztucznej inteligencji

Według Deloitte w 2018 r. Zainwestowano około 2,6 miliarda dolarów w firmy typu insurtech, a znaczną część środków w konsumenckie ubezpieczenia. Według danych Willis Towers Watson kwota podskoczyła do 6,37 miliarda dolarów w kolejnych latach. 

Ubezpieczyciele reagują również na zmieniające się oczekiwania klientów, którzy stają w obliczu nowych ryzyk i chcą wiedzieć, w jaki sposób branża ubezpieczeniowa może im pomóc podejmować lepsze decyzje życiowe i biznesowe.

Istnieje kilka ciekawych trendów, które powodują, że branża się zmienia i nigdy nie będzie taka jaką pamiętamy:

  • Telematyka i ubezpieczenie oparte na stopniu użytkowania przedmiotów, tworzą potrzebę wysoce spersonalizowanych ofert. Klasycznym przykładem jest spersonalizowane ubezpieczenie samochodu. Ci, którzy jeżdżą bardzo mało, płacą inne stawki niż ci, którzy jeżdżą dużo. Inteligentne urządzenia potrafią oszacować ryzyko w obu przypadkach a także dołożyć przewidywanie pojawienia się np. kolizji w przyszłości. 
  • Internet rzeczy (IoT) to nowa era, w której wiele elementów, zwłaszcza urządzeń, będzie wyposażonych w maleńkie procesory, które pozwolą nam w pełni wykorzystać zebrane dane. Możliwości zarządzania ryzykiem będą niesamowite przy wsparciu algorytmów Sztucznej Inteligencji. Łatwo możemy sobie wyobrazić, że jesteśmy w stanie natychmiast reagować na roszczenia lub całkowicie zapobiegać roszczeniom, wykrywając z wyprzedzeniem, że w piekarniku wybuchnie pożar z winy kucharza.
  • Blockchain, wprowadzając decentralizację przelewów pieniężnych i inteligentnego kontraktowania, wpływa na dokładność wypłat roszczeń, przetwarzanie roszczeń i podpisywanie umów w sposób zdalny. 
  • Boty, które wkraczają do akcji, gdy długi formularz, skomplikowane kwestionariusze, skomplikowana kontrola przeszłych transakcji, sprawiają, że klienci są niezadowoleni z obsługi. Boty napędzane sztuczną inteligencją wprowadziły nowe standardy, obejmując rozpoznawanie wideo, tekstu i głosu.
  • Nastąpiła zmiana struktury własności i duża część społeczeństwa nie chce posiadać rzeczy. Zamiast tego wolą wynajmować, udostępniać lub podnajmować. Sztuczna inteligencja w branży ubezpieczeniowej pomaga znaleźć nowe sposoby obliczania ryzyka i opłat oraz przewidywać atrakcyjność składanych klientom ofert. Wspólny samochód starzeje się inaczej niż ten, którego właścicielem i użytkownikiem jest jedna osoba – inteligentne algorytmy potrafią to zjawisko zrozumieć i odpowiednio obsłużyć klienta.

Jak sztuczna inteligencja może pomóc branży ubezpieczeniowej?

Ponieważ kanały cyfrowe stają się coraz bardziej przydatne do komunikowana się z klientami, ubezpieczyciele w pogoni za wysoką wydajnością muszą opracować zorientowane na klienta i cyfrowe podejście, wprowadzając krytyczne zmiany w swoich procesach operacyjnych.

Pierwszym punktem styku, który buduje pierwsze wrażenie i może przekonać klientów do pozostania w firmie lub przejścia na konkurencję, jest cykl podejmowania roszczeń. Po sprawdzeniu ceny ubezpieczenia większość klientów zastanawia się, ile czasu zajmuje załatwienie roszczenia, co jest bardzo ważne w przekonaniu klienta do oferty.

Cykl życia roszczeń w ubezpieczeniach zaczyna się od zgłoszenia roszczenia ubezpieczeniowego, co zwykle nie jest najprzyjemniejszym doświadczeniem, jakie prawdopodobnie kiedykolwiek spotkałeś. Stres, niejasny proces, dużo ręcznych zadań do wykonania to jedne z najbardziej nieprzyjemnych elementów w procesie, który musi wykonać klient.

Sztuczna inteligencja nie ma emocji

Sztuczna inteligencja może działać szybko i wiele zautomatyzować, ale co ważniejsze, może dużo przewidywać. 

Zobaczmy, jak sztuczna inteligencja w branży ubezpieczeniowej może zmienić proces likwidacji szkód. 

Rysunek nr 1: W pełni zautomatyzowany proces ze wskazaniem na modele sztucznej inteligencji, które zapewniają automatyzację. Źródło: Case study wykonany przez Skuza Consulting.

Aby ten cały przepływ mógł się zmaterializować – od „wypełnienia roszczenia” do otrzymania kwoty na koncie bankowym w krótkim czasie, potrzebny jest zestaw różnych nadzorowanych i nienadzorowanych algorytmów i modeli. Głębokie uczenie się jest również pomocne, zwłaszcza w przetwarzaniu obrazów i zdjęć. Jak widać na Rynku nr 1., na poszczególnym etapie procesu, wykorzystywane są różne zestawy inteligentnych algorytmów.

Technologie sztucznej inteligencji sprawiają, że procesy są bardziej przejrzyste, zautomatyzowane i poprawiają interakcję między klientami a firmą ubezpieczeniową. W ten sposób sztuczna inteligencja daje ubezpieczycielom przewagę w zarządzaniu roszczeniami – proces jest sprawniejszy, bardziej niezawodny i zawiera mniej błędów.

Co insurtech robi inaczej i branża ubezpieczeniowa musi to przyjąć?

Ubezpieczyciele mogą osiągnąć lepsze zarządzanie procesami, korzystając z inteligentnych technologii na kilka z poniższych sposobów (zgodnie z powyższym obrazkiem):

  • Umożliwienie obsługi pytań i odpowiedzi w czasie rzeczywistym (Obszar: obsługa klienta)
  • Wstępna ocena roszczeń i automatyczna ocena szkód (Obszar: roszczenia i ocena roszczeń)
  • Możliwość skomputeryzowanego wykrywanie oszustw dotyczących roszczeń za pomocą wzbogaconej analizy danych (Obszar: audyt i ocena)
  • Przewidywanie wzorców wolumenu roszczeń (Obszar: rozstrzygnięcie wniosku)

Sztuczna inteligencja przyspiesza procesy

Przeprowadziliśmy pilotaż i badanie w jednej z firm ubezpieczeniowych na temat zastosowania sztucznej inteligencji w ich procesach obsługi roszczeń z tytułu ubezpieczenia nieruchomości (konkretnie domu). Proces obsługi roszczeń zdrowotnych przez tego ubezpieczyciela trwał od 5 do 10 minut od zgłoszenia szkody do ostatecznej decyzji.

Rysunek 1 przedstawia zestaw algorytmów i metod, które firma wykorzystała, aby przyspieszyć proces ofertowania, realizacji ubezpieczenia i rozstrzygania roszczeń. 

