Компьютерное зрение — это не генеративный искусственный интеллект (ИИ), а практически-ориентированный ИИ.
В чём же разница между генеративным ИИ и компьютерным зрением? Многие системы сейчас используют искусственный интеллект (ИИ), чтобы сделать вашу жизнь немного проще и приятнее. Эти популярные инструменты ИИ существуют уже много лет, незаметно подстраиваясь под ваши предпочтения и привычки. Хотя реклама напитка, о котором вы только что говорили, может немного тревожить в вашей ленте социальных сетей, мы уже давно живём с ИИ.
Так почему же ИИ вдруг оказался практически в каждом новостном заголовке и не только в разделах о бизнесе и технологиях? ИИ переживает своего рода ренессанс и является не такой уж новой «ИТ-технологией».
Возобновление интереса к ИИ для бизнеса во многом связано с выпуском Open Source ChatGPT. GPT (сокращение от Generative Pre-trained Transformer) в ChatGPT познакомило широкую общественность не с ИИ, а с определенным типом ИИ — генеративным ИИ.
ИИ — очень широкое понятие (как Вселенная). Генеративный ИИ — чуть менее широкое, но всё ещё очень широкое (как галактика). Как и в случае с любым широким, обобщающим термином, значения ИИ и генеративного ИИ стали несколько запутанными.
Мы здесь, чтобы помочь вам понять различия между ИИ, генеративным ИИ и компьютерным зрением более полным и немного более увлекательным способом.
Что такое ИИ?
ИИ — невероятно широкий термин, охватывающий весь искусственный интеллект (нечеловеческий интеллект). Он относится к разработке компьютерных систем, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Как выразился Демис Хассабис, соучредитель и генеральный директор Deep Mind, «ИИ — это наука о том, как сделать машины умными».
Искусственный интеллект позволяет машинам понимать естественный язык, распознавать закономерности, принимать решения и учиться на собственном опыте. Технологии искусственного интеллекта направлены на имитацию процессов мышления, подобных человеческим, позволяя машинам обрабатывать информацию, адаптироваться к различным ситуациям и со временем повышать свою производительность.
Искусственный интеллект (ИИ) охватывает широкий спектр методов и подходов, таких как машинное обучение и глубокое обучение. Машинное обучение предполагает обучение алгоритмов на данных для формирования прогнозов и принятия решений. Глубокое обучение — это подвид машинного обучения, использующий нейронные сети со взаимосвязанными слоями, созданные по образцу структуры человеческого мозга. Эти нейронные сети способны распознавать сложные закономерности в данных, что особенно полезно для таких задач, как распознавание изображений и речи.
Благодаря своей обширности, ИИ находит разнообразное применение в различных отраслях, включая производство, розничную торговлю, строительство, здравоохранение, финансы, транспорт и индустрию развлечений. ИИ позволяет компьютерам анализировать большие наборы данных, автоматизировать повторяющиеся задачи, предоставлять персонализированные рекомендации и даже имитировать человеческое взаимодействие с помощью чат-ботов и виртуальных помощников.
Поскольку влияние искусственного интеллекта столь велико, эта область, хоть и не новая, привлекает к себе пристальное внимание. Однако всё это внимание размыло и запутало понимание того, что такое ИИ и на что он способен. Чтобы лучше понять роль ИИ в бизнесе, важно понимать различные типы ИИ и их функции.
Типы ИИ
Обучение машин думать и реагировать подобно людям — сложная задача, поэтому ее обычно подразделяют на три категории: узкий искусственный интеллект (УИИ), общий искусственный интеллект (ОИИ) и сверхинтеллект (СИИ).
Эти категории определяют возможности ИИ. ИИ (ИИ) означает, что машина может выполнять только узко определённый набор задач. ИИ (ИИ) включает ИИ, способный «думать» подобно человеку. Он может выполнять те же общие задачи, что и человек. ИИ (ИИ) способен выполнять задачи, выходящие за рамки возможностей человека.
Если говорить более детально, ИИ делится на четыре основных типа: реактивные машины, машины с ограниченной памятью, машины с теорией разума и машины, обладающие самосознанием.
