Bevezetés a mesterséges intelligenciába
A mesterséges intelligencia már nem korlátozódik a Science Fiction és a Research Labs birodalmára. Legfontosabb elfogadása megkezdte a gyümölcs megteremtését. Több mint 2 trillió dollár járult hozzá a gazdasághoz az elmúlt évben, és a PWC jelentése szerint ez a szám 2030-ra eléri a 15, 7 billió dollárt. A mesterséges intelligencia napi élet millióit érinti, ahol okostelefonokon, személyi számítógépeken keresztül lép kapcsolatba velünk. és más intelligens eszközök, óriási előnyöket kínál az összes ágazatban, kezdve az egészségügyet, a gyártást, a szállítást, a kiskereskedelmet, az oktatást, az információs technológiát és a marketingt, többek között.
A mesterséges intelligencia legfontosabb előnyei
Az alábbiakban bemutatjuk a mesterséges intelligencia előnyeit:
1. Az emberi intenzív munkaerő csökkentése
Az AI az intelligens automatizálás kihasználásával hozzájárult az emberigényes munkaerő csökkentéséhez. Az Oxford Economics 2019. júniusi jelentése szerint világszerte több mint 2, 25 millió robotot telepítenek (háromszoros növekedés az előző évtizedhez képest). Most sok gyárban az összes nehéz emelő, szállító, szállító és egyéb hétköznapi tevékenységet AI-kompatibilis robotok hajtják végre. Ez sok emberi erőfeszítést takarít meg, amelyeket jobban ki lehet használni a produktívabb tevékenységek során.
Példa : Az Amazon több mint 100 000 AI-alapú Kiva robotot telepít teljesítési központjában. Az AI-kompatibilis robotok használata nemcsak csökkenti az emberi erőfeszítéseket a fizikailag intenzív munka elvégzésében, például nagy készletmennyiség szállítása az egyik polcról a másikra, hanem javítja a munkahelyi biztonságot is. Ezek a kiborgok kevesebb, mint 30 perc alatt egy teljes pótkocsit tudnak berakodni és kirakni, ami több, mint néhány órát igényelt az emberi dolgozók számára.
2. A gyógyszeripar hatékonyságának növelése
Az AI áldás volt a gyógyszeripar és az egészségügy területén. Az MIT tanulmánya szerint a gyógyszereknek csupán 13% -a halad át a klinikai vizsgálati szakaszban, ráadásul a gyógyszergyártók millióit dollárba kerül, ha bármelyik gyógyszere meghaladja a klinikai vizsgálatokat. Ezért a gyógyszergyártó vállalatok a K + F költségvetésük jobb felhasználásának biztosítása érdekében az AI-t telepítik arra, hogy növeljék gyógyszereik esélyét a klinikai vizsgálatok elszámolására. A különböző gépi tanulási algoritmusok segítenek a tudósoknak a gyógyszerekben található különféle sók megfelelő összetételének megtalálásában a génekkel, kémiai reakciókkal és más tulajdonságokkal kapcsolatos történeti adatok elemzésével.
Példa: A Novartis, a világ egyik vezető gyógyszeripari vállalata, a Machine Learning algoritmust használja annak kiderítésére, hogy melyik vegyület a legmegfelelőbb a vizsgált beteg sejtek elleni küzdelemhez. Korábban ez az eljárás magában foglalta a minták kézi mikroszkópos vizsgálatát mindegyik mintánál, amely időigényes és emberi hibákra hajlamos. A Machine Learning alapú algoritmusokkal valós idejű szimulációkat futtathatnak, és hamarabb megkapják a pontosabb eredményeket.
3. A pénzügyi szektor átalakítása
A legtöbb pénzügyi alkalmazás a jobb eredmények elérése érdekében a múltbeli adatok elemzésén alapul. Nem meglepő, hogy a mesterséges intelligencia, amelynek az USP a múltbeli adatokat elemzi, óriási sikert élvez a pénzügyi szektorban. Az AI széles körű alkalmazásokat kínál a pénzügyiparban, többek között a kockázatértékelésen, a csalások észlelésén, az algoritmus alapú kereskedéstől, a pénzügyi tanácsadástól és a pénzgazdálkodástól kezdve.
Példa: A Paypal fejlett Deep Learning algoritmust használ a csaló tranzakciók felismerésére. A Paypal óriási mennyiségű tranzakciós adatot dolgoz fel, több mint 235 milliárd dollárnyi fizetést dolgozott fel több mint 170 millió felhasználó 4 milliárd tranzakciójából. A Paypal a mély tanulási algoritmust használja a nagy méretű adatok elemzésére és az ügyletek összehasonlítására az adatbázisukban tárolt csalási tranzakciómintákkal. Ezen mintázat-összehasonlítás alapján képes észlelni a normál tranzakcióktól származó csalárd ügyleteket.
