Sissejuhatus tehisintellekti
Tehisintellekt ei piirdu enam ulme- ja teaduslaborite valdkondadega. Selle tavapärane adopteerimine on hakanud vilja kandma. See panustas majandusesse eelmisel aastal rohkem kui 2 triljonit dollarit ja vastavalt PWC aruandele peaks see arv 2030. aastaks jõudma 15, 7 triljonini dollarini. Tehisintellekt puudutab iga päev miljoneid elusid, kui see toimub meiega nutitelefoni, personaalarvuti, ja muud nutiseadmed. See pakub tohutut kasu kõigis sektorites alates tervishoiust, tootmisest, transpordist, jaemüügist, haridusest, infotehnoloogiast ja turustamisest.
Tehisintellekti peamised eelised
Allpool on toodud tehisintellekti eelised:
1. Inimeste intensiivse sünnituse vähendamine
AI on olnud abiks inimmahuka tööjõu vähendamisel nutika automatiseerimise abil. Oxford Economics 2019. aasta juunis avaldatud aruande kohaselt on kogu maailmas kasutusele võetud üle 2, 25 miljoni roboti (kasv kolmekordne võrreldes eelmise kümnendiga). Nüüd viivad paljudes tehastes AI-toega robotid läbi kõik rasked tõste-, veo-, transpordi- ja muud igapäevased tegevused. See säästab palju inimlikke jõupingutusi, mida saab produktiivsemas tegevuses paremini ära kasutada.
Näide : Amazon paigutab nende täitmiskeskusesse üle 100 000 AI-põhise Kiva roboti. AI-toega robotite kasutamine mitte ainult ei vähenda inimese pingutusi füüsiliselt intensiivse töö tegemisel, näiteks suurte varude koguste kandmisel riiulilt teisele, vaid suurendab ka tööohutust. Need küborgid saavad laadida ja maha laadida ühe täishaagise varu vähem kui 30 minutiga, mis võttis inimestel aega rohkem kui paar tundi.
2. Farmaatsiatööstuse tõhususe suurendamine
AI on olnud farmaatsia- ja tervishoiutööstuse õnnistuseks. MIT-i uuringu kohaselt läbib vaid 13% ravimitest kliinilise uuringu etapid, lisaks maksab see ravimifirmadele miljonite dollarite ulatuses kõigi selle ravimite kliiniliste uuringute läbimiseks. Seetõttu kasutavad farmaatsiaettevõtted teadus- ja arendustegevuse eelarve parema kasutamise tagamiseks AI-d, et suurendada nende ravimite võimalusi kliinilistest uuringutest osa saada. Erinevad masinõppe algoritmid aitavad teadlastel leida ravimitest erinevate soolade õiget koostist, analüüsides geenide, keemiliste reaktsioonide ja muude omadustega seotud ajaloolisi andmeid.
Näide: juhtiv farmaatsiaettevõte Novartis on kasutanud masinõppe algoritmi, et teada saada, milline ühend on kõige parem uuritavate haigete rakkude vastu võitlemiseks. Varem hõlmas see protseduur iga proovi käsitsi mikroskoopilist uurimist, mis oli nii aeganõudev kui ka inimlikele vigadele kalduv. Masinõppel põhinevate algoritmidega saavad nad reaalajas simulatsioone käivitada ja saada täpsemaid tulemusi varem.
3. Finantssektori ümberkujundamine
Suurem osa finantsrakendustest põhineb paremate tulemuste saamiseks varasemate andmete analüüsimisel. Pole ime, et tehisintellektil, kelle USP analüüsib varasemaid andmeid, on finantssektoris tohutu edu. AI-l on finantssektoris laiaulatuslikud rakendused, sealhulgas riskianalüüs, pettuste tuvastamine, algoritmipõhine kauplemine, finantsnõustamine ja finantsjuhtimine.
Näide: Paypal on petlike tehingute tuvastamiseks kasutanud täpsemat süvaõppe algoritmi. Paypal töötleb tohutul hulgal tehinguandmeid. See töötleb enam kui 235 miljardit dollarit maksetena 4 miljardist tehingust, mille on teinud enam kui 170 miljonit kasutajat. Paypal kasutab süvaõppe algoritmi, et analüüsida suures mahus andmeid ja võrrelda tehinguid nende andmebaasis talletatud pettuste tehingumustriga. Selle mustri võrdluse põhjal suudab see tuvastada tavapäraste tehingutega seotud pettuse.
