Johdatus tekoälyyn
Keinotekoinen älykkyys ei ole enää rajattu Science Fiction- ja Research Labs -alueisiin. Sen yleinen hyväksyminen on alkanut tuottaa hedelmää. Se on tuonut yli 2 biljoonaa dollaria talouteen viime vuonna, ja PWC: n raportin mukaan tämän määrän odotetaan olevan 15, 7 biljoonaa dollaria vuoteen 2030 mennessä. Keinotekoinen älykkyys koskettaa miljoonia ihmishenkiä päivittäin, kun se toimii kanssamme älypuhelimen, henkilökohtaisen tietokoneen, ja muut älylaitteet, se tuottaa valtavia etuja kaikilla aloilla, kuten terveydenhuollossa, teollisuudessa, kuljetuksissa, vähittäiskaupassa, koulutuksessa, tietotekniikassa ja markkinoinnissa.
Keinotekoisen älykkyyden tärkeimmät edut
Seuraavassa on keinotekoisen älykkyyden edut:
1. Intensiivisen työvoiman vähentäminen
AI on ollut hyödyllinen vähentämään ihmisvaltaista työvoimaa hyödyntämällä älykästä automaatiota. Oxford Economics -raportin mukaan kesäkuussa 2019 yli 2, 25 miljoonaa robottia on käytössä kaikkialla maailmassa (kolminkertainen kasvu viime vuosikymmenestä). Nyt monissa tehtaissa kaikki raskaat nosto-, kuljetus-, kuljetus- ja muut arkipäiväiset toiminnot suoritetaan AI-yhteensopivilla roboteilla. Tämä säästää paljon inhimillisiä ponnisteluja, jotka voidaan hyödyntää paremmin tuottavammassa toiminnassa.
Esimerkki : Amazon lähettää yli 100 000 AI-pohjaista Kiva-robottia täytekeskukseensa. AI-yhteensopivien robottien käyttö ei vain vähennä ihmisen ponnisteluja fyysisesti intensiivisen työn tekemisessä, kuten suurten varastomäärien kuljettaminen hyllyltä toiselle, vaan myös parantaa turvallisuutta työpaikalla. Nämä kyborgit voivat lastata ja purkaa yhden täydellisen perävaunun varastossa alle 30 minuutissa, mikä kesti yli pari tuntia ihmisityöntekijöille.
2. Lääketeollisuuden tehokkuuden lisääminen
AI on ollut apu lääke- ja terveydenhuollolle. MIT: n tutkimuksen mukaan vain 13% lääkkeistä läpäisee kliinisen tutkimuksen vaiheet, ja lisäksi se maksaa lääkeyhtiöille miljoonia dollareita kaikista lääkkeistään, jotka läpäisevät kliiniset tutkimukset. Siksi lääkeyhtiöt käyttävät tutkimus- ja kehitysbudjettiensa paremman käytön varmistamiseksi AI: tä lisäämään lääkkeiden mahdollisuuksia selvittää kliiniset tutkimukset. Eri koneoppimisalgoritmit auttavat tutkijoita löytämään lääkkeissä olevien suolojen oikean koostumuksen analysoimalla geeneihin, kemiallisiin reaktioihin ja muihin ominaisuuksiin liittyvää historiallista tietoa.
Esimerkki: Johtava lääkeyhtiö Novartis on käyttänyt koneoppimisalgoritmia selvittääkseen, mikä yhdiste parhaiten torjuu tutkittavia sairaita soluja. Aikaisemmin tämä menetelmä sisälsi manuaalisen mikroskooppisen tutkimuksen jokaiselle näytteelle, joka oli sekä aikaa vievää että altis inhimillisille virheille. Koneoppimispohjaisilla algoritmeilla ne voivat suorittaa reaaliaikaisia simulaatioita ja saada tarkempia tuloksia nopeammin.
3. Rahoitussektorin muuttaminen
Suurin osa rahoitussovelluksista perustuu aiempien tietojen analysointiin parempien tulosten saamiseksi. Ei ole yllättävää, että keinotekoisella älykkyydellä, jonka USP analysoi menneitä tietoja, on valtava menestys finanssisektorilla. AI: lla on finanssiteollisuudessa laaja-alaisia sovelluksia muun muassa riskien arvioinnista, petosten havaitsemisesta, algoritmitietoiseen kauppaan, talousneuvontaan ja taloushallintoon.
Esimerkki: Paypal on käyttänyt edistynyttä syvän oppimisen algoritmia vilpillisten tapahtumien havaitsemiseksi. Paypal käsittelee haitallisen määrän transaktiotietoja, se käsitteli yli 235 miljardia dollaria maksuja 4 miljardista tapahtumasta, jotka suoritti yli 170 miljoonaa käyttäjää. Paypal käyttää syvän oppimisen algoritmia analysoidakseen laajamittaista tietoa ja vertaamalla tapahtumia tietokantaansa tallennettuihin petoksitapahtumakuvioihin. Tämän mallivertailun perusteella se voi havaita vilpilliset tapahtumat tavallisista liiketoimista.
