Dirbtinio intelekto taikymai verslo procesų valdymui
•
3 gefällt mir•435 views
Ar didžiosios kompiuterinės smegenys gali numatyti mūsų elgseną perkant prekes, skirti mums ar neskirti kreditą banke, prognozuoti mūsų ligas ir sveikatos būklę?
Empfohlen
Weitere ähnliche Inhalte
Andere mochten auch
Andere mochten auch (16)
Ähnlich wie Dirbtinio intelekto taikymai verslo procesų valdymui
Ähnlich wie Dirbtinio intelekto taikymai verslo procesų valdymui (14)
Dirbtinio intelekto taikymai verslo procesų valdymui
- 1. Dirbtinio intelekto taikymai verslo procesų valdymui dr. Darius Dilijonas
- 2. Kas yra dirbtinis intelektas?
- 3. Ar didžiosios kompiuterinės smegenys gali numatyti mūsų elgseną perkant prekes, skirti mums ar neskirti kreditą banke, prognozuoti mūsų ligas ir sveikatos būklę?
- 4. Kas yra robotas? • Mechaninė ir kompiuterinė mašina atliekanti užprogramuotas užduotis. • Roboto sudėtinės dalys atitinka žmogaus fiziologines savybes: • Smegenys <-> Kompiuteris • Rega, uoslė, klausa, jutimas <-> sensoriai • Kūnas, rankos, kojos, galva <-> mechaniniai įrenginiai Robotais turėtume vadinti ne tik mums visiems įsivaizduojamus mechaninius įrenginius, bet ir išmaniąsias/intelektines sistemas, kurios pačios geba analizuoti duomenis ir priimti sprendimus.
- 5. Kas yra kompiuterinė programa? • Komandų rinkinys apibrėžiantis veiksmų sekas su informacijos vienetais arba techniniais įrenginiais. • Kompiuteriai vykdo programas. • Programos rašomos naudojant programavimo kalbas. • Iš programos komandų yra sudaromi algoritmai. • Intelektinės sistemos yra programos imituojančios mūsų elgseną.
- 6. Ką reiškia samprotauti? • Žmogus nuolatos apdoroja informaciją gaunamą iš aplinkos. • Surinktą informaciją interpretuoja ir jos pagrindu priima sprendimus ar atlieka veiksmus. • Įvertina atliktus sprendimus ir išmoksta jų rezultatus. Iš to atsiranda patirtis ir žinios. • Nuo gebėjimų priklauso žinių įgijimo greitis ir priimamų sprendimų kokybė. • Žmonės mokosi visą gyvenimą, ar tą gali daryti ir kompiuterinės mašinos ? Samprotavimas yra gebėjimas įgyti naujas žinias (mokintis) ir pritaikyti.
- 7. Žmogaus smegenyse yra apie 100 milijardų neuronų ir jos yra 800 mln. kartų greitesnės už kompiuterį • Žmogus smegenys gali sutalpinti 2,5 petabaito (arba milijonų gigabaitų duomenų). • Jeigu smegenys veiktų kaip TV grotuvas, smegenyse galėtų tilpti 3 milijonai valandų įrašų, arba toks TV galėtų rodyti įrašą 300 metų. • Žmogus panaudoja tik 10 proc. smegenų galimybių Scientific American
- 8. Illustration: Brown Bird Design
- 9. Kas yra Turingo testas? • Turingo testas skirtas išbandyti mašinų sugebėjimą demonstruoti intelektą. • Matematikas pasiūlė testą, kurį pavadino „Pamėgdžiojimo žaidimu“. Jo metu teisėjas raštu 5 minutes bendrauja su žmonėmis ir mašinomis, kurie yra atskirti izoliuotose patalpose. • Jei teisėjas pagal bendravimą negali atskirti mašinos nuo žmogaus, laikoma, kad ji išlaikė testą. Siri https://www.youtube.com/watch?v=agzItTz35QQ
- 10. Ar mašinos gali būti protingos? • Kol kas dar nepavyko sukurti intelektualaus roboto, kuris gali spręsti įvairias problemas. • Tačiau pasaulyje yra daugybė robotų (tiek mechaninių ir programinių) kurie sprendžia paprastas ir aiškiai apibrėžtas problemas: • Suranda trumpiausią kelią žemėlapyje • Pilotuoja lėktuvus • Gamina įvairią produkciją • Valdo grynųjų pinigų srautus bankuose • Prima sprendimus dėl kredito išdavimo • Stebi pirkėjų elgseną • Dirbtinis intelektas ir intelektualios sistemos yra sritis siekianti atkartoti gyvų būtybių savybes.
