Phenquestions
Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis vystėsi bėgant metams. Geras dirbtinio intelekto tendencijų pavyzdys yra pokalbių robotų, perimančių verslą valdyti gaunamas klientų užklausas, populiarumas. Mašininis mokymasis padėjo analizuoti didelius duomenų rinkinius per kelias minutes, tačiau analizės kokybė yra tokia pat gera, kaip ir duomenų. Norėdamos iš tikrųjų pasinaudoti mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto privalumais, organizacijos turi valdyti savo duomenų tikslumą. Dirbtinio intelekto tendencija teikti pritaikytą patirtį naudojant algoritmus yra įprasta daugumoje vartotojų platformų, nes jie vartotojams rekomenduoja naują turinį. Alanas Turingas kartą uždavė garsų klausimą: „Ar mašinos gali mąstyti?“, O dabar atsirandančios mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto tendencijos parodys, ar mašinos gali sukelti emocijų ar būti kūrybingos?
Mašinų mokymasis ir dirbtinio intelekto tendencijos
Pažvelkime atidžiau į tai, kaip technikai prisidėjo prie naujausių dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pokyčių.
1. Automatika
Pažangi procesų automatika, dar vadinama IPA, yra procesas, užtikrinantis rankinių užduočių automatizavimą dirbtiniu intelektu. Visi verslai turi kliūčių įvairiuose verslo procesuose. IPA padės jiems nustatyti tendencijas ir numatyti būsimas kliūtis, suteikiant jiems galimybę efektyviau priimti sprendimus. „Amazon Go Store“ pirmiausia supažindino su atsiskaitymo iš parduotuvės be kasininkų patirtimi. Kas galėjo pagalvoti, kad tai įmanoma?
Automatika yra naudinga pažanga kiekvienam verslui, kad ji valdytų savo veiklą. Pavyzdžiui, automatika gali padėti užkirsti kelią apgaulingoms kibernetinėms atakoms, nustatant neįprastas vartotojų užklausas ir jų dažnumą. Jei įvyktų toks įvykis, sistema gali pranešti administratoriui, suteikdama jiems galimybę atlikti reikiamus veiksmus.
Kita pastebima automatika yra pažangios automatizuotos kūrėjų testavimo priemonės. Koderiai dabar gali sutelkti pastangas skaitydami ir rašydami kodus, užuot praleidę valandas, išbandydami išmaniųjų sistemų diegimą ir dirbdami su derinimu. Tikimasi, kad šie automatizuoti verslo procesai ateityje taps pagrindiniais automatikos standartais. Tai palaipsniui padeda įmonėms geriau suvokti savo procesus iki galo ir padeda jiems efektyviai juos valdyti.
2. Pokalbio dirbtinio intelekto robotai
Vienas iš novatoriškiausių būdų, kaip tvarkyti klientų užklausas, yra „Chatbots“ išaušimas. Pokalbio dirbtinio intelekto robotai suteikia dirbtinio intelekto galią per natūralios kalbos apdorojimą (NLP) ir natūralios kalbos supratimą (NLU). Robotai įgalina mygtukų funkciją ir porą šimtų ketinimų, kad palengvintų klientų užklausas. Priešingai, pokalbio AI robotai turi neribotą mastelio mastą, naudodamiesi mašininiu mokymusi. Natūralus kalbos apdorojimas suteikia klientams žmogiškos patirties.
Dabar vartotojai gali pateikti draudimo išmokas, užsisakyti sveikatos priežiūros paskyrimus, kreiptis dėl darbo, užblokuoti savo finansines korteles ir padaryti daug daugiau, kai atsiranda pokalbio dirbtinio intelekto robotai. Tai padės įmonėms automatizuoti klientų aptarnavimą ir padėti automatizuoti pardavimus bei žinių palaikymą.
Pavyzdžiui, automobilių nuoma gali automatizuoti jų nuomos procesus naudodama pokalbių dirbtinio intelekto robotus, kad suteiktų savo klientams geresnę patirtį ir sutaupytų laiko savo darbuotojams bei padidintų efektyvumą. Įmonės taip pat gali padėti savo darbuotojams neatsakyti į nereikalingas būsimų darbuotojų ar klientų užklausas, automatizuodamos procesą. Pokalbio intelekto robotai pasirūpins visomis gaunamomis užklausomis naudodamiesi automatiniu semantiniu supratimu.
