Вступ до штучного інтелекту
Штучний інтелект більше не обмежується сферами Науково-фантастичної та дослідницької лабораторій. Її основне впровадження почало врожаю плодів. Минулого року він зробив більше 2 трлн. Дол. Для економіки, і згідно з звітом PWC, ця цифра до 2030 року досягне 15, 7 трлн дол. та інших розумних пристроїв, це дає величезні переваги в усіх галузях, починаючи від охорони здоров'я, виробництва, транспорту, роздрібної торгівлі, освіти, інформаційних технологій, маркетингу серед інших.
Основні переваги штучного інтелекту
Нижче наведено переваги штучного інтелекту:
1. Зменшення трудомісткої праці
ШІ сприяв зменшенню трудомісткої праці, використовуючи інтелектуальну автоматику. Згідно з Оксфордським звітом з економіки у червні 2019 року, у всьому світі розгорнуто понад 2, 25 мільйона роботів (втричі збільшено за останнє десятиліття). Зараз на багатьох заводах усі важкі підйомні, перевезення, перевезення та інші повсякденні дії здійснюються роботами з підтримкою AI. Це економить багато людських зусиль, які можна краще використовувати в більш продуктивній діяльності.
Приклад : Amazon розгортає більше 100 000 робочих місць на базі AI у своєму центрі виконання. Використання роботів з підтримкою AI не тільки зменшує зусилля людини при виконанні фізично інтенсивних робіт, таких як перевезення великих запасів з однієї полиці на іншу, але й підвищує безпеку на робочому місці. Ці Кіборги можуть завантажувати та вивантажувати один повний причіп запасів менше ніж за 30 хвилин, на що людські працівники потребували більше пари годин.
2. Підвищення ефективності фармацевтичної промисловості
AI є благом для фармацевтичної та медичної галузі. Відповідно до дослідження MIT, лише 13% препаратів проходять стадії клінічного випробування, крім того, це коштує фармацевтам мільйонів доларів за будь-який його препарат, щоб пройти клінічні випробування. Таким чином, фармацевтичні компанії з метою кращого використання свого НДДКР розгортають ШІ, щоб збільшити шанси очищення їх лікарських засобів від клінічних випробувань. Різні алгоритми машинного навчання допомагають вченим знайти правильний склад різних солей у лікарських засобах, аналізуючи історичні дані, пов'язані з генами, хімічними реакціями та іншими ознаками.
Приклад: Новартис, провідна фармацевтична компанія, використовує алгоритм машинного навчання, щоб з’ясувати, яка сполука найкраща для боротьби з хворими клітинами, які досліджуються. Раніше ця процедура передбачала ручне мікроскопічне дослідження для кожного зразка, яке було трудомістким та схильним до людських помилок. Завдяки алгоритмам на основі машинного навчання вони можуть запускати моделювання в режимі реального часу та швидше отримувати більш точні результати.
3. Трансформація фінансового сектору
Більшість фінансових додатків обертаються аналізом минулих даних для отримання кращих результатів. Не дивно, що штучний інтелект, чий USP аналізує минулі дані, користується величезним успіхом у фінансовому секторі. AI має широке застосування у фінансовій галузі, починаючи від оцінки ризиків, виявлення шахрайства, торгівлі на основі алгоритму, фінансового консультування та управління фінансами.
Приклад: Paypal використовує розширений алгоритм глибокого навчання для виявлення шахрайських транзакцій. Paypal обробляє величезну кількість даних про транзакції, вона обробила понад 235 мільярдів доларів платежів з 4 мільярдів транзакцій, здійснених більш ніж 170 мільйонами користувачів. Paypal використовує алгоритм глибокого навчання для аналізу великого масштабу даних та порівняння транзакцій із шаблоном транзакцій, що зберігаються у їхній базі даних. На підставі цього порівняння шаблону він може виявити шахрайські транзакції з звичайних транзакцій.
