Phenquestions
Изкуственият интелект и машинното обучение се развиват през годините. Добър пример за AI тенденции е възходът на чатботове, които поемат бизнеса, за да управляват входящите заявки на клиенти. Машинното обучение е помогнало да се анализират големи масиви от данни в рамките на минути, но качеството на анализа е толкова добро, колкото и данните. За да се възползват истински от предимствата на машинното обучение и AI, организациите трябва да управляват точността на данните си. Тенденцията на изкуствения интелект при предоставяне на персонализирани преживявания с помощта на алгоритми е често срещана в повечето потребителски платформи, тъй като те препоръчват ново съдържание на потребителите. Веднъж Алън Тюринг зададе известния въпрос: „Умеят ли машините да мислят?”И сега възникващите тенденции в машинното обучение и AI ще ни кажат дали машините могат да имат емоции или да бъдат креативни?
Машинно обучение и AI тенденции
Нека разгледаме по-отблизо как техниците са допринесли за най-новите разработки на ИИ и машинното обучение.
1. Автоматизация
Интелигентната автоматизация на процесите, известна още като IPA, е процесът за осигуряване на автоматизация на ръчните задачи с изкуствен интелект. Всички фирми имат тесни места в различни бизнес процеси. IPA ще им помогне да идентифицират тенденцията и да предскажат бъдещи тесни места, като им позволят да подобрят ефективно вземането на решения. Amazon Go Store за пръв път ни запозна с опита при освобождаване от магазин без касиери. Кой би помислил, че това е възможно?
Автоматизацията е полезен напредък за всеки бизнес, за да управлява своите операции. Например автоматизацията може да помогне за предотвратяване на измамни кибер атаки, като идентифицира необичайни потребителски заявки и тяхната честота. Ако има такова събитие, системата може да сигнализира на администратора, като им позволи да предприемат необходимите действия.
Друга забележителна автоматизация са усъвършенстваните инструменти за автоматизирано тестване за разработчици. Кодерите вече могат да съсредоточат усилията си върху четене и писане на кодове, вместо да отделят часове за тестване на внедряванията на интелигентни системи и работа по отстраняване на грешки. Тези автоматизирани бизнес процеси се очакваха да се превърнат в основните стандарти за автоматизация в бъдеще. Постепенно помага на бизнеса да схване процесите от край до край и им помага да ги управляват ефективно.
2. Разговорни AI ботове
Един от най-иновативните начини за справяне със запитванията на клиентите е изгревът на Chatbots. Разговорните ботове за изкуствен интелект внасят силата на изкуствен интелект чрез обработка на естествен език (NLP) и разбиране на естествения език (NLU). Ботовете позволяват функционалността на бутоните и няколкостотин намерения за улесняване на заявките на клиентите. За разлика от тях, разговорните AI ботове имат обхвата на неограничена мащабируемост с помощта на машинно обучение. Обработката на естествен език дава на клиентите човешки опит.
Вече е възможно потребителите да подават застрахователни искове, да резервират срещи за здравеопазване, да кандидатстват за работа, да блокират финансовите си карти и да правят много повече с появата на разговорни ботове с AI. Това ще помогне на бизнеса да автоматизира своята поддръжка на клиенти и ще им помогне да автоматизират продажбите и поддръжката на знания.
Например колите под наем могат да автоматизират процесите си под наем с разговорни AI ботове, за да дадат на клиентите си по-добро изживяване и да спестят време за своите служители и да увеличат ефективността. Компаниите също могат да помогнат на своите служители да не отговарят на излишни запитвания от бъдещи служители или клиенти, като автоматизират процеса. Разговорните ботове за изкуствен интелект ще се погрижат за всички входящи заявки чрез автоматично семантично разбиране.
3. Хетерогенна технология
Хетерогенната архитектура на системата (HSA) позволява на други компютърни програми да се интегрират и да работят заедно безпроблемно. В бъдеще ще бъде стандартна практика софтуерните стекове да бъдат лесно интегрирани с интерфейси за програмиране на приложения (API) и други отворени комплекти за разработка на софтуер (SDK). Интегрирането на облачен софтуер с други е необходимо за подобряване на бизнес операциите.