- Реактивные машины – Наиболее часто упоминаемым примером реактивной машины в ИИ является Deep Blue от IBM, который, как известно, победил чемпиона по шахматам Гарри Каспарова в широко разрекламированной игре в 1997 году. Deep Blue является реактивным, потому что он действует на основе предопределенных правил и стратегий – хотя он может выполнять сложные алгоритмы для прогнозирования результатов гораздо быстрее, чем человек. Он может реагировать или предсказывать, что делать дальше, только основываясь на прошлом опыте. Он не может учиться или совершенствоваться на основе нового опыта.
- Ограниченная память – Как следует из названия, ИИ с ограниченной памятью позволяет машинам основываться на прошлых и настоящих данных. По сути, он совершенствуется и становится умнее по мере получения большего количества данных. Системы ИИ с ограниченной памятью обладают некоторой способностью сохранять информацию из предыдущих взаимодействий и использовать ее для формирования своих ответов. Эти системы находятся на шаг впереди реактивных машин с точки зрения их способности адаптироваться и давать контекстно-релевантные ответы. Благодаря достижениям в области глубокого обучения, ИИ с ограниченной памятью стал более продвинутым. Беспилотные автомобили, способные распознавать и обрабатывать информацию о других транспортных средствах, людях, светофорах и других препятствиях на дороге, являются примером ИИ с ограниченной памятью.
- Теория разума – Теория разума подразумевает наделение машин способностью понимать более эмоциональные составляющие человеческого поведения. ИИ, основанный на теории разума, позволит машинам понимать намерения и предсказывать поведение, но такой высокоразвитый ИИ пока невозможен.
- Самосознание – Как и теория разума, самосознание ИИ пока не существует. Он даст машинам ощущение себя и своего состояния. Теоретически, машина может развивать личные предпочтения, предпочтения и чувствовать, как они вызывают чувства у других.
Преимущества ИИ
Стремительное развитие ИИ дало инновационным компаниям значительные преимущества. ИИ можно использовать в различных отраслях и на разных должностях для:
- Снижение затрат и рост доходов.
- Обеспечение более персонализированного обслуживания клиентов.
- Более точное прогнозирование поведения клиентов.
- Получение практических рекомендаций.
- Сокращайте время выполнения повторяющихся задач.
Но ИИ — это не панацея. Компаниям необходимо выйти за рамки простых инвестиций в технологии ИИ и по-настоящему разобраться, какой тип ИИ принесет максимальную выгоду. То, что может хорошо работать в заводских условиях, может оказаться бесполезным в офисном здании.
Что такое генеративный ИИ?
Генеративный ИИ — ещё один общий термин, относящийся к любой системе ИИ, создающей контент (аудио, визуальный, текстовый и т. д.). Он включает в себя крупные языковые модели, генерацию изображений, генерацию кода и генерацию аудио.
Как и другие системы искусственного интеллекта, генеративный ИИ анализирует данные для построения прогнозов, но идёт дальше и создаёт новые данные на основе данных, на которых он был обучен. Например, ChatGPT обучается на огромных объёмах данных, что позволяет алгоритму создавать новые данные на основе данных, полученных при обучении. Несмотря на свою мощь, он не обладает истинным пониманием, полагаясь на усвоенные закономерности. ChatGPT — реактивный алгоритм, не запоминающий предыдущие взаимодействия.
Аналогичным образом, системы искусственного интеллекта для генерации изображений обучаются на больших наборах данных, чтобы создавать новые изображения, которые могут быть художественными, реалистичными или даже инновационными. Однако, как и другие модели генеративного ИИ, они ограничены данными для обучения.
Хотя создание чего-то нового из ничего может показаться магией, генеративный ИИ — это не волшебная палочка. Он использует сложные алгоритмы для прогнозирования на основе данных, на которых он был обучен.
Генеративный ИИ идеально подходит для создания нового контента, например, постов в социальных сетях, статей и изображений. Он может создавать голосовые и аудиозаписи, например, при общении с Siri или Alexa. Он даже может создавать код для разработки веб-сайтов. Таким образом, генеративный ИИ может помочь компаниям сэкономить время, повысить креативность и освободить сотрудников от рутинных задач.
Однако важно понимать, что генеративный ИИ имеет некоторые ограничения. Он ограничен данными для обучения и может генерировать неточные, неожиданные или непоследовательные ответы. У него нет доступа к данным в реальном времени.
Почему генеративный ИИ вызывает такой ажиотаж?