Boty oparte na sztucznej inteligencji

Według IBM,  Chatboty mogą pomóc firmom zaoszczędzić 30% kosztów obsługi klienta dzięki krótszemu czasowi odpowiedzi i skomputeryzowanymu odpowiadaniu nawet na 80% rutynowych zapytań. 

Boty automatyzują większość procesów przedstawionych na rysunku 1. Branża ubezpieczeniowa najczęściej wybiera boty oparte na sztucznej inteligencji, ponieważ zwiększają one produktywność nawet o 85%.

Od usprawnienia całego procesu obsługi klienta po natychmiastowy dostęp do danych (np. o statusie roszczenia), chatboty okazują się hitem w branży a także ulubieńcami klientów – zwłaszcza jeśli doświadczenie klienta jest spersonalizowane, bardziej przejrzyste i szybkie (proces realizowany przez boty pozwala także na omijanie niektórych, zbędnych w danym roszczeniu etapów).

Najbardziej cenione przez klienta cechy w naszym studium przypadku to:

  • umiejętność szybkiego rozpoznawania adresów i lokalizacji,
  • zbieranie parametrów od klienta (zapytania o informacje, które klient musiałby ręcznie wpisać do formularzy) do dalszego przygotowania oferty
  • zrozumienie kontekstu okoliczności (np. inaczej bot pracuje z osobą w wieku 65+ a inaczej z trzydziestolatkiem. Bot stara się zrozumieć kontekst w jakiej odbywa się konwersacja)
  • rozpoznawanie filmów, które mogą dostarczać różnych informacji (np. film na którym uchwycono kolizję samochodową)
  • emotikony i inne krótkie formy, które przyspieszają rozmowę i sprawiają, że jest ona przyjazna dla urządzeń mobilnych
  • rozpoznawanie przedmiotów i zdjęć nieruchomości zamiast pisania na klawiaturze (np. rozpoznanie zdjęcia wybitej szyby w samochodzie)

Zastosowanie rozpoznawania obrazu w branży ubezpieczeniowej

W jaki sposób branża ubezpieczeniowa może wykorzystać technologię rozpoznawania zdjęć (głębokie uczenie)?

Pierwszym sposób wynika z faktu, że obrazy dostarczają nowych i użytecznych informacji, których nie są w stanie dostarczyć konwencjonalne źródła danych.

Na przykład, jeśli widzimy zdjęcie motocyklisty korzystającego z telefonu komórkowego podczas jazdy, oznacza to, że kierujący jest klientem wysokiego ryzyka. Firmy i ich procesu oparte na uczeniu maszynowym mogą wykryć ryzykowne zachowania i wkalkulować to ryzyko w wycenę ubezpieczenia. 

Drugim powodem jest to, że rozpoznawanie obrazu może przyspieszyć określone zadania i skrócić czas oczekiwania. Zamiast przesyłać plik PDF i czekać, aż ktoś go przeczyta, technologia rozpoznawania znaków może wyodrębnić dane w locie i wypełnić formularz. Technologie tego typu potrafią również sprawdzać zdjęcia osób pod kątem ich aktualności, co jest niezbędne przy identyfikacji klientów i sprawców.

Dlaczego uczenie maszynowe jest nie do zatrzymania

Ale dlaczego mielibyśmy polegać na systemie opartym na uczeniu maszynowym zamiast na ludzkim oku? Z punktu widzenia zasobów baza danych zdjęć może być zbyt obszerna, aby zespół ludzi mógł przetworzyć ją wydajnie i terminowo. Z punktu widzenia kosztów wykorzystanie modeli uczenia maszynowego do wyciskania informacji z obrazów może być tańsze niż praca ludzka.

Techniki rozpoznawania obrazu są już szeroko rozpowszechnione w wielu branżach, a przypadku branży ubezpieczeniowej najskuteczniejsze są:

  • Możliwości identyfikowania użytkowników i uwierzytelnianie osób, 
  • automatyczne tagowanie zdjęć, 
  • wyszukiwanie obiektów w wideo,  
  • dopasowanie obrazu produktu do zlecenia (np. zamiast wpisywać parametry laptopa, można je odczytać za pomocą zdjęcia klawiatury)

Wspomniane techniki są szeroko stosowane w serwisach społecznościowych, zakupach online i usługach mobilnych. Informacje te budują profile ubezpieczycieli, które są wykorzystywane do oceny ryzyka ubezpieczeniowego.

Inne zastosowania rozpoznawania obrazu opartego na sztucznej inteligencji w branży ubezpieczeniowej

Oto lista innych zastosowań sztucznej inteligencji w branży ubezpieczeniowej:

1. Wykrywanie oszustw. Rozpoznawanie twarzy może ograniczyć nieuczciwe wykorzystanie danych i usług ubezpieczeniowych. Na przykład rozpoznawanie twarzy może być wymagane od klienta internetowego do celów uwierzytelnienia.

2. Weryfikacja podpisów lub pisma odręcznego. Dzięki automatycznej ocenie ręcznego podpisu z zapisanym wzorem podpisem można zweryfikować tożsamość klienta w celu zatwierdzenia roszczeń i transakcji. Na przykład formularz można złożyć, robiąc zdjęcie podpisu.

4. Spersonalizowana usługa. Dane biometryczne twarzy mogą służyć do identyfikacji klientów VIP i świadczenia specjalnie przygotowanych usług w celu poprawy satysfakcji klienta. Personalizacja to poważny temat w branży ubezpieczeniowej, ponieważ może przynieść większą marżę i zwiększyć satysfakcję klientów.

5. Marketing interaktywny . W oparciu o dane dotyczące wizerunku potencjalnych klientów w sieciach społecznościowych, można dostosować działania marketingowe i sprzedażowe, aby osiągnąć większy sukces. Klienci mogą być podzieleni na różne grupy i powiązani z odpowiednią strategią marketingową i rozwiązaniami produktowymi.

6. Ubezpieczenia zdrowotne to kolejny obszar, w którym rozpoznawanie obrazu może zapewnić lepszy wgląd w ryzyko klientów indywidualnych. Lekarze mogą korzystać z rozpoznawania obrazów do diagnozowania i prognozowania. Obrazy medyczne, takie jak skany tomografii komputerowej raka, mogą być używane bezpośrednio jako czynniki cenowe. Skany już służą do ustalenia, czy pacjent ma raka płuc, jak ciężki jest on i jak wpływa na cenę ubezpieczenia i przyszłe leczenie.

Jeśli chciałbyś zastanowić się dlaczego warto inwestować w sztuczną inteligencję, zachęcam do lektury tego tekstu.

Zwalczanie oszustw ubezpieczeniowych za pomocą uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe może umożliwić ubezpieczycielom przejście z obecnego stanu „wykrywania i reagowania” na „przewidywanie i zapobieganie”.

Technologie tego typu świetnie sprawdzają się w automatyzacji procesu wykorzystywania dużych ilości danych, równoległym badaniu różnych wskaźników oszustwa i znajdowaniu potencjalnych oszustw. 

Ogólnie rzecz biorąc, warto zwrócić uwagę na dwie metody szkolenia algorytmu sztucznej inteligencji, który może być przydatny przy wykrywaniu i przewidywaniu oszustw. Jedna metoda jest to tzw. metoda nadzorowana, a druga to uczenie się bez nadzoru.

