Phenquestions
Искусственный интеллект и машинное обучение развивались с годами. Хорошим примером тенденций в области искусственного интеллекта является рост числа чат-ботов, захватывающих бизнес для управления входящими запросами клиентов. Машинное обучение помогает анализировать большие наборы данных за считанные минуты, но качество анализа не уступает качеству данных. Чтобы по-настоящему воспользоваться преимуществами машинного обучения и искусственного интеллекта, организациям необходимо управлять точностью своих данных. Тенденция ИИ к предоставлению индивидуализированного опыта с использованием алгоритмов распространена на большинстве пользовательских платформ, поскольку они рекомендуют пользователям новый контент. Алан Тьюринг однажды задал знаменитый вопрос: «Могут ли машины думать?», А теперь новые тенденции в области машинного обучения и искусственного интеллекта покажут нам, могут ли машины проявлять эмоции или проявлять творческий?
Машинное обучение и тенденции в области искусственного интеллекта
Давайте подробнее рассмотрим, как технические специалисты внесли свой вклад в последние разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
1. Автоматизация
Интеллектуальная автоматизация процессов, также известная как IPA, - это процесс обеспечения автоматизации ручных задач с помощью искусственного интеллекта. У всех предприятий есть узкие места в различных бизнес-процессах. IPA поможет им определить тенденцию и спрогнозировать будущие узкие места, позволяя им эффективно улучшать процесс принятия решений. Amazon Go Store впервые познакомил нас с возможностью выписки из магазина без кассиров. Кто бы мог подумать, что это возможно?
Автоматизация - это выгодное продвижение для любого бизнеса, способствующее развитию его деятельности. Например, автоматизация может помочь предотвратить мошеннические кибератаки, выявляя необычные запросы пользователей и их частоту. В случае возникновения такого события система может сигнализировать администратору, позволяя ему предпринять необходимые действия.
Еще одна заметная автоматизация - это расширенные инструменты автоматического тестирования для разработчиков. Теперь программисты могут сосредоточить свои усилия на чтении и написании кода вместо того, чтобы часами тестировать реализации интеллектуальных систем и работать над отладкой. Ожидается, что эти автоматизированные бизнес-процессы станут основными стандартами автоматизации в будущем. Это постепенно помогает предприятиям лучше понимать свои сквозные процессы и помогает им эффективно управлять ими.
2. Разговорные AI-боты
Один из самых инновационных способов обработки запросов клиентов - появление чат-ботов. Разговорные ИИ-боты используют возможности ИИ с помощью обработки естественного языка (NLP) и понимания естественного языка (NLU). Боты позволяют использовать кнопки и несколько сотен намерений для облегчения запросов клиентов. Напротив, разговорные боты с ИИ обладают неограниченной масштабируемостью с помощью машинного обучения. Обработка естественного языка дает клиентам человеческий опыт.
Теперь пользователи могут подавать страховые иски, записываться на прием к врачу, подавать заявки на работу, блокировать свои финансовые карты и делать многое другое с появлением диалоговых ботов с ИИ. Это поможет предприятиям автоматизировать поддержку клиентов и автоматизировать продажи и информационную поддержку.
Например, специалисты по аренде автомобилей могут автоматизировать процессы аренды с помощью диалоговых ботов с ИИ, чтобы предоставить своим клиентам лучший опыт и сэкономить время для своих сотрудников и повысить эффективность. Компании также могут помочь своим сотрудникам не отвечать на избыточные запросы потенциальных сотрудников или клиентов, автоматизируя процесс. Разговорные ИИ-боты позаботятся обо всех входящих запросах с помощью автоматического семантического понимания.
3. Гетерогенная технология
Гетерогенная системная архитектура (HSA) позволяет другим компьютерным программам легко интегрироваться и работать вместе. В будущем стандартной практикой станет простая интеграция программных стеков с интерфейсами прикладного программирования (API) и другими открытыми наборами для разработки программного обеспечения (SDK). Интеграция облачного программного обеспечения с другим необходима для улучшения бизнес-операций.
