Создание сайта с искусственным интеллектом

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.

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.

Широкое применение в разработке веб-дизайна получил Генеративный ИИ*.

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:

1. Безопасность: обнаружение и предотвращение кибератак.
2. Образование: создание персонализированных образовательных программ и материалов.
3. Медицина: создание персонализированных медицинских препаратов и методов лечения.
4. Финансы: анализ финансовых рынков и прогнозирование цен на акции.
5. 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).

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.

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.

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.

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.

«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».