Phenquestions
Tehisintellekt ja masinõpe on aastate jooksul arenenud. Hea näide tehisintellekti suundumustest on kasvav vestlusrobot, mis võtab ettevõtteid üle sissetulevate klientide päringute haldamiseks. Masinõpe on aidanud analüüsida suuri andmekogumeid minutite jooksul, kuid analüüsi kvaliteet on sama hea kui andmed. Masinõppe ja tehisintellekti eeliste tõeliseks kasutamiseks peavad organisatsioonid oma andmete täpsust haldama. Tehisintellekti trend pakkuda kohandatud kogemusi algoritmide abil on levinud enamikul kasutajaplatvormidel, kuna nad soovitavad kasutajatele uut sisu. Alan Turing esitas kord kuulsa küsimuse: „Kas masinad suudavad mõelda?”Ja nüüd arenevad masinõpe ja tehisintellekti suundumused ütlevad meile, kas masinatel võib olla emotsioone või olla loov?
Masinõpe ja tehisintellekti suundumused
Vaatame lähemalt, kuidas tehnikad on panustanud tehisintellekti ja masinõppe uusimatesse arengutesse.
1. Automaatika
Intelligentne protsessiautomaatika (aka IPA) on protsess, mille käigus tagatakse tehisintellektiga käsitsi tehtavate ülesannete automatiseerimine. Kõigil ettevõtetel on kitsaskohti erinevates äriprotsessides. IPA aitab neil tuvastada suundumusi ja prognoosida tulevasi kitsaskohti, võimaldades neil otsuste tegemist tõhusamalt tõhustada. Amazon Go Store tutvustas meile esmalt kassast väljamakse kogemust. Kes oleks arvanud, et see on võimalik?
Automatiseerimine on iga ettevõtte jaoks kasulik edasiminek oma tegevuse juhtimiseks. Näiteks võib automatiseerimine aidata vältida petturlikke küberrünnakuid, tuvastades ebatavalised kasutajapäringud ja nende sageduse. Kui peaks juhtuma selline sündmus, saab süsteem administraatorile märku anda, võimaldades neil vajalikke toiminguid teha.
Teine märkimisväärne automatiseerimine on arendajatele mõeldud täiustatud automatiseeritud testimistööriistad. Kooderid saavad nüüd suunata oma jõupingutused koodide lugemisele ja kirjutamisele, selle asemel et veeta tunde nutisüsteemide rakenduste testimisel ja silumisel. On oodatud, et need automatiseeritud äriprotsessid saavad tulevikus automatiseerimise põhistandarditeks. See aitab ettevõtetel järk-järgult paremini mõista lõpprotsesse ja aitab neid tõhusalt hallata.
2. Vestluslikud AI-robotid
Üks uuenduslikumaid viise kliendipäringute käsitlemiseks on Chatbotsi koidik. Vestluslikud tehisintellekti robotid toovad tehisintellekti võimu loomuliku keele töötlemise (NLP) ja loomuliku keele mõistmise (NLU) kaudu. Robotid võimaldavad klientide päringute hõlbustamiseks nuppude funktsionaalsust ja paarsada kavatsust. Seevastu vestlusintellekti AI robotitel on masinõppe abil piiramatu mastaapsuse ulatus. Loomuliku keele töötlemine annab klientidele inimliku kogemuse.
Nüüd on kasutajatel võimalik vestlusintellekti robotite tulekuga esitada kindlustusnõudeid, broneerida kohtumisi tervishoiuteenustele, kandideerida töökohtadele, blokeerida oma finantskaardid ja teha palju muud. See aitab ettevõtetel automatiseerida oma klienditoet ning automatiseerida müügi- ja teadmistuge.
