Коротко об AI & Big Data
История появления
История искусственного интеллекта началась в 50-х годах прошлого столетия с исследований в области неврологии, когда ученые показали, что мозг представляет собой нейронную сеть. Английский математик Алан Тьюринг предположил, что любой вид вычислений можно представить в цифровом виде, и именно тогда эту идею подхватил исследователь Марвин Мински. В 1951 году им была создана первая нейронная сеть.
Спустя 70 лет нашего развития произошли колоссальные изменения в технологиях. Мы начали путь от простых логических операций и пришли к огромной индустрии, занимающей одну из лидирующих позиций на мировом рынке. Рост операций для роботов, выполняющих сложные для человека задачи, привел к необходимости сбора данных и их последующего анализа. Так зародилась всем известная Big Data.
AI & Big Data for Science
В науке эти две технологии имеют синергию. Например, в астрономии алгоритм машинного обучения, опираясь на накопленные данные и простые законы физики, догадался сам разместить Солнце в центре Солнечной системы. Трудно представить сколько возможностей открывает этот метод и насколько сильно это развеет туман над новыми знаниями и осмыслением окружающей вселенной.
AI & Big Data for Business
Сегодня для бизнеса на передний план вышли большие данные. Все больше и больше компаний собирают о нас разнообразную информацию. Каждую секунду во всемирной паутине передается больше данных, чем их было сохранено во всем интернете каких-то 20 лет назад. Это дает компаниям возможность работать с большим количеством данных в одном наборе - и не только из Интернета. Например, согласно оценкам, компания Walmart каждый час собирает более 2,5 петабайт* данных в результате транзакций своих клиентов. Очевидно, что такой сбор информации имеет для некоторых компаний коммерческий интерес (и мы знаем это не понаслышке).
*1 петабайт = 1 000 000 гигабайт
На личном примере
Для нашей компании нет преград в развитии этой отрасли. Мы помогаем бизнесу анализировать и автоматизировать рутинные входящие/ исходящие коммуникации с их клиентами, будь то голос или текст. Решение Голосовой робот умеет как принимать вызовы, отвечая на вопросы клиентов, так и совершать их, понимая суть разговора. Чат-бот позволяет распределить и собрать воедино все текстовые обращения клиентов в одном месте, обработать и ответить на однотипные запросы, тем самым, повысить скорость отработки заявок и снизить нагрузку с операторов. И это только начало!
Выводы и будущее
"Рост объема Big Data приближает появление иного мирового порядка, схожего с тем, как когда-то нефть создавала экономические державы",- сравнивают аналитики из Tufts University, MasterCard. «Большие данные» — это новый двигатель экономики, то есть наиболее важный ресурс — это уже не нефть, а данные. Неважно, что вы делаете: идете по улице, совершаете покупки или смотрите телевизор — теперь вы оставляете цифровой след. А это является сырьем и двигателем для экономики новой эры. По мнению McKinsey, в общей сложности AI & BigData смогут дать экономический эффект в 13 триллионов долларов к 2030 г.
Анализировал йоттабайты информации и заглядывал на годы вперед Иван Образцов.