Phenquestions
Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās gadu gaitā ir attīstījušies. Labs AI tendenču piemērs ir čata robotu pieaugums, kas pārņem uzņēmumus, lai pārvaldītu ienākošo klientu vaicājumus. Mašīnmācīšanās ir palīdzējusi dažu minūšu laikā analizēt lielas datu kopas, taču analīzes kvalitāte ir tikpat laba kā datiem. Lai patiesi izmantotu mašīnmācīšanās un AI priekšrocības, organizācijām jāpārvalda datu precizitāte. AI tendence nodrošināt pielāgotu pieredzi, izmantojot algoritmus, ir izplatīta lielākajā daļā lietotāju platformu, jo tās lietotājiem iesaka jaunu saturu. Reiz Alans Tīrings uzdeva slaveno jautājumu: “Vai mašīnas var domāt?”Un tagad jaunās mašīnmācīšanās un AI tendences mums pateiks, vai mašīnām var būt emocijas vai būt radošām?
Mašīnmācīšanās un AI tendences
Apskatīsim tuvāk, kā tehniķi ir veicinājuši jaunākos AI un mašīnmācīšanās sasniegumus.
1. Automatizācija
Inteliģentā procesu automatizācija, jeb IPA, ir process, kas nodrošina manuālu uzdevumu automatizāciju ar mākslīgo intelektu. Visiem uzņēmumiem ir vājās vietas dažādos biznesa procesos. IPA palīdzēs viņiem noteikt tendenci un prognozēt turpmākās vājās vietas, ļaujot viņiem efektīvāk uzlabot lēmumu pieņemšanu. Amazon Go Store vispirms iepazīstināja mūs ar norēķiniem no veikala bez kasieriem. Kas to būtu domājis, ka tas ir iespējams?
Automatizācija ir izdevīgs sasniegums jebkuram biznesam, lai virzītu savu darbību. Piemēram, automatizācija var palīdzēt novērst krāpnieciskus kiberuzbrukumus, identificējot neparastus lietotāju pieprasījumus un to biežumu. Ja notiktu šāds notikums, sistēma var signalizēt administratoram, ļaujot viņiem veikt nepieciešamās darbības.
Vēl viena ievērojama automatizācija ir uzlaboti automatizētie testēšanas rīki izstrādātājiem. Kodētāji tagad var koncentrēties uz kodu lasīšanu un rakstīšanu, nevis stundām ilgi pārbaudīt viedo sistēmu ieviešanu un strādāt pie atkļūdošanas. Paredzēts, ka šie automatizētie biznesa procesi nākotnē kļūs par automatizācijas pamatstandartiem. Tas pakāpeniski palīdz uzņēmumiem labāk saprast gala procesus un efektīvi tos pārvaldīt.
2. Sarunvalodas AI roboti
Viens no novatoriskākajiem veidiem, kā apstrādāt klientu jautājumus, ir Chatbots sākums. Sarunvalodas AI roboti nodrošina AI spēku, izmantojot dabiskās valodas apstrādi (NLP) un dabiskās valodas izpratni (NLU). Boti nodrošina pogu funkcionalitāti un pāris simtus nolūku, lai atvieglotu klientu vaicājumus. Turpretī sarunvalodas AI robotiem ir neierobežota mērogojamība ar mašīnmācīšanās palīdzību. Dabiskās valodas apstrāde klientiem nodrošina cilvēku pieredzi.
Tagad lietotājiem ir iespējams iesniegt apdrošināšanas atlīdzības, rezervēt veselības aprūpes tikšanās, pieteikties darbam, bloķēt savas finanšu kartes un paveikt daudz vairāk ar sarunu AI robotprogrammatūru parādīšanos. Tas palīdzēs uzņēmumiem automatizēt klientu atbalstu un palīdzēs automatizēt pārdošanas un zināšanu atbalstu.
Piemēram, automašīnu noma var automatizēt nomas procesus ar sarunu AI robotprogrammatūrām, lai klientiem sniegtu labāku pieredzi un ietaupītu laiku saviem darbiniekiem, kā arī palielinātu efektivitāti. Automatizējot procesu, uzņēmumi var arī palīdzēt saviem darbiniekiem neatbildēt uz liekiem potenciālo darbinieku vai klientu jautājumiem. Sarunvalodas AI roboti rūpēsies par visiem ienākošajiem jautājumiem, izmantojot automātisko semantisko sapratni.
