Что такое искусственный интеллект и как он работает

Представьте, что у вас есть сотрудник, который умеет очень быстро читать, никогда не забывает то, что прочел, и может почти мгновенно делать выводы на основе этой информации. Он никогда не устает и не делает ошибок, если исходные данные были верны. Все, чем он ограничен, — это объем и качество информации, которую ему предоставляют.

Искусственный интеллект простыми словами — это и есть такой сотрудник. С помощью этой технологии компьютер решает задачи, которые раньше требовали участия человека. Например, общается с клиентами в чате или делает прогноз по объемам продаж.

Что такое искусственный интеллект и кто его создал

Например, такие системы умеют:

• понимать и генерировать текст и речь;
• распознавать изображения и лица;
• находить закономерности в данных;
• делать прогнозы и принимать решения;
• обучаться на основе полученного опыта.

У искусственного интеллекта нет одного создателя — это результат работы многих ученых на протяжении десятилетий. Теоретическую основу заложил британский математик Алан Тьюринг, а термин «искусственный интеллект» официально ввел американский ученый Джон Маккарти в 1956 году.

Как работает ИИ

В основе ИИ лежит математическая модель, которую специально обучают с помощью заранее подготовленных данных. Есть два метода, с помощью которых ИИ‑сервисы тренируют для выполнения задач:

• машинное обучение;
• глубокое обучение.

Такой вид обучения применяют, когда нужно сгруппировать некие исходные данные или создать ассоциации между ними. Так создаются рекомендации «С этим товаром покупают» в онлайн‑магазинах, подборки треков в стриминговых сервисах, аналитика и отчеты в CRM.

Глубокое обучение — это обучение с использованием нейросетей, при котором ИИ учится не на исходном наборе данных, а на результатах обучения, полученных на предыдущем этапе. Из‑за этого разработчики не всегда знают, как именно нейросеть пришла к тем или иным решениям.

Глубокое обучение позволяет получать более сложные продукты от ИИ: тексты, изображения, музыку. С помощью глубокого обучения развиваются чат‑боты: они общаются сами с собой и со временем становятся все более человечными, а значит, более полезными для бизнес‑задач.

Какие есть виды ИИ

ИИ можно классифицировать по разным критериям, например по уровню возможностей и назначению.

По уровню возможностей выделяют три типа искусственного интеллекта:

1. Слабый, или узкий, ИИ. Решает конкретные задачи: отвечает в чат‑боте, распознает лица, рекомендует товары, строит маршрут, генерирует текст или изображение. Почти весь современный ИИ — это слабый ИИ.
2. Сильный, или общий, ИИ. Теоретический тип ИИ, который мог бы мыслить, учиться и решать разные задачи на уровне человека. Сейчас такого ИИ не существует.
3. СуперИИ. Гипотетический ИИ, который превосходил бы человека в большинстве интеллектуальных задач. Это пока концепция из научных прогнозов и фантастики.

По назначению ИИ делят на такие типы:

1. Генеративный. Создает новый контент — тексты, изображения, видео, код.
2. Аналитический. Обрабатывает данные, выявляет закономерности, помогает в принятии решений.
3. Прогнозный. Предсказывает будущие события: спрос, риски, отток клиентов.
4. Распознающий. Работает с изображениями, речью, текстом, видео.
5. Рекомендательный. Предлагает товары, контент или действия.
6. ИИ‑агенты. Автономные системы, которые ставят цели, планируют и выполняют задачи.
7. Мультимодальный. Работает с несколькими типами данных одновременно: текст + изображение + аудио.

В Т‑Бизнес секретах есть раздел «Технологии», где собрали статьи про искусственный интеллект и рассказали, как он помогает бизнесу в работе.

Чем ИИ отличается от нейросетей и машинного обучения

Эти понятия часто путают, хотя они описывают технологии разного уровня. Их можно сравнить со структурой вложенности, как матрешка: ИИ — самая большая кукла, внутри нее — машинное обучение, внутри машинного обучения — нейронные сети.

Как бизнес использует ИИ

Создание контента. Нейросети помогают без дизайнера создавать контент для социальных сетей, маркетплейсов и сайтов. У нас есть подборка статей, как это сделать:

1. 12 лучших нейросетей для генерации изображений.
2. 10 лучших нейросетей для генерации видео.
3. 10 лучших нейросетей для генерации текста.
4. Как селлеру использовать нейросети в работе.

Какие риски есть у искусственного интеллекта

У искусственного интеллекта для бизнеса есть не только польза, но и риски. Главные из них связаны с ошибками, безопасностью данных, юридической ответственностью и зависимостью от технологий.

Вот основные риски ИИ для бизнеса.

Ошибки и недостоверные ответы. ИИ может придумывать факты, неверно считать, ссылаться на несуществующие документы или делать неправильные выводы. Особенно опасно использовать такие ответы без проверки в юридических, финансовых, медицинских и управленческих вопросах.

Утечка конфиденциальных данных. Если сотрудники загружают в публичные ИИ‑сервисы договоры, базы клиентов, финансовые отчеты или персональные данные, компания может потерять контроль над этой информацией.

Непрозрачность решений. Иногда сложно понять, почему ИИ дал именно такой результат. Это проблема, если бизнес использует алгоритм для скоринга, найма, ценообразования или других важных решений.

Репутационные риски. Ошибка ИИ в общении с клиентом, некорректная рекомендация или неудачно сгенерированный контент могут привести к жалобам, негативу в соцсетях и потере доверия.

Снижение качества из‑за чрезмерной автоматизации. Если полностью заменить экспертов ИИ, может пострадать качество работы. Нейросети хорошо помогают с рутиной, но не всегда понимают контекст, эмоции клиента и бизнес‑цели.

Киберриски. ИИ могут использовать злоумышленники: для фишинга, генерации вредоносного кода, подделки голосов и изображений. Кроме того, у самих ИИ‑интеграций могут быть уязвимости.

Как безопасно использовать ИИ в компании

Вот что можно сделать, чтобы снизить риски при использовании ИИ:

• не загружать в публичные ИИ‑сервисы информацию, которая содержит коммерческую тайну и персональные данные;
• проверять факты, расчеты и юридически значимые выводы;
• прописать правила использования ИИ для сотрудников;
• использовать корпоративные версии сервисов с понятными условиями хранения данных;
• оставлять важные решения за человеком;
• тестировать ИИ на небольших задачах перед масштабным внедрением;
• проверять права на сгенерированный контент;
• контролировать качество ответов и регулярно обновлять инструкции для сотрудников.

Главное правило: ИИ лучше использовать как помощника, а не как полностью самостоятельного исполнителя. Чем выше цена ошибки, тем больше должен быть контроль человека.

Что важно запомнить

1. Искусственный интеллект — это технология, которая позволяет поручить творческую работу компьютерным алгоритмам.
2. С помощью ИИ можно анализировать большие объемы данных, генерировать тексты, изображения, музыку и видео.
3. Бизнес может применять ИИ, чтобы сделать работу более эффективной или сэкономить на оплате труда.