Искусственный интеллект в бизнесе: когда классические методы работают лучше
Современные языковые модели Искусственного Интеллекта поражают своими возможностями, обучаясь на огромных массивах текстов. Однако их применимость ограничена: они с трудом справляются с обработкой сложных числовых данных и узкими бизнес-задачами, такими как прогнозирование спроса. Несмотря на прогресс, для решения практических задач всё ещё эффективнее применять классические методы машинного обучения.
Ограничения языковых моделей
Сегодня мало кого удивишь возможностями Искусственного Интеллекта. Многие используют его как кладезь знаний, умную «коробку», которая отвечает практические на все житейские вопросы. Когда мы слышим упоминание о подобных технологиях, то практически всегда идет речь о больших языковых моделях (LLM), которые обучались на огромном скопе текста, большая часть которого доступна в Интернете.
Однако, когда дело обстоит с реальными проектами, выходящими за рамки обработки естественного языка, когда необходимо что-то посчитать, выявить закономерности, к сожалению, языковые модели плохо справляются с такими задачами. Да, они могут решить некоторые задачи из школьной программы математики, но, когда встает вопрос об обработке числовых данных «с полей», к сожалению, большие языковые модели не могут справиться с такой задачей.
Как бы мы ни удивлялись, но применимость таких моделей все еще узкая. Продвинутые модели семейства ChatGPT все еще плохо справляются с умножением целых чисел. Читатель может самостоятельно проверить, попросив ИИ умножить два случайных пятизначных числа, и проверить его ответ на калькуляторе.
Другие методы, позволяющие решать задачи для бизнеса
Если, так называемый универсальный ИИ плохо справляется с умножением чисел, очевидно, что классические задачи бизнеса, такие как построение прогнозов спроса сливочного масла в магазине, такому интеллекту будет неподвластно тем более.
В ситуациях, где языковые модели оказываются неэффективными, можно использовать альтернативные подходы, которые лучше справляются с конкретными задачами:
- Классические методы машинного обучения. Для анализа числовых данных, выявления закономерностей или прогнозирования спроса эффективнее применять алгоритмы линейной и нелинейной регрессии, метод опорных векторов (SVM), деревья решений или градиентный бустинг. Эти методы давно зарекомендовали себя в задачах с количественными данными.
- Математические и статистические модели. Задачи, связанные с точным расчетом и прогнозами (например, финансовое моделирование или управление запасами), лучше решаются с помощью математических моделей оптимизации и статистических инструментов, таких как временные ряды или байесовские методы.
- Гибридные системы. Для некоторых задач можно сочетать языковые модели с традиционными методами анализа данных. Например, LLM можно использовать для обработки текстовой информации, а затем передавать результаты в специализированные алгоритмы для числового анализа.
- Экспертные системы. Для ситуаций, где важно учитывать сложные правила и прецеденты (например, в юриспруденции или медицине), можно разрабатывать экспертные системы, основанные на строгих правилах и знаниях специалистов.
- Интеграция датчиков и реальных данных. Если речь идет о данных «с полей», таких как производственные показатели, лучше использовать системы сбора данных в реальном времени с дальнейшим применением алгоритмов классического машинного обучения, специально адаптированных для анализа этих данных.
Эти подходы позволяют закрыть те пробелы, где языковые модели пока еще не демонстрируют должной эффективности.
Когда языковые модели бессильны, мы находим выход
Команда Datanomics специализируется на решении сложных бизнес-задач, даже когда языковые модели оказываются неприменимыми. Благодаря обширному опыту в области работы с числовыми данными, математическим моделированием и классическими методами машинного обучения, мы эффективно справляемся с прогнозированием, анализом данных и оптимизацией бизнес-процессов.
Наш подход основан на интеграции проверенных инструментов, таких как статистические модели и классические алгоритмы машинного обучения, с учетом индивидуальных потребностей каждого проекта. Это позволяет нам предлагать надежные и точные решения, которые помогают нашим клиентам добиваться поставленных целей.
Если вашему бизнесу требуется помощь в задачах, выходящих за рамки возможностей языковых моделей, команда Datanomics готова предложить практичные и результативные подходы.
Дополнительно
Машинное обучение для прогнозирования спроса: план внедрения
Оптимизация бизнес-процессов с помощью больших языковых моделей
Интеллектуальный автозаказ: новые технологии в управлении цепочками поставок