3. Heterogēna tehnoloģija
Heterogēnā sistēmas arhitektūra (HSA) ļauj citām datorprogrammām integrēties un darboties nevainojami. Nākotnē būs standarta programmatūras kaudzes, kuras viegli integrēt lietojumprogrammu saskarnēs (API) un citās atvērtās programmatūras izstrādes komplektos (SDK). Mākoņa programmatūras integrācija ar citiem ir nepieciešama, lai uzlabotu uzņēmējdarbību.
Jaunākās tehnoloģisko firmu izveidotās mašīnmācīšanās un AI ietvarstruktūras balstīsies uz HSA, padarot tās multimodālas. Saskaņā ar jauno AI tendenci nākotnes AI lietojumprogrammas var pielāgot, izmantojot multimodālos ietvarus ar iepriekš apmācītiem modeļiem, lai apmierinātu unikālās prasības. Piemēram, multimodālās prasmes, piemēram, vairāku skaļruņu transkripciju, var iekļaut jebkurā sarunvalodas AI robota sistēmā.
Iepriekš apmācīti modeļi varētu ietvert lūpu aktivitātes noteikšanu, skatiena noteikšanu, objektu noteikšanu, NLU, žestu atpazīšanu un noskaņojuma noteikšanu. Vēl viena laba iespējamā tā pieņemšana ir redzama veselības aprūpē, kur viņi ievieš multimodālas mācīšanās metodes, īpaši ar medicīnisko attēlveidošanu. Ar laiku arvien vairāk nozaru sāks pielāgoties AI un neviendabīgai arhitektūrai.
4. Datu vadība
Mašīnmācīšanās būtībā ir AI, kas mašīnai māca noteiktu modeli, ievadot tajā datus un vaicājumus. Ja atbilde uz jebkuru vaicājumu nav pieejama datu trūkuma dēļ, mašīnmācīšanās tiks padarīta bezjēdzīga. Efektīva datu pārvaldība ar datu palīdzību vēl vairāk uzlabos izlūkošanas procesu. Vislabākā datu sakārtošanas stratēģija ir koncentrēties uz datu pārvaldību un pārvaldību.
AI un mašīnmācīšanās ieviešanas priekšrocība ir tāda, ka laika gaitā, palielinoties datu kopai, sistēma var iemācīt sev jaunas tendences un pieņemt gudrus lēmumus un ieteikumus. Tāpēc AI kopā ar pareiziem datiem vienmēr nodrošinās labāku pielietojumu biznesam un uzlabos produktu un pakalpojumu kvalitāti.
Mākoņu datu pārvaldība ir nākotne. Tas rūpējas par datu ievadīšanu, datu ielādi, datu pārveidošanu, datu optimizāciju un datu vizualizēšanu vienā sistēmā. Dažādi uzņēmumi ir izstrādājuši dažādus rīkus, lai veiktu visus šos uzdevumus ar zināmiem panākumiem. Piemēram, Amazon Web pakalpojumi piedāvā rīku komplektu, kas ļauj organizācijai apkopot savus datus Amazon mākoņdatu pārvaldības kaudzē.
5. Kiberdrošība
IT un tīkla drošība vienmēr ir bijusi prioritāte visās organizācijās. Neviens uzņēmums nevēlas tikt galā ar datu pārkāpumiem un uzlauzt viņu biznesa datus. Gadu gaitā lielajiem uzņēmumiem ir nācies saskarties ar lielu kritiku par patērētāju datu privātumu. Tāpēc nav pārsteigums redzēt, kā šie uzņēmumi iegulda lielas resursu daļas, izstrādājot veidus, kā uzlabot datu drošību.
