Úvod do umelej inteligencie
Umelé spravodajstvo sa už neobmedzuje len na oblasti sci-fi a výskumných laboratórií. Jeho tradičné prijatie začalo žať ovocie. Minulý rok to prispelo k hospodárstvu viac ako 2 bilióny dolárov a podľa správy PWC je tento počet stanovený na 15, 7 bilióna dolárov do roku 2030. Umelá inteligencia sa dotýka miliónov životov každý deň, keď s nami komunikuje prostredníctvom smartfónu, osobného počítača, a ďalšie inteligentné zariadenia, prináša nesmierne výhody vo všetkých odvetviach od zdravotníctva, výroby, dopravy, maloobchodu, školstva, informačných technológií, marketingu medzi niekoľko ďalších.
Kľúčové výhody umelej inteligencie
Nižšie sú uvedené výhody umelej inteligencie:
1. Zníženie ľudskej intenzívnej práce
AI bola nápomocná pri znižovaní ľudskej náročnosti prostredníctvom inteligentnej automatizácie. Podľa Oxfordskej ekonomickej správy z júna 2019 je na celom svete nasadených viac ako 2, 25 milióna robotov (trojnásobný nárast za posledné desaťročie). Teraz v mnohých továrňach všetky ťažké zdvíhacie, prepravné, prepravné a iné svetské činnosti vykonávajú roboti s povolenou AI. To šetrí veľa ľudského úsilia, ktoré možno lepšie využiť pri produktívnejších činnostiach.
Príklad : Amazon v ich plniacom centre umiestňuje viac ako 100 000 robotov Kiva založených na AI. Použitie robotov s povolenou AI nielen znižuje úsilie ľudí pri vykonávaní fyzicky náročnej práce, ako je preprava veľkých množstiev zásob z jednej police do druhej, ale tiež zvyšuje bezpečnosť na pracovisku. Títo Kyborgovia môžu naložiť a vyložiť jeden plný príves zásob za menej ako 30 minút, čo pre ľudských pracovníkov trvalo viac ako pár hodín.
2. Zvyšovanie účinnosti vo farmaceutickom priemysle
AI je prínosom pre farmaceutický a zdravotnícky priemysel. Podľa štúdie MIT, iba 13% liekov prechádza štádiami klinického skúšania, ďalej to stojí spoločnosti Pharma milióny dolárov za to, že niektorý z liekov prešiel klinickým skúšaním. Preto farmaceutické spoločnosti s cieľom zabezpečiť lepšie využitie svojho rozpočtu na výskum a vývoj nasadia AI na zvýšenie pravdepodobnosti, že ich lieky zúčtujú klinické skúšky. Rôzne algoritmy strojového učenia pomáhajú vedcom pri hľadaní správneho zloženia rôznych solí v droge pomocou analýzy historických údajov týkajúcich sa génov, chemických reakcií a ďalších atribútov.
Príklad: Novartis, popredná farmaceutická spoločnosť, používa algoritmus Machine Learning Algorithm na zistenie, ktorá zlúčenina je najlepšia v boji proti skúmaným chorým bunkám. Predtým tento postup zahŕňal manuálne mikroskopické vyšetrenie pre každú vzorku, ktoré bolo časovo náročné a náchylné k ľudským chybám. S algoritmami založenými na strojovom učení môžu spúšťať simulácie v reálnom čase a rýchlejšie získať presnejšie výsledky.
3. Transformácia finančného sektora
Väčšina finančných aplikácií sa točí okolo analýzy minulých údajov, aby sa dosiahli lepšie výsledky. Nie je žiadnym prekvapením, že spoločnosť Artificial Intelligence, ktorej USP analyzuje minulé údaje, má vo finančnom sektore obrovský úspech. AI má vo finančnom priemysle rozsiahle aplikácie, medzi inými, od hodnotenia rizika, odhaľovania podvodov, obchodovania založeného na algoritmoch, finančného poradenstva a riadenia financií.
Príklad: Paypal používa pokročilý algoritmus hlbokého učenia sa na odhaľovanie podvodných transakcií. Paypal spracúva veľké množstvo údajov o transakciách, spracoval viac ako 235 miliárd dolárov v platbách zo 4 miliárd transakcií uskutočnených viac ako 170 miliónmi používateľov. Paypal používa algoritmus Deep Learning na analýzu veľkého množstva údajov a na porovnanie transakcií s podvodnými transakčnými vzormi uloženými v ich databáze. Na základe tohto porovnania vzorov dokáže zistiť podvodné transakcie z bežných transakcií.