4. Gyorsabb és könnyebb ügyfélszolgálat az AI Chat-Bots használatával
A Chat-Bots interakciók egy korábbi verziója nagyon időigényes és bosszantó volt. A robotok hurkokba futottak, és csak előre meghatározott feladatokban segítettek. Az AI-alapú csevegőrobotok, amelyek természetes nyelvi feldolgozást használnak, jobban megértik az emberi interakciókat, önmagukban megtanulhatnak, és ennélfogva sokkal jobban képesek kielégíteni az ügyfeleket.
Példa: Az Erica a Bank of America virtuális asszisztense az AI-kompatibilis chat-bot egyik ilyen példája. A 2018. júniusi bevezetése óta már 7 millió ügyfelet segített. Az Erica mesterséges intelligenciát, prediktív elemzést és mesterséges ideghálózatot használ több mint 50 millió ügyfélkérés kiszolgálására, amelyet tavaly kapott. A kérelem a szokásos banki feladatoktól, például a banki egyenleg adataitól, a számlafizetéstől egészen a komplex feladatokon, például a befektetési tervezésen és a költségvetési javaslatokon terjed .
5. Az utak biztonságának fokozása
Az Egészségügyi Világszervezet jelentése szerint évente több mint egymillió ember hal meg közúti balesetekben. A mesterséges intelligencia nagy szerepet játszik az ilyen halálesetek számának csökkentésében. Számos vállalat elkezdte az AI használatát, hogy minden percben rögzítse és elemezze a különféle járművezetők vezetési mintáit, a sáv fegyelemétől, a közlekedési szabályok betartásától és a közúti más járművekkel megtartott távolságtól kezdve. Az így összegyűjtött részleteket az AI alkalmazások használják, hogy biztonsági ajánlásokat nyújtsanak a járművezetőknek, és segítsék az autóipari társaságokat a biztonságosabb járművek kidolgozásában.
Példa: A Microsoft kísérletezte a HAMS-et (Autómobilok biztonságos felhasználása) az indiai utak biztonságának javítása érdekében. Két tényezőt vesz figyelembe - a vezető helyzetét és járművének helyzetét a többi járműhöz viszonyítva. Használja a vezetőülés elé szerelt első és hátsó kamerát. Az első kamera a vezető fizikai állapotának, például fáradtságának mérésére szolgál a szemmozgás és ásítás gyakoriságának felismerése révén. Ezeket a szájméretarány segítségével lehet észlelni. A hátsó kamera elemzi a sáv fegyelemét és a távolságot más járművekkel. Mindezeket az adatokat AI-alkalmazásokkal elemezzük Edge-alapú feldolgozás felhasználásával, és a biztonsági alapú ajánlási riasztások valós időben készülnek.
6. A katasztrófára való gyorsabb reagálás előrejelzése és lehetővé tétele
A mesterséges intelligencia ezüst bélésnek bizonyult számunkra a baleset ellen. Napjainkban mesterséges intelligencia alkalmazások kerülnek bevezetésre a természeti katasztrófák megelőzésére, különböző mintázatfelismerő algoritmus segítségével. Arra is felhasználják, hogy enyhítsék az ilyen katasztrófák utáni veszteségeket azáltal, hogy hozzájárulnak a katasztrófaelhárítási munkához. Az AIDR-t (mesterséges intelligencia katasztrófaelhárításhoz) széles körben használják erre a célra.
Példa: Az AIDR-t a Nepáli földrengés utáni mentési erőfeszítésekben vezették be (2015). Az önkéntesek és a mentőmunkások az AIDR segítségével gyorsan elérhették az érintett áldozatokat. Az AIDR a közösségi média elemzését használja az összes címkézett tweet kategorizálásához. Ezeknek a tweetnek a betekintése nemcsak segített a mentőknek az érintett terület gyors elérésében, hanem elősegítette őket a sürgősség alapján történő kategorizálásban is, hogy a mentési erőfeszítéseket jobban irányítsák.
Következtetés
A mesterséges intelligencia hatalmas lehetőségekkel rendelkezik, és kézzelfogható eredményeket kezdett mutatni az összes ágazatban. A potenciál kihasználása szempontjából éppen megkarcoltuk a felületet, és még hosszú utat kell megtenni, mielőtt felhasználjuk az AI valódi erejét.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a mesterséges intelligencia előnyeihez. Itt példákkal tárgyaltuk a mesterséges intelligencia előnyeinek és a mesterséges intelligencia legfontosabb előnyeinek bevezetését is. Megnézheti az adott cikkeket is, hogy többet megtudjon-
- Mi az a mesterséges intelligencia?
- Bevezetés a mesterséges intelligenciába
- A mesterséges intelligencia típusai
- Mesterséges intelligencia eszközök
- Hogyan működik a mesterséges intelligencia?
- Mesterséges intelligencia cégek