- 11. 2029-aisiais kompiuteriai sugebės daryti viską, ką sugebame mes. Ir darys tai geriau už mus. • R. Kurzweilas - vienas žinomiausių pasaulio futurologų prognozuoja, kad 2045-aisiais kompiuteriai bus milijardus kartų galingesni, nei visos žmonijos smegenys, kartu sudėjus. • R. Kurzweilas prognozuoja, kad po 15 metų kompiuteriai taps sumanesniais už žmones. Sumanesni jie bus ne tuo, kad geriau ir greičiau skaičiuos, ar kad žinos geriausią maršrutą – bet tuo, kad jie supras, ką sakome, mokysis iš savo patirties ir gebės priimti geresnius sprendimus. • R. Kurzweilas tiki, kad kompiuteris įveiks Tiuringo testą 2029-aisiais. "The Times"
- 12. IBM Watson - Cognitive computing enables a new partnership between people and computers that enhances and scales human expertise. • IBM Watson: Fueling a New Era of Cognitive Apps • Watson represents a first step into cognitive systems, a new era of computing. • It uses programmatic computing plus the combination of three additional capabilities that make Watson truly unique: natural language processing, hypothesis generation and evaluation, and dynamic learning. 12 https://www.youtube.com/watch?v=Y_cqBP08yuA#t=24 https://www.youtube.com/watch?v=_Xcmh1LQB9I http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/
- 13. Dirbtinio intelekto algoritmai Patys apsimoko Savarankiškai priima sprendimus Adaptuojasi Prognozuoja Atpažįsta tipinę ir netipinę elgseną Analizuoja milijonus sprendimų ir parenka pačius geriausius Dirbtinis intelektas „gimsta“, kai formalizuojame ir sujungiame įvairias žinias: pradedant klasikiniais modeliais ir lygtimis apie žinomus procesus ir baigiant ekspertų žiniomis ir informacija, gauta iš duomenų bazių bei archyvų, o po to šias žinias pritaikome racionaliems sprendimams priimti.
- 14. Neklystanti mašina geba sutaupyti milžiniškas pinigų sumas ... Kaip ? Tai gali būti ... • Intelektualios sistemos gali efektyviau valdyti grynųjų pinigų srautus bankuose • Automatizuojami pinigų tiekimo sprendimai. • Brazilijoje FOBISS kompanijos intelektuali pinigų valdymo sistema • per metus sutaupo 30 milijonų litų, • per metus užtikrina 200 milijardų Brazilijos realų tiekimą Brazilijos gyventojams. • viena programa atlieka šimtų žmonių darbą.
- 17. Išmani akis stebi pirkėjų elgseną Skaičiuoja žmonių srautus Stebi kai vartotojai juda prekybos erdvėje Asortimento optimizavimas – vartotojo prekių krepšelio prognozavimas Lojalumo duomenų analizė – vartotojų pirkimo elgsenos vertinimas Tikslinė reklama
- 18. Žmonių srautų atpažinimas (SEMSEye) Fazė 2 Fazė 3 Fazė 4 Fazė 1 Vaizdas Segmentas Segmentas Juostelės Jei „taip“ WEB kamera Tikimybės Tikimybė Iš vaizdo iškerpami segmentai pagal eksperimento nustatymus Paskaičiuojama žmogaus buvimo segmente tikimybė su pirmu HTM tinklu Iš segmento iškerpamos juostelės pagal eksperimento nustatymus Paskaičiuojamos judesio juostelėse tikimybės panaudojant antrą HTM tinklą Visos tikimybės konvertuojamos į 0 arba 1, pašalinami triukšmai ir surašoma į duomenų bazę Prie žmonių skaitliuko pridedamas +1 arba -1 pagal metodiką sukurtą šiai sistemai Aptiktas žmogus?
- 20. „Didieji duomenys“ (angl. big data) • „Didieji duomenys“ (angl. big data) – milžiniški duomenų ir informacijos masyvai. • Šiais laikais duomenys pasiekė paprastam žmogui sunkiai suvokiamus kiekius. IBM skelbia, kas per vieną dieną žmonės sukuria 2,5 kvantilijono baitų duomenų, t. y. 2384185791015 megabaitus, t. y. 2328306436 gigabaitus, t. y. 2273736 terabaitus, t. y. 2,17 petabaito. • 90 proc. duomenų mes sukūrėme vos per dvejus pastaruosius metus. • Ar įsivaizduojate, kiek visokių išvadų, įžvalgų galima būtų padaryti suvirškinus tokius kiekius informacijos? arba juos perdavus intelektinėms sistemoms ...
- 22. Verslo procesų išmanumas - diegimas
- 23. 23 Išmanus sprendimų priėmimas Surinkti Prognozuoti Vykdyti … Platform Statistika Text Mining Data Mining
- 24. Kaip tai jie padaro? • Sensoriai ir duomenų agentai – naudojami surinkti duomenis, • Duomenų analizė – naudojama iš surinktų duomenų išgauti reikšmingą informaciją, • Intelektiniai atpažinimo algoritmai– taikomi objektų atpažinimui, garso signalų analizei, • Prognozavimo metodai– naudojamas nuspėti aplinkos kitimą, • Optimizavimo algoritmai – parenka tinkamiausias veiksmų sekas, atsižvelgiant į atliktos analizės rezultatus.