4. Rýchlejší a ľahší zákaznícky servis pomocou AI Chat-Bots
Predchádzajúca verzia interakcií Chat-Bots bola veľmi časovo náročná a frustrujúca. Roboti zvykli naraziť na slučky a mohli pomáhať iba pri vopred definovaných úlohách. Chatovacie roboty poháňané AI, ktoré používajú spracovanie prirodzeného jazyka, lepšie porozumejú ľudským interakciám a môžu sa učiť samy osebe, a preto sú oveľa viac skúsení poskytnúť primeranú odpoveď zákazníkom.
Príklad: Virtuálny pomocník Bank of America Erica je jedným z takýchto príkladov chatu s povoleným AI. Od svojho uvedenia na trh v júni 2018 už pomohla 7 miliónom klientov. Erica využíva služby umelej inteligencie, prediktívnej analýzy a umelej neurónovej siete na uspokojovanie viac ako 50 miliónov požiadaviek klientov, ktoré dostala minulý rok. Žiadosť siaha od bežných bankových úloh, ako sú informácie o bankovom zostatku, vyúčtovaní, až po zložité úlohy, ako sú napríklad plánovanie investícií a návrhy rozpočtu .
5. Zvyšovanie bezpečnosti na cestách
Podľa správy Svetovej zdravotníckej organizácie každý rok zomrie pri dopravných nehodách viac ako milión ľudí. Pri znižovaní týchto úmrtí hrá hlavnú úlohu umelá spravodajská služba. Mnoho spoločností začalo pomocou AI zaznamenávať a analyzovať každú minútu podrobnosti týkajúce sa vzoru jazdy rôznych vodičov od disciplíny jazdného pruhu, dodržiavania pravidiel premávky, vzdialenosti udržiavanej s ostatnými vozidlami na cestách. Takto zozbierané údaje používajú aplikácie AI na poskytovanie bezpečnostných odporúčaní vodičovi a na pomoc automobilovým spoločnostiam pri hľadaní bezpečnejších vozidiel.
Príklad: Microsoft experimentoval s HAMS (Využívanie mobilných telefónov pre bezpečnosť) na zvýšenie bezpečnosti na indických cestách. Zohľadňujú sa dva faktory - stav vodiča a poloha jeho vozidla v porovnaní s ostatnými vozidlami. Využíva prednú a zadnú kameru namontovanú pred sedadlom vodiča. Predná kamera sa používa na meranie fyzického stavu vodiča, ako je napríklad únava, detekciou pohybu očí a frekvenciou zívania. Tieto sa detegujú pomocou pomeru strán v ústach. Zadná kamera analyzuje disciplínu a vzdialenosť jazdného pruhu s ostatnými vozidlami. Všetky tieto údaje sa analyzujú pomocou aplikácií AI pomocou spracovania na Edge a varovania týkajúce sa odporúčaní založených na bezpečnosti sa generujú v reálnom čase.
6. Predpovedanie a umožnenie rýchlejšej reakcie na katastrofu
Umelá inteligencia sa ukázala ako strieborná podšívka pre nás tvárou v tvár kalamite. V súčasnosti sa aplikácie umelej inteligencie zavádzajú na prevenciu prírodných katastrof pomocou rôznych algoritmov rozpoznávania vzorov. Používa sa tiež na zmiernenie strát po takýchto katastrofách pomocou pri práci na odstraňovaní následkov katastrof. Na tento účel sa široko používa AIDR (umelá inteligencia pri reakcii na katastrofy).
Príklad: AIDR bol nasadený v záchrannom úsilí po zemetrasení v Nepále (2015). Dobrovoľníci a záchranári boli schopní rýchlo osloviť postihnutých obetí pomocou AIDR. AIDR používa na analýzu všetkých označených tweety analytické údaje zo sociálnych médií. Poznatky z týchto tweetov pomohli nielen záchrancom rýchlo sa dostať do postihnutej oblasti, ale tiež im pomohli pri kategorizácii oblastí podľa naliehavosti, aby lepšie nasmerovali záchranné úsilie.
záver
Umelá inteligencia má obrovský potenciál a začala vykazovať hmatateľné výsledky vo všetkých odvetviach. Pokiaľ ide o využitie potenciálu, práve sme poškriabali povrch a existuje dlhá cesta, ako využijeme skutočnú silu AI.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca po výhodách umelej inteligencie. Tu sme tiež diskutovali úvod o výhodách umelej inteligencie a kľúčových výhodách umelej inteligencie s príkladmi. Ak sa chcete dozvedieť viac, môžete si tiež prečítať naše dané články.
- Čo je umelá inteligencia
- Úvod do umelej inteligencie
- Druhy umelej inteligencie
- Nástroje umelej inteligencie
- Ako funguje umelá inteligencia?
- Spoločnosti umelého spravodajstva