Искусственные интеллектуальные технологии открыли возможность быстро и точно принимать решения в некоторых отраслях.

```html

Основатель Ассоциации Искусственного Интеллекта и Технологий и председатель Комитета по Предпринимательству Джихан Сары отметил, что искусственный интеллект и машинное обучение проникают в каждый сектор, заявив: "Особенно с развитием и популяризацией искусственных нейронных сетей, успех этих моделей в распознавании образов открыл нам возможность принимать более быстрые и точные решения в некоторых секторах."

"ЭТИЧЕСКИЕ ЦЕННОСТИ ДОЛЖНЫ УЧИТЫВАТЬСЯ"

Искусственный интеллект и машинное обучение влияют почти на все сектора. Искусственный интеллект, играющий большую роль в ранней диагностике заболеваний и разработке персонализированных методов лечения в области здравоохранения, трансформирует пользовательский опыт в финансовом секторе с помощью стратегий торговли и систем кредитного рейтинга. Кроме того, он предоставляет бизнесу значительные преимущества в розничной торговле и производственном секторах с помощью таких приложений, как рыночный анализ и прогнозирование спроса.

Пока искусственный интеллект быстро распространяется по всем секторам, эксперты также предупреждают о необходимости учитывать этические ценности в процессе интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения.

"ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ СПОСОБСТВУЕТ РАЗРАБОТКЕ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫХ МЕТОДОВ ЛЕЧЕНИЯ"

Основатель Ассоциации Искусственного Интеллекта и Технологий и председатель Комитета по Предпринимательству Джихан Сары заявил, что практически не осталось секторов, в которые не проникли бы искусственный интеллект и машинное обучение.

Сары сказал: "Особенно с развитием и популяризацией искусственных нейронных сетей, успех этих моделей в распознавании образов открыл нам возможность принимать более быстрые и точные решения в некоторых секторах. Аналогичным образом, в финансовом секторе, который тесно связан с большими данными, стратегии торговли и системы кредитного рейтинга широко используются почти всеми учреждениями. Также в розничной торговле и производственном секторах, где чтение рынка и эффективность имеют жизненно важное значение, модели, основанные на непреложных основах математики и статистики, становятся все более популярными."

НОВЫЕ ПОМОЩНИКИ ВРАЧЕЙ - ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Обращая внимание на то, что системы, поддерживаемые искусственным интеллектом, играют важную роль в ранней диагностике заболеваний, планировании лечения и управлении пациентами своим лечением, Сары отметил, что искусственный интеллект внес значительный вклад в экосистему в этой области.

Сары сказал: "Особенно технологии обработки изображений могут помогать врачам в области радиологии и патологии, а также ассистировать их. Алгоритмы искусственного интеллекта, анализирующие данные о генетической структуре пациентов, образе жизни и медицинской истории, способствуют разработке персонализированных методов лечения."

МАРКЕТИНГ ПОЛУЧИЛ НОВОЕ ИЗМЕРЕНИЕ

Делая замечание о том, что алгоритмы обрабатывают большие наборы данных, чтобы предсказать рыночные тенденции и обеспечить инвесторам лучшую доходность, Сары сказал: "Для оценки кредитного риска и разработки систем кредитного рейтинга используются алгоритмы искусственного интеллекта. Это открывает путь к более быстрой и объективной оценке при рассмотрении заявок на кредит и расчете рисков. Кроме того, искусственный интеллект активно используется в банковском и финансовом секторах для удаленного привлечения клиентов, персонализированных прогнозов и рекомендаций, сегментации и определения целевой аудитории, цифровых помощников, а также в управлении мошенничеством с точки зрения контроля и надзора. В розничной торговле искусственный интеллект анализирует данные о клиентах, определяет тенденции покупок и делает прогнозы спроса. В производственных процессах искусственный интеллект и машинное обучение используются для повышения эффективности, улучшения контроля качества и снижения затрат. Алгоритмы, анализирующие данные с датчиков, могут выявлять проблемы на производственных линиях и осуществлять проактивное планирование обслуживания."