Näiteks saavad autorendid automatiseerida rendiprotsesse vestlevate AI-robotitega, et pakkuda klientidele paremat kogemust ja säästa töötajate jaoks aega ning suurendada efektiivsust. Samuti saavad ettevõtted protsessi automatiseerimisega aidata oma töötajatel mitte vastata tulevaste töötajate või klientide üleliigsetele küsimustele. Vestluslikud AI-robotid hoolitsevad kõigi sissetulevate päringute eest automaatse semantilise mõistmise kaudu.
3. Heterogeenne tehnoloogia
Heterogeenne süsteemiarhitektuur (HSA) võimaldab teistel arvutiprogrammidel sujuvalt integreeruda ja koos töötada. Tulevikus on tavaks, et tarkvarapaketid on hõlpsasti integreeritavad rakenduste programmeerimisliidestega (API) ja muude avatud tarkvaraarenduskomplektidega (SDK). Äritegevuse parandamiseks on vajalik pilvetarkvara integreerimine teistega.
Tehnoloogiaettevõtete loodud uusimad masinõppe ja tehisintellekti raamistikud toetuvad HSA-le, muutes need multimodaalseks. Vastavalt uuele tehisintellekti trendile saab tulevasi tehisintellekti rakendusi kohandada multimodaalsete raamistike abil koos eelnevalt koolitatud mudelitega, et rahuldada unikaalseid nõudmisi. Näiteks multimodaalsed oskused, näiteks mitme kõlariga transkriptsioon, saab lisada mis tahes vestlusliku AI-roboti raamistikku.
Eelnevalt koolitatud mudelid võivad hõlmata huulte aktiivsuse tuvastamist, pilgu tuvastamist, objekti tuvastamist, NLU-d, žestide tuvastamist ja meeleolu tuvastamist. Selle veel üks hea kasutuselevõtt on tervishoius, kus nad rakendavad multimodaalseid õppemeetodeid, eriti meditsiinilise pildistamise abil. Aja jooksul hakkab üha enam tööstusharusid kohanema tehisintellekti ja heterogeense arhitektuuriga.
4. Andmehaldus
Masinõpe on sisuliselt tehisintellekt, mis õpetab masinale määratletud mustrit andmete ja päringute esitamise teel. Kui vastus ühele päringule pole andmete puudumise tõttu saadaval, muudetakse masinõpe mõttetuks. Tõhus andmehaldus suurendab andmete abil veelgi luureprotsessi. Andmete korrastamise parim strateegia on keskenduda andmete haldamisele ja haldamisele.
Tehisintellekti ja masinõppe rakendamise eelis on see, et aja jooksul, kui andmekogum suureneb, saab süsteem õpetada endale uusi suundumusi ning teha arukaid otsuseid ja soovitusi. Seetõttu annab tehisintellekt koos õigete andmetega ettevõttele alati parema rakenduse ning parandab toodete ja teenuste kvaliteeti.
Pilvepõhine andmehaldus on tulevik. See hoolitseb andmete sisestamise, andmete laadimise, andmete teisendamise, andmete optimeerimise ja andmete visualiseerimise eest ühes süsteemis. Erinevad ettevõtted on välja töötanud erinevad vahendid kõigi nende ülesannete täitmiseks teatava eduga. Näiteks pakuvad Amazoni veebiteenused tööriistakomplekti, mis võimaldab organisatsioonil koondada oma andmed Amazoni pilvandmehalduse korstnasse.
5. Küberturvalisus
IT ja võrgu turvalisus on alati olnud prioriteet kõigis organisatsioonides. Ükski ettevõte ei soovi tegeleda andmete rikkumisega ja lasta oma ettevõtte andmeid häkkida. Aastate jooksul on suured ettevõtted pidanud oma tarbijate andmete privaatsuse osas palju kriitikat tundma. Seetõttu pole üllatav näha, kuidas need ettevõtted investeerivad suuri osi oma ressurssidest andmete turvalisuse parandamiseks.