3. Heterogeninė technologija
Heterogeninė sistemos architektūra (HSA) leidžia kitoms kompiuterinėms programoms integruotis ir veikti sklandžiai. Ateityje bus įprasta, kad programinės įrangos paketai bus lengvai integruojami su programų programavimo sąsajomis (API) ir kitais atvirais programinės įrangos kūrimo rinkiniais (SDK). Norint pagerinti verslo operacijas, būtina integruoti debesų programinę įrangą su kitais.
Naujausios mašinų mokymosi ir dirbtinio intelekto struktūros, kurias sukūrė technologinės firmos, remsis HSA paversdamos jas daugiarūšėmis. Pagal naują dirbtinio intelekto tendenciją būsimas AI taikymas gali būti pritaikytas naudojant multimodalines sistemas su iš anksto apmokytais modeliais, siekiant patenkinti unikalius poreikius. Pavyzdžiui, daugiamodaliai įgūdžiai, tokie kaip daugiakalbio transkripcija, gali būti įtraukti į bet kurią pokalbio AI bot roboto sistemą.
Iš anksto apmokyti modeliai galėtų apimti lūpų aktyvumo aptikimą, žvilgsnio aptikimą, objektų aptikimą, NLU, gestų atpažinimą ir nuotaikų aptikimą. Dar vieną gerą atsirandantį pavyzdį galima pastebėti sveikatos priežiūros srityje, kur jie įgyvendina daugiarūšio mokymosi metodus, ypač naudojant medicininį vaizdą. Laikui bėgant vis daugiau pramonės šakų pradės prisitaikyti prie dirbtinio intelekto ir heterogeninės architektūros.
4. Duomenų valdymas
Mašininis mokymasis iš esmės yra dirbtinis intelektas, išmokantis mašiną apibrėžto modelio, teikiant jai duomenis ir užklausas. Jei atsakymo į bet kurią užklausą nėra dėl duomenų trūkumo, mašininis mokymasis bus beprasmis. Veiksmingas duomenų valdymas, naudodamasis duomenimis, dar labiau pagerins žvalgybos procesą. Geriausia duomenų tvarkymo strategija yra sutelkti dėmesį į duomenų valdymą ir valdymą.
Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi nauda yra ta, kad laikui bėgant, didėjant duomenų rinkiniui, sistema gali išmokyti naujų tendencijų ir priimti protingus sprendimus bei rekomendacijas. Todėl dirbtinis intelektas kartu su tinkamais duomenimis visada padės geriau pritaikyti verslą ir pagerins produktų bei paslaugų kokybę.
Debesų duomenų valdymas yra ateitis. Ji rūpinasi duomenų įvedimu, duomenų įkėlimu, duomenų transformavimu, duomenų optimizavimu ir duomenų vizualizavimu vienoje sistemoje. Skirtingos įmonės sukūrė skirtingus įrankius, kad būtų galima sėkmingai atlikti visas šias užduotis. Pavyzdžiui, „Amazon“ žiniatinklio paslaugos siūlo įrankių rinkinį, kuris leidžia organizacijai surinkti savo duomenis „Amazon“ debesų duomenų tvarkymo rietuvėje.
5. Kibernetinė sauga
IT ir tinklo sauga visada buvo prioritetas visose organizacijose. Nė viena įmonė nenori kovoti su duomenų pažeidimais ir įsilaužti į savo verslo duomenis. Per daugelį metų didelėms įmonėms teko patirti daug kritikos dėl savo vartotojų duomenų privatumo. Todėl nenuostabu, kad šios įmonės investuoja dideles savo išteklių dalis kurdami duomenų saugumo gerinimo būdus.
Patobulintos duomenų saugumo priemonės leis vartotojams geriau kontroliuoti ir valdyti savo duomenis, skirtingai nei matyta praeityje. „Captcha“ buvo preliminarus bandymas išvengti robotų įsilaužimo į sistemą. Tačiau ar jie gali nustatyti, ar vartotojas yra tikrasis sąskaitos savininkas? Dirbtinis intelektas leis nustatyti paskyros savininką ir apsaugoti vartotojus.