"АЛГОРИТМЫ МОГУТ ЛЕГКО РЕШАТЬ ЗАДАЧИ"

Джихан Сары, отметив, что вопрос эффективности является одним из основных направлений, в которых специализируются алгоритмы машинного обучения, подчеркнул, что удовлетворенность клиентов также зависит от этого, и по мере увеличения эффективности качество обслуживания также имеет тенденцию к улучшению.

Сары сказал, что лучший пример этого можно привести из производственного сектора, продолжая: "Эффективность в производстве зависит от множества переменных, и невозможно, чтобы все эти переменные были учтены людьми вручную идеально. Но алгоритмы могут легко справляться с задачами. Подумайте о алгоритме случайного леса (random forest). Вы можете запустить его с десятками независимых переменных, он может сказать вам, какие переменные имеют наибольшую предсказательную силу, и сделать это в любой желаемый период времени. Замена субъективных решений людей объективными решениями искусственного интеллекта способствует увеличению эффективности и максимальному удовлетворению клиентов, и это продолжается. Это становится одним из факторов, положительно влияющих на удовлетворенность клиентов."

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ПОДПИСЫВАЕТСЯ НА ПЕРВЫЕ УСПЕХИ

Сары, говоря о будущем технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в различных секторах, подчеркнул, что будущее технологий искусственного интеллекта и машинного обучения весьма многообещающе.

Он отметил, что в области программного обеспечения, аппаратного обеспечения и приложений происходят значительные изменения, сказав: "Каждый день мы начинаем сталкиваться с ситуациями, которые мы обычно даже не могли бы представить, благодаря развитию искусственного интеллекта и машинного обучения. Один из лучших примеров - это фотографирование черных дыр, которые, как считалось, невозможно сфотографировать, потому что даже свет не может их покинуть. Если бы алгоритмы машинного обучения не развивались так, это было бы невозможно. Конечно, в аппаратном обеспечении будут ограничения, даже если мы произведем революцию в нанотехнологиях, будет предел количеству транзисторов, которые мы можем разместить на одном чипе. Но я не могу сказать то же самое о программном обеспечении."

Сары, предоставляя информацию о трудностях, с которыми сталкиваются при интеграции технологий искусственного интеллекта, и стратегиях, применяемых для преодоления этих трудностей, сказал, что самым большим препятствием в интеграции являются сами люди.

"НЕ УНИЧТОЖЕНИЕ ПРОФЕССИЙ, А ИХ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ"

Объясняя, что общество в некоторых областях слишком сильно привязано к традициям, Сары продолжил: "Страх, что искусственный интеллект и машинное обучение полностью доминируют в некоторых профессиях и что люди останутся безработными в больших масштабах, затрудняет нам принятие этих технологий и интеграцию их в нашу жизнь и работу. Но я считаю, что этого страха не должно быть. Даже сектор аудита, который считается первым, который будет реплицирован этими технологиями, все еще в значительной степени зависит от людей. Да, это изменение неизбежно, но оно произойдет гораздо медленнее, чем мы думаем. Люди будут сосредоточены на программировании алгоритмов, которые полностью автоматизируют такие трудоемкие задачи, как отчетность и бухгалтерия.

Не речь идет о исчезновении профессий, а о их трансформации.

Сара подчеркнула, что необходимо убедиться, что искусственный интеллект и машинное обучение разрабатываются с учетом этических ценностей, как в рабочей, так и в человеческой жизни, и завершила свою речь следующим образом: Это очень важный вопрос, который сначала должны рассмотреть государства, а затем разработчики. Каждый из нас, используя приложение искусственного интеллекта, которое облегчает нашу личную жизнь, должен быть уверен в том, что оно делает с нашими личными данными. В этой области особенно важны регуляции, необходимо постоянно выявлять неэтичные приложения искусственного интеллекта и делать их наказуемыми для сдерживания.