Ключевые идеи книги: Искусственный интеллект для HR. Как использовать ИИ для поддержки и развития успешных сотрудников. Бен Юбенкс

Smart Reading, 2022

Это саммари – сокращенная версия книги «Искусственный интеллект для HR. Как использовать ИИ для поддержки и развития успешных сотрудников» Бена Юбенкса. Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры. Искусственный интеллект – давно не техническая новинка: это компаньон, которому мы охотно доверяем решение самых разных проблем. Где-то ИИ дает нам подсказку, где-то и вовсе полностью заменяет человека. Один из самых важных вопросов: уничтожит ли ИИ рабочие места? Если да, то что делать миллионам безработных? Если нет, то что делать миллионам тех, чья работа никогда не будет прежней? Бен Юбенкс – мировой эксперт в области развития сотрудников. Он знает все про то, как нанимать и мотивировать лучших работников. И он смотрит на будущее с оптимизмом. Его книга – это переосмысление HR с точки зрения неизбежных перемен. Что может быть интереснее, чем взгляд на проблему квалифицированного и очень осведомленного оптимиста? В формате PDF A4 сохранён издательский дизайн.

Оригинальное название:

Artificial Intelligence for HR: Use AI to Support and Develop a Successful Workforce

Автор:

Ben Eubanks

www.smartreading.ru

Как устроен ИИ

Что такое искусственный интеллект (ИИ)? Одного общего определения нет. Правильнее говорить о множестве технологий, управляемых ИИ. Когда мы вызываем такси, смотрим видео в Сети, покупаем билет на самолет онлайн, позволяем сканировать себя в аэропорту, мы имеем дело с ИИ. Его работа основана на четырех ключевых факторах:

1. Машинное обучение, в основе которого — анализ повторяющихся паттернов: слов, изображений и т. д.

2. Нейросети. Структура компьютерной сети подобна структуре мозга. Мозг состоит из нейронов: чем больше мы узнаем и делаем, тем больше связей формируется между нейронами; эти связи и есть ум. Компьютер обрабатывает информацию, пропуская ее через множество слоев нейросети. Скажем, если машина распознает изображение, то первый слой нейросети имеет дело с массой необработанных пикселей. «Нейроны» следующего слоя складывают из этих пикселей штрихи. Следующий слой комбинирует из этих штрихов круги и квадраты. Наконец, все вместе складывается в целостное изображение.

3. Глубокое обучение. Чем больше таких слоев, тем глубже сеть, тем она умнее.

4. Обработка человеческого языка. Еще недавно нейросети изучали язык путем контролируемого обучения: получали правильные входные данные, а затем учились выдавать результат, соответствующий заданным параметрам. Это было долго и неэффективно. Ныне нейросети с помощью глубокого обучения умеют учить языку сами себя. Благодаря этому голосовые помощники и чат-боты общаются с нами все эффективнее.

Нейросеть GPT-3, разработанная компанией OpenAI, умеет писать не только инструкции и пресс-релизы, но даже стихи.