Modele nadzorowane i nienadzorowane w branży ubezpieczeniowej

W uczeniu nadzorowanym algorytmy tworzą prognozy na podstawie zestawu próbek z danych historycznych. Firma może zasilić algorytm historycznymi roszczeniami ubezpieczeniowymi i powiązanymi wynikami zwanymi danymi oznaczonymi (labelled data). 

Model sztucznej inteligencji (algorytm lub ich zestaw) będzie próbował rozpoznać podstawowe wzorce w oszukańczych roszczeniach. Gdy algorytm zostanie przeszkolony w zakresie przeszłych spraw, firma może go użyć do określenia prawdopodobieństwa z jakim ​​nowe roszczenie będzie próbą oszustwa.

Doskonałym przykładem jest firma  AKSigorta Insurance,  która wykorzystała modelowanie predykcyjne jako część procesu dochodzenia roszczeń. Firma zwiększyła swój wskaźnik wykrywania oszustw o ​​66% i jest teraz w stanie zapobiegać oszustwom w czasie rzeczywistym tzn. w momencie ładowania danych do wniosku o przyznanie roszczenia.

Dostępnych jest wiele różnych algorytmów modelowania predykcyjnego, więc użytkownicy powinni wziąć pod uwagę takie kwestie, jak dokładność, interpretowalność, czas szkolenia algorytmów sztucznej inteligencji i łatwość użycia.

Nie ma jednego uniwersalnego podejścia. Nawet doświadczeni naukowcy zajmujący się danymi muszą wypróbować różnych metod, aby znaleźć odpowiedni algorytm dla konkretnego problemu. 

Dlatego najlepiej jest zacząć od prostego i łatwo definiowanego problemu, a później zgłębić bardziej zaawansowane wyzwania. 

Drzewa decyzyjne w wykorzystaniu sztucznej inteligencji 

Drzewa decyzyjne (metody wykorzystywane do analizy i symulacji) to doskonały sposób na rozpoczęcie eksploracji złożonych relacji w posiadanym zbiorze danych. Są stosunkowo łatwe do wdrożenia i szybkie do trenowania na dużych ilościach danych. Co ważniejsze, są one bardzo łatwe do zrozumienia lub zinterpretowania (wyglądają po prostu przyjaźnie gdyż mają formę drzewa decyzyjnego) i mogą być dobrym punktem wyjścia dla nowych reguł biznesowych w firmie ubezpieczeniowej. 

Sztuczna inteligencja bez nadzoru

Algorytmy nienadzorowane są uczone danymi bez wcześniejszych etykiet. Algorytm nie otrzymuje wcześniej odpowiedzi ani oczekiwanego wyniku. Jest po prostu proszony o zbadanie danych i ujawnienie wszelkich „obiecujących” wzorców. Na przykład „wrzucamy” do algorytmu bazę danych opadów śniegu w Nowym Jorku z ostatnich 100 lat. Algorytm sam próbuje znaleźć zależności i wzorce i zasugerować wynik i projekcję. 

Inny przykład – mając pewne informacje behawioralne, nienadzorowane algorytmy mogą rozpoznać klastry i mini-klastry transakcji klientów, które wyglądają podobnie. Wszystko, co wydaje się inne lub niepowtarzalne, może zostać oznaczone jako anomalia i przesłane do dalszych badań.

Wracając do oszustw, metody uczenia się bez nadzoru mogą zatem rozpoznawać zarówno istniejące, jak i nowe rodzaje oszustw. Nie ograniczają się do predefiniowanych etykiet, dzięki czemu mogą szybko dostosować się do nowych i pojawiających się wzorców nieuczciwego zachowania. Na przykład bank azjatycki zastosował nienadzorowane metody uczenia się, aby zidentyfikować przypadki, w których agenci zawyżali opłaty dla klientów za określoną procedurę lub sprzedawali niepotrzebne klientowi produkty, co negatywnie wpływało na wskaźniki lojalności.

Zupełnie nowe algorytmy, takie jak Support Vector Data Description lub Isolation Forest, skutecznie wykrywają anomalie i umożliwiają szybsze reagowanie na nowe rodzaje oszustw.

Roszczenia, orzekanie i uczenie się bez nadzoru w sztucznej inteligencji

Rozstrzyganie roszczeń to proces, w którym firma ubezpieczeniowa rozpatruje otrzymane roszczenie i rozstrzyga je lub odrzuca po przeprowadzeniu odpowiedniej analizy i porównań z wymaganiami dotyczącymi świadczeń i zakresu ubezpieczenia.

Po zakończeniu procesu orzekania firma ubezpieczeniowa dokonuje płatności i / lub wysyła pismo do powoda, w którym opisuje decyzję firmy o przyjęciu lub odrzuceniu roszczenia, uzasadniając powody takiego postępowania oraz kwotę do zapłaty. 

Pismo może zawiera również, dla przyjętej reklamacji (jeżeli takowa miała miejsc), szczegółowe informacje o tym, jak każda usługa objęta reklamacją została rozliczona i czy w związku z reklamacją wypłacane jest świadczenie fragmentaryczne.

Problemy napotykane przy rozpatrywaniu roszczeń przez sztuczną inteligencję 

Proces rozpatrywania roszczeń jest pełen wyzwań, ponieważ:

  • Reklamacje są składane za pośrednictwem różnych mediów – elektronicznych i nie,
  • określona siła robocza jest wymagana do ręcznej weryfikacji każdego roszczenia, filtrowania i badania podejrzanych roszczeń w długim i uciążliwym procesie,
  • ręczne mechanizmy oparte na regułach są czasochłonne i niosą ze sobą zagrożenia, takie jak utrata bazy klientów z powodu opóźnień lub braku zaufania w stosunku do zgłoszonych roszczeń,
  • błędne odrzucenie zasadnych roszczeń lub opóźnione uregulowanie roszczeń może spowodować niezadowolenie klienta,
  • kilka miliardów dolarów jest traconych każdego roku z powodu oszukańczych roszczeń, które są pomijane przez nieefektywny proces rozstrzygania sporów.

Algorytmy sztucznej inteligencji i te nadzorowane i nienadzorowane mogą pomóc w:

  • Konwersji danych roszczenia z istniejących formatów PDF (dane pacjenta, szczegóły diagnozy, testy diagnostyczne, szczegóły leczenia i podsumowanie rachunku) na ustrukturyzowane formaty i zapisy do bazy danych,
  • wskazaniu na anomalie w reklamacjach (rachunki, procedury),
  • automatyzacji procesu rozstrzygania szkód. Sztuczna inteligencja sprawia, że ​​cały proces rozstrzygania szkód jest łatwy, efektywny i przejrzysty. Więcej roszczeń można przetworzyć w krótszym czasie, ponieważ oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji może skalować się szybciej niż tradycyjne technologie. 

Sztuczna inteligencja w branży ubezpieczeniowej – studia przypadków

Proszę zapoznaj się z tymi dwoma studiami przypadków, które wyjaśniają, w jaki sposób technologie oparte na sztucznej inteligencji przekształcają branżę ubezpieczeniową.

