Создание своего искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) уже стал важной частью нашей повседневной жизни. Он решает множество задач — личных и коммерческих: напоминает о встречах и обрабатывает большие объёмы данных. Российские компании активно внедряют ИИ в свои процессы: 27% предприятий уже используют его в сферах ритейла, финансов и производства.

На рынке много готовых ИИ-решений — чат-боты, голосовые помощники, системы предсказательной аналитики. Они удовлетворяют большинство потребностей бизнеса, а иногда — даже подходят для личного использования.

Но бывает так, что нужно уникальное решение — которого, на первый взгляд, на рынке нет. Тогда приходит мысль создать свой AI-продукт и настроить его под конкретные цели.

В статье обсудим, можно ли создать свой искусственный интеллект и что для этого нужно.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект, или AI (artificial intelligence) — это способность систем на основе алгоритмов и моделей выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Например, распознавать образы или голоса, обрабатывать большие объёмы данных, а также составлять прогнозы и давать рекомендации. Реализовать искусственный интеллект можно через разные подходы, но самый популярный — машинное обучение. Частью машинного обучения считаются и нейросети.

В чём разница между нейросетями и искусственным интеллектом

Если коротко, то искусственный интеллект — это общий термин для технологий, которые позволяют компьютерам выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. А нейросети — это метод в ИИ, который имитирует работу мозга для обучения на больших данных. Простым языком, искусственный интеллект — это «ум», а нейросеть — один из способов, как этот «ум» можно создать. Что нужно, чтобы создать свой искусственный интеллект Для начала нужно выполнить подготовительную работу:

1. Поставить задачу — чётко определить, зачем вам свой AI. Задача должна быть конкретной — например: «для небольшого кафе нужен простой рекомендательный алгоритм, который будет обрабатывать предпочтения клиентов и предлагать им подходящие блюда».
2. Оценить преимущества от внедрения — понять, стоит ли тратить время на разработку такого ИИ. Подумать, что получит бизнес, если ресурсы всё-таки будут потрачены. Например: «это сократит время обслуживания в «загруженные» часы, снизит нагрузку на официантов, сделает меню более персонализированным — улучшит клиентский сервис».
3. Выбрать способ реализации — изучить рынок, поискать недорогие готовые решения, которые могут удовлетворить эту потребность бизнеса. Если решите создавать кастомный ИИ, выберите, как именно AI будет решать поставленную задачу.

Разработка искусственного интеллекта: пошаговое руководство

Представим, что вы хотите создать базовую рекомендательную систему для кафе или ресторана, которая будет предлагать посетителям блюда на основе их предпочтений. Такую систему можно разместить на экране у стойки на входе в заведение — чтобы гость быстро выбрал блюдо и сделал заказ, не дожидаясь официанта.

Для разработки будем использовать язык программирования Python.

0. Установите Python

Если вы никогда с ним не работали, скачайте Python на официальном сайте:

Во время установки выбирайте кастомные настройки: добавьте python в PATH, поставьте «галочку» возле «Precompile standard library» («Перекомпиляция стандартной библиотеки») — на всякий случай.

После установки откройте командную строку и введите «python». Если установка прошла успешно, перед вами появится ваша версия python и ряд дополнительных данных:

Чтобы начать писать код, зайдите в меню Пуск, найдите python и запустите его с помощью IDLE. Откроется окно, в котором можно создать новый проект:

Теперь можно переходить непосредственно к написанию кода для нашего простого искусственного интеллекта.

1. Определяем предпочтения и меню.

Создаём базовое меню кафе с категориями и добавляем примеры блюд:

Чтобы рекомендовать блюда, наш алгоритм должен «знать»:

• какие блюда в принципе доступны в кафе;
• какие категории блюд существуют (например, «завтрак», «обед», «ужин»);
• какие предпочтения могут быть у клиента (например, вегетарианские блюда, блюда с мясом, здоровое питание).