Новейшие структуры машинного обучения и искусственного интеллекта, созданные технологическими компаниями, будут полагаться на HSA, делая их мультимодальными. В соответствии с новой тенденцией в области ИИ, будущие приложения ИИ могут быть настроены с использованием мультимодальных структур с предварительно обученными моделями для удовлетворения уникальных требований. Например, мультимодальные навыки, такие как транскрипция для нескольких говорящих, могут быть включены в любую диалоговую структуру бота с ИИ.
Предварительно обученные модели могут включать обнаружение активности губ, обнаружение взгляда, обнаружение объектов, NLU, распознавание жестов и обнаружение настроения. Еще одно хорошее внедрение этого метода можно увидеть в здравоохранении, где внедряются мультимодальные методы обучения, особенно с медицинской визуализацией. Со временем все больше и больше отраслей начнут адаптироваться к ИИ и гетерогенной архитектуре.
4. Управление данными
Машинное обучение - это, по сути, ИИ, обучающий машину определенному шаблону путем передачи ей данных и запросов. Если ответ на какой-либо запрос недоступен из-за отсутствия данных, машинное обучение будет бессмысленным. Эффективное управление данными еще больше улучшит интеллектуальный процесс с помощью данных. Лучшая стратегия для организации данных - сосредоточиться на управлении данными и управлении ими.
Преимущество внедрения ИИ и машинного обучения заключается в том, что со временем по мере увеличения набора данных система может обучаться новым тенденциям и принимать разумные решения и рекомендации. Таким образом, искусственный интеллект в сочетании с надлежащими данными всегда будет способствовать лучшему применению для бизнеса и повышению качества продуктов и услуг.
Будущее за облачным управлением данными. Он заботится о приеме данных, загрузке данных, преобразовании данных, оптимизации данных и визуализации данных - все в одной системе. Разные компании разработали разные инструменты для успешного выполнения всех этих задач. Например, веб-сервисы Amazon предлагают набор инструментов, которые позволяют организации собирать свои данные в стеке управления облачными данными Amazon.
5. Кибербезопасность
ИТ и сетевая безопасность всегда были приоритетом во всех организациях. Ни одна компания не хочет заниматься нарушением прав на данные и взламывать свои бизнес-данные. На протяжении многих лет крупным компаниям приходилось сталкиваться с множеством критических замечаний по поводу конфиденциальности их данных потребителей. Поэтому неудивительно, что эти компании вкладывают значительную часть своих ресурсов в разработку способов повышения безопасности данных.
Усиление мер безопасности данных позволит потребителям лучше контролировать свои данные и владеть ими, в отличие от того, что наблюдалось в прошлом. Captcha была предварительным случаем попытки избежать взлома системы роботами. Однако могут ли они определить, является ли пользователь фактическим владельцем учетной записи? Искусственный интеллект позволит обнаружить владельца учетной записи и защитить пользователей.
С учетом грядущих тенденций в области ИИ противники, вероятно, со временем станут умнее и найдут новые способы борьбы с ИИ и взлома систем. Предприятия также готовятся бороться с технологиями с помощью технологий. Расширенная безопасность ИИ позволит быстро заблокировать все утечки без промедления.
Действительно, ИИ еще предстоит определить, когда угроза подлинная, а когда - ложноположительный. Технологии искусственного интеллекта получили возможность учиться в форме машинного обучения. Использование и значение этой технологии огромны для будущих тенденций искусственного интеллекта в кибербезопасности. Ожидается, что машинное обучение будет развиваться экспоненциально со временем и повлияет на сферу кибербезопасности.
6. Виртуальные игры
В нынешних играх с искусственным интеллектом нет надежной среды или стимулов для своих пользователей. Причина в отсутствии хранилища данных, необходимого для создания этих сред. Недавний всплеск технологий искусственного интеллекта - это толчок, который необходим виртуальным играм. Мы можем ожидать, что грядущие виртуальные игры будут очень реалистичными и интерактивными. Благодаря машинному обучению игры могут развиваться в будущем на основе развития персонажа, предпринятого пользователем.