Case study 1: Allstate – zastosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu obciążeniem agentów

Allstate nawiązał współpracę z firmą konsultingową w celu opracowania wirtualnego asystenta.

Bot o nazwie ABIE (Allstate Business Insurance Expert) został stworzony, aby pomóc agentom Allstate w poszukiwaniu informacji na temat produktów ubezpieczeniowych Allstate B2B. 

Agenci sprzedają głównie produkty z linii Allstate, takie jak ubezpieczenia zdrowotne lub ubezpieczenia domów. Kiedy ubezpieczyciel zmienił strategię biznesową i zaczął sprzedawać ubezpieczenia komercyjne, wielu agentów miało trudności w szybkim nauczeniu się nowej oferty. Mieli trudności z dostępem do informacji potrzebnych do skutecznego komunikowania się z potencjalnymi klientami.

W rezultacie Allstate stwierdziło, że ich centrum obsługi przedsprzedażowej jest stale zalewane żądaniami od agentów i ostatecznie agenci odchodzili z firmy. Klienci byli niepoprawnie obsługiwani, oferty im przedstawiane były po prostu nieadekwatne to sytuacji, wymagań i możliwości biznesowych.

Wirtualny asystent to doskonały przykład zastosowania sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach. Bot, który pojawia się jako awatar, zapewnia agentom wskazówki krok po kroku dotyczące tworzenia ofert handlowych przy użyciu języka naturalnego. Sztuczna inteligencja „siedzi” obok agenta i „szepcze” mu do ucha, podpowiadając jak przygotować ofertę w danej sytuacji. ABIE przetwarza 25 000 zapytań ofertowych miesięcznie, bez udziału człowieka. 

Case study 2: Sunday – zastosowanie sztucznej inteligencji w tworzeniu oferty premium

Sunday, z siedzibą w Tajlandii, jest wiodącą firmą Insurtech, która wykorzystuje rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji do zwiększenia wydajności konwencjonalnych usług ubezpieczeniowych. 

Sunday używa algorytmów uczenia maszynowego, aby zapewnić klientom: 

  • bardziej kompleksową ofertę produktów ubezpieczeniowych obejmującą nieruchomości,
  • wysoce spersonalizowane składki, które zapewniają klientom bardziej atrakcyjną propozycję wartości.

Dobrym przykładem od Sunday jest wykorzystanie algorytmów bez nadzoru za pomocą których, Sudan odpowiedział na zapotrzebowanie rynku z precyzją i szybkością. Klienci oczekiwali bardziej elastycznych ubezpieczeń samochodowych. Analizując ogromną ilość danych, Sunday stworzył ofertę samochodów weekendowych, w której klienci nie płacą za dni, w których pojazd nie jest używany.  

Od momentu wprowadzenia na rynek w sierpniu 2017 r. Przychody firmy rosną o 30% w ujęciu miesięcznym, ponieważ nowa oferta przyciąga więcej klientów dzięki wysokiemu poziomowi personalizacji opartej na sztucznej inteligencji.

Zapisz się do newslettera jeśli masz ochotę i otrzymuj teksty na maila.

.

Jak poprawnie zbudować zespół, który może skutecznie zapewnić rozwój produktów opartych na sztucznej inteligencji (SI)?

Sukces twoich projektów sztucznej inteligencji zależy od:

  • dostępnych danych i możliwości wykorzystania uczenia maszynowego,
  • właściwego ukierunkowania biznesowego (sztuczna inteligencja powinna dostarczać wyraźną wartość biznesowi),
  • ustalania priorytetów i projektowania mapy drogowej produktu opartego o sztuczną inteligencję . 

Skuteczne wdrażanie produktów opartych na sztucznej inteligencji będzie wymagało zbudowania zgranych zespołów, w skład których wejdą osoby z różnych środowisk i posiadające różne umiejętności.

Pięć podstawowych rodzajów umiejętności SI, które dobrze, aby znalazły się w zespołach produktowych.

  1. Osoby, które potrafią mapować procesy biznesowe, decydują, które z nich są kluczowe przy tworzeniu scenariuszy, przypadków użycia i przypadków biznesowych.
  2. Osoby, które rozumieją naukę o danych, uczenie maszynowe, matematykę, statystykę i potrafią przeprowadzać prognozowanie, etykietowanie i optymalizację danych.
  3. Osoby, które mogą wcześnie oceniać dane, uruchamiać i szybko próbkować dane, dostarczają opinii na temat jakości danych.
  4. Osoby, które rozumieją mapę drogową produktu, wiedzą, jak eksperymentować z prototypami, mogą zbierać dane bezpośrednio od klientów i użytkowników końcowych, potrafią budować założenia i kierować iteracjami
  5. Osoby, które potrafią budować architekturę sprzętową, rozumieją jak działa oprogramowanie i jak działa sprzęt oraz potrafią tworzyć, testować i wdrażać lub wybierać ekosystemy niezbędne do hostowania sztucznej inteligencji.

Przyjrzyjmy się różnym ekspertom i różnym rolom – w tym nietechnicznym rolom biznesowym – które mogą być cenne dla zespołu AI. 

Wiele firm nie zdaje sobie sprawy, że budowanie kompletnego zespołu AI to nie tylko naukowcy zajmujący się danymi, inżynierowie i maniacy oprogramowania. 

Strona biznesowa firmy powinna również przeprojektować się i mieć CAIO (Chief Artificial Intelligence Officer), CDO (Chief Data Officer), VP of AI lub CIO / CMO / CTO, którzy są również zaangażowani w zarządzanie i rozwój produktów opartych na sztucznej inteligencji. 

Poziom zarządzczy firmy również musi zostać przeprojektowany. W przeciwnym razie inicjatywy oddolne nie będą tak skuteczne, jak mogą być, gdy sztuczna inteligencja nie znajduje się na poziomie strategicznym.

Jakie role muszą rekrutować firmy podczas tworzenia produktów lub usług opartych na sztucznej inteligencji?

Poniżej znajdziesz zestaw proponowanych przeze mnie stanowisk / odpowiedzialności o które należy w mojej ocenie uzupełnić zespoły produktowe.

a) Obowiązki zawodowe Inżyniera Oprogramowania składają się zazwyczaj z następujących elementów:

  • Rozwija systemy informacyjne poprzez projektowanie, rozwijanie i instalowanie rozwiązań programowych.
  • Określa wykonalność operacyjną, oceniając analizę, definicję problemu, wymagania, opracowywanie rozwiązań i proponowane rozwiązania.
  • Tworzy rozwiązania programowe, badając potrzeby informacyjne, rozmawiając z użytkownikami i badając przepływ systemów, wykorzystanie danych i procesy pracy.
  • Śledzi cykl życia oprogramowania.
  • Dokumentuje rozwiązania, opracowując stosowną dokumentację, schematy blokowe, układy, diagramy, wykresy, komentarze do kodu i buduje przejrzysty kod.
  • Przygotowuje i instaluje rozwiązania, określając i projektując specyfikacje systemu, standardy i programowanie.
  • Uzyskuje i licencjonuje oprogramowanie, uzyskując wymagane informacje od dostawców, rekomendując zakupy oraz testując i zatwierdzając produkty.
  • Dostarcza informacje poprzez zbieranie, analizowanie i kompilowanie problemów programistycznych.
  • Inżynierowie oprogramowania zajmujący się sztuczną inteligencją muszą wykonywać obliczenia i muszą mieć doskonałe umiejętności matematyczne, aby to zrobić. Typowe specjalizacje to informatyka, sztuczna inteligencja, robotyka i inżynieria.

b) Badacz uczenia maszynowego / Inżynier badań nad uczeniem maszynowym

Osoba zajmująca to stanowisko identyfikuje obszary zróżnicowania i innowacji w określonej dziedzinie (na przykład rozpoznawanie twarzy w ramach technologii CCTV), znajdując, badając i oceniając nowe i istniejące algorytmy oraz interfejsy użytkownika.