Datu drošības pasākumu uzlabošana ļaus patērētājiem labāk kontrolēt un pārvaldīt savus datus, atšķirībā no tā, kas ir redzams pagātnē. Captcha bija provizorisks gadījums, kad mēģināja izvairīties no robotu uzlaušanas sistēmā. Tomēr vai viņi var noteikt, vai lietotājs ir faktiskais konta īpašnieks? Mākslīgais intelekts ļaus noteikt konta īpašnieku un aizsargās lietotājus.
Ņemot vērā gaidāmās AI tendences, visticamāk, pretinieki ar laiku kļūs gudrāki un izdomās jaunus veidus, kā cīnīties ar AI un ielauzties sistēmās. Uzņēmumi arī gatavojas cīnīties pret tehnoloģijām ar tehnoloģijām. Uzlabota AI drošība ļaus ātri veikt visas noplūdes bez kavēšanās.
Patiešām, AI vēl jānosaka, kad draudi ir patiesi un viltus pozitīvi. AI tehnoloģijas ir ieguvušas spēju mācīties mašīnmācīšanās veidā. Šīs tehnoloģijas izmantošana un ietekme ir ārkārtīgi svarīga nākotnes AI tendencēm kiberdrošībā. Paredzams, ka mašīnmācīšanās ar laiku attīstīsies eksponenciāli un ietekmēs kiberdrošības reljefu.
6. Virtuālās spēles
Pašreizējām AI spēlēm nav izturīgas vides vai stimulu to lietotājiem. Iemesls ir datu glabāšanas trūkums, kas nepieciešams, lai izveidotu šīs vides. Nesenais AI tehnoloģijas pieaugums ir virtuālo spēļu nepieciešamais stimuls. Mēs varam sagaidīt, ka gaidāmās virtuālās spēles būs ļoti reālistiskas un interaktīvas. Izmantojot mašīnmācīšanos, spēles nākotnē var attīstīties, pamatojoties uz lietotāja izvēlēto rakstzīmju attīstību.
Paredzams, ka spēļu izstrādātāji apgūs jaunas prasmes AI, lai tiktu galā ar tā lietotāju prasībām, kuri vairs neapmierina vizualizāciju. Viņi sagaida, ka spēles izbaudīs pēc iespējas tuvāk reālajai dzīvei, iekļaujot virtuālo realitāti un tādas tehnoloģijas kā 3D palielināšana.
Pēdējās desmitgades laikā galddatori un spēļu konsoles ir pārveidojušās, tāpat kā mobilo spēļu izstrāde. Mēs nevaram sagaidīt, ka visa AI spēja pāriet uz mobilo spēļu attīstību, taču ievērojamas izmaiņas vēl nav redzamas. Mobilo spēļu izstrādātājiem tagad ir iespēja parādīt savas prasmes, kā vien viņi vēlas.
7. Jutīgā īsziņu sūtīšana
Mēs visi esam redzējuši Gmail īsziņu sūtīšanu. Tomēr vēl ir ko uzlabot. Jutīgie teksti ir pārāk īsi un bieži izslēdz detaļas, kuras cilvēki mēdz pievienot sarunā. Neskatoties uz to, jutīgā īsziņu sūtīšana kopā ar AI daudziem cilvēkiem var atvieglot rakstīšanu un noteikti piedāvā daudzsološu iespēju mūsu ikdienas aktivitātēm. Tas arī varētu palīdzēt cilvēkiem rakstīt labāk un ātrāk.
8. Sejas atpazīšana un AI
Sejas atpazīšana ir viens no valdības izmantotajiem uzraudzības rīkiem, kuru nesen daudzas ierīces ir izmantojušas sīkrīkos. Paredzams, ka drīz šis rīks netiks izmantots kā drošības opcija. Ieviešot modernu AI tehnoloģiju, sejas atpazīšana tiks izmantota, lai izsekotu atsevišķas vietas un kustības. Šī mākslīgā intelekta tendence ļoti drīz paplašināsies visā pasaulē, iekļaujot daudzos mūsu ikdienas aspektos.
