Днес изкуственият интелект се използва от 35% от компаниите, а други 42% планират даАлгоритъм
4 предимства на Python за работа с AI
Python е един от най-популярните езици за програмиране в света: той се използва48% от ИТ professionals.At края на 2022 г. те станаха лидер в класацията на IEEE Spectrum и TIOBE и заеха второ място в проучването на JetBrains.
Python оглавява най-популярните езици в индекса TIOBE за втора година.
Има няколко функции, за които Python е избран от специалистите по ML:
1. Опростен синтаксис
Този принцип е отразен във философията на езика "Zen Python":
- Красивото е по-добро от грозното.
- Явно е по-добре от имплицитно.
- Простото е по-добро от сложното.
- Четивността има значение.
- Ако реализацията е трудна за обяснение, идеята е лоша.
- Ако изпълнението е лесно за обяснение, идеята най-вероятно е добра.
Ясният синтаксис на езика помага за по-бързо тестване на хипотези, разработване на програми и отстраняване на грешки, а простият четим код допринася за бързото разпространение на идеи и обмяната на опит.
2. Готови библиотеки
Една от най-популярните директории на софтуер, написана на Python, PyPI вече има повече от 400 проекта.Сред тях, например, има такива, които значително опростяват и ускоряватсложни изчисления, разработване на ML алгоритми и работа с данни:
Примерни проекти в PyPI
- TensorFlow е библиотека за машинно обучение с отворен код от Google, която ви позволява да създавате и обучавате невронни мрежи.
- PyTorch е конкурент на TensorFlow на Facebook. Тази библиотека е по-лесна за използване от потребителите поради лесния за използване API.
- Scikit-learn предоставя функционалност, която ви позволява да мащабирате и кодирате данни за модели на машинно обучение, както и да ги изграждате и оценявате.
- Пандите помагат за обработката и анализа на табличните данни, както и за подготовката им за по-нататъшно обучение на алгоритмите.
- NumPy е проектиран да работи с многомерни масиви и матрици, които се използват широко в анализа на данни.
- Gensim - библиотека за неконтролиранитематично моделиране и анализ на сходството на документи. Той се използва широко за задачи като обобщаване на текст и групиране на документи. Например, ако обучите AI и използвате функцията most_similar(), можете да намерите думи, които са подобни на това, което сте въвели.
3. Крос-платформа
Един и същ код, написан на Python, ще работи еднакво добре на различни операционни системи.Това значително ускорява процеса на разработка, тъй като няма нужда да се създават отделни версии за Windows, Linux, macOS и съответно да се тества всяка от тях по-късно.
Освен това програмистите, които пишат AI в Python на различни операционни системи, могат лесно да си сътрудничат по проект, което помага за намаляване на разходите за разработка на различни платформи за бизнеса.
4. Общността на разработчиците
Разработчици, които използват Pythonобединяват се в общности по целия свят, където обменят знания в различни области на използване на език за програмиране, включително машинно обучение. Например, MoscowPython редовно организира срещи, на които програмистите споделят своите случаи и най-добри практики.
Какво трябва да знаете освен Python, за да внедрите базирани на AI решения
За разлика от отворените решения, базирани на машинаобучение и невронни мрежи, като ChatGPT и Midjourney, само разработчици с определен технически опит могат да разработват и прилагат технологии за изкуствен интелект. Такива специалисти, например, се обучават по нетология в курса Data Scientist. В допълнение към Python те трябва да знаят:
- Висша математика.Решаването на математически задачи помагаразвитие на алгоритмично мислене – умение, което е в основата на работата на всеки разработчик в областта на машинното обучение. За да създадете AI инструменти, трябва да научите отново или да освежите теми от университетски курс:
- линейна алгебра (концепцията за скалар, вектор, матрица, тензор и действия върху тях);
- математически анализ (производни, векторно/матрично смятане/градиентни алгоритми);
- теория на вероятностите и статистика (основи на статистиката, основи на работа с вероятности, случайни променливи, теорема на Байс, разпределения).
- английски език.Без познаване на този чужд език е невъзможно да станете търсен специалист в областта на AI: всички нови статии и разработки първо се появяват в чужди източници.
- Бази данни (БД)които се използват за съхранение и организиранеданни, върху които впоследствие се обучават модели за машинно обучение и невронни мрежи. За правилното извличане на информация от базата данни е важно също да знаете основите на SQL (Език за структурирани заявки).
Какви технологии, базирани на AI, може да използва всеки бизнес
Повечето корпоративни решения, базирани наизкуствен интелект – вътрешни скъпи разработки, чието създаване изисква екип от ИТ специалисти и мениджъри. Например в банките AI се използва в кредитни продукти за точкуване: благодарение на това е възможно автоматично да се вземе решение за издаване на заем. Такива инструменти се внедряват и в производството, например в BMW AI се използва за оценка на изображения на компоненти и идентифициране на отклонения от стандарта в тях в реално време.
Има обаче и технологии, които всеки бизнес може да използва: за това те вземат готово решение и го модифицират според собствените си нужди.
