Phenquestions
Umetna inteligenca in strojno učenje sta se z leti razvijala. Dober primer trendov AI je naraščanje števila robot, ki prevzemajo podjetja za upravljanje dohodnih poizvedb strank. Strojno učenje je pomagalo analizirati velike nabore podatkov v nekaj minutah, vendar je kakovost analize tako dobra kot podatki. Da bi organizacije resnično izkoristile prednosti strojnega učenja in umetne inteligence, morajo upravljati natančnost svojih podatkov. Trend umetne inteligence pri zagotavljanju prilagojenih izkušenj z uporabo algoritmov je pogost v večini uporabniških platform, saj uporabnikom priporočajo nove vsebine. Alan Turing je nekoč zastavil slavno vprašanje: "Ali znajo stroji razmišljati?”In zdaj nastajajoči trendi strojnega učenja in umetne inteligence nam bodo povedali, ali imajo stroji lahko čustva ali ustvarjalnost?
Strojno učenje in trendi umetne inteligence
Poglejmo si podrobneje, kako so tehniki prispevali k najnovejšim razvojem umetne inteligence in strojnega učenja.
1. Avtomatizacija
Inteligentna avtomatizacija procesov, imenovana tudi IPA, je postopek zagotavljanja avtomatizacije ročnih nalog z umetno inteligenco. Vsa podjetja imajo ozka grla v različnih poslovnih procesih. IPA jim bo pomagal prepoznati trend in predvideti prihodnja ozka grla, tako da jim bo omogočil učinkovito izboljšanje odločanja. Amazon Go Store nam je prvič predstavil izkušnjo odjave iz trgovine brez blagajn. Kdo bi si mislil, da je to mogoče?
Avtomatizacija je koristen napredek vsakega podjetja, ki vodi svoje poslovanje. Na primer, avtomatizacija lahko pomaga pri preprečevanju prevarantskih kibernetskih napadov z prepoznavanjem nenavadnih zahtev uporabnikov in njihove pogostosti. Če pride do takšnega dogodka, lahko sistem signalizira skrbnika in mu omogoči, da sprejme potrebne ukrepe.
Druga pomembna avtomatizacija so napredna orodja za avtomatizirano testiranje za razvijalce. Programerji se zdaj lahko osredotočijo na branje in pisanje kod, namesto da bi ure porabljali za testiranje implementacij pametnih sistemov in delali na odpravljanju napak. Pričakovano je, da bodo ti avtomatizirani poslovni procesi postali osnovni standardi za avtomatizacijo v prihodnosti. Postopoma pomaga podjetjem, da bolje razumejo njihove procese in jim pomaga učinkovito upravljati.
2. Pogovorni AI roboti
Eden najbolj inovativnih načinov za obravnavo poizvedb strank je začetek Chatbotov. Pogovorni roboti z umetno inteligenco vnašajo moč umetne inteligence prek obdelave naravnega jezika (NLP) in razumevanja naravnega jezika (NLU). Boti omogočajo delovanje gumbov in nekaj sto namenov, da olajšajo poizvedbe strank. Nasprotno pa imajo pogovorni AI roboti neomejeno razširljivost s pomočjo strojnega učenja. Obdelava naravnega jezika daje strankam človeške izkušnje.
Zdaj lahko uporabniki s prijavo botov z umetno inteligenco vložijo zavarovalne zahtevke, rezervirajo sestanke za zdravstveno varstvo, se prijavijo na delovna mesta, blokirajo svoje finančne kartice in naredijo veliko več. To bo podjetjem pomagalo avtomatizirati podporo strankam in jim pomagalo avtomatizirati prodajo in podporo znanja.
Najemi avtomobilov lahko na primer avtomatizirajo svoje postopke najema s pogovornimi roboti z umetno inteligenco, da svojim strankam omogočijo boljšo izkušnjo in prihranijo čas za svoje zaposlene ter povečajo učinkovitost. Podjetja lahko tudi svojim zaposlenim pomagajo, da ne odgovarjajo na odvečna vprašanja bodočih zaposlenih ali strank z avtomatizacijo postopka. Pogovorni AI roboti bodo poskrbeli za vse dohodne poizvedbe s samodejnim semantičnim razumevanjem.
3. Heterogena tehnologija
Heterogena sistemska arhitektura (HSA) omogoča, da se drugi računalniški programi integrirajo in delujejo skupaj. V prihodnosti bo običajna praksa, da se nabori programske opreme zlahka integrirajo z vmesniki za programiranje aplikacij (API) in drugimi odprtimi kompleti za razvoj programske opreme (SDK). Za izboljšanje poslovanja je potrebna integracija programske opreme v oblaku z drugimi.
