Искусственный интеллект

Размещено на http://www.allbest.ru/

Искусственный интеллект

Определение

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus - что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) - ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

Понятие "интеллект" используется сегодня и в технике, и в технических дисциплинах, которое отличается от определений, сформировавшихся в контексте психологических и философских исследований сознания. Под интеллектом будем понимать способность мышления предвидеть события, предвидеть результаты собственных действий, анализировать и оценивать свое состояние и окружающую обстановку и принимать решения, сообразуясь со своими представлениями об окружающем мире.

Классификации систем искусственного интеллекта

Искусственный интеллект как область знаний охватывает все области человеческой деятельности. включая: информатику, математику, философию, психологию, термодинамику, лингвистику, здравоохранение, инженерию, экономику, когнитивные науки и др. Эти знания используются в таких приложениях, как: системы управления, системы принятия решений. логистика и другие приложения. Классификация должна отражать существенные (значимые) характеристики системы искусственного интеллекта (СИИ), включая особенности контура управления, в рамках которого используется СИИ и технологии построения и использования знаний. Ниже представлена схема классификации, отражающая основные особенности СИИ для решения прикладных задач, помогающая определить направления их стандартизации.

Схема классификации базируется на ключевых, с точки зрения стандартизации, основаниях классификации. Каждое из рассматриваемых оснований представлено в виде нескольких классов верхнего уровня. 8 большинстве случаев более детальную иерархию классов или принципы классификации можно найти по ссылкам на соответствующие стандарты или документы. Базовые классы СИИ целесообразно группировать на основе следующих принципов:

1) по классам и категориям объектов в управлении;

2) по технологиям построения, приобретения и использования знаний;

3) по функциям, которые выполняет СИИ в контуре управления;

4) по методам и технологиям, используемым в СИИ;

5) по методам и средствам взаимодействия СИИ с другими системами и человеком-оператором. Эти подходы к классификации являются основными. Каждый из них может иметь иерархическую структуру.

Искусственный интеллект в логистике

Логистическая отрасль имеет сетевой характер, что является естественной основой для реализации ИИ-проектов. Отказ или невозможность компанией внедрить ИИ, создает риск потери конкурентоспособности в долгосрочной перспективе. Компании, которые откажутся от внедрения ИИ, рискуют отстать от конкурентов в долгосрочной перспективе.

Искусственный интеллект в бэк-офисе (внутри компании):

Повысить точность и производительность, снизить издержки, а также уменьшить время выполнения операции, становится возможным благодаря, ИИ. Комбинация роботизированной автоматизации технологических процессов и искусственного интеллекта, автоматизированные системы будут выполнять повседневные задачи, позволяя сотрудникам освободившиеся время посвятить самым важным рабочим функция, приносящим доход.

Принципы работы искусственного интеллекта.

Система с ИИ или робот не может допустить причинение вреда человеку, как бездействием, так и своими действиями.

Если приказы человека не противоречат первому закону, то ИИ должен повиноваться.

Забота о своей безопасности, не должна противоречить первому и второму законам.

Основные проблемы искусственного интеллекта.

Машины способны обучаться только с помощью массива данных, следовательно, ошибка в информации оказывает значительное влияние на конечный результат.

ИИ узкоспециализирован, далеко до мышления человека (многозадачности).

Для обеспечения работы ИИ требуются большие ресурсы и специалисты, так как ИИ не является автономным.

Преимущества искусственного интеллекта.

Повышение безопасности труда для сотрудников путем внедрения логистических роботов. Компании обязаны предоставлять безопасные и комфортные условия труда для сотрудников. Работа в логистике часто сопряжена с большими физическими нагрузками, такими как поднятие/погрузка/разгрузка тяжелых грузов и другие. Вследствие чего есть риск получения производственных травм и заболеваний. Роботизация, автоматизация, внедрение технологий ИИ снижают риск получения травм, заболеваний, а также минимизирует вероятность возникновения несчастного случая, избавляя работников от опасных рабочих процедур.

Улучшение точности прогнозирования и эффективности цепочки поставок. Искусственный интеллект создан для обработки и анализа огромного массива данных, а не просто анализа. Система еще и обучается за счет этого анализа. То есть, чем больше данных ИИ обработает, тем более эффективные решения сможет принимать и строить более точные прогнозы. Искусственный интеллект появился, когда информация и данные начали достигать невообразимых объемов и человек самостоятельно стал не способен обработать этот массив. Логистические компании генерируют и ежедневно обрабатывают огромное количество данных. Системы отслеживания в режиме реального времени, системы упреждающей логистики и возможность управлять большими объемами данных в течение нескольких секунд делают возможным сокращение срока доставки, сокращают количество человеческих ошибок. Благодаря чему существенно снизилось число потерянных посылок, ошибочно доставленных заказов, а уровень удовлетворенности соответственно вырос.

Снижение цены. Внедряя ИИ, компании работают более эффективно, затрачивая на это меньше ресурсов. Вследствие чего прибыль растет, а стоимость услуг снижается. интеллект робот искусственный

Логистические роботы отечественного и зарубежного производства

В России не так много организаций, занимающихся разработкой логистических роботов с ИИ, однако мы не отстаем. Например, компания Ronavi разрабатывает подобных роботов: серийное производство моделей H1500 грузоподъемностью до 1,5 т запущено в двух городах: в Троицке (Москва) и Эйндховене (Нидерланды). Устройства ориентируются по напольным меткам, заряжаются за 18 минут, модули хранения (паллеты) надежно фиксируются на перевозке, корпус выполнен из прочного металла, двигаться они могут в любом направлении без разворота корпуса. Они применяются на складах Faberlic, "Газпромнефть", "ПЭК". По оценкам которых, робот уменьшает их трудозатраты на перемещение грузов на 70%.

В Amazon для комплектации заказов применяется подход Kiva на базе систем "товары к сборщику". Большинство других поставщиков автоматизированных мобильных роботов, в том числе GreyOrange, Geek + и Quicktron, выбрали аналогичную стратегию, и, по мнению аналитиков Interact Analysis, именно по этой причине достигли наибольшего успеха.

Тем не менее, сегодня на рынке систем автоматизации логистики наблюдается большое разнообразие AMR, каждая система имеет свои достоинства и недостатки.

Размещено на Allbest.ru