Jak powinna być zaprojektowana sztuczna inteligencja w firmie? 

Systemy inteligentne tworzy się już od wielu lat. W wielu przypadkach opierają są o to, jak działa mózg ludzki. Co to oznacza? To, że systemy te muszą mieć zdolność postrzegania świata: badają zjawiska, dokonują obserwacji, analizują mowę. Mogą bazować na zmysłach takich, jak ludzkie, ale można je rozszerzyć, na przykład o światło laserowe. Dziś zastanowimy się jak powinna być zaprojektowana sztuczna inteligencja w firmie?

Rozpoznawanie i podejmowanie decyzji

Systemy muszą mieć zdolność rozpoznawania nie tylko obiektów, ale nawet sytuacji. W mowie powinny umieć rozpoznać nie tylko słowa, ale i ich sens, w tym zabarwienie emocjonalne lub ewentualny sarkazm. Posiadając takie umiejętności sztuczna inteligencja w firmie powinna umieć podejmować decyzje w funkcji celu. Ta jest często tworzona, zadawana przez człowieka. Na przykład w mapach Google dajemy wybór inteligencji czy chcemy dojechać drogą najlepszą, czy jak najszybszą. 

Naturalna interakcja

Kolejną cechą, którą powinny mieć takie systemy to zdolność do interakcji z systemem w sposób naturalny. Czyli między innymi komunikować się z użytkownikiem, przekazywać mu informacje zwrotne w języku (lub w sposób) dla niego zrozumiały, ale i komunikować między sobą, jak w tak zwanym „Internecie rzeczy”, gdzie sensory komunikują się między sobą, wzajemnie przekazując informacje. Mówi się tu też o inteligentnych sensorach, czyli takich, które przekażą komunikat nie po każdym przeanalizowaniu danych, ale tylko wtedy, kiedy powinny.

Dokonywanie analiz

Systemy powinny też dokonywać analiz – takich jak prognozy podaży i popytu, między innymi w przypadku zaimplementowania ich w firmie handlowej. Potrafią pomagać w planowaniu zakupów, wykorzystania powierzchni magazynowej, a także na podstawie wielu danych przygotować strategie działania. 
Jedną z najważniejszych funkcji sztucznej inteligencji jest zdolność uczenia się. Często dokonuje się tego przez eksperymentowanie z otoczeniem i sprawdzanie, które działania sprawdzają się lepiej, a które gorzej. W ten sposób może powstać system ciągłego doskonalenia się. 

Komplet tych funkcjonalności może sprawić, że te systemy stają się autonomiczne. Jeśli są dobrze skonstruowane potrafią wspierać działania firmy lub człowieka bez ingerencji tego ostatniego w działania.  

Przeczytaj kolejny artykuł z cyklu: Program komputerowy a model uczenia maszynowego

Więcej informacji znajdziesz w zapisie webinaru Andrzeja Wodeckiego na naszym kanale na YouTube: