Ежегодно сфера создания веб-сервисов и веб-сайтов претерпевает радикальные изменения благодаря динамично развивающимся технологиям. В этой публикации мы предлагаем разобраться как использовать Искусственный интеллект (ИИ) не только для создания и наполнения сайта, но и для сбора, анализа данных, позволяющих улучшить его работу и привлечь дополнительный трафик.
Искусственный интеллект для веб-разработки
ИИ может помочь в различных аспектах работы над сайтом. Например, он может использоваться для анализа данных и определения наиболее популярных запросов, что поможет улучшить структуру сайта и его содержание. Также ИИ может использоваться для оптимизации скорости загрузки страниц, что может увеличить посещаемость сайта. Кроме того, ИИ может помочь в создании дизайна сайта, предлагая различные варианты оформления и цветовых схем.
Оговоримся сразу, что мы рассматриваем Искусственный интеллект как вспомогательный инструмент, позволяющий сократить ресурсы времени на выполнение монотонных трудоемких задач. В предыдущих публикациях мы писали о том, как использовать нейросети для создания контента, о том, как создать карточку товара с помощью ИИ, о роли искусственного интеллекта в веб-дизайне.
Виды ИИ
В настоящее время AI можно разделить на несколько видов в зависимости от задач, которые он выполняет:
- Регрессионный ИИ: используется для предсказания значений непрерывных переменных, таких как цены на акции, уровни продаж и т.д.
- Кластеризация: используется для разделения данных на группы или кластеры, чтобы выявить скрытые структуры в данных.
- Классификация: используется для определения того, к какому классу принадлежит объект на основе его характеристик.
- Рекомендательные системы: используются для предложения товаров или услуг на основе истории покупок или просмотров пользователя.
- Обработка естественного языка: используется для анализа и понимания текста на естественном языке.
- Компьютерное зрение: используется для распознавания образов и объектов на изображениях и видео.
- Обучение с подкреплением: используется для решения задач, где агент должен взаимодействовать с окружающей средой и учиться на своих ошибках.
- Генетический алгоритм: используется для оптимизации сложных задач, таких как планирование расписания или маршрутизация.
Generative AI
Широкое применение в разработке веб-дизайна получил Генеративный ИИ*.
Создание уникального контента для веб-сервисов с помощью ИИ
*Генеративный ИИ (Generative AI) - это класс искусственного интеллекта, предназначенный для создания новых данных, подобных тем, которые он видел в процессе обучения. Генеративные модели ИИ используются для решения различных задач, таких как создание изображений, текста, музыки и других видов контента.
Одним из примеров Генеративного ИИ является генеративно-состязательная сеть (GAN), которая состоит из двух частей: генератора и дискриминатора. Генератор создает новые данные, а дискриминатор пытается отличить их от настоящих. В процессе обучения генератора и дискриминатора их навыки улучшаются, и в результате генератор может создавать очень реалистичные данные.
Генеративный ИИ позволяет создавать уникальных контент для веб-сервисов:
- Компьютерное зрение: Генеративный ИИ используется для генерации изображений, которые могут быть использованы для обучения моделей компьютерного зрения.
- Обработка естественного языка: Генеративный ИИ может использоваться для генерации текста, который может быть использован для обучения моделей обработки естественного языка.
- Генерация видео: Генеративный ИИ может генерировать видео, используя различные методы, такие как генерация кадров или генерация видео последовательностей.
- Дизайн: Генеративный ИИ может помочь дизайнерам создавать новые идеи и концепции.
Generative AI также позволяет развернуть на базе веб-сервиса некоторый функционал:
- Безопасность: обнаружение и предотвращение кибератак.
- Образование: создание персонализированных образовательных программ и материалов.
- Медицина: создание персонализированных медицинских препаратов и методов лечения.
- Финансы: анализ финансовых рынков и прогнозирование цен на акции.
- Музыка: ИИ может создавать музыку, используя различные алгоритмы генерации.
Примеры Генеративного ИИ включают в себя:
- GAN (Генеративно-состязательные сети);
- Автокодировщики;
- Порождающие латентно-семантические анализаторы (PLSA);
- Порождающие рекуррентные нейронные сети (RNN).
Диалоговый ИИ
Обеспечить оперативную обратную связь человека с веб-сервисом позволяет Диалоговый ИИ*.
Разговорный искусственный интеллект (еще одно название Диалогового ИИ ) используется в различных приложениях, таких как голосовые помощники, чат-боты для онлайн-поддержки, виртуальных ассистентов и т. д. Его цель - сделать взаимодействие человека с компьютером более естественным и удобным, предоставляя возможность вести диалог на разных языках и в различных контекстах.
Интерактивное общение с людьми на сайте с помощью AI
*Диалоговый ИИ (или разговорный ИИ) - это подвид искусственного интеллекта, который предназначен для интерактивного общения с людьми. Он включает в себя разработку алгоритмов, способных имитировать естественный диалог, понимать и генерировать человеческую речь.
Диалоговый ИИ применяется в различных областях, таких как:
- Голосовые помощники: Диалоговый ИИ используется для создания голосовых помощников, которые могут отвечать на вопросы, предоставлять информацию и выполнять задачи.
- Чат-боты: Диалоговый ИИ также используется для создания чат-ботов, которые могут общаться с пользователями через интернет или мобильные приложения.
- Виртуальные ассистенты: Диалоговый ИИ может быть использован для создания виртуальных ассистентов, которые могут помочь пользователям в решении различных задач.
- Обучение и тестирование: Диалоговый ИИ может использоваться для создания обучающих программ и тестов, которые помогают студентам лучше усваивать материал.
- Игры: Диалоговый ИИ может использоваться в играх для создания более реалистичных персонажей и сценариев.
Это только некоторые из возможных применений диалогового ИИ. В будущем можно ожидать еще большего расширения области применения этого типа искусственного интеллекта.
Диалоговый ИИ используется в различных веб-приложениях и операционных системах. Примеры диалогового ИИ включают в себя:
- Siri от Apple;
- Alexa от Amazon;
- Google Assistant;
- Cortana от Microsoft;
- Алиса от Яндекса.
Диалоговый ИИ в веб-приложении работает как голосовой помощник и виртуальный ассистент
Что нас ждет 2024 году
Прощай, диалоговый ИИ и здравствуй, генеративный ИИ?
Макс Липовецкий, директор по продукту Cyara, объяснил, что может произойти в 2024 году с точки зрения основных технологических прогнозов (источник): генеративный ИИ заменит диалоговый ИИ на основе NLU*. Бизнес-организации будут уделять приоритетное внимание качеству обслуживания клиентов, а не инвестициям в миграцию в облако.
*NLU (Natural Language Understanding) - это технология, которая позволяет компьютерам понимать и анализировать естественный язык. Она используется в различных приложениях, таких как чат-боты, голосовые помощники и системы автоматического ответа на вопросы. NLU включает в себя различные методы обработки языка, такие как распознавание речи, анализ текста и генерация ответов.
Липовецкий считает, что 2024 год станет годом революционного перехода от технологии NLU к генеративному ИИ.
Основное различие между генеративным ИИ (GAI) и диалоговым ИИ (CAI) заключается в том, что генеративный ИИ создает оригинальный контент по запросу, в то время как разговорный ИИ специализируется на поддержании аутентичного и полезного двустороннего взаимодействия с людьми, понимая и отвечая в текстовой или устной форме.
Липовецкий заявляет: «Хотя боты NLU изначально казались многообещающими, их ограничения и особенно стоимость развертывания и обслуживания стали очень очевидными недостатками. Акцент будет смещен в сторону более глубокой интеграции моделей большого языка (LLM*) в диалоговый искусственный интеллект, что значительно повысит удовлетворенность клиентов, уменьшит время простоя при развертывании, значительно улучшит окупаемость инвестиций в веб-сервис».
NLU позволяет компьютерам понимать чувства, выраженные на естественном языке, используемом людьми, например английском, французском или китайском, а возможность объединить это с генеративным искусственным интеллектом призвана изменить путь развития коммуникационных технологий.
*LLM (Large Language Model) - это тип искусственного интеллекта, который используется для обработки естественного языка и генерации текста. LLM обучаются на больших объемах текстовых данных, что позволяет им обрабатывать и генерировать сложный и разнообразный текст. Некоторые примеры LLM включают в себя модели, разработанные компаниями OpenAI и Google.
«Это ознаменует эпоху беспрецедентных инноваций, направленных на изменение способа взаимодействия клиентов с продуктами и услугами. Мы можем ожидать всплеска творческих стратегий и новых подходов для улучшения качества обслуживания клиентов, преодолевая ограничения, наложенные на этапе миграции в облако».
Развитие технологий ИИ в 2024 году будет акцентировано на восполнении недочетов взаимодействия с клиентами возникающих при развертывании миграций в облако. Организации будут отдавать предпочтение качеству обслуживания клиентов, а не инвестициям в облачную миграцию.
