ФРОЛОВ А.В., ФГБОУ ВО «МГУ им. адм. Г.И. Невельского», Владивосток, начальник компьютерного класса №1 кафедры автоматических и информационных систем, факультет электроники и информационных технологий, Владивосток, Frolov@msun.ru

 ФРОЛОВА Е.С., ФГБОУ ВО «МГУ им. адм. Г.И. Невельского», Владивосток, аспирант, кафедра автоматических и информационных систем, факультет электроники и информационных технологий, Владивосток, odinochka_ja@bk.ru

Системы искусственного интеллекта
в бизнесе

В работе проведен анализ базовых систем искусственного интеллекта, произведено их разделение на пять основных категорий (экспертная система, нейросеть, генетическая процедура, интеллектуальный агент, виртуальная реальность). Приведены основные применения (приложения) таких систем в бизнес-процессах, согласно их интеллектуальным возможностям

Введение

Системы искусственного интеллекта (СИИ) служат для имитации процессов мышления и интеллектуального поведения человека с помощью компьютерных систем, реализации такого поведения роботами [1, с.112].

СИИ представляют не только датчики, программное обеспечение, устройства, участвующие в подражании человеку, но и форма накопления и использования знаний.

Конечная цель СИИ в том, чтобы сначала изучить человеческий способ мышления, а затем сымитировать, разрабатывая СИИ, используя механизм самообучения.

Хотя СИИ можно классифицировать по-разному, существует пять их основных категорий [2, c. 46], [3, с. 355, 486, 658]:

Экспертные системы (ЭС)

Наиболее распространенная категория СИИ. Экспертные системы представляют собой информационно-советующие, консультативные программы, которые имитируют сложные процедуры рассуждения экспертов при решении сложных проблем.

Опираются ЭС на базу знаний, правила ее применения (вывода, продуцирования знаний из нее) по ситуации.

Применение ЭС ускоряет процесс принятия бизнес-решений за счет способности идентифицировать ситуацию (различные факторы) в гораздо более короткие сроки, чем любой человек. Кроме того, информация, полученная ЭС, не забывается (результат продукции), а заносится в базу знаний.

ЭС обычно используются для оказания помощи в диагностике из-за их способности перебирать множество возможных вариантов и стратегии, основанных на внешних воздействиях.

Нейронные сети (НС)

Нейронные сети представляет собой систему взаимодействующих простых (по вход-выходу) процессоров (имитаторов нейронов нейросети человека), каждый из которых работает лишь с сигналами, поступающими на вход периодически и выдающим сигналы для других процессоров также периодически.

Эффективная работа даже простой сети достигается управляемым взаимодействием, возможностью обучаться как заранее, так и в процессе работы.

Генетические процедуры (алгоритмы) (ГА)

Генетические процедуры (алгоритмы) включает в себя такие этапы, как алгоритм скрещивания (комбинирования), точнее скрещивания, селекции (отбора родителей) и мутации (размножения, получения нового поколения), выполняемые до тех пор, пока разработчиков не устроит результат по заранее выбранному критерию:

• адекватности,
• достижения итераций (циклов, поколений) выбранного максимума,
• превышение времени мутации.

Интеллектуальные агенты (ИА)

Интеллектуальные агенты представляет собой программу, самостоятельно выполняющее задание, указанное пользователем, управляющим компьютером, в течение длительного промежутка времени.

Интеллектуальные агенты различаются по типу обработки воспринимаемой информации:

• агенты с простым поведением (созерцательные),
• агенты с поведением, основанным на модели (модельные),
• целенаправленные,
• практичные,
• обучающиеся.

Простые, созерцательные агенты – продукционного типа: если <условие> то <действие>.

Модельные агенты – с поведением, определяемым по модели (своей модели обозреваемого мира).

Целенаправленные агенты запоминают информацию, ведущую к цели или наоборот.

В отличии от целенаправленных агентов, практичные способны различать, насколько желанно для них текущее состояние.