- 25. Dirbtinio intelekto metodų taikymas verslo procesų optimizavimui Reali verslo aplinka Virtuali verslo aplinka Intelektualios komunikavimo technologijos multi-agentų sistemos Intelektiniai prognozavimo modeliai Intelektiniai optimizavimo modeliai Intelektualiosios analizės modeliai ANN, SVM, RVM, neraiški logika, hibridiniai modeliai Evoliucinių skaičiavimų ir spiečiaus intelekto algoritmai PCA, kPCA, SOM, neraiški logika Debesų kompiuterija
- 26. Sąvybė Sprendimų lygis Sprendimo stilius Lankstumas Tradiciniai verslo analitikos metodai Kas atsitiko? Riboti sprendimai Statiniai modeliai Realaus laiko analitika Kas atsitiko? Kodėl tai atsitiko? Kas vyksta šiuo metu? Grupiniai sprendimai Duomenų paskirstymo sistemos Reaktyvi analitika (intelektinės sistemos) Kas atsitiko? Kodėl tai atsitiko? Kas vyksta šiuo metu? Kas atsitiks ateityje? Kas atsitiks jeigu ... ? Koks yra geriausias sprendimas - dabar? Reaktyvūs sprendimai Adaptyvios ir besimokančios sistemos Reaktyvi analitika – gebėjimas savarankiškai priimti sprendimus
- 27. Ar dirbtinio intelekto sistemos gali valdyti sudėtingus verslo procesus? • Gamybos sektoriuje labai daug veiksmų atlieka robotai – automatizuotos staklės pilsto, pakuoja ir gamina įvairius produktus. • Paslaugų sektoriuje – oro uostose robotų pagalba rūšiuojamas bagažas, programos planuoja skydžių maršrutus. Pašte robotai paskirsto ir paruošia išvežiojimui laiškus ... • Robotai jau pakeičia žmones gamybos ir paslaugų sektoriuje, taip palengvindami mūsų gyvenimą. • Robotizuoti įrenginiai ir sistemos jau pakeitė didžiąją dalį žmonių gamyklose – dabar tam, kam anksčiau atlikti reikėjo 100 žmonių, tereikia penkių arba dešimties, nes daug procesų vyksta automatizuotų sistemų ir technologijų pagalba. Operatyvinis lygis – darbų atlikimas Taktinis lygis – planavimas ir valdymas Strateginis lygis
- 28. Ar dirbtinio intelekto sistemos gali pakeisti žmones priimant sprendimus verslo procesuose ? Savybė Dirbtinio intelekto sistema Žmogus Skaičiavimo operacijų kiekis per sekundę Tūkstančiai Kelios Sprendimų paieška Tiksli Intuityvi Klaidos Beveik nėra Priklauso nuo įgūdžių ir patirties Elgsena Racionalus Emocionalus Motyvacija Priklauso nuo tikslo funkcijos Priklauso nuo skatinimo Atlikti tyrimai rodo, kad išmanieji įrengimai ir pažangios automatinio valdymo sistemos per 5-10 metų galėtų pakeisti apie 50 proc. žmonių dirbančiųjų aptarnavimo bei apie 20-30 proc. - administravimo sferoje.
- 29. Poreikio prognozavimas Kaštų ir apribojimų analizė Monitoringas ir intelektuali analizė Sprendimai VALDYMAS Automatinis sprendimų valdymas NAUDA • Kaštų mažinimas • Efektyvumo padidinimas • Paslaugų prieinamumas Kaip intelektinės sistemos valdo verslo procesus?
- 30. Intelektiniai prognozavimo modeliai • Naudojami prognozuoti veiksmų eigą (kaip pinigų poreikį) • Prognozavimo algoritmai 80-90 % tikslumu nuspėja kiek ir kada reikės tam tikros paslaugos (pinigų). • Modeliuoja vartotojų elgseną
- 31. Prognozavimo algoritmai • Prognozė yra atliekama pagal surinktus elgsenos duomenis arba ekspertų apibrėžtas taisykles. • Algoritmai save adaptuoja – tam naudojami apsimokymo mechanizmai.
- 32. Hibridinė žinių modeliavimo sistema Žmonės (ekspertinės žinios) Fundamentalios žinios Pirminės žinios Duomenys ir realaus laiko žinios Išplėstinės žinios Duomenys
- 33. Intelektiniai optimizavimo modeliai • Apskaičiuoja optimalų pinigų kiekį bankomatuose, banko skyriuose, pinigų saugyklose, parduotuvėse. • Užtikrina savalaikį jų tiekimą. • Naudojami: • Evoliucinių skaičiavimų algoritmai. • Spiečiaus intelektas.
- 36. Intelektualiosios analizės modeliai 0 10 20 30 40 50 0 0.5 SPE,[relative] 0 10 20 30 40 50 0 0.5 0 10 20 30 40 50 0 0.5 0 10 20 30 40 50 0 0.5 Days
- 41. FOBISS Holding BV • Leading developer/vendor of advanced analytics software solutions, which allow to automate, improve and distribute real-time proactive decision making across organizations in dynamic demand-driven industries. • FOBISS IBO solutions employ unique artificial intelligence methods to optimize operational processes, efficiently plan resources and manage the risks. • The company develops analytics models and constantly applies scientific innovations of forecasting and optimization.