Любой, кто когда-либо экспериментировал с инструментами генеративного ИИ, знает, что результаты могут быть впечатляющими. Вы когда-нибудь видели Папу Римского в кожаной куртке на мотоцикле? Или как написать статью на 2000 слов за считанные секунды?
Если вам кажется, что генеративный ИИ внезапно и драматично ворвался на сцену в ноябре 2022 года, то так оно и есть. Буквально за одну ночь генеративный ИИ стал доступен широкой публике, не требовал специальной подготовки, был полезен и экономически эффективен. Неудивительно, что он быстро получил широкое признание.
С тех пор компании увидели немедленные результаты, особенно когда речь заходит о создании контента, поддержке взаимодействия с клиентами и разработке компьютерного кода на основе подсказок на естественном языке.
В связи с широкой популярностью инструментов генеративного ИИ компании стремятся внедрить и использовать потенциал этой технологии. По мере того, как всё больше компаний используют генеративный ИИ, риски и ограничения становятся всё более выраженными, в основном связанные с вопросами конфиденциальности.
Хотя некоторые организации стремятся создать собственные крупные языковые модели для более эффективного контроля конфиденциальности данных, это решение не является ни быстрым, ни простым. Другие организации стремятся внедрять решения на основе ИИ, но им становится всё сложнее ориентироваться в этом бурлящем мире и находить решения, которые наиболее эффективно решат их проблемы. Подобно некогда модным терминам «облако» или «Интернет вещей», значение генеративного ИИ размывается.
Компаниям, которым требуются данные в режиме реального времени и визуальная информация о своих бизнес-операциях, необходим другой тип ИИ: компьютерное зрение.
Что такое компьютерное зрение?
Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта и компьютерной науки, которая позволяет компьютерам интерпретировать и понимать визуальную информацию из физического мира так же, как это делают люди.
Компьютерное зрение распознаёт людей, объекты и события в режиме реального времени, используя имеющиеся камеры. Такая мгновенная обратная связь позволяет компаниям оперативно решать проблемы, повышая производительность и безопасность. Таким образом, компьютерное зрение предоставляет практические решения на основе искусственного интеллекта компаниям, которым необходимо более глубокое визуальное понимание процессов.
В отличие от генеративного ИИ, компьютерное зрение не создаёт новой информации, а скорее выявляет возможности для улучшения процессов и операционной деятельности в существующих областях бизнеса. Поскольку компьютерное зрение действует как дополнительная пара глаз, оно идеально подходит для любого бизнеса, которому требуются данные в режиме реального времени, что делает его применимым практически в любой отрасли.
Примеры использования компьютерного зрения
Области применения компьютерного зрения разнообразны и продолжают расширяться по мере развития технологий. Его способность интерпретировать визуальные данные в режиме реального времени продемонстрировала значительную ценность для оптимизации процессов, повышения эффективности принятия решений и повышения эффективности в различных отраслях. Этот вид практического ИИ меняет подход предприятий к ведению бизнеса.
Розничная торговля
Поскольку ритейлеры продолжают совмещать онлайн-продажи с традиционными магазинами на крайне конкурентном рынке, они ищут любые преимущества, чтобы выделиться. Компьютерное зрение может им в этом помочь.
- Подсчёт посетителей:
У розничных продавцов нет точного и надёжного способа подсчёта посетителей в своих магазинах. Ручной подсчёт или использование камер с датчиками движения утомительно и подвержено ошибкам, что приводит к упущенной выгоде и негативно сказывается на качестве обслуживания покупателей.
Компьютерное зрение автоматизирует точный подсчёт заполняемости в режиме реального времени, обеспечивая более качественное обслуживание клиентов. Поскольку система различает покупателей, сотрудников и курьеров, менеджеры могут эффективнее распределять персонал и оперативно обслуживать покупателей.
- Скорость обслуживания:
Покупатели не любят стоять в очереди. Более того, 86% розничных покупателей покидают магазин из-за длительного ожидания, что приводит к миллиардам долларов упущенной выгоды из-за покупателей, не выходящих из очереди.
Компьютерное зрение позволяет ритейлерам отслеживать и контролировать покупателей в очередях на кассе в режиме реального времени и отправлять немедленные оповещения, когда время ожидания превышает определенный порог или если очереди становятся слишком длинными.
- Аналитика посещаемости:
Показатели посещаемости несомненно, важны, но у большинства розничных продавцов нет данных в режиме реального времени о том, куда клиенты заходят в магазине и с какими товарами и услугами они взаимодействуют.