Najnovejši okviri strojnega učenja in umetne inteligence, ki so jih ustvarila tehnološka podjetja, se bodo opirali na HSA, tako da bodo postali multimodalni. V skladu z novim trendom umetne inteligence je mogoče prihodnje aplikacije umetne inteligence prilagoditi z uporabo večmodalnih okvirov s predhodno usposobljenimi modeli, da bodo ustrezali edinstvenim zahtevam. Na primer, večmodalne spretnosti, kot je transkripcija z več zvočniki, je mogoče vključiti v kateri koli pogovorni okvir bota AI.
Vnaprej usposobljeni modeli lahko vključujejo zaznavanje aktivnosti ustnic, zaznavanje pogleda, zaznavanje predmetov, NLU, prepoznavanje kretenj in zaznavanje sentimenta. Še eno dobro novo sprejemanje tega lahko opazimo v zdravstvu, kjer izvajajo multimodalne učne tehnike, zlasti z medicinskim slikanjem. Sčasoma se bo vedno več industrij začelo prilagajati umetni inteligenci in heterogeni arhitekturi.
4. Upravljanje podatkov
Strojno učenje je v bistvu umetna inteligenca, ki stroj uči definiranega vzorca s podajanjem podatkov in poizvedb. Če odziv na katero koli poizvedbo zaradi pomanjkanja podatkov ni na voljo, bo strojno učenje nesmiselno. Učinkovito upravljanje podatkov bo s pomočjo podatkov še izboljšalo inteligenčni proces. Najboljša strategija za organizacijo podatkov je osredotočiti se na upravljanje in upravljanje podatkov.
Prednost izvajanja umetne inteligence in strojnega učenja je, da se sistem sčasoma, ko se nabor podatkov povečuje, lahko nauči novih trendov in sprejema pametne odločitve in priporočila. Zato bo umetna inteligenca v kombinaciji z ustreznimi podatki vedno privedla do boljše uporabe podjetja in izboljšala kakovost izdelkov in storitev.
Upravljanje podatkov v oblaku je prihodnost. V enem sistemu skrbi za vnos, nalaganje, preoblikovanje, optimizacijo in vizualizacijo podatkov. Različna podjetja so razvila različna orodja za uspešno izvajanje vseh teh nalog. Na primer, spletne storitve Amazon ponujajo nabor orodij, ki organizaciji omogočajo, da zbere svoje podatke v Amazonovem paketu za upravljanje podatkov v oblaku.
5. Spletna varnost
Varnost IT in omrežja sta bili v vseh organizacijah vedno prednostna naloga. Nobeno podjetje se ne želi ukvarjati s kršitvami podatkov in vdirati njihove poslovne podatke. Z leti so se velika podjetja morala soočiti z veliko kritikami glede zasebnosti svojih potrošniških podatkov. Zato ni presenetljivo, da ta podjetja vlagajo velik del svojih virov v razvoj načinov za izboljšanje varnosti podatkov.
Izboljšanje ukrepov za zaščito podatkov bo potrošnikom omogočilo boljši nadzor in lastništvo njihovih podatkov, za razliko od tistega, kar smo videli v preteklosti. Captcha je bil predhodni primer, ko se je skušal izogniti vdoru robotov v sistem. Vendar lahko zaznajo, ali je uporabnik dejanski imetnik računa? Umetna inteligenca bo omogočila zaznavanje imetnika računa in zaščitila uporabnike.
S prihajajočimi trendi umetne inteligence bodo nasprotniki sčasoma pametnejši in pripravili nove načine za boj proti umetni inteligenci in vdor v sisteme. Podjetja se pripravljajo tudi na boj s tehnologijo s tehnologijo. Napredna zaščita umetne inteligence bo omogočila hitre korake za takojšnjo odpravo vseh uhajanj.
Dejansko AI še ni ugotovil, kdaj je grožnja resnična in lažno pozitivna. AI tehnologije so pridobile sposobnost učenja v obliki strojnega učenja. Uporaba in posledice te tehnologije so izjemne za prihodnost trendov umetne inteligence v kibernetski varnosti. Strojno učenje naj bi se s časom eksponentno razvijalo in vplivalo na teren kibernetske varnosti.
6. Navidezne igre
Trenutne igre z umetno inteligenco nimajo močnega okolja ali dražljajev za svoje uporabnike. Razlog je pomanjkanje shranjevanja podatkov, potrebnega za ustvarjanje teh okolij. Nedavni napredek v tehnologiji umetne inteligence je nujen za virtualno igranje iger. Pričakujemo lahko, da bodo prihajajoče virtualne igre zelo realistične in interaktivne. S pomočjo strojnega učenja se lahko igre razvijajo v prihodnosti na podlagi razvoja karakterja, ki ga sprejme uporabnik.