Ожидается, что разработчики игр приобретут новые навыки в области ИИ, чтобы не отставать от требований пользователей, которые больше не довольны визуализацией. Они ожидают, что игры будут максимально приближены к реальной жизни за счет использования виртуальной реальности и таких технологий, как 3D-аугментация.
Настольные компьютеры и игровые консоли изменились за последнее десятилетие, как и разработка мобильных игр. Мы не можем ожидать, что ИИ полностью перейдет в разработку мобильных игр, но заметных изменений еще предстоит увидеть. Разработчики мобильных игр теперь имеют возможность продемонстрировать свои навыки так, как они хотят.
7. Предиктивный текстовый обмен
Все мы видели интеллектуальные текстовые сообщения в Gmail. Тем не менее, есть еще возможности для улучшения. Предсказательные тексты слишком короткие и часто исключают детали, которые люди склонны добавлять в свою беседу. Тем не менее, интеллектуальные текстовые сообщения в сочетании с искусственным интеллектом могут облегчить написание многим людям и определенно предлагают многообещающую функцию для нашей повседневной деятельности. Это также может помочь людям писать лучше и быстрее.
8. Распознавание лиц и ИИ
Распознавание лиц - один из инструментов наблюдения, используемых правительствами, который недавно был принят многими организациями, встроенными в гаджеты. В ближайшее время не ожидается, что этот инструмент будет использоваться в качестве средства безопасности. Благодаря внедрению передовой технологии искусственного интеллекта распознавание лиц будет использоваться для отслеживания отдельных местоположений и перемещений. Эта тенденция искусственного интеллекта очень скоро распространится по всему миру и во многие аспекты нашей повседневной жизни.
9. Искусственный интеллект в производстве
Производственные компании с тяжелым оборудованием могут использовать аналитику данных и ИИ для оптимизации операций, принимая решения на основе имеющихся данных и индивидуальных программных решений ИИ. Машины с искусственным интеллектом могут помочь обнаружить недостатки в продуктах, недоступные людям, тем самым помогая контролировать качество. Ложные тревоги и прогнозы сбоев можно свести к минимуму с помощью ИИ и превратить в прошлое.
ИИ может помочь операторам определить приоритеты тестов, чтобы избежать сбоев продукта. С помощью данных и машинного обучения системы искусственного интеллекта могут помочь компаниям заранее предсказать необходимость технического обслуживания и избежать незапланированных и нежелательных сбоев в производственном процессе. Поскольку со временем ИИ становится доступным, производственные компании могут извлечь выгоду из оптимизации процессов, позволяющей снизить эксплуатационные расходы.
10. Транспорт
Государственный транспортный департамент и другие частные компании могут использовать искусственный интеллект и машинное обучение. Меры безопасности людей, движения транспорта и безопасности дорожного движения можно улучшить и контролировать с помощью ИИ в транспортной отрасли. Например, установка микросхем искусственного интеллекта на светофорах может помочь диспетчерам определять шаблоны трафика и оптимизировать маршрутизацию и планирование трафика.
Транспортные компании могут использовать анализ данных для лучшего планирования и экономии ресурсов. Контролируя данные о поведении водителей, они могут улучшать и предлагать более качественные услуги. Не забываем самоуправляемые автомобили. Такие компании, как Tesla, продвигают автономное вождение, запустив свои полуавтоматические автомобили. Эти транспортные средства обладают интеллектом для прогнозирования возможных столкновений с другими транспортными средствами на дороге с помощью данных, вводимых в их систему с помощью машинного обучения.