Най-новите рамки за машинно обучение и AI, създадени от технологични фирми, ще разчитат на HSA, като ги правят мултимодални. Според новата тенденция на AI, бъдещите приложения на AI могат да бъдат персонализирани с помощта на мултимодални рамки с предварително обучени модели, за да отговорят на уникалните изисквания. Например, мултимодални умения, като транскрипция с много говорители, могат да бъдат включени във всяка разговорна рамка на AI бот.
Предварително обучени модели могат да включват откриване на активност на устните, откриване на поглед, откриване на обект, NLU, разпознаване на жестове и откриване на настроение. Друго добро нововъзникващо приемане на това може да се види в здравеопазването, където те прилагат мултимодални техники за обучение, особено с медицински изображения. С течение на времето все повече индустрии ще започнат да се адаптират към ИИ и хетерогенната архитектура.
4. Управление на данни
Машинното обучение по същество е изкуствен интелект, който преподава на машина определен модел, като му подава данни и заявки. Ако отговорът на която и да е заявка не е налице поради липса на данни, машинното обучение ще бъде обезсмислено. Ефективното управление на данните допълнително ще подобри процеса на разузнаване с помощта на данни. Най-добрата стратегия за организиране на данни е да се съсредоточи върху управлението и управлението на данните.
Ползата от внедряването на изкуствен интелект и машинно обучение е, че с течение на времето, когато наборът от данни се увеличава, системата може да се научи на нови тенденции и да взема интелигентни решения и препоръки. Следователно AI, в комбинация с правилните данни, винаги ще доведе до по-добро приложение за бизнеса и ще подобри качеството на продуктите и услугите.
Облачното управление на данни е бъдещето. Той се грижи за поглъщане на данни, зареждане на данни, трансформация на данни, оптимизиране на данните и визуализация на данните - всичко в една система. Различните компании са създали различни инструменти, за да изпълнят всички тези задачи с известен успех. Например Amazon Web Services предлагат набор от инструменти, които позволяват на организацията да събира своите данни в стека за управление на облачни данни на Amazon.
5. Кибер защита
ИТ и мрежовата сигурност винаги са били приоритет във всички организации. Нито една компания не иска да се справя с нарушаване на данните и да им се хакват бизнес данните. През годините големите компании трябваше да бъдат изправени пред много критики относно поверителността на потребителските си данни. Ето защо не е изненада да видим, че тези компании инвестират големи части от ресурсите си в разработване на начини за подобряване на сигурността на данните.
Подобряването на мерките за сигурност на данните ще позволи на потребителите по-добър контрол и собственост върху техните данни, за разлика от това, което се вижда в миналото. Captcha беше предварителният случай на опит да се избегне хакване на роботите в системата. Могат ли обаче да открият дали потребителят е действителният притежател на акаунт? Изкуственият интелект ще позволи откриването на притежателя на акаунта и ще защити потребителите.
С предстоящите тенденции на AI опонентите вероятно ще станат по-умни с времето и ще измислят нови начини за борба с AI и проникване в системи. Предприятията също се подготвят да се борят с технологията с технология. Усъвършенстваната защита на AI ще позволи бързи стъпки за незабавно блокиране на всички течове.
Всъщност ИИ все още не е установил кога дадена заплаха е истинска и фалшиво положителна. AI технологиите са придобили способността да учат под формата на машинно обучение. Употребите и последиците от тази технология са огромни за бъдещето на тенденциите в ИИ в киберсигурността. Очаква се машинното обучение да се развие експоненциално с времето и да окаже влияние върху терена на киберсигурността.
6. Виртуални игри
Настоящите игри с изкуствен интелект нямат стабилна среда или стимули за своите потребители. Причината е в липсата на съхранение на данни, необходимо за създаването на тези среди. Неотдавнашният подем в AI технологията е тласъкът, от който се нуждаеха виртуалните игри. Можем да очакваме предстоящите виртуални игри да бъдат много реалистични и интерактивни. Чрез машинно обучение игрите могат да се развиват в бъдеще въз основа на развитието на характера, предприето от потребителя.
От разработчиците на игри се очаква да придобият нови умения в AI, за да бъдат в крак с изискванията на нейните потребители, които вече не остават доволни от визуализацията. Те очакват да се насладят на игри, колкото е възможно по-близо до реалния живот, като включат виртуална реалност и технологии като 3D уголемяване.
Настолните компютри и игровите конзоли се трансформират през последното десетилетие, както и развитието на мобилните игри. Не можем да очакваме пълният капацитет на AI да премине към разработки за мобилни игри, но все още предстоят забележими промени. Разработчиците на мобилни игри вече имат възможност да покажат своите умения по какъвто начин искат.
7. Предсказуем текстови съобщения
Всички сме виждали предсказуеми текстови съобщения в Gmail. Все пак има място за подобрение. Предсказателните текстове са твърде кратки и често изключват подробности, които хората са склонни да добавят в разговора си. Независимо от това, предсказуемите текстови съобщения, комбинирани с AI, могат да улеснят писането на много хора и определено предлага обещаваща функция за ежедневните ни дейности. Това също може да помогне на хората да пишат по-добре и по-бързо.
8. Разпознаване на лицето и AI
Разпознаването на лица е един от инструментите за наблюдение, използвани от правителствата, който наскоро беше приет от много организации, включени в джаджи. Не се очаква този инструмент да се използва скоро като опция за сигурност. С внедрена усъвършенствана AI технология разпознаването на лица ще се използва за проследяване на отделни местоположения и движения. Тази тенденция на изкуствен интелект ще се разшири в световен мащаб в много аспекти от нашето ежедневие много скоро.
9. Изкуствен интелект в производството
Производствените компании с тежки машини могат да използват анализа на данни и AI за оптимизиране на операциите, като вземат решения въз основа на налични данни и персонализирани софтуерни решения за AI. Машините с изкуствен интелект могат да помогнат за откриване на недостатъци в продуктите, които хората не могат, като по този начин помагат за контрол на качеството. Фалшивите аларми и прогнозите за неизправност могат да бъдат сведени до минимум с помощта на AI и превърнати в нещо от миналото.
AI може да помогне на операторите да приоритизират тестовете, за да избегнат неизправности на продуктите. С данни и машинно обучение, AI системите могат да помогнат на компаниите да предскажат необходимостта от поддръжка преди време и да избегнат непланирани и нежелани смущения в производствения процес. Тъй като AI става достъпна с течение на времето, производствените компании могат да се възползват от оптимизирането на процесите, което позволява намаляване на оперативните разходи.
10. Транспорт
Изкуственият интелект и машинното обучение могат да бъдат използвани от държавния транспортен отдел и други подобни частни компании. Мерките за безопасност на хората, пътния поток и пътната безопасност могат да бъдат подобрени и контролирани с помощта на AI в транспортната индустрия. Инсталирането на AI чипове на светофари, например, може да помогне на контролерите на трафика да идентифицират моделите на трафика и да оптимизират маршрутизирането и планирането на трафика.
Транспортните компании могат да използват анализ на данни, за да планират по-добре и да спестят ресурси. Чрез наблюдение на данните за поведението на водача те могат да подобрят и да предложат по-добри услуги. Да не забравяме и самоуправляващите се превозни средства. Компании като Tesla насърчават автономното шофиране с пускането на своите полуавтоматични превозни средства. Тези превозни средства имат интелигентност, за да предскажат възможни сблъсъци с други превозни средства на пътя с данни, подадени в тяхната система чрез машинно обучение.
Докато правителствените агенции събират данни за поддръжката на превозните средства и поведението на водачите, те могат да подобрят безопасността на пешеходците и да помогнат на правоприлагащите органи да предприемат необходимите действия срещу извършителите. Тенденциите на AI и машинното обучение се използват в много реални приложения, където системата AI подава данни в реално време на пътната безопасност и правоприлагащите органи. Критичен аспект на този вид внедряване на системата, както беше обсъдено по-горе, е прогнозирането на аварии.
11. Душевно здраве
Изкуственият интелект започна да оказва влияние върху поведението и психичното здраве на хората. Специалистите по психично здраве могат да използват данните, автоматизацията на AI технологията и машинното обучение за изследвания, оценка на пациентите, лечение и други аспекти на вземане на решения за целите на изследванията и лечението. ИИ, комбиниран с машинно обучение, много харесва да помогне за ранното откриване на психични заболявания. По този начин, подпомагане на специалистите по психично здраве.
AI може да помогне на грима от липсата на специалисти по психично здраве. Това не означава, че AI може да открива точно диагнозите на психичното здраве. Здравните специалисти могат да използват медицински системи за ИИ, за да подобрят качеството на своите услуги и изследвания. AI може също да помогне за намаляване на разходите за психично здраве и да го направи по-достъпен за по-широката популация.
Оценките с помощта на ИИ са по-лесни, тъй като за хората е по-лесно да прикачат нещата към бот, а не на хора на първите си срещи. Това е причината много приложения да са разработени с помощта на AI ботове. Хората трябва да бъдат внимателни, когато изтеглят приложения за психично здраве онлайн, тъй като не всички от тях си сътрудничат със специалисти по психично здраве.
12. Образование
Образователните корпорации съществуват вече повече от пет години. Онлайн образованието е реалност за всички, особено в момента на пандемията. Следващата стъпка идва, когато компаниите се опитват да бъдат в крак с тенденциите в изкуствения интелект, като разработват различни инструменти за оценка на резултатите на учениците по техните знания и персонализиране на учебната програма и учебните планове.
Тъй като AI помага на преподавателите да разработят по-добри учебни програми и учебни планове, учителите вече могат да гарантират, че на всички техни ученици се отделя еднакво внимание и те са на същото ниво като техните връстници. Има инструменти за изкуствен интелект, които могат да помогнат на преподаватели и студенти при преписване на лекции. Следователно учителите не трябва да пишат всичко дума по дума и учениците с увреждания или други увреждания могат да продължат да учат безпрепятствено.
Специалните инструменти за изкуствен интелект използват 3D технология, за да оживят учебниците чрез кратки демонстрации, за да помогнат на учениците да визуализират предмета, който изучават. Подобна технология позволява по-добро разбиране на понятията. Съчетавайки технология и образование, учителите могат да се фокусират по-добре върху нуждите на всеки ученик. Образованието не може да разчита единствено на ИИ. Образованието с помощта на изкуствен интелект е правилният път, който проправя пътя към бъдещето.
13. Здравеопазване
Човешкото тяло е сложен набор от нерви, мускули и много други. Всички здравословни проблеми в организма са трудни за лечение без правилна диагноза. Медицинските сестри, лекарите, медицинските техници и множество други здравни работници са опростени поради машинно обучение и изкуствен интелект. Тази революционна технология помага за по-бързо диагностициране на здравословни проблеми и по този начин намалява разходите.
Машинното обучение помага на медицинските специалисти при скрининг на изображения, което им помага при поставянето на бързи диагнози. Фармацевтичните компании използват AI, за да управляват своето производство и изследвания за развитие на медицината. Биотехнологичните корпорации използват инструменти за изкуствен интелект, за да помогнат за картографиране на болестите, за да дадат приоритет на пробивите в развитието на новата медицина. Клиничните изпитвания на наркотици са друга област, в която ИИ помага на здравните специалисти да определят най-добрите кандидати за изпитвания, за да продължат с плановете за лечение.
AI може също да помогне на клиниките и болниците да подобрят управлението на трафика на своите пациенти. Изкуственият интелект автоматизира много мъжки и повтарящи се задачи за лекари и медицински сестри. Това са само началото на въздействието на ИИ върху здравната индустрия. Очаква се много повече да бъдат рационализирани и широко разпространени през следващите години, тъй като потребителите настигат тези тенденции на ИИ.
14. AI и Хора
Тъй като ML и AI напредват бързо и ще продължат и в бъдеще, възниква необходимост да се адаптираме към идеята да работим заедно с дигитални работници. AI е способен да се справя със сложни задачи, без да се нуждае от редовен човешки надзор. Той може да управлява множество функции едновременно. Въпреки своите предимства, AI все още не е достатъчно усъвършенстван, за да използва креативност, въображение и да добави човешка емоция към работата си.
Тъй като ръчните задачи стават автоматизирани чрез изкуствен интелект и машинно обучение, това отваря и създава нови индустрии и възможности за работната сила. Това ще ги накара да придобият различни набори от умения, за да изпълняват съответните си задачи в бъдеще. По-голямата част от организациите в световен мащаб ще дадат приоритет на наемането на кандидати, които могат да се променят с търсенето на умения, необходими, за да бъдат в крак с постоянно развиващите се тенденции на ИИ.
AI може да помогне на хората да генерират аналитични отчети въз основа на набори от данни, подадени към системата чрез машинно обучение. AI системите не забравят, което води до гарантирана безпроблемна производителност от 99.9%, за разлика от хората. AI също е отличен в поддържането на фокус върху работата без разсейване. Тези характеристики са изключително изгодни за развитието на човешкия свят до по-усъвършенствана система.
15. AI и право
Юридическата индустрия проучва тенденциите в ИИ, които се въвеждат всяка година. Машинното обучение, комбинирано с изкуствен интелект и закон, функционира в съответствие със сходни принципи, където и двамата вземат предвид исторически примери, за да изведат правила, които да се прилагат в нови ситуации. AI софтуерът помага изключително много на юридическите специалисти, като намалява времето, необходимо за четене на съответствие и проверка за надлежна проверка за всички правни протоколи.
Тъй като софтуерът поема главните задачи за преглед и проверка на грешки в документацията и други ръчни процеси, това ще намали натоварването на юридическите специалисти. Сега адвокатите могат да отделят повече време за проучване на дела, създаване на договори, консултиране на клиенти и съдебни представителства. В резултат на това правната помощ ще бъде лесно достъпна за всеки, тъй като разходите се променят в зависимост от натовареността и времето за всеки отделен случай.
Сортирането на документи може да бъде тромаво, защото машините могат да се представят по-бързо от хората и да произвеждат резултати и резултати, които могат да бъдат статистически валидирани. AI софтуерът прави ревизията на договора по-ефективна, като подчертава стандартни клаузи за различни приложения и маркира липсващи клаузи. В бъдеще AI може да поеме воденето на записи като управление на документи.
Адвокатските кантори, които се адаптират към тези тенденции на AI, ще им позволят да подобрят взаимоотношенията с клиенти и фирми, което ще доведе до повишаване на репутацията на фирмата. Юридическите документи са чувствителен набор от информация, който се нуждае от частни портали за сигурно съхранение и използване на тези документи. Очаква се в легалната индустрия да бъдат включени повече технологии за изкуствен интелект и машинно обучение, за да се освободят специалистите от излишни задачи и да се подобри сигурността на данните.
Край на мислите
С новите тенденции на ИИ непрекъснато се спекулира дали може да има неравномерно разпределение на богатството. Ако ИИ замести много хора в работната сила, това ще доведе до неравномерно разпределение на богатството. AI не е имунизиран срещу грешки, но процентът на грешките в сравнение с човешките грешки все още няма да оправдае напълно замяната на хората изцяло с AI.
С появата на ИИ ще бъдат създадени нови работни места и най-добре е да имате предвид възможните проблеми, които биха могли да засегнат обществото в световен мащаб с течение на времето. Не можем да се страхуваме от промяна и в същото време не бива да пренебрегваме възможностите на проблемите, които ще дойдат с прилагането на нови промени в бъдеще.