Od razvijalcev iger se pričakuje, da bodo v AI pridobili nova znanja, da bodo lahko sledili zahtevam uporabnikov, ki z vizualizacijo ne bodo več zadovoljni. Pričakujejo, da bodo uživali v igrah, ki so čim bližje resničnemu življenju z vključevanjem navidezne resničnosti in tehnologije, kot je 3D povečanje.
Namizja in igralne konzole so se spremenile v zadnjem desetletju, prav tako razvoj mobilnih iger. Ne moremo pričakovati, da bo celotna zmogljivost AI prešla v razvoj iger za mobilne igre, vendar opazne spremembe še nismo videli. Razvijalci mobilnih iger imajo zdaj priložnost pokazati svoje sposobnosti na kakršen koli način.
7. Predvidevanje pošiljanja sporočil SMS
Vsi smo že videli napovedno pošiljanje sporočil v Gmailu. Vendar je še vedno mogoče izboljšati. Napovedovalna besedila so prekratka in pogosto izključujejo podrobnosti, ki jih ljudje običajno dodajo v svoj pogovor. Kljub temu napovedno pošiljanje sporočil v kombinaciji z umetno inteligenco marsikomu olajša pisanje in vsekakor ponuja obetavno funkcijo za naše vsakodnevne dejavnosti. To bi lahko tudi pomagalo ljudem, da pišejo bolje in hitreje.
8. Prepoznavanje obraza in umetna inteligenca
Prepoznavanje obraza je eno od nadzornih orodij, ki jih uporabljajo vlade in so ga nedavno sprejele številne organizacije, vključene v pripomočke. Pričakovati je, da se to orodje v kratkem ne bo več uporabljalo kot varnostna možnost. Z vgrajeno napredno tehnologijo umetne inteligence bo prepoznavanje obraza uporabljeno za sledenje posameznih lokacij in gibov. Ta trend umetne inteligence se bo kmalu razširil po vsem svetu v številne vidike našega vsakdana.
9. Umetna inteligenca v proizvodnji
Proizvodna podjetja s težkimi stroji lahko izkoristijo analitiko podatkov in umetno inteligenco za optimizacijo poslovanja z odločitvami na podlagi razpoložljivih podatkov in prilagojenih programskih rešitev umetne inteligence. Stroji z umetno inteligenco lahko pomagajo odkriti napake v izdelkih, ki jih ljudje ne morejo, in tako pomagajo pri nadzoru kakovosti. Napačne alarme in napovedi napak lahko z uporabo umetne inteligence minimizirate in spremenite v preteklost.
AI lahko operaterjem pomaga pri določanju prednostnih testov, da se izognejo okvaram izdelkov. S podatki in strojnim učenjem lahko sistemi umetne inteligence podjetjem pomagajo predvideti potrebo po vzdrževanju pred časom in se izognejo nenačrtovanim in neželenim motnjam v proizvodnem procesu. Ker je umetna inteligenca sčasoma dostopna, lahko proizvodna podjetja izkoristijo optimizacijo procesov, ki omogoča zmanjšanje operativnih stroškov.
10. Prevoz
Umetno inteligenco in strojno učenje lahko izkoristi vladni oddelek za promet in druga taka zasebna podjetja. Varnost ljudi, prometni tok in varnost v cestnem prometu je mogoče izboljšati in nadzorovati z uporabo umetne inteligence v transportni industriji. Na primer, namestitev čipov AI v semaforje lahko nadzornikom prometa pomaga prepoznati vzorce prometa in optimizirati usmerjanje in razporejanje prometa.
Prevozna podjetja lahko z analizo podatkov načrtujejo bolje in prihranijo vire. S spremljanjem podatkov o vedenju voznikov lahko izboljšajo in ponudijo boljše storitve. Ne pozabimo na vozila na lastni pogon. Podjetja, kot je Tesla, so s predstavitvijo svojih polavtomatskih vozil spodbujala avtonomno vožnjo. Ta vozila imajo inteligenco za napovedovanje morebitnih trkov z drugimi vozili na cesti s podatki, ki se v njihov sistem vnašajo s pomočjo strojnega učenja.
Ko vladne agencije pridobivajo podatke o vzdrževanju vozil in vedenju voznikov, lahko izboljšajo varnost pešcev in pomagajo organom pregona, da sprejmejo potrebne ukrepe proti storilcem. Trendi umetne inteligence in strojnega učenja se uporabljajo v številnih resničnih aplikacijah, kjer sistem umetne inteligence podatke v realnem času posreduje organom za varnost v cestnem prometu in kazenskemu pregonu. Ključni vidik tovrstne izvedbe sistema, kot smo že omenili, je napoved nesreč.