По мере того, как государственные органы собирают данные об обслуживании транспортных средств и поведении водителей, они могут повысить безопасность пешеходов и помочь правоохранительным органам принять необходимые меры против преступников. Тенденции ИИ и машинного обучения используются во многих реальных приложениях, где система ИИ передает данные в реальном времени в органы безопасности дорожного движения и правоохранительные органы. Важным аспектом реализации такого рода систем, как обсуждалось ранее, является прогнозирование аварий.
11. Душевное здоровье
Искусственный интеллект начал влиять на поведенческое и психическое здоровье людей. Специалисты в области психического здоровья могут использовать данные, автоматизацию технологий искусственного интеллекта и машинное обучение для исследований, оценки пациентов, лечения и других аспектов принятия решений в исследовательских и лечебных целях. ИИ в сочетании с машинным обучением очень помогает в раннем обнаружении психических заболеваний. Таким образом, помогая специалистам в области психического здоровья.
ИИ может помочь сделать макияж из-за нехватки специалистов в области психического здоровья. Это не означает, что ИИ может точно определять диагнозы психического здоровья. Медицинские работники могут использовать медицинские системы искусственного интеллекта для улучшения качества своих услуг и исследований. ИИ также может помочь снизить затраты на психическое здоровье и сделать его более доступным для широких слоев населения.
Оценивать с помощью искусственного интеллекта проще, поскольку людям проще приписывать вещи к боту, а не к людям во время их первых встреч. Это причина того, что многие приложения были разработаны с использованием ботов AI. Люди должны быть внимательны при загрузке приложений по психическому здоровью в Интернете, поскольку не все из них сотрудничают со специалистами в области психического здоровья.
12. Образование
Образовательные корпорации существуют уже более пяти лет. Онлайн-образование - это реальность для всех, особенно в условиях нынешней пандемии. Следующим шагом станет то, что компании пытаются идти в ногу с тенденциями в области искусственного интеллекта, разрабатывая различные инструменты для оценки успеваемости учащихся по их знаниям и адаптации учебной программы и учебных планов.
Поскольку ИИ помогает преподавателям составлять более качественные учебные программы и учебные планы, учителя теперь могут гарантировать, что всем своим ученикам уделяется одинаковое внимание и они находятся на том же уровне, что и их сверстники. Существуют инструменты искусственного интеллекта, которые могут помочь учителям и студентам с расшифровкой лекций. Таким образом, учителям не нужно набирать все слово в слово, и учащиеся с ограниченными возможностями или другими нарушениями могут продолжать учиться без помех.
Специальные инструменты искусственного интеллекта используют 3D-технологию, чтобы оживить учебники с помощью коротких демонстраций, чтобы помочь студентам визуализировать предмет, который они изучают. Такая технология позволяет лучше понимать концепции. Благодаря сочетанию технологий и образования учителя могут лучше сосредоточиться на потребностях каждого ученика. Образование не может полагаться только на ИИ. Образование с использованием искусственного интеллекта - верный путь в будущее.
13. Здравоохранение
Человеческое тело - это сложный набор нервов, мышц и многого другого. Любые проблемы со здоровьем в организме сложно вылечить без правильной диагностики. Медсестрам, врачам, медицинским техникам и множеству других медицинских работников стало проще благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту. Эта революционная технология помогает быстрее диагностировать проблемы со здоровьем и тем самым сокращает расходы.
Машинное обучение помогает медицинским работникам проверять изображения, что помогает им быстро ставить диагноз. Фармацевтические компании используют ИИ для управления своим производством и исследованиями в целях развития медицины. Биотехнологические корпорации используют инструменты искусственного интеллекта, чтобы помочь составить карту болезней для определения приоритетов прорывов в разработке новой медицины. Клинические испытания лекарств - еще одна область, в которой ИИ помогает медицинским работникам определять лучших кандидатов для испытаний, чтобы приступить к разработке планов лечения.
ИИ также может помочь клиникам и больницам улучшить управление потоком пациентов. Искусственный интеллект автоматизирует множество черных и повторяющихся задач для врачей и медсестер. Это только начало воздействия ИИ на отрасль здравоохранения. Ожидается, что в ближайшие годы будет упрощено и широко распространено гораздо больше, поскольку пользователи догонят эти тенденции в области ИИ.