Andmeturbemeetmete tõhustamine võimaldab tarbijatel oma andmeid paremini kontrollida ja omada, erinevalt sellest, mida on varem nähtud. Captcha oli esialgne juhtum, kus üritati vältida robotite süsteemi häkkimist. Kas nad suudavad siiski tuvastada, kas kasutaja on konto tegelik omanik? Tehisintellekt võimaldab tuvastada konto omanikku ja kaitsta kasutajaid.
Eelseisvate tehisintellekti suundumustega saavad vastased tõenäoliselt ajaga targemaks ja pakuvad uusi viise tehisintellekti vastu võitlemiseks ja süsteemidesse häkkimiseks. Ettevõtted valmistuvad ka tehnoloogia vastu tehnoloogia vastu võitlemiseks. Täiustatud tehisintellekti turvalisus võimaldab kiireid samme kõigi lekete viivitamatuks sulgemiseks.
Tehisintellektil tuleb tõepoolest veel kindlaks teha, millal on oht tõeline ja valepositiivne. Tehisintellekti tehnoloogiad on omandanud õppimisvõime masinõppe näol. Selle tehnoloogia kasutusalad ja tagajärjed on küberjulgeoleku tehisintellekti tuleviku jaoks tohutu. Eeldatakse, et masinõpe areneb aja jooksul eksponentsiaalselt ja mõjutab küberturvalisuse maastikku.
6. Virtuaalne mängimine
Praegustel tehisintellekti mängudel ei ole kasutajatele tugevat keskkonda ega stiimuleid. Põhjus on nende keskkondade loomiseks vajaliku andmesalvestuse puudumine. Tehisintellekti tehnoloogia hiljutine tõus on virtuaalsete mängude jaoks vajalik tõuge. Võime eeldada, et eelseisvad virtuaalsed mängud on väga realistlikud ja interaktiivsed. Masinõppe kaudu saavad mängud tulevikus areneda kasutaja loodud tegelaskujunduse põhjal.
Eeldatakse, et mänguarendajad omandavad tehisintellektis uusi oskusi, et olla kursis kasutajate nõudmistega, kes ei jää enam visualiseerimisega rahule. Nad loodavad nautida mänge võimalikult reaalsele elule, kaasates virtuaalse reaalsuse ja tehnoloogia, näiteks 3D-suurenduse.
Lauaarvutid ja mängukonsoolid on viimase kümne aasta jooksul muutunud, nii et ka mobiilimängude arendamine. Me ei saa eeldada, et tehisintellekti täielik võimsus läheb üle mobiilimängude arendamisele, kuid märgatavaid muutusi pole veel näha. Mobiilimängude arendajatel on nüüd võimalus oma oskusi näidata, kuidas nad tahavad.
7. Ennustav sõnumite saatmine
Oleme kõik Gmailis näinud ennustavat tekstisõnumit. Siiski on veel arenguruumi. Ennustavad tekstid on liiga lühikesed ja jätavad sageli välja detailid, mida inimesed kipuvad oma vestluses lisama. Sellegipoolest võib ennustav tekstisõnum koos tehisintellektiga paljude inimeste jaoks kirjutamise lihtsamaks muuta ja pakub kindlasti paljutõotavat funktsiooni meie igapäevasteks toiminguteks. See võiks aidata inimestel ka paremini ja kiiremini kirjutada.
8. Näotuvastus ja tehisintellekt
Näotuvastus on üks valitsuste kasutatavatest jälgimisvahenditest, mille hiljuti on paljud vidinatesse integreeritud organisatsioonid kasutusele võtnud. Seda tööriista ei pea enam peagi turvavõimalusena kasutama. Rakendatud täiustatud tehisintellekti tehnoloogia abil kasutatakse näotuvastust üksikute asukohtade ja liikumiste jälgimiseks. See tehisintellekti suundumus laieneb ülemaailmselt väga kiiresti meie igapäevaelu paljudesse aspektidesse.