4. Nopeampi ja helpompi asiakaspalvelu käyttämällä AI Chat-Bot -sovelluksia
Aikaisempi Chat-Bots-vuorovaikutusversio oli erittäin aikaa vievää ja turhauttavaa. Botit joutuivat silmukoihin ja voivat auttaa vain ennalta määritettyissä tehtävissä. Luonnollisen kielen prosessointia käyttävillä AI-pohjaisilla chat-robotteilla on parempi käsitys ihmisen vuorovaikutuksesta, ja he voivat oppia itsenäisesti, ja siksi ne ovat paljon taitavampia tarjoamaan asiakkaille riittävää vastausta.
Esimerkki: Bank of America: n virtuaaliassistentti Erica on yksi tällainen esimerkki AI-yhteensopivasta chat-botista. Se on auttanut jo 7 miljoonaa asiakasta sen jälkeen kun se aloitti toimintansa kesäkuussa 2018. Erica käyttää tekoälyä, ennakoivaa analyysiä ja keinotekoista hermoverkkoa palvelemaan yli 50 miljoonaa asiakaspyyntöä, jotka se sai viime vuonna. Pyyntö vaihtelee tavallisista pankkitoiminnoista, kuten pankkitilitiedot, laskunmaksu, monimutkaisiin tehtäviin, kuten sijoitussuunnitteluun ja budjetointiehdotuksiin .
5. Teiden turvallisuuden parantaminen
Maailman terveysjärjestön raportin mukaan yli miljoona ihmistä kuolee liikenneonnettomuuksissa vuosittain. Keinotekoisella tiedolla on merkittävä rooli tällaisten kuolemantapausten vähentämisessä. Monet yritykset ovat alkaneet käyttää AI: tä nauhoittamaan ja analysoimaan joka minuutti eri kuljettajien ajokaavan yksityiskohtia aina kaistaohjeista, liikennesääntöjen noudattamisesta, etäisyydestä muiden tien ajoneuvojen kanssa. Näin kerättyjä tietoja käytetään AI-sovelluksissa antamaan kuljettajalle turvallisuussuosituksia ja auttamaan autoyrityksiä keksimään turvallisempia ajoneuvoja.
Esimerkki: Microsoft on kokeillut HAMS: n (Automobiles for Safety) käyttöä turvallisuuden parantamiseksi Intian teillä. Siinä otetaan huomioon kaksi tekijää - kuljettajan tila ja ajoneuvon sijainti suhteessa muihin ajoneuvoihin. Se käyttää etu- ja takakameraa, joka on asennettu kuljettajan istuimen eteen. Etukameraa käytetään kuljettajan fyysisen tilan, kuten väsymyksen, mittaamiseen havaitsemalla silmien liikkeet ja haukotuksen taajuus. Ne tunnistetaan suun suuntasuhteella. Takakamera analysoi kaistakurin ja etäisyyden muiden ajoneuvojen kanssa. Kaikki nämä tiedot analysoidaan AI-sovelluksilla käyttämällä Edge-pohjaista käsittelyä ja turvallisuuspohjaiset suositushälytykset luodaan reaaliajassa.
6. Katastrofin nopeamman reagoinnin ennakointi ja mahdollistaminen
Keinotekoinen älykkyys on osoittautunut meille hopeavuoreksi onnettomuuden edessä. Nykyään keinotekoisen älykkyyden sovelluksia käytetään luonnonkatastrofien ennaltaehkäisyyn käyttämällä erilaisia kuvontunnistusalgoritmeja. Sitä käytetään myös lieventämään tällaisten katastrofien jälkeisiä menetyksiä auttamalla katastrofiapua. AIDR (Artificial Intelligence for Disaster Response) on laajalti käytetty tähän tarkoitukseen.
Esimerkki: AIDR otettiin käyttöön pelastustoimissa Nepalin maanjäristyksen jälkeen (2015). Vapaaehtoiset ja pelastustyöntekijät pystyivät tavoittamaan kärsineet uhrit nopeasti AIDR: n avulla. AIDR luokittelee kaikki merkityt tweetit sosiaalisen median analytiikan avulla. Näiden tweetsien oivallukset auttoivat pelastajia pääsemään nopeasti kärsimälle alueelle, mutta auttoivat heitä myös luokittelemaan alueet kiireellisyyden perusteella pelastustoimen kanavoimiseksi paremmin.
johtopäätös
Keinotekoisella älykkyydellä on valtava potentiaali, ja se on alkanut näyttää konkreettisia tuloksia kaikilla aloilla. Potentiaalin hyödyntämisen suhteen olemme vain naarmuttaneet pintaa ja on vielä pitkä tie kuljettavanaan, ennen kuin käytämme AI: n todellista voimaa.
Suositellut artikkelit
Tämä on ollut opas keinotekoisen älykkyyden eduista. Täällä olemme keskustelleet myös keinotekoisen älykkyyden eduista ja keinotekoisen älykkyyden tärkeimmistä eduista johdannosta esimerkkien avulla. Voit myös käydä annettujen artikkeleidemme läpi oppiaksesi lisää-
- Mikä on tekoäly
- Johdatus tekoälyyn
- Keinotekoisen älykkyyden tyypit
- Keinotekoisen älykkyyden työkalut
- Kuinka tekoäly toimii?
- Tekoälyn yritykset