Таким образом, меню — это список блюд, которые наше кафе предлагает клиентам. А категории предпочтений — это свойства или фильтры, по которым можно подобрать подходящее блюдо.

Для хранения меню (menu = {}) мы используем словарь — структуру, которая позволяет группировать данные по ключам.

2. Создаём функцию, которая будет рекомендовать блюда.

Функция принимает («обрабатывает») предпочтения клиента и возвращает список рекомендаций из меню:

Эта функция — основа рекомендательной системы. Она принимает один параметр, проверяет, есть ли в меню соответствующая категория и выдаёт соответствующий список блюд. Буквально: «Если значение переменной preference (предпочтение клиента) является одним из ключей в словаре menu, выполняем следующий код».

3. Пишем функцию для взаимодействия с клиентом.

Добавляем простой интерфейс, чтобы клиент мог выбрать свои предпочтения, а программа сразу выдавала бы рекомендации.

Функция cafe_recommendation_system:

• Приветствует клиента;
• Спрашивает его предпочтения (например, хочет ли он завтрак, вегетарианское блюдо и т. д.).
• Мгновенно обрабатывает информацию и вызывает функцию рекомендаций recommend_dishes (которую мы сделали на предыдущем этапе), чтобы получить список блюд на основе предпочтений клиента.
• Выводит клиенту список рекомендованных блюд.

4. Запускаем и тестируем систему

Нажмите Run → Run Module. Откроется окно для теста.

Введите «cafe_recommendation_system ()», чтобы запустить программу:

Затем напишите предпочтение. Например, «завтрак». Нажмите Enter:

Система обработала ваш запрос и выдала ряд рекомендаций. Значит, всё работает. И теперь вы можете использовать свой искусственный интеллект, создание которого не заняло много времени.

Наш пример — простейший вариант искусственного интеллекта: программа использует правила для принятия решений, имитирует человеческую логику и эффективна в рутинных задачах. Но этот алгоритм можно расширить до системы, которая будет больше подходить под современные стандарты ИИ:

• добавить более сложную логику (например, комбинации нескольких предпочтений);
• ввести элементы обучения на основе предыдущих выборов клиента;
• использовать статистику для рекомендаций (если есть данные о популярных блюдах).

Как получить больше пользы от ИИ для бизнеса

Чтобы сразу добиться заметных результатов от внедрения AI, стоит рассмотреть готовые решения, которые предлагают крупные IT-компании на рынке. Например, GigaChat API.

Ту же рекомендательную систему можно реализовать с помощью готового решения — GigaChat API. Только такая система будет заметно эффективнее, потому что:

• GigaChat обучен на больших данных, а значит может с большей точностью распознавать предпочтения клиентов — например, учитывать общие предпочтения по сезонам, а также предпочтения других клиентов с похожим вкусом.
• GigaChat более гибкий, быстрее адаптируется к меняющимся данным — например, подстраивается под новые акции и сезонные предложения, учитывает новую информацию в своих рекомендациях.
• Поддерживает интеграцию со сторонними приложениями — поддерживает мультиканальное взаимодействие. Это значит, что кафе сможет предлагать рекомендации клиентам через разные каналы и увеличить конверсию.

Главное — при интеграции GigaChat API бизнес получает профессиональную техподдержку от разработчика. Ресторану не придётся беспокоиться о поддержке или доработке системы: все технические улучшения происходят на стороне поставщика.

Вместо заключения: перспективы использования искусственного интеллекта

Перспективы использования ИИ в бизнесе охватывают самые разные области — от автоматизации рутинных процессов до полной трансформации бизнес-моделей. С помощью AI компании могут быстро обрабатывать большие данные, персонализировать клиентский опыт, более точно прогнозировать спрос и анализировать риски.

Сегодня более 4000 компаний внедрили GigaChat в свои бизнес-процессы. Узнать больше о том, какую практическую пользу приносит AI бизнесу, можно в базе знаний.