Atsižvelgiant į artėjančias dirbtinio intelekto tendencijas, oponentai greičiausiai taps protingesni laikui bėgant ir sugalvos naujų būdų kovoti su dirbtiniu intelektu ir įsilaužti į sistemas. Įmonės taip pat ruošiasi kovoti su technologijomis technologijomis. Pažangus dirbtinio intelekto saugumas leis greitai atlikti veiksmus, kad būtų nedelsiant užblokuoti visi nuotėkiai.
Iš tiesų, AI dar nenustato, kada grėsmė yra tikra ir klaidingai teigiama. Dirbtinio intelekto technologijos įgijo galimybę mokytis mašininio mokymosi forma. Šios technologijos naudojimas ir pasekmės yra didžiulės dirbtinio intelekto intelekto kibernetinio saugumo tendencijų ateityje. Manoma, kad mašininis mokymasis laikui bėgant vystysis eksponentiškai ir paveiks kibernetinio saugumo reljefą.
6. Virtualus žaidimas
Dabartiniai dirbtinio intelekto žaidimai neturi tvirtos aplinkos ar stimulų jų vartotojams. Priežastis yra duomenų saugojimo trūkumas, reikalingas šiai aplinkai sukurti. Neseniai išplitusi dirbtinio intelekto technologija yra virtualų žaidimų reikalingas postūmis. Galime tikėtis, kad būsimi virtualūs žaidimai bus labai realistiški ir interaktyvūs. Mokydamiesi mašinomis, žaidimai ateityje gali vystytis, atsižvelgiant į vartotojo pasirinktą personažų raidą.
Tikimasi, kad žaidimų kūrėjai įgis naujų dirbtinio intelekto įgūdžių, kad atitiktų jo vartotojų reikalavimus, kurie nebetenkina vizualizacijos. Jie tikisi mėgautis žaidimais kuo arčiau realaus gyvenimo, įtraukdami virtualią realybę ir technologijas, tokias kaip 3D padidinimas.
Staliniai kompiuteriai ir žaidimų pultai per pastarąjį dešimtmetį pasikeitė, taip pat keitėsi mobilieji žaidimai. Mes negalime tikėtis, kad visas dirbtinio intelekto pajėgumas pereis į mobiliųjų žaidimų kūrimą, tačiau pastebimų pokyčių dar nematyti. Mobiliųjų žaidimų kūrėjai dabar turi galimybę pademonstruoti savo įgūdžius, kaip tik nori.
7. Nuspėjamasis žinučių siuntimas
Mes visi matėme nuspėjamąsias žinutes „Gmail“. Tačiau dar yra kur tobulėti. Nuspėjamieji tekstai yra per trumpi ir dažnai išskiria detales, kurias žmonės linkę įtraukti į savo pokalbį. Nepaisant to, nuspėjamasis žinučių siuntimas kartu su dirbtiniu intelektu daugeliui žmonių gali palengvinti rašymą ir neabejotinai yra perspektyvi mūsų kasdienės veiklos funkcija. Tai taip pat galėtų padėti žmonėms rašyti geriau ir greičiau.
8. Veido atpažinimas ir dirbtinis intelektas
Veido atpažinimas yra viena iš vyriausybių naudojamų stebėjimo priemonių, kurią neseniai priėmė daugelis į programėles įtrauktų organizacijų. Tikimasi, kad šis įrankis netrukus nebus naudojamas kaip saugos parinktis. Įdiegus pažangią PG technologiją, veido atpažinimas bus naudojamas atskiroms vietoms ir judesiams stebėti. Ši dirbtinio intelekto tendencija labai greitai išsiplės visame pasaulyje ir apims daugelį mūsų kasdienio gyvenimo aspektų.