11. Duševno zdravje
Umetna inteligenca je začela vplivati na vedenjsko in duševno zdravje ljudi. Strokovnjaki za duševno zdravje lahko podatke, avtomatizacijo tehnologije umetne inteligence in strojno učenje uporabljajo za raziskave, ocenjevanje pacientov, zdravljenje in druge vidike odločanja pri raziskavah in zdravljenju. AI je v kombinaciji s strojnim učenjem zelo v pomoč pri zgodnjem odkrivanju duševnih bolezni. Tako pomagati strokovnjakom za duševno zdravje.
AI lahko pomaga pri ličenju zaradi pomanjkanja strokovnjakov za duševno zdravje. To ne pomeni, da umetna inteligenca lahko natančno zazna diagnoze duševnega zdravja. Zdravstveni delavci lahko uporabljajo medicinske sisteme umetne inteligence za izboljšanje kakovosti svojih storitev in raziskav. AI lahko pomaga tudi pri zniževanju stroškov duševnega zdravja in ga naredi bolj dostopen širši populaciji.
Ocene s pomočjo umetne inteligence so enostavnejše, saj ljudje na svojih prvih sestankih preprosteje stvari pripišejo botu in ne ljudem. To je razlog, da je bilo veliko aplikacij razvitih z uporabo AI botov. Ljudje bi morali biti pozorni, ko na spletu prenašajo aplikacije za duševno zdravje, saj vsi ne sodelujejo s strokovnjaki za duševno zdravje.
12. Izobraževanje
Izobraževalne korporacije obstajajo že več kot pet let. Spletno izobraževanje je resničnost za vsakogar, še posebej s trenutno pandemijo. Naslednji korak je, ko podjetja poskušajo slediti trendom umetne inteligence z razvojem različnih orodij za ocenjevanje uspešnosti študentov glede njihovega znanja ter prilagajanjem učnega načrta in študijskih načrtov.
Ker umetna inteligenca pomaga učiteljem pri pripravi boljšega učnega načrta in študijskih načrtov, lahko učitelji zdaj zagotovijo, da so vsi njihovi učenci deležni enake pozornosti in so na isti ravni kot njihovi vrstniki. Obstajajo orodja za umetno inteligenco, ki učiteljem in študentom pomagajo pri prepisovanju predavanj. Zato učiteljem ni treba vsega pisati od besede do besede, učenci s posebnimi potrebami ali drugimi težavami pa se lahko še naprej neovirano učijo.
Posebna orodja za umetno inteligenco uporabljajo 3D tehnologijo za oživitev učbenikov s kratkimi predstavitvami, ki študentom pomagajo pri vizualizaciji predmeta, ki ga preučujejo. Takšna tehnologija omogoča boljše razumevanje konceptov. Z mešanico tehnologije in izobraževanja se lahko učitelji bolje osredotočijo na potrebe vsakega učenca. Izobraževanje se ne more zanašati samo na umetno inteligenco. Izobraževanje s pomočjo umetne inteligence je prava pot, ki utira pot v prihodnost.
13. Skrb za zdravje
Človeško telo je kompleksen sklop živcev, mišic in še veliko več. Kakršne koli zdravstvene težave v telesu je težko pozdraviti brez ustrezne diagnoze. Medicinske sestre, zdravniki, zdravstveni tehniki in množica drugih zdravstvenih delavcev so poenostavljeni zaradi strojnega učenja in umetne inteligence. Ta revolucionarna tehnologija pomaga hitreje diagnosticirati zdravstvene težave in s tem zmanjša stroške.
Strojno učenje pomaga zdravstvenim delavcem pri presejanju slik, kar jim pomaga pri hitrem diagnosticiranju. Farmacevtska podjetja izkoriščajo umetno inteligenco za upravljanje svoje proizvodnje in raziskav za razvoj medicine. Korporacije za biotehnologijo uporabljajo orodja za umetno inteligenco, ki pomagajo pri kartiranju bolezni za določanje prednostnih dosežkov pri razvoju novih zdravil. Klinična preskušanja zdravil so drugo področje, na katerem umetna inteligenca pomaga zdravstvenim delavcem pri iskanju najboljših kandidatov za preskušanje, da nadaljujejo z načrti zdravljenja.