9. Mākslīgais intelekts ražošanā
Ražošanas uzņēmumi ar smago tehniku var izmantot datu analīzi un AI, lai optimizētu darbību, pieņemot lēmumus, pamatojoties uz pieejamajiem datiem un pielāgotiem AI programmatūras risinājumiem. AI mašīnas var palīdzēt atklāt trūkumus produktos, ko cilvēki nevar, tādējādi palīdzot kvalitātes kontrolē. Viltus trauksmes un kļūmju prognozes var samazināt, izmantojot AI, un tās var pārvērst par pagātni.
AI var palīdzēt operatoriem noteikt prioritātes testiem, lai izvairītos no produkta kļūmēm. Izmantojot datu un mašīnmācīšanos, AI sistēmas var palīdzēt uzņēmumiem pirms laika prognozēt apkopes nepieciešamību un izvairīties no neplānotiem un nevēlamiem ražošanas procesa traucējumiem. Ar laiku kļūstot pieejamai AI, ražošanas uzņēmumi var gūt labumu no procesu optimizācijas, kas ļauj samazināt darbības izmaksas.
10. Transports
Mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos var izmantot valdības transporta departaments un citi šādi privāti uzņēmumi. Cilvēku drošību, satiksmes plūsmu un ceļu satiksmes drošības pasākumus var uzlabot un kontrolēt, izmantojot AI transporta nozarē. Piemēram, AI mikroshēmu instalēšana luksoforos var palīdzēt satiksmes regulētājiem identificēt satiksmes modeļus un optimizēt satiksmes maršrutēšanu un plānošanu.
Transporta uzņēmumi var izmantot datu analīzi, lai labāk plānotu un ietaupītu resursus. Pārraugot vadītāja uzvedības datus, viņi var uzlabot un piedāvāt labākus pakalpojumus. Neaizmirsīsim arī par pašpiedziņu. Tādi uzņēmumi kā Tesla ir veicinājuši autonomu braukšanu, izlaižot savus pusautomātiskos transportlīdzekļus. Šiem transportlīdzekļiem ir inteliģence, lai paredzētu iespējamās sadursmes ar citiem transportlīdzekļiem uz ceļa, izmantojot datus, kas tiek ievadīti viņu sistēmā, izmantojot mašīnmācīšanos.
Tā kā valsts aģentūras iegūst datus par transportlīdzekļu tehnisko apkopi un vadītāja uzvedību, tās var uzlabot gājēju drošību un palīdzēt likumsargiem veikt nepieciešamās darbības pret vainīgajiem. AI un mašīnmācīšanās tendences tiek izmantotas daudzās reālās pasaules lietojumprogrammās, kur AI sistēma reāllaika datus ievada ceļu satiksmes drošības un tiesībaizsardzības iestādēm. Kritisks šāda veida sistēmas ieviešanas aspekts, kā tika apspriests iepriekš, ir negadījumu prognozēšana.
11. Garīgā veselība
Mākslīgais intelekts ir sācis ietekmēt cilvēku uzvedību un garīgo veselību. Garīgās veselības aprūpes profesionāļi var izmantot datus, AI tehnoloģijas automatizāciju un mašīnmācīšanos pētījumiem, pacientu novērtēšanai, ārstēšanai un citiem pētījumu un ārstēšanas mērķu pieņemšanas aspektiem. AI apvienojumā ar mašīnmācīšanos ļoti patīk palīdzēt savlaicīgi atklāt garīgās slimības. Tādējādi palīdzot garīgās veselības speciālistiem.
AI var palīdzēt aplauzumam no garīgās veselības speciālistu trūkuma. Tas nenozīmē, ka AI var precīzi noteikt garīgās veselības diagnozes. Veselības aprūpes profesionāļi var izmantot medicīniskās AI sistēmas, lai uzlabotu savu pakalpojumu un pētījumu kvalitāti. AI arī var palīdzēt samazināt garīgās veselības izmaksas un padarīt to pieejamāku plašākam iedzīvotājam.
Ar mākslīgo intelektu saistītie novērtējumi ir vieglāk, jo cilvēkiem pirmajās tikšanās reizēs ir vienkāršāk noteikt lietas botam, nevis cilvēkiem. Šī iemesla dēļ daudzas lietotnes ir izstrādātas, izmantojot AI robotus. Cilvēkiem vajadzētu būt uzmanīgiem, lejupielādējot garīgās veselības lietojumprogrammas tiešsaistē, jo ne visi no viņiem sadarbojas ar garīgās veselības speciālistiem.
