Що таке AI?

Штучний інтелект – це те, про що ми продовжуємо спостерігати – Ілон Маск вважає, що це буде падінням людства, багато хто стурбовані тим, що його впровадження може залишити тисячі людей без роботи, а деякі навіть сприймають це як щось прямо з науково-фантастичного фільму. Правда, однак, полягає в тому, що при правильному впровадженні AI може допомогти вирішити основні суспільні проблеми, починаючи від стійкого медичного обслуговування і закінчуючи глобальним потеплінням, та значно полегшити щоденне життя.

Швидке зростання AI у діловому світі було добре задокументовано, і хоча, мабуть, менш очевидне, реальний вплив тут цілком і справді; нещодавнє дослідження Deloitte показало, що понад дві третини споживачів вже використовують AI, не знаючи про це.

Переважно застосовується AI в різних галузях промисловості; у цифровій комерції та рекламі подібні Google та Amazon вже бачили вигідні переваги від машинного навчання та прогнозної аналітики. У банківській галузі клієнти тепер можуть управляти своїми фінансами за допомогою відрегульованих програм, які використовують AI для відстеження звичок витрат у режимі реального часу, що, в свою чергу, допомагає багатьом зрозуміти свої фінанси. Навіть наш досвід роздрібної торгівлі змінюється завдяки AI – нещодавно випробуваний магазин Amazon Go у Сіетлі використовував алгоритми, щоб забезпечити клієнтам можливість без каси, форму контролю, що вони взяли та склали, щоб стягнути з їхнього рахунку те, з чим вони вийшли. .

Застосування AI в різних галузях промисловості є широко розповсюдженим, і кібербезпека не була звільнена від цієї революції AI – купу рішень сьогодні претендують на використання потужності AI та машинного навчання, на зміцнення безпеки та захист нашого цифрового життя від нечистот. актори. Однак часто бувають деякі розмиті лінії та загальні непорозуміння щодо того, що таке AI та машинне навчання, та як вони пов’язані.

Машинне навчання

Машинне навчання – це спосіб досягнення штучного інтелекту – це процес, в якому машини беруть дані та інформацію та навчаються самі. Системи машинного навчання потребують знань та тренувань, поданих їм із великих наборів даних, і можуть використовувати їх для досягнення найрізноманітніших завдань – від розпізнавання обличчя до самокерованих транспортних засобів. Машинне навчання по суті дозволяє системам самостійно розпізнавати закономірності, в результаті чого вони роблять власні прогнози.

Штучний інтелект

Штучний інтелект – це інтелект, який демонструється машинами, на відміну від дій, які зазвичай асоціюються з розумними істотами.

Однак штучний інтелект не є рівним і його можна розділити на дві різні категорії:

Застосований AI – Застосований AI є найбільш часто обговорюваним видом AI та тим, що ми бачимо у використанні навколо нас. Застосований AI використовується для створення інтелектуальних систем, що використовує дані, отримані завдяки машинному навчанню, для відтворення дій, традиційно виконуваних розумними істотами. Це може бути використано в програмному забезпеченні, різних видах технологій і навіть у використанні самокерованих автомобілів.

Узагальнений AI – з іншого боку, узагальнений AI – це, по суті, те, що роблять люди. Теоретично цей тип AI міг би збирати інформацію та використовувати її для вирішення різноманітних проблем та адаптуватись до різних реальних сценаріїв. Цей тип AI проходить через роки – системи ще не функціонують на рівні, де вони можуть функціонувати з цими можливостями.

Рука об руку вони можуть принести користь кібербезпеці

Використовуючи потужність як ML, так і AI, рішення для кібербезпеки можуть працювати для боротьби з ландшафтом загроз, що часто розширюється. Складні алгоритми з часом можуть адаптуватися і, таким чином, можуть реагувати швидше, ніж люди, на нові ризики. AI також може самостійно виправляти ситуації нападу, звільняючи час для працівників служби безпеки та техніки.

Як ai покладається на ml для поліпшення безпеки електронної пошти

Використовуючи ML, безпека електронної пошти може рухатися до AI в місії вдосконалення рішень. Машинне навчання може збирати дані протягом декількох років, що може ефективно спрямовуватися на зусилля з штучного інтелекту. Зібране машинне навчання даних може виявляти закономірності, які можуть прогнозувати загрози та аномалії, і AI може працювати над їх усуненням – практично без втручання людей. Це може сприяти викоріненню таких загроз, як фішинг, оскільки тут немає місця для людських помилок – загроза видаляється до того, як її можна навіть підірвати.

Щоб дізнатись більше, зв’яжіться, і ми з радістю покажемо вам переваги, які ця технологія може принести вашій організації.

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/just-what-ai-eyal-benishti/.

Eyal Benishti люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.