AI lahko tudi pomaga klinikam in bolnišnicam, da izboljšajo upravljanje prometa s pacienti. Umetna inteligenca avtomatizira veliko hudih in ponavljajočih se nalog za zdravnike in medicinske sestre. To je šele začetek vpliva umetne inteligence na zdravstveno industrijo. V prihodnjih letih naj bi se poenostavilo in razširilo veliko več, saj bodo uporabniki dohitevali te trende umetne inteligence.
14. AI in ljudje
Ker ML in AI hitro napredujeta in se bosta nadaljevala tudi v prihodnje, se pojavi potreba, da se prilagodimo ideji delati skupaj z digitalnimi delavci. AI se lahko ukvarja s kompleksnimi nalogami, ne da bi potreboval reden človeški nadzor. Hkrati lahko upravlja več funkcij. Kljub svojim prednostim AI še vedno ni dovolj dovršen, da bi lahko pri svojem delu uporabil ustvarjalnost, domišljijo in dodal človeška čustva.
Ko se ročna opravila avtomatizirajo z umetno inteligenco in strojnim učenjem, se odpirajo in ustvarjajo nove panoge in priložnosti za delovno silo. To jih bo spodbudilo k pridobivanju različnih sklopov spretnosti za opravljanje svojih nalog v prihodnosti. Večina organizacij po vsem svetu bi prednostno najela kandidate, ki bi se lahko prilagajali zahtevam po spretnostih, potrebnih za sledenje nenehno spreminjajočim se trendom umetne inteligence.
AI lahko ljudem pomaga pri ustvarjanju analitičnih poročil na podlagi naborov podatkov, ki se v sistem dovajajo s pomočjo strojnega učenja. Sistemi umetne inteligence ne pozabijo, kar ima za posledico zagotovljeno brezhibno produktivnost 99.9%, za razliko od ljudi. AI je tudi odličen pri ohranjanju osredotočenosti na delo brez motenj. Te značilnosti so zelo koristne za razvoj človeškega sveta v bolj napreden sistem.
15. AI in pravo
Pravna industrija preučuje trende umetne inteligence, ki se uvajajo vsako leto. Strojno učenje v kombinaciji z umetno inteligenco in zakoni deluje po podobnih načelih, kjer oba upoštevata zgodovinske primere in sklepata o pravilih, ki veljajo za nove situacije. Programska oprema AI izjemno pomaga pravnim strokovnjakom, saj zmanjšuje čas, potreben za branje skladnosti in preverjanje skrbnosti vseh pravnih protokolov.
Ko bo programska oprema prevzela težke naloge pregledovanja in preverjanja napak v dokumentaciji in drugih ročnih postopkov, bo to zmanjšalo obremenitev pravnih strokovnjakov. Odvetniki lahko zdaj več časa namenijo raziskovanju primerov, oblikovanju pogodb, svetovanju strankam in sodnim zastopanjem. Posledično bo pravna pomoč lahko dostopna vsem, saj se stroški spreminjajo glede na delovno obremenitev in čas v posameznem primeru.
Razvrščanje po dokumentih je lahko okorno, ker lahko stroji delujejo hitreje kot ljudje in dajejo rezultate in rezultate, ki jih je mogoče statistično potrditi. Programska oprema AI omogoča revizijo pogodb učinkovitejšo, tako da poudari standardne klavzule za različne aplikacije in označi manjkajoče klavzule. V prihodnosti lahko AI prevzame vloge vodenja evidence, kot je upravljanje dokumentov.
Odvetniške družbe, ki se prilagajajo tem trendom umetne inteligence, jim bodo omogočile izboljšanje odnosov s strankami in podjetji, kar bo povečalo ugled podjetja. Pravni dokumenti so občutljiv sklop informacij, ki potrebujejo zasebne portale za varno shranjevanje in uporabo teh dokumentov. V pravno industrijo naj bi vključili več tehnologij umetne inteligence in strojnega učenja, da bi strokovnjake razbremenili odvečnih nalog in izboljšali varnost podatkov.
Konec misli
Z novimi trendi umetne inteligence se nenehno ugiba, ali bi lahko prišlo do neenake porazdelitve bogastva. Če bo umetna inteligenca nadomestila veliko ljudi med delovno silo, bo to povzročilo neenako porazdelitev bogastva. AI ni imun na napake, vendar odstotek napak v primerjavi s človeškimi napakami še vedno ne bo povsem upravičil nadomestitve ljudi z AI.
S pojavom umetne inteligence se bodo odprla nova delovna mesta, najbolje pa je imeti v mislih morebitna vprašanja, ki bi s časom lahko vplivala na družbo po vsem svetu. Ne moremo se bati sprememb, hkrati pa ne smemo spregledati možnosti vprašanj, ki jih prinaša izvajanje novih sprememb v prihodnosti.