Niektóre firmy mogą wymagać od tej osoby prototypowania algorytmów i aplikacji w określonych językach oraz zrozumienia ograniczeń związanych z badaniem wykonalnych i wydajnych algorytmów.

Niektóre inne obowiązki mogą obejmować współpracę z inżynierami produkcji, inżynierami oprogramowania i menedżerami produktów AI w celu wdrożenia wyników badań, uczestniczenie w spotkaniach i burzy mózgów ze środowiskiem akademickim, pracę nad badaniami modeli sztucznej inteligencji. Przez większość czasu osoba na tym stanowisku szuka algorytmów, próbuje je ocenić i jest na bieżąco z zespołami R&D i ich wyzwaniami.

c) Data Scientist w zespole sztucznej inteligencji

Naukowcy zajmujący się danymi rozwiązują złożone problemy z danymi, korzystając z wiedzy specjalistycznej w określonej dyscyplinie. 

Analityk danych to analityk, który proaktywnie pobiera dane z wielu źródeł i analizuje je, aby lepiej zrozumieć, jakie są reguły danej dyscypliny, jak działa konkretna linia biznesowa, oraz w jaki sposób najlepiej zbudować narzędzia SI, które automatyzują określone procesy. 

Niektóre typowe polecenia dla DS mogą wyglądać następująco:

  • Przeanalizuj ogromną ilość danych domeny (na przykład sprzedaż detaliczna, ciągłość produkcji, naruszenia bezpieczeństwa na placach budów) zebranych przez firmę w celu przygotowania wniosków dla zespołów marketingu, sprzedaży, zarządzania produktami i inżynierii oprogramowania.
  • Określ nowe wskaźniki dla oceny jakości produktów i danych firmy, aby doradzać wewnętrznym zespołom programistycznym najczęściej w stosunku do danych pochodzących z obszaru klient – firma.
  • Współpracuj z klientami firmy, aby upewnić się, że zebrane dane i analizy zapewniają wysoki zwrot z inwestycji, zapewniają wartość i mogą być wykorzystane do przyszłego wzrostu wartości.
  • Twórz zrozumiałe i intuicyjne wizualizacje danych, raporty. Wyjaśniaj skomplikowane operacje za pomocą przejrzystych wizualizacji.

d) Inżynier ds. uczenia maszynowego / Inżynier danych

Osoba, która pełni funkcję inżyniera danych, ściśle współpracuje z laboratoriami, badaczami, naukowcami danych i zespołami produktowymi nad opracowywaniem nowych możliwości pojawiających się na styku automatyzacji i posiadanych przez firmę danych lub możliwych do posiadania. 

Inżynier sztucznej inteligencji / inżynier danych powinien również przełożyć potrzeby biznesowe na budowanie niezawodnych i skalowalnych systemów technicznych. 

Głównym celem inżyniera danych jest zwykle ocena, opracowywanie, utrzymywanie i testowanie rozwiązań Big Data dla projektów analitycznych. Rola może również obejmować wstępne przetwarzanie dużych zbiorów danych, w tym gromadzenie, zarządzanie, analizowanie i wizualizację dużych zbiorów danych w celu przekształcenia informacji w spostrzeżenia biznesowe (z ang. business insights).

e) Menedżer produktu produktów opartych na sztucznej inteligencji

Menedżer produktu SI to nowa rola, która jest zbliżona do klasycznego menedżera produktu, ale obejmuje pewne różnice dotyczące specyfiki produktów, które wykorzystują sztuczną inteligencję.

Sztuczna inteligencja kładzie nacisk na tworzenie inteligentnych maszyn, które potrafią wykonywać wysoce wydajne algorytmy.

Gdybyć chciał dowiedzieć się co to jest sztuczna inteligencja na przykładach, zachęcam do przeczytania tego tekstu.

Opracowanie produktu opartego na sztucznej inteligencji wymaga wielu iteracji, ponieważ algorytmy i modele muszą uczyć się nowych wzorców i konsekwentnie tworzyć nowe zależności. Na przykład samochód autonomiczny musi potrafić odróżnić zwierzę od człowieka przebranego za zwięrzę, aby tego dokonać szybko, trzeba osiągnąć organizacyjną sprawność w wyhodowaniu modeli (ang. seasoning).

To najistotniejsza różnica między pracą klasycznego managera produktu a rolą managera produktu SI. Ten ostatni musi biegle przeprowadzać wiele eksperymentów, współtworzyć propozycję wartości z klientami oraz działać szybko i sprawnie. Celem jest maksymalnie szybkie wytrenowanie algorytmów tak, aby popełniały możliwie najmniej błędów i mogły uczyć się w przyszłości same.

Jeśli kierownik produktu opartego o sztuczną inteligencję biegle porusza się w projektowaniu mapy drogowej produktu, planowaniu projektu i szybkiej ocenie efektów z klientami, pomoże analitykom danych i inżynierom oprogramowania szybciej tworzyć inteligentne algorytmy i przynosić wyższą wartość całego ekosystemu sztucznej inteligencji.

Kierownik produktu również: 

  • współpracuje z kierownictwem i interesariuszami linii biznesowej w celu zdefiniowania problemów, które SI może rozwiązać, 
  • pomaga ustalać priorytety i oceniać rozwiązania w odniesieniu do zidentyfikowanych problemów,  
  • opracowuje uzasadnienia biznesowe dla wyboru i zastosowania konkretnych modeli sztucznej inteligencji,
  • pomaga w tworzeniu strategii produktów i określania kamieni milowych.

f) Konwersacyjny projektant i badacz UX rozumiejący sztuczną inteligencję

Projektant User Experience (UX) musi dobrze rozumieć cele biznesowe i zachowania użytkowników. Jeśli interfejs użytkownika ma być wysoce responsywny z wysokim poziomem dostosowania, potrzebuje świetnego projektanta UX, który rozumie, w jaki sposób sztuczna inteligencja zapewnia dostosowanie.

Projektanci UX są prawie zawsze odpowiedzialni za projektowanie i budowanie makiet produktów, ścieżek przemieszczania się użytkowników w danym interfejsie i prototypów.

Sztuczna inteligencja, taka jest jej “natura”, zawsze “zmierza” do dostosowania urządzenia lub oprogramowania do nawyków klientów, wzorców pracy klientów, wzorców korzystania z aplikacji lub sprzętu przez klientów.

Projektanci UX przyjmują podejście projektowe zorientowane na użytkownika i szybko testują interfejsy. Największą wartością produktu opartego na sztucznej inteligencji jest odzwierciedlenie oczekiwań użytkowników w mgnieniu oka. 