9. Dirbtinis intelektas gamyboje
Gamybos įmonės, turinčios sunkiasvorę techniką, gali pasitelkti duomenų analizę ir dirbtinį intelektą, kad optimizuotų veiklą, priimdamos sprendimus pagal turimus duomenis ir pritaikytus dirbtinio intelekto programinės įrangos sprendimus. Dirbtinio intelekto mašinos gali padėti aptikti produktų trūkumus, kurių negali žmonės, ir taip padėti kontroliuoti kokybę. Klaidus pavojaus signalus ir gedimų prognozes galima sumažinti naudojant AI ir paversti praeitimi.
Dirbtinis intelektas gali padėti operatoriams nustatyti pirmenybę bandymams, kad būtų išvengta produkto gedimų. Naudodamiesi duomenimis ir mašinomis, AI sistemos gali padėti įmonėms iš anksto numatyti priežiūros poreikį ir išvengti neplanuotų ir nepageidaujamų gamybos proceso sutrikimų. Kai AI tampa įperkama laikui bėgant, gamybos įmonėms gali būti naudinga optimizuoti procesus, leidžiančius sumažinti veiklos sąnaudas.
10. Transportas
Dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi gali panaudoti vyriausybinis transporto departamentas ir kitos tokios privačios įmonės. Žmonių saugumą, eismo srautus ir eismo saugumo priemones galima pagerinti ir kontroliuoti naudojant AI transporto srityje. Pvz., Dirbtinio intelekto lustų diegimas šviesoforuose gali padėti eismo reguliuotojams nustatyti eismo modelius ir optimizuoti eismo maršrutus bei planavimą.
Transporto įmonės gali naudoti duomenų analizę, kad galėtų geriau planuoti ir taupyti išteklius. Stebėdami vairuotojo elgesio duomenis, jie gali patobulinti ir pasiūlyti geresnes paslaugas. Nepamirškime savaeigių transporto priemonių. Tokios kompanijos kaip „Tesla“ skatino autonominį vairavimą, išleisdamos pusiau automatines transporto priemones. Šios transporto priemonės turi galimybę iš anksto numatyti galimus susidūrimus su kitomis kelyje esančiomis transporto priemonėmis, į mašinų mokymąsi į jų sistemą įvedamais duomenimis.
Vyriausybinėms agentūroms renkant duomenis apie transporto priemonės techninę priežiūrą ir vairuotojų elgesį, jos gali pagerinti pėsčiųjų saugumą ir padėti teisėsaugininkams imtis būtinų veiksmų prieš smurtautojus. Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi tendencijos yra naudojamos daugelyje realių programų, kur dirbtinio intelekto sistema realaus laiko duomenis teikia kelių eismo saugumo ir teisėsaugos institucijoms. Kritinis tokio tipo sistemos įgyvendinimo aspektas, kaip aptarta anksčiau, yra avarijos numatymas.
11. Psichinė sveikata
Dirbtinis intelektas pradėjo daryti įtaką elgesio ir psichinei žmonių sveikatai. Psichikos sveikatos priežiūros specialistai gali naudoti duomenis, dirbtinio intelekto technologijos automatizavimą ir mašininį mokymąsi tyrimams, pacientų vertinimui, gydymui ir kitiems sprendimų priėmimo aspektams tiriant ir gydant. Dirbtinis intelektas kartu su mašininiu mokymusi labai patinka padėti anksti nustatyti psichines ligas. Taigi, padėti psichikos sveikatos specialistams.
Dirbtinis intelektas gali padėti kosmetikai trūkti psichinės sveikatos specialistų. Tai nereiškia, kad dirbtinis intelektas gali tiksliai nustatyti psichinės sveikatos diagnozes. Sveikatos priežiūros specialistai gali naudoti medicinines dirbtinio intelekto sistemas, kad pagerintų savo paslaugų ir tyrimų kokybę. Dirbtinis intelektas taip pat gali padėti sumažinti psichinės sveikatos išlaidas ir padaryti ją prieinamesnę platesnei populiacijai.
Dirbtinio intelekto pagalba atliekami vertinimai yra lengvesni, nes žmonėms lengviau susitarti dėl botų, o ne dėl žmonių per pirmuosius susitikimus. Tai yra priežastis, kodėl daugybė programų buvo sukurtos naudojant AI robotus. Žmonės turėtų būti atsargūs atsisiųsdami psichinės sveikatos programas internetu, nes ne visi jie bendradarbiauja su psichinės sveikatos specialistais.
