人工智能是计算机处理大量信息并从中寻找模式的能力。人工智能通过模仿人类思维来工作。这使他能够执行分配的任务：进行分析、产生想法、预测事件。
例如，有一些神经网络的主要任务是文本生成。最著名的例子就是ChatGPT，它的出现引起了很大的轰动，并“炸毁”了互联网空间。这是一个聊天机器人，可以根据要求生成帖子、包含所需关键词的 SEO 文章或给定主题的文章。为了使神经网络能够编写不同类型的文本，它有机会学习经典小说、商业文学、社交网络上的帖子和网站上的文章。 ChatGPT 不断接受训练，以提高神经网络的能力。
训练人工智能的方法有很多种，例如机器学习和专家系统。在机器学习中，人工智能会被赋予数据集来分析。人工智能使用它们来预测结果。
假设我们需要教人工智能识别垃圾邮件。为了实现这一点，机器学习采用了三个方面：
数据量。在我们的例子中，这是数百万封信件。
有助于您了解问题的迹象或特征。在我们的例子中，我们需要 伊朗电报筛选 教人工智能区分垃圾邮件和常规电子邮件。因此，这些标志都是垃圾词，例如“金钱”、“赚取”、“赢”等。
算法是解决问题的方法。算法帮助人工智能理解模式，结果的准确性取决于算法。例如，有强化学习或无监督学习算法。
机器学习有一个缺点：人工智能预测的准确性取决于用于训练它的数据的质量。
AI专家系统是专家为训练AI而准备的知识库和规则。由此催生了一个新职业——AI训练师。训练过程大致如下：AI提问→专家回答→AI根据答案再次提问→专家回答。最后，人工智能得出结论并解释其如何得出这些结论。
专家系统主要用于狭窄的知识领域，例如，这就是医学领域训练人工智能的方式。例如，可以为患者选择抗菌治疗的系统MYCIN就是基于这种学习模型构建的。
AI解决哪些商业问题？
“俄罗斯企业家：研究监测”研究的参与者指出，人工智能的使用使得以下目标成为可能：
让员工有时间解决其他问题；
加快任务完成时间；
节省外包费用。
我们将通过示例来展示在商业中借助人工智能可以解决哪些任务。