Z tego powodu projektanci UX muszą być częścią zespołu SI. Ich rolą jest zapewnienie, że określony projekt i interfejs użytkownika dynamicznie odzwierciedlają wszystko, czego sztuczna inteligencja nauczyła się, badając zachowania użytkowników końcowych.

g) Growth Hacker, który potrafi sprawdzić przydatność sztucznej inteligencji

Haker wzrostu to osoba, która wykorzystuje kreatywne, lekkie strategie, aby pomóc firmom w pozyskiwaniu i utrzymywaniu użytkowników. 

Hakerzy zajmujący się rozwojem koncentrują się wyłącznie na strategiach, których celem jest wzrost bazy użytkowników, rosnąca retencja, i przychody (jeśli są celem danej firmy). 

Każdy zespół AI, który ma zamiar wypuścić produkty oparte na sztucznej inteligencji, powinien mieć dostępnych hakerów wzrostu. 

Te osoby potrafią bowiem szybko uzyskać informacje o tym jak grupa docelowa reaguje na ofertę wartości, którą niesie produkt. Hakerzy wzrostu pomagają także projektantom UX w skierowaniu strumienia użytkowników do testowania zaprojektowanych interfejsów.

Haker wzrostu pomaga również w przeprowadzaniu iteracji produktowych, które pomagają uzyskać informacje zwrotne od użytkowników końcowych na każdym etapie rozwoju produktu. 

Każdy menedżer produktu AI potrzebuje wystarczającego wkładu ze strony docelowych klientów, aby zaprojektować przekonującą propozycję wartości. Growth Hakerzy pomagają zbierać te opinie, ale także testują propozycję wartości poprzez szybkie eksperymenty z produktami.

Wniosek

Zebranie zespołu AI może być wyczerpujące. Walka o talent jest kosztowna.

Uważam, że sztuczna inteligencja powinna być wykorzystywana wyłącznie jeśli daje wyraźną wartość biznesową. Nie powinno się budować zespołu z powodu mody na sztuczną inteligencję czy założenia, że “znajdzie się dla nich jakiś projekt”.

Kierownicy czasami popełniają błąd budując zespół, zanim dowiedzą się, czy w ogóle potrzebują zespołu SI. Po prostu warto mieć jasny cel biznesowy zanim rozpocznie się rekrutację.

W tym artykule możesz się dowiedzieć dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna w małych i średnich firmach, a nie tylko w środowisku korporacji i globalnych gigantów.

Na koniec chcę jednak podkreślić, że można zacząć od małego zespołu. Nie potrzebujesz 50 osób do projektowania, prototypowania i uruchamiania produktów opartych na sztucznej inteligencji. 

Niezależnie od tego, czy masz jednego inżyniera oprogramowania, czy tylko jednego inżyniera uczenia maszynowego i analityka danych, w małym zespole możesz zacząć eksperymentować ze sztuczną inteligencją.

Zapisz się do newslettera jeśli masz ochotę i otrzymuj teksty na maila.

.

Co to jest sztuczna inteligencja?

Chociaż te trzy terminologie są zwykle używane zamiennie, nie odnoszą się do podobnych zagadnień. Przyjrzyjmy się trzem zakresom i porównajmy sztuczną inteligencję z uczeniem maszynowym z niewielkim ujęciem głębokiego uczenia się.

Czy zatem istnieje różnica między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym i uczeniem głębokim?

Oto diagram, który próbuje zwizualizować relacje między nimi i ich wzajemne relacje:

Źródło: Adash Gubta, Medium.

Rysunek 1: Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe i uczenie głębokie

Jak widać powyżej trzech koncentrycznych okręgów, uczenie głębokie (Deep Learning) to podzbiór uczenia maszynowego (Machine Learning), który jest dodatkowo podzbiorem sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence).

Tak więc sztuczna inteligencja jest wszechogarniającą ideą, która pojawiła się na początku , a następnie rozwinęła się z pomocą uczenia maszynowego. Ostatecznie rozwinęło się i wciąż się rozwija głębokie uczenie, które obiecuje przyspieszyć postęp sztucznej inteligencji.

Poszukajmy dalej, abyś mógł rozpoznać, różnice i zastosowania AI, ML lub DL.

Co to jest sztuczna inteligencja (AI)?

Jak sugeruje tytuł, sztuczną inteligencję można luźno interpretować jako integrację ludzkiego mózgu z maszynami. Sztuczna inteligencja to konstelacja kilku różnych technologii, które umożliwiają maszynom rozumienie, działanie i samo-uczenie się. Z tego powodu wszyscy mają inną definicję sztucznej inteligencji.

Trochę komplikując sprawę, muszę wspomnieć, że sztuczną inteligencję można podzielić na dwie grupy.

Wąska AI

Większość tego, czego używamy w naszym codziennym życiu, to wąska sztuczna inteligencja, która wykonuje pojedyncze zadanie lub zbiór powiązanych zadań.

Oto kilka przykładów:

Cyfrowi asystenci, tacy jak Siri, którzy mogą zamówić pizzę lub kawę

  • Oprogramowanie, które bada dane w celu optymalizacji danego procesu biznesowego, na przykład systemy zarządzania churnem (odejścia klientów), które próbują manipulować ceną, aby klient nie przeniósł się do konkurencji.

Takie systemy są solidne, ale pole do popisu jest wąskie: zwykle koncentrują się na osiągach konkretnego procesu lub zadania. Jednak wąska sztuczna inteligencja ma ogromną moc transformacji przy odpowiednim zastosowaniu i nadal zmienia najskuteczniej sposób, w jaki pracujemy i żyjemy.

Ogólne AI

Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) byłaby inteligencją maszyny zdolnej do zrozumienia świata i każdego człowieka oraz posiadającej nieograniczony potencjał uczenia się, jaki i wykonywania ogromnego zakresu zadań z niezwykle wysoką wydajnością. AGI nie istnieje i pojawia się w opowiadaniach science-fiction od ponad wieku, ale badacze i firmy twierdzą, że możliwe jest szybkie zbudowanie takiej technologii.

GOF AI


Sztuczna inteligencja to szersze myślenie, które obejmuje wszystko, od dobrej staromodnej sztucznej inteligencji (GOFAI) po futurystyczne nauki stosowane, takie jak głębokie uczenie się. Czy pamiętasz Blue Chip zdolny do gry w szachy (grający z mistrzami szachownicy)? To nie była sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, ani uczenie się przez wzmacnianie (reinforcement learning). To było podejście / nauka metodą brutalnego wykorzystania siły algorytmów. To była dobra, staroświecka sztuczna inteligencja (ai) z angielskiego (Good Old Fashioned AI).

Co to jest uczenie maszynowe (komputerowe) (ML)?


Uczenie maszynowe (ML) ma na celu umożliwienie maszynom prowadzenia badań z wykorzystaniem dostarczonych rekordów i dokonywania poprawnych prognoz. Część edukacyjna jest tutaj niezbędna. Uczenie maszynowe jest podzbiorem AI (jak wykazałem powyżej).

