Искусственный интеллект отличается от традиционного программного обеспечения одним важным аспектом: он должен научиться выполнять свою работу.
Это обеспечивает ключевое преимущество для жизненных циклов продукта, поскольку вместо того, чтобы ждать мастеров кодирования для обновления своих творений один раз в год (или даже реже), система сама может добавлять новые инструменты, создавать новые функции и иным образом изменять себя. лучше удовлетворить пользовательские требования. Недостатком, конечно же, является то, что лишь немногие программы искусственного интеллекта будут обеспечивать максимальную производительность прямо из коробки; только благодаря постоянному использованию они смогут понять, что от них ожидается и как лучше всего достичь своих целей.
Ключевым фактором в этой эволюции являются данные, которым подвергаются системы, управляемые ИИ. Хорошие данные, должным образом обусловленные и размещенные в правильном контексте, позволят службам принимать обоснованные решения и предпринимать соответствующие действия, в то время как плохие данные приводят к плохим результатам и неуклонно снижают производительность.