4. Kiirem ja hõlpsam klienditeenindus, kasutades AI vestlusbotte
Vestlus-Boti interaktsioonide varasem versioon oli väga aeganõudev ja masendav. Botid kasutasid silmuseid ja võisid aidata ainult etteantud ülesannetes. AI-toega vestlusbotid, mis kasutavad loomuliku keele töötlemist, tunnevad paremini inimeste suhtlemist ja saavad ise õppida ning on seetõttu klientidele piisava vastuse pakkumisel palju osavamad.
Näide: Bank of America virtuaalne assistent Erica on üks selline näide AI-toega vestlusbotist. Alates selle juurutamisest 2018. aasta juunis on see juba aidanud 7 miljonit klienti. Erica kasutab tehisintellekti, ennustavat analüüsi ja tehisnärvivõrku enam kui 50 miljoni kliendi päringu teenindamiseks, mille ta eelmisel aastal sai. Taotlus ulatub tavalistest pangandustegevustest, nagu teave pangajäägi kohta, arve maksmine, keerukate ülesanneteni, nagu investeeringute kavandamine ja eelarvestamise soovitused .
5. Teede ohutuse suurendamine
Maailma Terviseorganisatsiooni aruande kohaselt sureb liiklusõnnetustes igal aastal rohkem kui miljon inimest. Tehisintellekt mängib selliste surmajuhtumite vähendamisel suurt rolli. Paljud ettevõtted on hakanud kasutama AI-d, et salvestada ja analüüsida iga minuti täpsusega detaile, mis käsitlevad erinevate autojuhtide sõiduharjumusi alates sõiduraja distsipliinist, liikluseeskirjade järgimisest ja teiste maanteel kasutatavate sõidukite vahekaugusest. Nii kogutud üksikasju kasutavad AI rakendused juhile ohutussoovituste andmiseks ja autofirmadele ohutumate sõidukite väljatöötamisel.
Näide: Microsoft on India maanteede ohutuse suurendamiseks teinud katseid HAMS-iga (Auto-Mobiles for Safety). See võtab arvesse kahte tegurit - juhi olekut ja tema sõiduki asukohta teiste sõidukite suhtes. See kasutab juhiistme ette kinnitatud esi- ja tagakaamerat. Esikaamerat kasutatakse juhi füüsilise seisundi, nagu väsimus, mõõtmiseks silmade liikumise ja haigutamise sageduse tuvastamisega. Need tuvastatakse suuõõne suhte abil. Tagumine kaamera analüüsib radade distsipliini ja distantsi teiste sõidukitega. Kõiki neid andmeid analüüsitakse AI-rakenduste abil, kasutades Edge-põhist töötlemist ja ohutuspõhised soovituste hoiatused genereeritakse reaalajas.
6. Katastroofidele kiirema reageerimise prognoosimine ja võimaldamine
Tehisintellekt on meile õnnetuse korral osutunud hõbedaseks voodriks. Nüüdisajal kasutatakse tehisintellekti rakendusi loodusõnnetuste ennetamiseks, kasutades erinevaid mustrituvastusalgoritme. Seda kasutatakse ka pärast selliseid katastroofe tekkinud kahju leevendamiseks, aidates kaasa katastroofiabi tööle. Sel eesmärgil kasutatakse laialdaselt AIDR (tehisintellekt katastroofidele reageerimiseks).
Näide: AIDR võeti kasutusele Nepali maavärinajärgses päästeoperatsioonis (2015). Vabatahtlikud ja päästetöötajad suutsid AIDRi abil kannatanud ohvritega kiiresti ühendust võtta. AIDR kasutab kõigi sildistatud säutsu kategoriseerimiseks sotsiaalmeedia analüütikat. Nende säutsude ülevaade ei aidanud päästjatel mitte ainult kiiresti kahjustatud piirkonda jõuda, vaid aitas neil ka kiireloomulisuse alusel piirkondi kategoriseerida, et päästetegevust paremini suunata.
Järeldus
Tehisintellektil on tohutu potentsiaal ja see on hakanud näitama käegakatsutavaid tulemusi kõigis sektorites. Potentsiaali ärakasutamise osas oleme just pinna kriimustanud ja AI tegeliku jõu rakendamiseks on veel pikk tee minna.
Soovitatavad artiklid
See on olnud tehisintellekti eeliste juhend. Siin oleme arutanud näidetega ka tehisintellekti eeliste ja tehisintellekti peamiste eeliste sissejuhatuse. Lisateavet leiate ka meie antud artiklitest -
- Mis on tehisintellekt
- Sissejuhatus tehisintellekti
- Tehisintellekti tüübid
- Tehisintellekti tööriistad
- Kuidas tehisintellekt töötab?
- Tehisintellekti ettevõtted