Uczenie maszynowe polega na przekazywaniu danych algorytmowi i umożliwieniu mu badania dzięki udostępnionym danym. To proces uczenia się prowadzony przez algorytm.

Wyobraź sobie sklep ze skanerami wykorzystującymi sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, które identyfikują rodzaj owocu na podstawie jego atrybutów:

Jednak jeden z wierszy podaje wyłącznie wagę i teksturę i nie ma danych o rodzaju owoców. Nawiasem mówiąc, naukowcy zajmujący się danymi są tutaj bardzo ważni przy projektowaniu takich tabel. Niewłaściwa struktura może wprowadzić w błąd operacje biznesowe. ML nie wyjdzie poza strukturę. Nie zaproponuje, mówiąc prościej, innej tabeli. Będzie się poruszał w jej obrębie.

Sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe można użyć do „odgadywania”, czy owoc jest pomarańczą czy jabłkiem. To uczenie się na podstawie danych i podejmowanie decyzji.

Po wprowadzeniu danych algorytm zbada różne cechy pomarańczy i jabłka. Algorytm może się uczyć automatycznie, ale byłby to tylko algorytm. Uczenie maszynowe jest inne. Może podejmować decyzje. Uczenie się, pozwala na podejmowanie coraz to lepszych decyzji.

Systemy oparte na uczeniu maszynowym (podzbiór AI), które uczą się na podstawie danych, będą w stanie zapełnić tysiące wierszy (wykonując miliony zadań) w mgnieniu oka. To najbardziej ekscytująca część nauki – automatyzacja, możliwa dzięki rozpoznawaniu wzorców i informatyce.

Systemy AI i ML mogą zapewnić szybkie odpowiedzi, co oznacza, że ​​różnicę między owocami można bardzo szybko uchwycić. Im więcej zadań jest wykonywanych, tym więcej wiedzy gromadzi sztuczna inteligencja.

Z tego powodu duże zbiory danych mają kluczowe znaczenie dla technologii AI i ML. Algorytm uczenia maszynowego może uczyć się bardzo szybko, a rozmiar stosu danych nie ma znaczenia. W naszym przykładzie im więcej owoców zostanie zeskanowanych przez skaner, tym lepszy będzie proces decyzyjny programu komputerowego.

Aby rozwiązać zagadkę, kluczowe jest posiadanie inteligentnych naukowców zajmujących się danymi i inteligentnego programowania. Mówiąc smart, mam na myśli ludzi, którzy rozumieją znaczenie celu biznesowego systemów AI.

Klasyfikacja sztucznej inteligencji i algorytmów uczenia maszynowego


Algorytmy uczenia maszynowego są skatalogowane w:

  • uczenie nadzorowane (dane treningowe są oznaczane odpowiedziami, informacje są dobrze oznaczone)
  • uczenie się bez nadzoru (wszelkie oznaczenia i odpowiedzi, które mogą istnieć, nie są dostępne dla algorytmu).


Uczenie nadzorowane dzieli się na:

  • klasyfikację (przewidywanie wyników nienumerycznych, np. program może oszacować prawdopodobieństwo zamknięcia konta bankowego przez klienta i przejścia do konkurencji)
  • regresję (przewidywanie odpowiedzi liczbowych, takich jak zakres zmian cen w wyniku warunków pogodowych).


Uczenie się bez nadzoru:

  • grupowanie (wyszukiwanie skupień danych o porównywalnych obiektach, takich jak pula klientów kupujących codziennie określone produkty, klienci narzekający na tę samą cechę, klastry klientów kupujące podobne produkty),
  • przynależność (znajdowanie częstych sekwencji obiektów, powiedzmy, że aplikacja może dowiedzieć się, że zwykle bierzesz UBER i zatrzymujesz się po drodze na Starbucks)
  • dimensionality discount (prognozowanie, zbieranie charakterystyk i ekstrakcja funkcji)

Zastosowania uczenia maszynowego (ML)


Myślę, że to właściwy moment, aby wspomnieć, że ludzka inteligencja wiąże się z adaptacyjnym uczeniem się i doświadczeniem. Nie zawsze zależy to od danych dostarczonych wcześniej, takich jak te wymagane w przypadku uczenia maszynowego. Moim zdaniem sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zawsze będą współistnieć z ludźmi. Inteligencja ludzka jest w stanie wymyślić fantastyczny sprzęt i oprogramowanie, które następnie tworzą system komputerowy lub złożone systemy. Jeśli spojrzysz na poniższe przykłady z tej perspektywy, staje się oczywiste, że uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja wspierają ludzkie zachowanie, pozwalając nam zwiększyć wydajność i produktywność.

Dane pochodzące z rozpoznawania obrazu


Dobrze znanym i typowym przykładem uczenia maszynowego w świecie rzeczywistym jest rozpoznawanie obrazów.

Przykłady rozpoznawania obrazów ze świata rzeczywistego:

  • Oznacz prześwietlenie ciała jako rakowe lub nie. Analiza danych przeprowadzona przez uczenie maszynowe AI może pomóc lekarzom, badaczom i naukowcom szybko zidentyfikować, czy dane zdjęcie rentgenowskie zawiera zmiany nowotworowe. Nawet nie wspominając, że to samo można zrobić, wyodrębniając obrazy z wideo. Jeśli lekarz przeprowadzi endoskopię i nagra wideo, program oparty na uczeniu maszynowym może zamienić wideo na zbiór obrazów i oznaczyć obiekty (podjąć decyzję).
  • Przypisz imię do przedstawionej twarzy – jeśli posiadasz smartfon, możesz skatalogować swoje rodzinne zdjęcia. Uczenie maszynowe może rozpoznać twarz konkretnej osoby i „umożliwić” jej wyszukiwanie.
  • Rozpoznawanie pisma ręcznego na tablecie. Jesteś osobą mówiącą i piszącą po rosyjsku, a może umiesz pisać po rosyjsku, polsku i angielsku? Uczenie maszynowe może zrozumieć Twój styl pisania, a przetwarzanie języka naturalnego (NLP) będzie w stanie wyodrębnić odpowiednie dane i przetłumaczyć je na znaki. Superinteligencja? Nie, to tylko umiejętność konsumowania dużej ilości danych (miliony przykładów pisma ręcznego) i uczenia się rozpoznawania, która prowadzi do decyzji podejmowanych przez algorytmy.

Rozpoznawanie mowy


Sztuczna inteligencja może swobodnie zamieniać słowa w tekst. Program komputerowy może przekształcić mowę (kolejny wielki nośnik danych) i głos przechwycony na żywo w pliki tekstowe. Intensywność w pasmach czasowo-częstotliwościowych może również segmentować głos.

Przykłady rozumienia mowy wspomaganego sztuczną inteligencją:

  • Poszukiwanie dźwięków (na przykład nagrany dźwięk ptaka może pomóc w rozpoznaniu gatunku)
  • Kontrola sprzętu – „Tesla, odbierz mnie z domu” i samochód zaczyna zbliżać się do miejsca zamieszkania.
  • Aplikacje takie jak Google Home czy Amazon Alexa należą do szeroko rozpowszechnionych zastosowań sztucznej inteligencji.