14. ИИ и люди
Поскольку машинное обучение и искусственный интеллект быстро прогрессируют и продолжат свое развитие в будущем, возникает необходимость привыкнуть к идее работать вместе с цифровыми работниками. ИИ способен решать сложные задачи без необходимости регулярного наблюдения со стороны человека. Он может управлять несколькими функциями одновременно. Несмотря на свои преимущества, ИИ все еще недостаточно сложен, чтобы использовать творческий потенциал, воображение и добавлять человеческие эмоции в свою работу.
Автоматизация ручных задач с помощью ИИ и машинного обучения открывает и порождает новые отрасли и возможности для персонала. Это побудит их приобретать различные наборы навыков для выполнения своей работы в будущем. Большинство организаций во всем мире будут отдавать приоритет найму кандидатов, которые могут меняться в зависимости от спроса на навыки, необходимые, чтобы идти в ногу с постоянно развивающимися тенденциями в области ИИ.
ИИ может помочь людям создавать аналитические отчеты на основе наборов данных, поступающих в систему с помощью машинного обучения. Системы искусственного интеллекта не забывают, что обеспечивает гарантированную безошибочную производительность 99.9%, в отличие от людей. ИИ также отлично справляется с работой, не отвлекаясь. Эти характеристики очень важны для эволюции человеческого мира к более совершенной системе.
15. AI и право
Юридическая отрасль изучает тенденции искусственного интеллекта, которые появляются каждый год. Машинное обучение в сочетании с искусственным интеллектом и правом работает по схожим принципам, где оба учитывают исторические примеры, чтобы вывести правила, применимые к новым ситуациям. Программное обеспечение на основе искусственного интеллекта очень помогает юристам, сокращая время, необходимое для ознакомления с соблюдением требований и проверки должной осмотрительности для всех юридических протоколов.
Поскольку программное обеспечение возьмет на себя черную работу по просмотру документации и проверке ошибок, а также другим ручным процессам, это снизит нагрузку на юристов. Теперь юристы могут уделять больше времени изучению дел, заключению договоров, консультированию клиентов и представлению интересов в суде. В результате юридическая помощь будет легко доступна для всех, так как затраты меняются в зависимости от объема работы и времени, затрачиваемого на рассмотрение каждого дела.
Сортировка документов может быть обременительной, потому что машины могут работать быстрее, чем люди, и производить продукцию и результаты, которые могут быть статистически подтверждены. Программное обеспечение AI делает пересмотр контракта более эффективным, выделяя стандартные пункты для различных приложений и отмечая отсутствующие пункты. В будущем ИИ может взять на себя такие роли по ведению учета, как управление документами.
Юридические фирмы, адаптирующиеся к этим тенденциям в области ИИ, позволят им улучшить отношения с клиентами и фирмами, что приведет к повышению репутации фирмы. Юридические документы - это секретный пул информации, которому нужны частные порталы для безопасного хранения и использования этих документов. Ожидается, что в юридическую отрасль будет включено больше технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы избавить профессионалов от избыточных задач и повысить безопасность данных.
Конечные мысли
В связи с новыми тенденциями в области искусственного интеллекта постоянно возникают предположения о том, может ли существовать неравное распределение богатства. Если ИИ заменит много людей в рабочей силе, это приведет к неравному распределению богатства. ИИ не застрахован от ошибок, но процент ошибок по сравнению с человеческими ошибками все еще не полностью оправдывает полную замену людей ИИ.
Новые рабочие места будут созданы с появлением искусственного интеллекта, и лучше всего помнить о возможных проблемах, которые могут повлиять на общество во всем мире с течением времени. Мы не можем бояться перемен, и в то же время мы не должны упускать из виду возможности проблем, которые могут возникнуть в связи с внедрением новых изменений в будущем.