Компьютерное зрение можно использовать для отслеживания потока посетителей, обнаружения точек повышенного спроса, а также мониторинга взятий и возвратов товаров, чтобы увидеть, с какими товарами взаимодействуют покупатели, эффективнее управлять размещением продукции и оптимизировать кадровые решения — и все это в режиме реального времени.
- Упрощенное обслуживание на кассах:
В условиях сохраняющегося дефицита рабочей силы оптимизация работы персонала и автоматизация процессов имеют первостепенное значение. Благодаря компьютерному зрению ритейлеры могут отказаться от присутствия персонала на кассах, обеспечив точную и быструю обработку заказов без лишних сложностей.
Компьютерное зрение позволяет системам самообслуживания распознавать товары, размещенные на конвейерной ленте, без сканирования штрихкодов, а также автоматизировать процесс оплаты, чтобы клиенты могли без проблем входить и выходить из магазина.
Компьютерное зрение обнаруживает людей внутри магазина.
Производство
Как и розничная торговля, производство — ещё одна отрасль, в которой компьютерное зрение играет огромную роль. Вот некоторые из наиболее примечательных примеров его использования:
- Обнаружение аномалий и дефектов:
Минимизируйте задержки и перераспределяйте персонал на другие производственные функции с помощью компьютерного зрения. Выявляйте проблемы по мере их возникновения и получайте мгновенные оповещения, чтобы избежать задержек и повысить рентабельность инвестиций.
- Распознавание упаковки и этикеток:
Использование ручного труда для распознавания этикеток и упаковок может привести к дорогостоящим ошибкам и задержкам из-за нехватки рабочей силы.
Компьютерное зрение может автоматизировать обнаружение упаковок и этикеток с непревзойденной точностью, позволяя производителям сократить расходы, эффективнее распределять персонал и повысить эффективность на всей производственной линии.
- Мониторинг безопасности:
Производственные работы характеризуются самым высоким уровнем производственного травматизма, что приводит к потере миллиардов долларов дохода. Сложное оборудование с движущимися частями, острыми краями и горячими поверхностями делает его по своей природе опасным.
Компьютерное зрение может повысить безопасность на рабочем месте, контролируя опасные зоны, отслеживая соблюдение требований средств индивидуальной защиты и более эффективно управляя использованием оборудования в режиме реального времени. Благодаря мгновенным оповещениям о проблемах безопасности руководители цехов могут решать проблемы до их возникновения или по мере их возникновения.
Обнаружение объёмного пространства для дистрибуции и грузоперевозок:
Неэффективные процессы доставки обходятся транспортным компаниям более чем в 27,5 млрд долларов в год. Пустые или частично заполненные грузовики приводят к невозвратным расходам, которых можно было бы избежать.
Но благодаря данным в режиме реального времени компьютерное зрение позволяет точно определять грузоподъёмность и использование грузовиков, учитывая уникальные потребности бизнеса. Получайте мгновенные оповещения о неиспользуемом пространстве, чтобы эффективнее управлять доставкой материалов и повышать рентабельность инвестиций.
Рестораны
Как и розничная торговля, ресторанная индустрия (особенно рестораны быстрого обслуживания (FCR) и рестораны быстрого обслуживания (QSR)) претерпела значительные изменения после пандемии. Заказы стали приниматься лично, самовывозом, доставкой из ресторана или доставкой через сторонние сервисы. В связи с этим операторы ищут технологии для повышения скорости обслуживания и уровня удовлетворенности клиентов. Компьютерное зрение может в этом помочь.
- Операции за прилавком:
В ресторанах быстрого обслуживания (QSR) и пунктах быстрого питания (FCR) отсутствует точная информация о сроках выполнения заказов, особенно в случае индивидуальных заказов. Имеющиеся данные не позволяют операторам в достаточной мере учитывать узкие места.
Благодаря тому, что компьютерное зрение собирает данные о выполнении заказов в режиме реального времени, операторы могут лучше понимать, где находятся узкие места в очереди и сколько времени занимает их выполнение. Менеджеры могут мгновенно получать оповещения о узких местах в очереди на доставку еды, чтобы повысить скорость обслуживания и удовлетворенность клиентов.
- Скорость обслуживания:
Большинство заказов в ресторанах быстрого обслуживания и фастфудах теперь оформляются онлайн для питания вне заведения, что делает скорость обслуживания все более важной и сложной задачей.