9. Tehisintellekt tootmises
Raskete masinatega tootmisettevõtted saavad andmete analüüsimise ja tehisintellekti abil optimeerida toiminguid, tehes otsuseid olemasolevate andmete ja kohandatud tehisintellekti lahenduste põhjal. Tehisintellekti masinad võivad aidata tuvastada toodete puudusi, mida inimesed ei saa, aidates seeläbi kvaliteedi kontrolli. Tehisintellekti abil saab valehäireid ja tõrke ennustusi minimeerida ning need võivad muutuda minevikuks.
Tehisintellekt aitab operaatoritel testide prioriteetset asetamist, et vältida toote riket. Andmete ja masinõppe abil saavad tehisintellekti süsteemid aidata ettevõtetel ennustada hoolduse vajadust ennetähtaegselt ja vältida plaanimatuid ja soovimatuid häireid tootmisprotsessis. Kuna tehisintellekt muutub aja jooksul taskukohaseks, saavad tootmisettevõtted kasu protsesside optimeerimisest, mis võimaldab vähendada tegevuskulusid.
10. Transport
Tehisintellekti ja masinõpet saavad kasutada valitsuse transpordiosakond ja muud sellised eraettevõtted. Inimeste turvalisust, liiklusvooge ja liiklusohutusmeetmeid saab transpordi valdkonnas tehisintellekti abil parandada ja kontrollida. Tehisintellekti kiipide paigaldamine näiteks fooridesse võib aidata liikluskorraldajatel liiklusmustreid tuvastada ning optimeerida liikluse marsruutimist ja ajastamist.
Transpordifirmad saavad andmete analüüsi abil paremini planeerida ja ressursse kokku hoida. Juhtide käitumise andmeid jälgides saavad nad täiustada ja pakkuda paremaid teenuseid. Ärgem unustagem isejuhtivaid sõidukeid. Sellised ettevõtted nagu Tesla on oma poolautomaatse sõiduki turule toomisega propageerinud autonoomset sõitu. Nendel sõidukitel on intelligentsust, et ennustada võimalikke kokkupõrkeid teiste teel olevate sõidukitega masinaõppe kaudu nende süsteemi sisestatud andmetega.
Kui valitsusasutused saavad andmeid sõidukite hoolduse ja juhi käitumise kohta, saavad nad parandada jalakäijate turvalisust ja aidata õiguskaitseasutustel vägivallatsejate vastu vajalikke meetmeid võtta. Tehisintellekti ja masinõppe suundumusi kasutatakse paljudes reaalsetes rakendustes, kus tehisintellekti süsteem edastab reaalajas andmeid liiklusohutuse ja õiguskaitseasutustele. Sellise süsteemi juurutamise kriitiline aspekt, nagu varem arutletud, on õnnetuste prognoosimine.
11. Vaimne tervis
Tehisintellekt on hakanud mõjutama inimeste käitumist ja vaimset tervist. Vaimse tervishoiu spetsialistid saavad kasutada andmeid, tehisintellekti tehnoloogia automatiseerimist ja masinõpet uurimistööks, patsiendi hindamiseks, raviks ning muudeks uurimis- ja ravieesmärkidel otsuste tegemiseks. Tehisintellekt koos masinõppega meeldib väga aidata vaimuhaigusi varakult avastada. Seega vaimse tervise spetsialistide abistamine.
Tehisintellekt aitab meigist vaimse tervise spetsialistide puudusel. See ei tähenda, et tehisintellekt suudaks vaimse tervise diagnoose täpselt tuvastada. Tervishoiutöötajad saavad kasutada meditsiinilisi tehisintellekti süsteeme oma teenuse ja teadustöö kvaliteedi parandamiseks. Tehisintellekt võib aidata ka vaimse tervise kulusid vähendada ja muuta see laiemale elanikkonnale kättesaadavamaks.
Tehisintellekti abiga hindamine on lihtsam, kuna inimestel on lihtsam oma esimestel kohtumistel asju kinnitada botile, mitte inimesele. See on põhjus, miks tehisintellekti robotite abil on välja töötatud palju rakendusi. Inimesed peaksid vaimse tervise rakendusi veebist alla laadides olema tähelepanelikud, kuna kõik nad ei tee koostööd vaimse tervise spetsialistidega.