4. Швидше та легше обслуговування клієнтів за допомогою AI Chat-Bots
Більш рання версія взаємодії чат-ботів була дуже трудомісткою і неприємною. Боти використовувались для циклів і могли допомагати лише у заздалегідь визначених завданнях. Чат-боти, що працюють на AI, що використовують Обробку природних мов, мають краще розуміння взаємодії між людьми і можуть самостійно вчитися, а значить, набагато більш досконалі у наданні адекватної відповіді клієнтам.
Приклад: Віртуальна помічниця Bank of America Еріка є одним із таких прикладів чат-бота з підтримкою AI. Вона вже допомогла 7 мільйонам клієнтів з моменту її випуску в червні 2018 року. Еріка використовує Штучний інтелект, прогнозовану аналітику та Штучну нейронну мережу, щоб обслуговувати понад 50 мільйонів запитів клієнтів, отриманих у минулому році. Запит варіюється від звичайних банківських завдань, таких як інформація про баланс банку, оплата рахунків, до складних завдань, таких як інвестиційне планування та пропозиції щодо бюджетування .
5. Підвищення безпеки на дорогах
Згідно зі звітом Всесвітньої організації охорони здоров’я, щороку в ДТП гине понад мільйон людей. Штучний інтелект відіграє головну роль у зменшенні таких випадків. Багато компаній почали використовувати AI для запису та аналізу кожної хвилини деталей щодо поведінки водіїв різних водіїв, починаючи від дисципліни смуг руху, дотримання правил дорожнього руху, підтримуваної відстані з іншими транспортними засобами на дорозі. Зібрані таким чином деталі використовуються програмами AI для надання рекомендацій щодо безпеки водію та допомоги автомобільним компаніям придумати безпечніші транспортні засоби.
Приклад: Майкрософт проводив експерименти з HAMS (використовуючи автоматичні мобільні телефони для безпеки) для підвищення безпеки на дорогах Індії. Він враховує два фактори - стан водія та його / її транспортний засіб відносно інших транспортних засобів. Він використовує передню і задню камеру, встановлену перед сидінням водія. Передня камера використовується для вимірювання фізичного стану водія, як втома, шляхом виявлення руху очей та частоти позіхання. Вони виявляються за допомогою коефіцієнта ротового аспекту. Задня камера аналізує дисципліну смуги руху та відстань з іншими транспортними засобами. Усі ці дані аналізуються за допомогою AI-програм, використовуючи обробку на основі Edge та рекомендації на основі безпеки, створюються в режимі реального часу.
6. Прогнозування та включення більш швидкої реакції на катастрофи
Штучний інтелект виявився для нас срібною підкладкою на тлі лиха. Зараз програми штучного інтелекту розгортаються для попередження стихійних лих, використовуючи різні алгоритми розпізнавання шаблонів. Він також використовується для зменшення втрат після таких катастроф шляхом надання допомоги в роботі з ліквідації наслідків катастроф. Для цього широко використовується AIDR (Штучний інтелект для реагування на катастрофи).
Приклад: AIDR було розгорнуто в рятувальних заходах після землетрусу в Непалі (2015). Добровольці та рятувальники змогли швидко допомогти постраждалим жертвам за допомогою AIDR. AIDR використовує аналітику соціальних медіа, щоб класифікувати всі помічені твіти. Висновки цих твітів не тільки допомогли рятувальникам швидко дістатися до постраждалого району, але й допомогли їм класифікувати райони на основі терміновості для кращого спрямування рятувальних робіт.
Висновок
Штучний інтелект має величезний потенціал, і він почав демонструвати відчутні результати у всіх секторах. Що стосується використання потенціалу, ми просто подряпали поверхню, і перед цим ми маємо довгий шлях, перш ніж використати справжню силу ШІ.
Рекомендовані статті
Це було керівництвом щодо переваг штучного інтелекту. Тут ми також обговорили вступ про переваги штучного інтелекту та ключові переваги штучного інтелекту на прикладах. Ви також можете переглядати наші статті, щоб дізнатися більше -
- Що таке штучний інтелект
- Вступ до штучного інтелекту
- Види штучного інтелекту
- Інструменти штучного інтелекту
- Як працює штучний інтелект?
- Компанії зі штучного інтелекту