Благодаря компьютерному зрению операторы могут отслеживать и контролировать заказы с момента размещения заказа до момента его выполнения.
- Подсчет заполняемости:
Хотя многие менеджеры ресторанов могут ссылаться на исторические данные о часах пик, эта информация может быть ненадежной и приводить к неэффективным кадровым решениям.
Компьютерное зрение позволяет владельцам ресторанов автоматизировать подсчёт посетителей для получения точных данных в режиме реального времени. Менеджеры могут точно отслеживать, сколько посетителей находится в ресторане и как долго они ждут заказ. Более эффективно распределять персонал и улучшать качество обслуживания клиентов.
- Идентификация автомобилей в режиме Drive-Thru, подсчёт и анализ:
70% дохода приходится на обслуживание в режиме Drive-Thru, поэтому для ресторанов быстрого обслуживания критически важно быстро, правильно и безопасно выполнять заказы. Компьютерное зрение может улучшить эти процессы благодаря идентификации и отслеживанию автомобилей в режиме реального времени, оптимизируя скорость обслуживания в режиме Drive-Thru, динамику движения (например, отказ от очереди) и выполнение заказов.
Компьютерное зрение также может отправлять немедленные оповещения менеджерам, когда очереди в автокассах становятся слишком длинными, что позволяет сократить время ожидания и улучшить качество обслуживания клиентов.
Промышленность
- Робототехника и автоматизация:
Компьютерное зрение помогает роботам выполнять сложные задачи, такие как подбор и размещение предметов, сборка и навигация.
- Повышение безопасности:
Мониторинг рабочей среды с помощью компьютерного зрения помогает обеспечить соблюдение правил безопасности и предотвратить несчастные случаи.
- Энергоэффективность:
Анализ моделей потребления энергии на промышленных предприятиях может помочь выявить возможности экономии энергии.
Компьютерное зрение может обнаруживать опасные разливы в режиме реального времени.
Автомобильная промышленность
- Автономные транспортные средства:
Компьютерное зрение играет важнейшую роль в беспилотных автомобилях, поскольку оно интерпретирует окружающую обстановку и принимает решения по вождению в режиме реального времени.
- Мониторинг водителя:
Мониторинг поведения и внимательности водителя для повышения безопасности и предотвращения аварий.
Сельское хозяйство
- Мониторинг урожая:
Использование дронов и камер для мониторинга состояния посевов, выявления заболеваний и оптимизации орошения и удобрения.
- Точное земледелие:
Применение необходимого объема ресурсов в конкретных областях, повышение урожайности и эффективности использования ресурсов. Внесение необходимого количества ресурсов в определенные области, повышение урожайности и эффективности использования ресурсов.
- Мониторинг сельскохозяйственных культур:
Использование дронов и камер для мониторинга состояния сельскохозяйственных культур, выявления заболеваний и оптимизации орошения и удобрения.
Какой ИИ лучше всего подходит мне?
Прежде чем выбрать оптимальное решение на основе ИИ для вашего бизнеса, важно определить, какие проблемы наиболее важны для решения. Помимо этих 7 вопросов, определите, чего вы надеетесь добиться от внедрения ИИ. В частности: вам нужны данные в режиме реального времени или помощь в создании креативного контента?
Искусственный интеллект (ИИ) стремительно набирает популярность благодаря таким достижениям, как генеративный ИИ, создающий контент. Хотя эта технология в последнее время получает львиную долю внимания, компьютерное зрение, предоставляющее данные в режиме реального времени, предлагает не менее впечатляющие преимущества предприятиям из разных отраслей. Генеративный ИИ генерирует инновационный контент на основе закономерностей из существующих данных, в то время как компьютерное зрение интерпретирует и анализирует визуальную информацию для повышения эффективности и безопасности в таких отраслях, как розничная торговля, производство, ресторанный бизнес и другие.
Выбор между генеративным ИИ и компьютерным зрением зависит от конкретных потребностей. Генеративный ИИ превосходит другие в плане креативности и контента, а компьютерное зрение обеспечивает мгновенную отдачу благодаря визуальному анализу. Быть в курсе этих типов ИИ крайне важно для использования их преобразующего потенциала в бизнесе, чётко и целенаправленно используя растущее влияние ИИ.