1. Компютърно зрение
Това е набор от технологии, които позволяватпомагайки на невронните мрежи да обработват визуална информация от камери. Благодарение на машинното зрение можете да разпознавате баркодове, текст, изображения и др. хора, както и конкретно техните лица и движения. Например биометрична система ви позволява да потвърдите самоличността си за достъп до офиса или за плащане на стоки и услуги, а в Pyaterochka тя се използва за „разпознаване“ на редовни клиенти, за да автоматично да им предлага отстъпки и да идентифицира серийни крадци. Използвайки системата за разпознаване на жестове, можете да махнете с ръка, за да поискате да превключите музика или да промените силата на звука на песен. Така Google го внедри в мобилни устройства и интелигентни високоговорители, а Huawei го внедри във водещия си смартфон.
Такива инструменти повишават сигурността и нивото на обслужване, тъй като човек не трябва да въвежда допълнителни данни за проверка или да натиска бутони за управление на оборудването.
2. RPA (роботизация на бизнес процеси)
Според ИКТ.Москва, всеки втори представител на средния бизнес и 40% от малкия бизнес използват базирани на AI програми за автоматизиране на различни задачи. Например руската услуга Directum RX помага да се класифицират входящите имейли и документи по тип, за да се намали времето за обработка, докато друг местен RPA Sherpa проверява контрагентите преди сключване на споразумение.
3. Прогнозни модели
Такива инструменти могат да се използват в абсолютноразлични области: от търговия на дребно (за прогнозиране на продажбите в супермаркетите, както прави X5 Retail Group за всеки от своите 16 000 магазина) до логистика за планиране на доставки. Благодарение на използването на такива технологии е възможно да се предвиди търсенето на ресурси, суровини, труд, както и да се създадат по-ефективни стратегии за развитие на бизнеса, да се коригират маркетинговите и финансовите операции и да се подобри потребителското изживяване.
4. Генеративни модели
Компаниите активно внедряват AI алгоритми загенериране на изображения, текст и видеоклипове във вашите услуги за подобряване на потребителското изживяване. Така Duolingo обяви нови функции в приложението, базирано на GPT-4: в една от тях потребителят може да практикува чужд език в диалог с героите на услугата, а в друга да научи повече за неговия отговор в урока по ред да разбере например защо човек прави една и съща грешка. А в съвременните архитектурни бюра използват услуги за генеративен дизайн, които спомагат за оптимизиране на решенията, които са измислили, например замяна на сглобка от няколко части в чертеж със същата с един компонент.
Перспективи за развитие на AI
Според американска изследователска компанияGartner, почти всички разрушителни цифрови технологии, които се планират да бъдат пуснати през следващите 6-8 години, са свързани с изкуствения интелект, така че необходимостта от използване на такива технологии ще се увеличи. В изследването си тя идентифицира три основни технологични тенденции:
1.Алгоритми за самообучение,които ви позволяват да използвате големи масивиданни без тяхната предварителна подготовка (т.нар. "маркиране"). Този подход е най-подходящ за задачи, свързани с компютърното зрение, например, когато трябва да проверите ръчни подписи или да определите разстоянието до обект във видео, и задачи за обработка на естествен език, при които текстови документи се подават към моделите като вход и след това следните изречения могат да бъдат предвидени с помощта на AI или автоматично откриване на „токсични“ фрази.
2.Невроморфно изчислениеще направи възможно по-точно симулиране на работата на човекамозък чрез създаване на повече изкуствени неврони в една мрежа. Например проектът OpenWorm вече е разработил копие на нервната система на кръглия червей Caenorhabditis elegans, състоящо се от 302 неврона. Това ще подобри точността на AI продуктите и ще оптимизира тяхната производителност.
3.Изкуствен интелект, ориентиран към човека(ИИ, ориентиран към човека, HCAI).За разлика от технологиите, описани по-горе, целта на този продукт не е да замести хората, а да ги направи приятели с AI в максимален брой индустрии и приложения чрез сътрудничество. Глобални ИТ корпорации като Google разработват AI, който по подразбиране оставя място за човек. Благодарение на HCAI специалистите ще могат да вземат по-добри и по-бързи решения, а изкуственият интелект ще работи по-безопасно и по-ефективно.
През следващите години обемът на технологиите, базирани намашинното обучение и невронните мрежи ще се умножат. Ако през 2022 г. размерът на световния пазар беше оценен на $136,6 млн., до 2030 г. се предвижда той да нарасне до $1,811,8 млрд. Вече днес компаниите, които не се фокусират върху разработването и внедряването на AI, не само започват да изостават, повече технологични организации, но и рискуват клиентите им да напуснат към конкуренти, работещи с AI: Google, например, може да загуби договор от $23 милиарда със Samsung, тъй като последният обмисля да замени търсачката на корпорацията с продукта Bing на Microsoft, който интегрира чатбот. Затова е желателно бизнесът да определи кои технологии за изкуствен интелект може да внедри, за да оптимизира вътрешните процеси и да повиши привлекателността си на пазара.
Прочетете още:
Биолози обясняват еволюционното значение на мастурбацията при приматите
Археолозите са изследвали древните римляни, погребани в гипсови "саркофази"
Наречен популярен подсладител, който уврежда човешката ДНК
Заглавна снимка: Изображение от pressfoto на Freepik