12. Izglītība
Izglītības korporācijas darbojas jau vairāk nekā piecus gadus. Tiešsaistes izglītība ir realitāte ikvienam, īpaši saistībā ar pašreizējo pandēmiju. Nākamais solis nāk, kad uzņēmumi cenšas sekot līdzi AI tendencēm, izstrādājot dažādus rīkus, lai novērtētu studentu sniegumu attiecībā uz viņu zināšanām un pielāgotu mācību programmu un studiju plānus.
Tā kā AI palīdz pedagogiem izstrādāt labākus mācību plānus un studiju plānus, skolotāji tagad var nodrošināt, ka visiem viņu studentiem tiek pievērsta vienāda uzmanība un viņi ir vienā līmenī ar saviem vienaudžiem. Ir AI rīki, kas var palīdzēt pasniedzējiem un studentiem pārrakstīt lekcijas. Tāpēc skolotājiem viss nav jāraksta pa vārdam, un studenti ar invaliditāti vai citiem traucējumiem var turpināt mācīties netraucēti.
Īpašos AI rīkos tiek izmantota 3D tehnoloģija, lai mācību grāmatas atdzīvinātu, izmantojot īsus demonstrējumus, lai palīdzētu studentiem vizualizēt mācību priekšmetu, kuru viņi mācās. Šāda tehnoloģija ļauj labāk izprast jēdzienus. Pateicoties tehnoloģiju un izglītības apvienojumam, skolotāji var labāk koncentrēties uz katra studenta vajadzībām. Izglītība nevar balstīties tikai uz AI. Mākslīgā intelekta atbalstītā izglītība ir pareizs ceļš, kas paver ceļu uz nākotni.
13. Veselības aprūpe
Cilvēka ķermenis ir sarežģīts nervu, muskuļu un daudz kas cits. Jebkuras veselības problēmas organismā ir grūti izārstējamas bez pienācīgas diagnozes. Māsas, ārsti, medicīnas tehniķi un virkne citu veselības aprūpes darbinieku tiek vienkāršoti mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta dēļ. Šī revolucionārā tehnoloģija palīdz ātrāk diagnosticēt veselības problēmas un tādējādi samazināt izmaksas.
Mašīnmācība palīdz veselības aprūpes speciālistiem pārbaudīt attēlus, kas viņiem palīdz ātri noteikt diagnozes. Farmācijas uzņēmumi izmanto AI, lai pārvaldītu savu ražošanu un pētniecību zāļu attīstībai. Biotehnoloģiju korporācijas izmanto AI rīkus, lai palīdzētu kartēt slimības, lai prioritizētu sasniegumus jaunu zāļu izstrādē. Klīniskie zāļu izmēģinājumi ir vēl viena joma, kurā AI palīdz veselības aprūpes speciālistiem noteikt labākos kandidātus izmēģinājumiem, lai turpinātu ārstēšanas plānus.
AI arī var palīdzēt klīnikām un slimnīcām uzlabot pacientu plūsmas pārvaldību. Mākslīgais intelekts automatizē daudzus ārstiem un medmāsām paredzētus vienkāršus un atkārtotus uzdevumus. Tas ir tikai sākums AI ietekmei uz veselības aprūpes nozari. Paredzams, ka nākamajos gados daudz kas tiks racionalizēts un plaši izplatīts, jo lietotāji sasniegs šīs AI tendences.
14. AI un cilvēki
Tā kā ML un AI ir strauji progresējuši un turpināsies arī nākotnē, rodas nepieciešamība pieskaņoties idejai strādāt kopā ar digitālajiem darbiniekiem. AI spēj tikt galā ar sarežģītiem uzdevumiem, neprasot regulāru cilvēka uzraudzību. Tas var vienlaikus pārvaldīt vairākas funkcijas. Neskatoties uz priekšrocībām, AI joprojām nav pietiekami sarežģīta, lai izmantotu radošumu, iztēli un pievienotu cilvēka emocijas savam darbam.