12. Švietimas
Švietimo korporacijos veikia jau daugiau nei penkerius metus. Internetinis švietimas yra realybė visiems, ypač esant pandemijai šiuo metu. Kitas žingsnis eina, kai įmonės bando neatsilikti nuo dirbtinio intelekto tendencijų, kurdamos įvairias priemones, skirtas įvertinti studentų žinias ir pritaikyti mokymo programas bei studijų planus.
Kadangi dirbtinis intelektas padeda pedagogams parengti geresnę mokymo programą ir studijų planus, mokytojai dabar gali užtikrinti, kad visiems jų studentams būtų skiriamas vienodas dėmesys ir jie būtų tame pačiame lygyje kaip ir jų bendraamžiai. Yra dirbtinio intelekto įrankių, kurie gali padėti mokytojams ir studentams perrašyti paskaitas. Todėl mokytojai neprivalo visko rašyti žodžiu, o studentai, turintys negalią ar kitus negalią, gali toliau mokytis netrukdomai.
Specialūs dirbtinio intelekto įrankiai naudoja 3D technologiją, kad per trumpas demonstracines medžiagas vadovėliai atgaivintų studentus ir padėtų studentams vizualizuoti studijuojamą dalyką. Tokia technologija leidžia geriau suprasti sąvokas. Naudodami technologijų ir švietimo derinį, mokytojai gali geriau sutelkti dėmesį į kiekvieno studento poreikius. Švietimas negali pasikliauti vien dirbtiniu intelektu. Dirbtinio intelekto pagalba ugdymas yra teisingas kelias, atveriantis kelią į ateitį.
13. Sveikatos apsauga
Žmogaus kūnas yra sudėtingas nervų, raumenų ir daug daugiau rinkinys. Bet kokias sveikatos problemas organizme sunku išgydyti be tinkamos diagnozės. Slaugytojai, gydytojai, medicinos technikai ir daugybė kitų sveikatos priežiūros darbuotojų yra supaprastinti dėl mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto. Ši revoliucinė technologija padeda greičiau diagnozuoti sveikatos problemas ir taip sumažinti išlaidas.
Mašininis mokymasis padeda sveikatos priežiūros specialistams tikrinti vaizdus, o tai padeda greitai diagnozuoti. Farmacijos kompanijos pasitelkia dirbtinį intelektą, kad galėtų valdyti savo gamybą ir tyrimus medicinos plėtrai. Biotechnologijų korporacijos naudoja dirbtinio intelekto įrankius, kad padėtų suskirstyti ligas į prioritetus pranašumams kuriant naują mediciną. Klinikiniai vaistų tyrimai yra dar viena sritis, kurioje dirbtinis intelektas padeda sveikatos priežiūros specialistams nustatyti geriausius bandymų kandidatus, kad jie galėtų tęsti gydymo planus.
Dirbtinis intelektas taip pat gali padėti klinikoms ir ligoninėms pagerinti pacientų srautų valdymą. Dirbtinis intelektas automatizuoja daugybę vyriškų ir pasikartojančių užduočių gydytojams ir slaugytojams. Tai tik pradžia dirbtinio intelekto poveikio sveikatos priežiūros pramonei. Tikimasi, kad daug daugiau bus supaprastinta ir išplitusi ateinančiais metais, kai vartotojai pasivys šias AI tendencijas.
14. PG ir žmonės
Kadangi ML ir AI sparčiai progresuoja ir tęsis ateityje, kyla poreikis prisitaikyti prie idėjos dirbti kartu su skaitmeniniais darbuotojais. Dirbtinis intelektas gali atlikti sudėtingas užduotis nereikalaudamas reguliarios žmogaus priežiūros. Jis vienu metu gali valdyti kelias funkcijas. Nepaisant savo pranašumų, dirbtinis intelektas vis dar nėra pakankamai rafinuotas, kad panaudotų kūrybiškumą, vaizduotę ir pridėtų žmogaus emocijų.
