Комментарии 17
Ни одна скоринговая программа ИИ ни одного банка никогда не дала бы кредит Цукербергу на создание facebook.
Пришел студент и просит деньги на создание чего то такого, что позволяет удобно болтать с друзьями в рабочее время!
И другая сторона — ИИ хорош для стабильной системы, иначе расходы на его переобучение и подгонку к новой ситуации превысят затраты на обучение тому же людей.
Пришел студент и просит деньги на создание чего то такого, что позволяет удобно болтать с друзьями в рабочее время!
И другая сторона — ИИ хорош для стабильной системы, иначе расходы на его переобучение и подгонку к новой ситуации превысят затраты на обучение тому же людей.
Почему нет? Студент Гарварда это с очень большой вероятностью вполне благонадежный заемщик. Собственно образовательные кредиты в Штатах иногда достигают сотен тысяч долларов и выдают их чуть ли не всем по очень простым правилам.
Вот тоже меня беспокоит, что ИИ рассуждает о людях с точки зрения больших чисел. Или всё таки это проблема модели? К примеру можно также выявлять по каким-то факторам будущий потенциал человека, но это крайне трудно и вряд ли кто-то этим будет заниматься
Есть подозрение что и живой человек не дал бы кредит Цукербергу. Таких молодых стартаперов с горящими глазами пруд пруди, а Цукерберг один.
Даешь стартап на основе «ИИ» для анализа стартапов на основе «ИИ»!
Странно что систему анализа 50 микровыражений эмоций на лице до сих пор называют искусственным интеллектом. Как и многие другие похожие системы в прочем.
Ничего странного, это выгодно практически всем — и разработчикам, и пользователям, потому что звучит громко, круто, совершенно непонятно. Благодаря этому, можно требовать больше денег, а если что не так, свалить все на компьютер, не беря на себя ни грамма ответственности. В проигрыше оказываются только те, кого эти системы оценивают, и кто хоть как-то отличается от того набора, на котором систему обучали, потому что ее «суждение» за пределами известного набора практически случайно.
Да, искусственный интеллект это хайп в духе нанотехнологий 2000-х. Тогда, я помню, знакомого отправили на конференцию по нанотехнологиям, рассказать про наноспутник. Это притом, что наноспутник это спутник весом меньше 1 тонны.
С другой стороны такие примеры, как расшифровка мецицинской первичной информации: рентген, ультразвук, МРТ — вполне реальны и могут помочь поставить своевременный диагноз. Там где человеческий фактор может быть причиной фатальной ошибки, лучше не недооценивать помощь AI.
Как-то попадалась пара статей про использование ИИ в модной индустрии для оценки успешности коллекций, подборе одежды и аксессуаров и даже для дизайна самой одежды. Плюс интересный опыт сети магазинов H&M, в которой с помощью ИИ определяли ассортимент товаров и их раскладу для каждого из своих магазинов. Очень интересная картина получается. И данный подход может оставить большое количество людей без работы.
Не переоценивайте возможности нынешних ИИ и И их авторов. )
Все сегодняшние системы искуственного интеллекта основаны на статистике, если посмотрите НН то там знание data science эквивалентно знанию статистики + пары фреймворков python.
Для того, что бы обучить нынешний ИИ нужно набрать статистические данные — и то как покупают вашу новую коллекцию и то как не покупают и уходят к конкурентам. После провести анализ/обучение и система готова. Только к тому времени выходит новая коллекция.
Обратите внимание на то, что бренды выпускают их уже каждый месяц. А это означает специалиста по ИИ, и не одного, с его могучими серверами в списке постоянных расходов. И расклады еще для каждой страны и для каждого региона, а то и для каждого магазина разные, ведь мода она такая непредсказумая.
И никакой ИИ не в состоянии оценить, как будет продаваться еще не поступившая в продажу коллекция. Основанные на статистике современные системы ИИ этого делать не умеют никак.
Все сегодняшние системы искуственного интеллекта основаны на статистике, если посмотрите НН то там знание data science эквивалентно знанию статистики + пары фреймворков python.