Kad manuālie uzdevumi kļūst automatizēti, izmantojot AI un mašīnmācīšanos, tas paver un rada jaunas nozares un iespējas darbaspēkam. Tas viņus mudinās apgūt dažādas prasmju kopas, lai nākotnē varētu veikt savus attiecīgos darbus. Lielākā daļa organizāciju visā pasaulē par prioritāti izvirzītu tādu kandidātu pieņemšanu darbā, kuri var mainīties atbilstoši prasmēm, kas nepieciešamas, lai neatpaliktu no arvien mainīgajām AI tendencēm.
AI var palīdzēt cilvēkiem ģenerēt analītiskus ziņojumus, pamatojoties uz datu kopām, kas sistēmā tiek ievadītas, izmantojot mašīnmācīšanos. AI sistēmas neaizmirst, tādējādi nodrošinot 99 kļūdainu produktivitāti.9%, atšķirībā no cilvēkiem. AI arī lieliski saglabā uzmanību darbam bez traucējošiem. Šīs īpašības ir ļoti izdevīgas cilvēka pasaules evolūcijai uz progresīvāku sistēmu.
15. AI un likums
Juridiskā nozare pēta AI tendences, kas tiek ieviestas katru gadu. Mašīnmācība apvienojumā ar AI un likumiem darbojas pēc līdzīgiem principiem, kur abi ņem vērā vēsturiskos piemērus, lai secinātu par noteikumiem, ko piemērot jaunām situācijām. AI programmatūra ārkārtīgi palīdz juridiskajiem profesionāļiem, samazinot laiku, kas vajadzīgs, lai izlasītu atbilstību, un pārbaudot visu juridisko protokolu uzticamības pārbaudi.
Programmatūrai pārņemot dokumentācijas un citu manuālo procesu pārskatīšanu un kļūdu pārbaudi, tas samazinās juridisko profesionāļu slodzi. Advokāti tagad var veltīt vairāk laika lietu izpētei, līgumu izveidošanai, klientu konsultēšanai un tiesas pārstāvniecībām. Tā rezultātā juridiskā palīdzība būs viegli pieejama visiem, jo izmaksas mainās atkarībā no katra darba slodzes un laika.
Šķirošana, izmantojot dokumentus, var būt apgrūtinoša, jo mašīnas var darboties ātrāk nekā cilvēki un radīt statistiski apstiprināmus rezultātus un rezultātus. AI programmatūra padara līguma pārskatīšanu efektīvāku, izceļot standarta klauzulas dažādām lietojumprogrammām un atzīmējot trūkstošās klauzulas. Nākotnē AI var pārņemt tādas lietvedības funkcijas kā dokumentu pārvaldība.
Advokātu biroji, kas pielāgojas šīm AI tendencēm, ļaus viņiem uzlabot klientu un firmu attiecības, kas palielinās firmas reputāciju. Juridiskie dokumenti ir sensitīvs informācijas kopums, kam nepieciešami privāti portāli, lai nodrošinātu šo dokumentu drošu glabāšanu un izmantošanu. Paredzams, ka juridiskajā nozarē tiks iekļauts vairāk AI un mašīnmācīšanās tehnoloģiju, lai atbrīvotu profesionāļus no liekiem uzdevumiem un uzlabotu datu drošību.
Beigu domas
Ar jaunajām AI tendencēm turpinās spekulācijas par to, vai var būt nevienlīdzīgs bagātības sadalījums. Ja AI aizstāj daudz cilvēku darbaspēkā, tad tas novedīs pie nevienlīdzīgas bagātības sadales. AI nav pasargāts no kļūdām, taču kļūdu procentuālais daudzums salīdzinājumā ar cilvēku kļūdām joprojām pilnībā neattaisno cilvēku pilnīgu aizstāšanu ar AI.
Jaunas AI radīsies jaunas darba vietas, un vislabāk ir paturēt prātā iespējamos jautājumus, kas laika gaitā var ietekmēt sabiedrību visā pasaulē. Mēs nevaram baidīties no pārmaiņām, un tajā pašā laikā mums nevajadzētu aizmirst par iespēju iespējām rast jaunas pārmaiņas nākotnē.