12. Haridus
Haridusettevõtted on tegutsenud juba üle viie aasta. Veebiharidus on reaalsus kõigile, eriti praeguse pandeemiaga. Järgmine samm on see, kui ettevõtted üritavad tehisintellekti trendidega sammu pidada, töötades välja mitmesuguseid vahendeid, et hinnata õpilaste teadmisi ja kohandada õppekava ja õppeplaane.
Kuna tehisintellekt aitab haridustöötajatel paremat õppekava ja õppeplaane seada, saavad õpetajad nüüd tagada, et kõigile õpilastele pööratakse võrdset tähelepanu ja nad on eakaaslastega samal tasemel. On olemas tehisintellekti tööriistu, mis aitavad õpetajatel ja õpilastel loengute transkribeerimisel. Seetõttu ei pea õpetajad kõike sõna-sõnalt sisestama ja puudega või muu puudega õpilased saavad takistusteta edasi õppida.
Spetsiaalsed tehisintellekti tööriistad kasutavad 3D-tehnoloogiat, et õpikud lühikeste demode abil ellu äratada, et aidata õpilastel visualiseerida uuritavat ainet. Selline tehnoloogia võimaldab mõistetest paremini aru saada. Tehnoloogia ja hariduse segu abil saavad õpetajad paremini keskenduda iga õpilase vajadustele. Haridus ei saa tugineda ainult tehisintellektile. Tehisintellekti abil toetatav haridus on õige tee, mis sillutab teed tulevikku.
13. Tervishoid
Inimkeha on keeruline närvide, lihaste ja palju muu komplekt. Mis tahes terviseprobleeme kehas on ilma õige diagnoosita raske ravida. Õed, arstid, meditsiinitehnikud ja paljud teised tervishoiutöötajad on masinõppe ja tehisintellekti tõttu lihtsustatud. See revolutsiooniline tehnoloogia aitab terviseprobleeme kiiremini diagnoosida ja seeläbi kulusid vähendada.
Masinõpe aitab tervishoiutöötajatel piltide skriinimisel, mis aitab neil kiiret diagnoosi panna. Farmaatsiaettevõtted rakendavad tehisintellekti, et juhtida oma tootmist ja uurimistööd ravimite arendamiseks. Biotehnoloogia ettevõtted kasutavad tehisintellekti tööriistu, et aidata haigusi kaardistada, et tähtsustada läbimurdeid uue meditsiini väljatöötamisel. Kliinilised ravimiuuringud on veel üks valdkond, kus tehisintellekt aitab tervishoiutöötajatel välja selgitada parimad uuringukandidaadid, et jätkata raviplaane.
Tehisintellekt aitab kliinikutel ja haiglatel parandada oma patsientide liikluse haldamist. Tehisintellekt automatiseerib arstide ja õdede jaoks palju maniaalseid ja korduvaid ülesandeid. Need on alles algus tehisintellekti mõjust tervishoiutööstusele. Järgmistel aastatel on eeldatavasti palju muud lihtsustatud ja laialt levinud, kui kasutajad jõuavad neile tehisintellekti suundumustele järele.
14. Tehisintellekt ja inimesed
Kuna ML ja AI on arenenud kiiresti ja jätkavad ka tulevikus, tekib vajadus leppida endaga ideega töötada koos digitaalsete töötajatega. Tehisintellekt on võimeline toime tulema keeruliste ülesannetega, ilma et oleks vaja regulaarset inimese järelevalvet. See suudab korraga hallata mitut funktsiooni. Vaatamata oma eelistele ei ole tehisintellekt endiselt piisavalt keerukas, et kasutada loovust, kujutlusvõimet ja lisada oma töösse inimlikke emotsioone.