Opieka zdrowotna


Uczenie maszynowe może pomóc w diagnozowaniu chorób. Wielu lekarzy używa chatbotów (to rozmowa z drugą stroną poprzez czat internetowy) do rozpoznawania mowy do identyfikowania wzorców objawów lub rozpoznawania obrazów w celu wykrycia COVID.

Przykłady rzeczywistej diagnostyki medycznej i podejścia do problemów:

  • Pomoc w przygotowaniu diagnozy lub zaproponowaniu planu leczenia (przykład: pacjent jest przesłuchiwany przez program komputerowy i proszony o wgranie zdjęć i opisów lekarskich).
  • Analiza płynów ustrojowych w celu rozpoznania choroby.
  • W rzadkich chorobach połączenie oprogramowania do rozpoznawania twarzy i uczenia maszynowego pomaga zidentyfikować skany ciała pacjentów i rozpoznać fenotypy powiązane z rzadkimi zaburzeniami genetycznymi.

Analizy predykcyjne


Uczenie maszynowe może podzielić dostępne dane na grupy. Następnie analitycy zmierzą prawdopodobieństwo błędu po zakończeniu klasyfikacji.

Przykłady analizy predykcyjnej:

  • Przewidywanie, czy transakcja jest oszustwem, ile transakcji w roku będzie próbami wyłudzenia. Technologie sztucznej inteligencji mogą rozpoznawać ton, głos i uczucia oraz oznaczać zlecenia telefoniczne jako próby dokonywania fałszywych transakcji.
  • Opracowanie systemów prognozowania w celu ilościowego określenia prawdopodobieństwa błędu, na przykład tego, ile przesyłek trafi kurierskich do złej lokalizacji.

Ekstrakcja


Z nieustrukturyzowanych danych uczenie maszynowe może wyodrębnić ustrukturyzowane informacje.

Przykłady aplikacji:

Procedury te są zwykle powtarzalne, ale uczenie maszynowe może dekodować ogromną ilość danych i sprawdzać wzorce, które następnie nauka lub biznes może wykorzystać do określonych ulepszeń.

Co to jest uczenie głębokie (DL)?


Jak wspomniałem, głębokie uczenie jest podzbiorem uczenia maszynowego; jest to podejście do realizacji uczenia maszynowego. Innymi słowy, głębokie uczenie się to kolejna ewolucja uczenia maszynowego.

Algorytmy uczenia głębokiego są z grubsza stymulowane przez wzorce odkryte w ludzkim mózgu. Tak jak używamy naszych mózgów do znajdowania wzorców i klasyfikowania kilku rodzajów informacji, algorytmy głębokiego uczenia się można nauczyć, aby wykonywały identyczne zadania.

Nasz mózg przechowuje nieustrukturyzowane dane i wciąż podchodzi do ogromnych problemów. Sztuczne sieci neuronowe (SSN) to algorytmy, które zamierzają naśladować sposób, w jaki nasz mózg podejmuje decyzje.

Głębokie uczenie może rutynowo znaleźć punkty, które należy wykorzystać do klasyfikacji.

Różnice pomiędzy uczeniem maszynowym (ML) a uczeniem głębokim (DL), można by ująć mniej więcej tak:

ML:

  • Wymaga małej ilości danych wejściowych, aby móc rozpocząć uczenie i podejmować coraz to lepsze decyzje.
  • W większości przypadków, ML nadaje się do rozwiązywania konkretnego, dobrze opisanego problemu.
  • Skomplikowane wyzwania, ktoś (np. naukowiec) musi zamienić na mniejsze, bardziej precyzyjne. ML będzie rozwiązywał te mniejsze, aby w efekcie pomóc rozwiązać to duże, skomplikowane wyzwanie.
  • Wynik dostarczony przez uczenie maszynowe jest łatwy do wyjaśnienia, gdyż zasady rozwiązywania są jasne i strukturalizowane.
  • Dane historyczne pozwalają maszynie na podejmowanie decyzji.

DL:

  • Wymaga bardzo, ale to bardzo dużej ilości danych wejściowych.
  • Algorytmy same wyszukują wzorce w danych.
  • Nie tyle szuka się rozwiązania problemu, co wzorców w dostarczonych danych.
  • Wyjaśnienie efektów może być bardzo trudne, gdyż to algorytm sam buduje wzorce na bazie których dostarczane są rekomendacje (efekt czarnej skrzynki).
  • Dane służą poszukiwaniu wzorców, a nie poszukiwaniu decyzji. Dlatego też dane historyczne nie są tak ważne, jak “jakiekolwiek” dane w dużych ilościach.

Zastosowania uczenia głębokiego.

  • Zautomatyzowana jazda – zespoły zajmujące się nauką o samochodach wykorzystują wiedzę głębokiego uczenia się, aby dostrzegać obiekty, takie jak znaki, sygnalizacja świetlna, zwierzęta itp.
  • Sieć neuronowa w lotnictwie i obronie – uczenie głębokie służy do rozpoznawania obiektów z satelitów, które wykrywają obszary zainteresowania (na przykład jeziora, lasy, zwierzęta).
  • Badania medyczne – Badacze nowotworów używają systemów komputerowych opartych na głębokim uczeniu się, aby automatycznie odkrywać komórki rakowe. Na Uniwersytecie Kalifornijskim w Los Angeles zespoły analityków danych skonstruowały specjalny mikroskop, który dostarcza wielowymiarowych statystyk, które umożliwiają trenowanie oprogramowania do głębokiego uczenia się w celu dokładnego wykrywania większości komórek nowotworowych.
  • Automatyka przemysłowa – DL pomaga czuwać nad bezpieczeństwem pracowników w zasięgu ciężkiego sprzętu. Oprogramowanie może rutynowo wykrywać, kiedy ludzie lub przedmioty znajdują się w niebezpiecznej odległości od maszyn. W połączeniu z uczeniem maszynowym może zbudować podsumowanie miejsc, których ludzie powinni unikać.
  • Elektronika – uczenie głębokie jest używane w słuchaniu i tłumaczeniu mowy. Na przykład system sztucznej inteligencji pomaga gadżetom odpowiadać na Twój głos i poznawać Twoje preferencje. Sieci neuronowe mogą rozpoznawać dialekty i dostosowywać prędkość rozpoznawania mowy do regionów geograficznych.

Podsumowanie


Jak widać, istnieje znacząca różnica i krystalicznie wyraźny związek między sztuczną inteligencją (AI), uczeniem maszynowym (ML) a głębokim uczeniem (DL).

Kiedy powinniśmy używać sieci neuronowej? To zależy. Kiedy algorytm uczenia maszynowego jest odpowiedni? To zależy.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe oferują ogromną różnorodność korzyści, ale dzięki nauce stratedzy muszą rozpoznać, które podejście najlepiej służy biznesowi. Maszyny, sieci i nauka o danych tworzą super wydajną kombinację, która ostatecznie musi służyć biznesowi.

Zrozumienie różnicy między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym i uczeniem głębokim pomaga podejmować lepsze decyzje. Każda pula algorytmów daje inne wyniki i wymaga różnych typów, rozmiarów i jakości wprowadzanych danych.

Zapisz się do newslettera jeśli masz ochotę i otrzymuj teksty na maila.

.