Для того, что бы обучить нынешний ИИ нужно набрать статистические данные — и то как покупают вашу новую коллекцию и то как не покупают и уходят к конкурентам. После провести анализ/обучение и система готова. Только к тому времени выходит новая коллекция.
Обратите внимание на то, что бренды выпускают их уже каждый месяц. А это означает специалиста по ИИ, и не одного, с его могучими серверами в списке постоянных расходов. И расклады еще для каждой страны и для каждого региона, а то и для каждого магазина разные, ведь мода она такая непредсказумая.
И никакой ИИ не в состоянии оценить, как будет продаваться еще не поступившая в продажу коллекция. Основанные на статистике современные системы ИИ этого делать не умеют никак.
Не спорю. Пока ИИ находится в зачаточном состоянии. Но это пока. А насчет удачного применения этой технологии в случае H&M — пруф — habr.com/ru/company/pochtoy/blog/428509
Из статьи видно, что там не только статистика (хотя в основе именно она), а еще и сканирование фешен инфопространства, чтобы отслеживать тенденции.
Из статьи видно, что там не только статистика (хотя в основе именно она), а еще и сканирование фешен инфопространства, чтобы отслеживать тенденции.
Нетехнологические компании начинают масштабно использовать искусственный интеллектЭто говорит лишь об одном. Решения в этих компаниях массово принимают управленцы-дилетанты отказавшиеся от использования специалистов (от оплаты специалистов) в своих областях и мечтающие о распиле. Закончится все это деградацией этих компаний, которую мы сейчас и наблюдаем. Знания специалистов в собственных областях всегда надежнее и перспективнее отрывков знания получаемых искусственным (недо-)интеллектом. Но специалисты требуют к себе человеческого отношения (с чего бы это?), имеют свое мнение и вес. А файлы с результатами работы искусственного (недо-)интеллекта всегда можно просто удалить, забыть или отредактировать.
Опыт Сбербанка полностью доказывает неполноценность ИИ. После того как ИИ потерял 15 млрд. на совешенных операциях, почему-то возвращать эти деньги должен уже неискусственный интеллект.
Проблема в том, что ИИ пытаются внедрить в абсолютно любой сфере деятельности, не задумываясь о его недостках и не оценивая достоиства человеческого мозга. Его рассматривают только как средство снижения затрат на оплату персонала.
Считаю, что руководятлы поступили глупо, когда внедрили ИИ для операций на финансовых рынках, ведь финансовый рынок — это психология, а не просто математика. При всех преимуществах ИИ, его возможности ограничены и он не может рассуждать подобно человеку. Также глупо было бы внедрить ИИ в таких профессиональных сферах, как медицина, педагогика, управление автомобилем и юриспруденция.
Проблема в том, что ИИ пытаются внедрить в абсолютно любой сфере деятельности, не задумываясь о его недостках и не оценивая достоиства человеческого мозга. Его рассматривают только как средство снижения затрат на оплату персонала.
Считаю, что руководятлы поступили глупо, когда внедрили ИИ для операций на финансовых рынках, ведь финансовый рынок — это психология, а не просто математика. При всех преимуществах ИИ, его возможности ограничены и он не может рассуждать подобно человеку. Также глупо было бы внедрить ИИ в таких профессиональных сферах, как медицина, педагогика, управление автомобилем и юриспруденция.
Думаю основная проблема заключается в странной современной корпоративной привычке не проводить какую либо финансовую оценку новых разработок перед внедрением или хотя бы после внедрения. И на эту реальную проблему удачно лег хайп ИИ и полное непонимание руководителей что же это такое.
Также глупо было бы внедрить ИИ в таких профессиональных сферах, как медицина, педагогика, управление автомобилем и юриспруденция.Это смотря как внедрять. То же распознавание образов может хорошо послужить много где, а вот, например использовать NLP для вынесения вердиктов на основе предоставленных спорящими сторонами документов в суде было бы, мягко говоря, странно ).
Блокчейн мы уже внедрили, переходим к внедрению ИИ.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Публикации
Нетехнологические компании начинают масштабно использовать искусственный интеллект