Kai rankinės užduotys tampa automatizuotos per dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi, tai atveria ir sukuria naujas pramonės šakas ir galimybes darbo jėgai. Tai paskatins juos įgyti skirtingų įgūdžių rinkinių, kad ateityje galėtų atlikti savo atitinkamus darbus. Dauguma organizacijų visame pasaulyje pirmenybę teiktų kandidatų įdarbinimui, kurie galėtų pakeisti įgūdžių, reikalingų nuolat kintančioms AI tendencijoms, poreikį.
Dirbtinis intelektas gali padėti žmonėms kurti analitines ataskaitas, pagrįstas duomenų rinkiniais, kurie į sistemą įvedami mašininio mokymosi būdu. Dirbtinio intelekto sistemos nepamiršta, todėl užtikrinamas 99 našumas be klaidų.9%, skirtingai nei žmonės. Dirbtinis intelektas taip pat puikiai palaiko dėmesį darbui be trukdžių. Šios savybės yra labai naudingos žmogaus pasaulio evoliucijai į pažangesnę sistemą.
15. Dirbtinis intelektas ir teisė
Teisinė pramonė tiria dirbtinio intelekto tendencijas, kurios pristatomos kiekvienais metais. Mašininis mokymasis kartu su dirbtiniu intelektu ir teise veikia pagal panašius principus, kai jie abu atsižvelgia į istorinius pavyzdžius, kad nustatytų taisykles, taikytinas naujoms situacijoms. Dirbtinio intelekto programinė įranga nepaprastai padeda teisininkams profesionalams, sutrumpinant laiką, reikalingą atitikties skaitymui, ir patikrinant visų teisinių protokolų išsamų patikrinimą.
Programinei įrangai perimant svarbiausias dokumentų ir kitų rankinių procesų peržiūros ir klaidų tikrinimo užduotis, tai sumažins teisinių specialistų apkrovą. Dabar advokatai gali skirti daugiau laiko bylų tyrimui, sutarčių kūrimui, klientų konsultavimui ir teismų atstovybėms. Todėl teisinė pagalba bus lengvai prieinama visiems, nes išlaidos keičiasi atsižvelgiant į kiekvienos bylos darbo krūvį ir laiką.
Rūšiavimas pagal dokumentus gali būti sudėtingas, nes mašinos gali veikti greičiau nei žmonės ir pateikti statistiškai patvirtintus rezultatus bei rezultatus. Dirbtinio intelekto programinė įranga daro efektyvesnę sutarčių peržiūrą, išryškindama standartines sąlygas įvairioms programoms ir pažymi trūkstamas išlygas. Ateityje dirbtinis intelektas gali perimti tokius įrašų tvarkymo vaidmenis kaip dokumentų valdymas.
Advokatų kontoros, prisitaikydamos prie šių PG tendencijų, galės pagerinti klientų ir firmos santykius, kurie padidins firmos reputaciją. Teisiniai dokumentai yra neskelbtinas informacijos rinkinys, kuriam reikia privačių portalų saugiam šių dokumentų saugojimui ir naudojimui. Tikimasi, kad teisinėje pramonėje bus įdiegta daugiau dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi technologijų, kad specialistai būtų atleisti nuo nereikalingų užduočių ir pagerėtų duomenų saugumas.
Baigiančios mintys
Atsižvelgiant į naujas dirbtinio intelekto tendencijas, vis spėliojama, ar gali pasiskirstyti nevienodai turtai. Jei dirbtinis intelektas pakeis daug žmonių darbo jėgoje, tai sukels nevienodą turto pasiskirstymą. Dirbtinis intelektas nėra apsaugotas nuo klaidų, tačiau klaidų procentas, palyginti su žmogaus klaidomis, vis tiek visiškai nepateisins žmogaus pakeitimo AI.
Naujos darbo vietos bus sukurtos atsiradus PG, ir geriausia nepamiršti galimų problemų, kurios bėgant laikui gali paveikti visuomenę visame pasaulyje. Negalime bijoti pokyčių ir tuo pačiu neturėtume pamiršti problemų, kylančių ateityje įgyvendinant naujus pokyčius, galimybių.