Обучающиеся агенты могут независимо анализировать ситуацию и обучаться при ее изменениях, то есть учитывать взаимодействия с окружением в реальном режиме.

Виртуальная реальность (ВР)

Виртуальная реальность – среда для виртуальных действий, анализа-синтеза как физических, так и виртуальных структур (миров).

ВР имитирует и воздействие, и реакцию в реальном времени. Пользователь воздействует на ВР (в ВР) по законам данного мира, чаще всего имитирующих реальные физико-химические, биологические, социальные и иные законы.

Ведущие применения СИИ в бизнесе

СИИ важны потому, что могут помочь решить чрезвычайно сложные проблемы в различных отраслях:

• образование,
• здравоохранение,
• коммерция,
• транспорт
• и др.

Следующие приложения СИИ для решения задач для бизнеса [4, c. 1]:

• чат-боты;
• электронная коммерция (нейромаркетинг и др.);
• рабочие коммуникации;
• обеспечение безопасности;
• логистика (цепочки поставок);
• биржевая деятельность (прогнозирование);
• бизнес-аналитика (BI) и др.

Приложения искусственного интеллекта (Artificial intelligence, AI) могут быть сгруппированы в категории, согласно обосновывающей способности решать проблемы с помощью логической дедукции.

Например:

• управление финансовыми активами;
• правовая оценка ситуации;
• системы вооружений;
• игры, развлечения;
• прогнозирование закупок (сбыта);
• управление запасами;
• маркетинг (нейромаркетинг);
• распознавание и предотвращение различных мошеннических схем;
• медиа, СМИ;
• оптимизация сети, навигация;
• перевод с языков в реальном режиме, голосовое управление;
• обработка (анализ) звуков, изображений, сенсорных воздействий;
• видеонаблюдение, видеосопровождение (айтрекинг)
• и др.

Применение СИИ повышает результативность, эффективность бизнес-процессов, их аналитическое обеспечение [5, c. 8].

Заключение

При использовании СИИ нивелируется «человеческий фактор» (но «машинный фактор» возможен). Но возможности таких систем (как и приложения) – расширяются, сами СИИ – усложняются, обучаются, самообучаются. В условиях цифрового бизнеса [6, c. 112] обладают высоким эволюционным потенциалом.

1. Иванов А.А., Рожкова Л. Искусственный интеллект как основа инновационных преобразований в технике, экономике, бизнесе // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2018, №6(114), с. 112–116.
2. Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. – М.: Изд. «Манн, Иванов и Фербер». 2016, 760 с.
3. Информационные технологии в бизнесе / Под ред. Милана Желены. – СПб.: Питер, 2002, 1120 с.
4. Чат-боты: собеседники на все случаи, URL: https://habrahabr.ru/company/bitrix/blog/282702/ (доступ 18.01.2019).
5. Салимьянова И.Г., Погорельцев А.С. Цифровая трансформация экономики: анализ трендов в контексте институциональных экономических теорий // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2018, №6(114), с. 112–116.

Ключевые слова: система, искусственный интеллект, эксперт, нейросеть, генетический, интеллектуальный агент, виртуальная реальность, приложение.

Artificial intelligence systems in business

Frolov A.V., FGBOU VO “MSU named after admiral. G.I. Nevelskoy”, Vladivostok, Head of Computer Class No. 1, Department of Automatic and Information Systems, Faculty of Electronics and Information Technologies, Vladivostok, Frolov@msun.ru

Frolova E.S., FGBOU VO “MSU named after admiral. G.I. Nevelskoy”, Vladivostok, Postgraduate Student, Departments of Automatic and Information Systems, Faculty of Electronics and Information Technologies, Vladivostok, odinochka_ja@bk.ru

Abstract: In the work, a system analysis of the basic systems of artificial intelligence was carried out, they were categorized into five main categories (expert system, neural network, genetic procedure, intelligent agent, virtual reality). The main applications (applications) of such systems in business processes, systems, according to their intellectual capabilities are given.

Keywords: system, artificial intelligence, expert, neural network, genetic, intelligent agent, virtual reality, application.

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи