Uvod v umetno inteligenco
Umetna inteligenca ni več omejena na področja znanstvene fantastike in raziskovalnih laboratorijev. Njeno osrednje sprejetje je obrodilo sadove. Lani je k gospodarstvu prispevala več kot 2 trilijona dolarjev, po poročilu PWC pa naj bi ta številka do leta 2030 dosegla 15, 7 bilijona dolarjev. Umetna inteligenca se vsak dan dotakne milijonov življenj, kjer z nami sodeluje prek pametnega telefona, osebnega računalnika, in druge pametne naprave prinaša ogromne koristi v vseh sektorjih, od zdravstva, proizvodnje, prevoza, trgovine na drobno, izobraževanja, informacijske tehnologije, trženja med drugimi.
Ključne prednosti umetne inteligence
Spodaj so prednosti umetne inteligence:
1. Zmanjšanje človeško intenzivne delovne sile
AI je pripomogel k zmanjšanju človeško intenzivne delovne sile z uporabo pametne avtomatizacije. Po poročilu Oxford Economics Report junija 2019 je po vsem svetu nameščenih več kot 2, 25 milijona robotov (Trikratno povečanje v zadnjem desetletju). Zdaj v mnogih tovarnah vse težke dvige, prevoze, prevoze in druge vsakdanje dejavnosti izvajajo roboti, ki podpirajo AI. To prihrani veliko človeških prizadevanj, ki jih je mogoče bolje uporabiti v bolj produktivnih dejavnostih.
Primer : Amazon v svojem centru za izpolnjevanje razloži več kot 100.000 robotov Kiva, ki temeljijo na AI. Uporaba robotov z AI ne samo zmanjšuje človekove napore pri opravljanju fizično intenzivnega dela, kot je prenašanje velikih količin zalog z ene police na drugo, ampak tudi povečuje varnost na delovnem mestu. Ti kiborgi lahko naložijo in raztovorijo eno polno prikolico zalog v manj kot 30 minutah, kar je trajalo več kot nekaj ur za človeške delavce.
2. Povečanje učinkovitosti farmacevtske industrije
AI je bil blagodej farmaciji in zdravstveni industriji. Po raziskavi MIT le 13% zdravil opravi faze kliničnega preskušanja, poleg tega pa farmacevtska podjetja stanejo več milijonov dolarjev za katerokoli zdravilo, da opravi klinična preskušanja. Zato farmacevtske družbe, da bi zagotovile boljši izkoristek svojega proračuna za raziskave in razvoj, uporabijo AI, da povečajo možnosti, da bodo njihova zdravila odpravila klinična preskušanja. Različni algoritmi strojnega učenja znanstvenikom pomagajo pri iskanju prave sestave različnih soli v zdravilih z analizo zgodovinskih podatkov, povezanih z geni, kemičnimi reakcijami in drugimi atributi.
Primer: Novartis, vodilno farmacevtsko podjetje, uporablja algoritem strojnega učenja, da bi ugotovil, katera spojina je najboljša v boju z obolelimi celicami v pregledu. Pred tem je ta postopek vključeval ročno mikroskopsko preiskavo za vsak vzorec, ki je bil dolgotrajen in nagnjen k človeškim napakam. Z algoritmi, ki temeljijo na strojnem učenju, lahko izvajajo simulacije v realnem času in prej dobijo natančnejše rezultate.
3. Preoblikovanje finančnega sektorja
Večina finančnih aplikacij se vrti okoli analize preteklih podatkov, da bi dosegli boljše rezultate. Ne preseneča, da ima umetna inteligenca, katere USP analizira pretekle podatke, v finančnem sektorju velik uspeh. AI ima v finančni industriji široke možnosti uporabe, od ocene tveganja, odkrivanja goljufij, trgovanja na podlagi algoritma, finančnega svetovanja in upravljanja s financami.
Primer: Paypal je za odkrivanje goljufivih transakcij uporabljal napredni algoritem globljega učenja. Paypal obdeluje ogromno količino transakcijskih podatkov, obdelal je več kot 235 milijard dolarjev plačil iz 4 milijard transakcij, ki jih je opravilo več kot 170 milijonov uporabnikov. Paypal uporablja algoritem globljega učenja za analizo velikega obsega podatkov in primerjavo transakcij z vzorcem transakcij, ki so shranjeni v njihovi bazi podatkov. Na podlagi te primerjave vzorca lahko zazna goljufive transakcije iz običajnih transakcij.