Kui tehisintellekti ja masinõppe abil automatiseeritakse manuaalseid ülesandeid, avanevad need ja tekivad töötajatele uued tööstusharud ja võimalused. See sunnib neid omandama erinevaid oskusi tulevikus oma vastavate tööde tegemiseks. Enamik organisatsioone kogu maailmas seaks esikohale kandidaatide palkamise, kes suudavad vahetada pidevalt arenevate tehisintellektidega kursis hoidmiseks vajalike oskuste järele.
Tehisintellekt aitab inimestel luua masinõppe abil süsteemi sisestatud andmekogumite põhjal analüütilisi aruandeid. Tehisintellekti süsteemid ei unusta seda, mille tulemuseks on kindel veatu tootlikkus 99.9%, erinevalt inimestest. Samuti suudab tehisintellekt suurepäraselt keskenduda tööle ilma häireteta. Need omadused on inimmaailma arenemisel arenenumaks süsteemiks väga kasulikud.
15. Tehisintellekt ja seadus
Juriidiline tööstus uurib tehisintellekti suundumusi, mida igal aastal tutvustatakse. Masinaõpe koos tehisintellekti ja seadustega toimib sarnaste põhimõtete kohaselt, kus mõlemad võtavad arvesse ajaloolisi näiteid, et järeldada reeglite kohaldamist uutes olukordades. Tehisintellekti tarkvara aitab tohutult juristidel, vähendades vastavuse lugemiseks kuluvat aega ja kontrollides kõigi õigusprotokollide nõuetekohast hoolsust.
Kui tarkvara võtab üle dokumentatsiooni ja muude manuaalsete protsesside ülevaatamise ja veakontrolli üliolulised ülesanded, vähendab see juristide koormust. Advokaadid saavad nüüd rohkem aega pühendada juhtumite uurimisele, lepingute loomisele, klientide nõustamisele ja kohtute esindustele. Seetõttu on õigusabi kõigile hõlpsasti kättesaadav, kuna kulud muutuvad sõltuvalt iga juhtumi töökoormusest ja ajast.
Dokumentide sortimine võib olla tülikas, sest masinad suudavad inimestest kiiremini töötada ning toota statistiliselt kinnitatud väljundit ja tulemusi. Tehisintellekti tarkvara muudab lepingu läbivaatamise tõhusamaks, tuues esile erinevate rakenduste standardklauslid ja märkides puuduvad klauslid. Tulevikus võib tehisintellekt võtta üle dokumendihalduse rollid.
Advokaadibürood, kes kohanevad nende tehisintellekti suundumustega, võimaldavad neil parandada klientide ja ettevõtete suhteid, mis suurendab ettevõtte mainet. Juriidilised dokumendid on delikaatne teabekogum, mis vajab nende dokumentide turvaliseks säilitamiseks ja kasutamiseks eraportaale. Eeldatakse, et juriidilisse tööstusse lisatakse rohkem tehisintellekti ja masinõppe tehnoloogiat, et vabastada spetsialistid üleliigsetest ülesannetest ja parandada andmete turvalisust.
Lõpumõtted
Uute tehisintellekti suundumustega spekuleeritakse pidevalt selle üle, kas rikkused võivad jaotuda ebavõrdselt. Kui tehisintellekt asendab paljusid inimesi tööjõus, toob see kaasa rikkuse ebavõrdse jaotumise. Tehisintellekt ei ole vigade suhtes immuunne, kuid vigade protsent võrreldes inimlike eksimustega ei õigusta siiski täielikult inimese asendamist tehisintellektiga.
Uued töökohad luuakse tehisintellekti tulekuga ning kõige parem on meeles pidada võimalikke probleeme, mis aja jooksul kogu maailma ühiskonda võivad mõjutada. Me ei saa karta muutusi ja samal ajal ei tohiks me unustada võimalikke probleeme, mis tulevikus uute muudatuste rakendamisega kaasnevad.