4. Hitrejša in lažja storitev za stranke s pomočjo AI Chat-Botov
Prejšnja različica interakcij Chat-Botov je bila zelo zamudna in frustrirajoča. Botovi so se srečevali v zanke in so lahko pomagali samo pri vnaprej določenih nalogah. A-klepeti z AI, ki uporabljajo tehnologijo obdelave naravnega jezika, bolje razumejo človeške interakcije in se lahko sami učijo, zato so kupci veliko bolj spretni pri zagotavljanju ustreznega odziva.
Primer: Navidezni asistent Bank of America Erica je en tak primer klepeta z botrom AI. Od uvedbe junija 2018 je že pomagala 7 milijonom strank. Erica uporablja umetno inteligenco, napovedno analitiko in umetno nevronsko mrežo za oskrbo več kot 50 milijonov prošenj strank, ki jih je prejela lani. Zahteva sega od običajnih bančnih nalog, kot so podatki o bančnem stanju, plačilo računa, do kompleksnih nalog, kot so naložbeno načrtovanje in predlogi za oblikovanje proračuna .
5. Večja varnost na cestah
Po poročilu Svetovne zdravstvene organizacije vsako leto v prometnih nesrečah umre več kot milijon ljudi. Pri zmanjšanju takšnih smrtnih žrtev igra pomembno vlogo umetna inteligenca. Številna podjetja so začela uporabljati AI za beleženje in analizo vsako minutnih podrobnosti glede voznih vzorcev različnih voznikov, od discipline voznega pasu, upoštevanja prometnih pravil, oddaljenosti z drugimi vozili na cesti. Tako zbrane podrobnosti aplikacije AI uporabljajo varnostna priporočila za voznika in avtomobilskim podjetjem pomagajo pri varnejših vozilih.
Primer: Microsoft je eksperimentiral s HAMS (izkoriščanje samodejnih mobilov za varnost), da bi povečal varnost na indijskih cestah. Upošteva dva dejavnika - stanje voznika in njegov / njen položaj v primerjavi z drugimi vozili. Uporablja sprednjo in zadnjo kamero, nameščeno pred voznikovim sedežem. Sprednja kamera se uporablja za merjenje voznikovega fizičnega stanja, kot je utrujenost, z zaznavanjem gibanja oči in zehanja. Te zaznamo s pomočjo razmerja ustja. Zadnja kamera analizira disciplino voznega pasu in razdaljo z drugimi vozili. Vsi ti podatki se analizirajo z uporabo AI aplikacij z uporabo obdelave na podlagi robov in varnostnih priporočil, ki temeljijo na priporočilih, ustvarjajo v realnem času.
6. Napovedovanje in omogočanje hitrejšega odziva na nesrečo
Umetna inteligenca se nam je ob nesreči izkazala za srebrno podlogo. Zdaj se aplikacije za umetno inteligenco uvajajo za preprečevanje naravnih nesreč z različnim algoritmom za prepoznavanje vzorcev. Uporablja se tudi za zmanjšanje izgub po takih nesrečah s pomočjo pri reševanju nesreč. V ta namen se široko uporablja AIDR (Umetna inteligenca za odzivanje na nesreče).
Primer: AIDR je bil nameščen v reševalnih naporih po potresu v Nepalu (2015). Prostovoljci in reševalci so s pomočjo AIDR lahko hitro prišli do prizadetih žrtev. AIDR uporablja analitiko Social Media za kategorizacijo vseh označenih tvitov. Spoznanja teh tvitov niso samo pomagala reševalcem, da hitro prispejo do prizadetega območja, ampak so jim pomagala tudi pri razvrščanju območij na podlagi nujnosti, da bi bolje usmerili prizadevanja za reševanje.
Zaključek
Umetna inteligenca ima ogromen potencial in začela je kazati oprijemljive rezultate v vseh sektorjih. Glede na izkoriščenost potenciala smo samo opraskali površino in dolga je pot, preden bomo izkoristili resnično moč AI.
Priporočeni članki
To je vodilo o prednostih umetne inteligence. Tu smo s primeri tudi razpravljali o uvodu o prednostih umetne inteligence in ključnih prednostih umetne inteligence. Obiščite lahko tudi naše članke, če želite izvedeti več -
- Kaj je umetna inteligenca
- Uvod v umetno inteligenco
- Vrste umetne inteligence
- Orodja za umetno inteligenco
- Kako deluje umetna inteligenca?
- Podjetja za umetno inteligenco