Phenquestions
Kunstig intelligens og maskinlæring har utviklet seg gjennom årene. Et godt eksempel på AI-trender er økningen i chatbots som overtar virksomheter for å håndtere innkommende kundespørsmål. Maskinlæring har bidratt til å analysere store datasett på få minutter, men kvaliteten på analysen er like god som dataene. For å virkelig høste fordelene av maskinlæring og AI, må organisasjoner administrere datanøyaktigheten. AI-trenden med å tilby tilpassede opplevelser ved hjelp av algoritmer er vanlig i de fleste brukerplattformer da de anbefaler nytt innhold til brukerne. Alan Turing stilte en gang det berømte spørsmålet: “Kan maskiner tenke?”Og nå vil maskinlæring og AI-trender fortelle oss om maskiner kan ha følelser eller være kreative?
Maskinlæring og AI-trender
La oss se nærmere på hvordan teknologier har bidratt til den siste utviklingen av AI og maskinlæring.
1. Automasjon
Intelligent Process Automation, også kjent som IPA, er prosessen for å sikre automatisering av manuelle oppgaver med kunstig intelligens. Alle virksomheter har flaskehalser i ulike forretningsprosesser. IPA vil hjelpe dem med å identifisere trenden og forutsi fremtidige flaskehalser ved å gjøre dem i stand til å forbedre beslutningstaking effektivt. Amazon Go Store introduserte oss først for opplevelsen av å sjekke ut fra en butikk uten kasserere. Hvem hadde trodd det var mulig?
Automatisering er et fordelaktig fremskritt for enhver bedrift å drive sin virksomhet. For eksempel kan automatisering bidra til å forhindre falske nettangrep ved å identifisere uvanlige brukerforespørsler og deres frekvens. Hvis det skulle oppstå en slik hendelse, kan systemet signalisere administratoren, slik at de kan utføre de nødvendige tiltakene.
En annen bemerkelsesverdig automatisering er de avanserte automatiserte testverktøyene for utviklere. Kodere kan nå fokusere sin innsats på å lese og skrive koder i stedet for å bruke timer på å teste implementeringer av smarte systemer og jobbe med feilsøking. Disse automatiserte forretningsprosessene har blitt forventet å bli de grunnleggende standardene for automatisering i fremtiden. Det hjelper gradvis bedrifter med å forstå endeprosesser bedre og hjelpe dem med å administrere dem effektivt.
2. Samtaler AI-roboter
En av de mest innovative måtene å håndtere kundespørsmål på, er oppstart av Chatbots. Samtaler AI-bots gir kraften til AI via Natural Language Processing (NLP) og Natural Language Understanding (NLU). Bots muliggjør funksjonaliteten til knapper og et par hundre hensikter for å lette kundespørsmål. I motsetning til dette har samtale AI-roboter omfanget av ubegrenset skalerbarhet ved hjelp av maskinlæring. Naturlig språkbehandling gir kundene den menneskelige opplevelsen.
Det er nå mulig for brukere å arkivere forsikringskrav, bestille helsetjenester, søke om jobber, blokkere deres økonomiske kort og gjøre mye mer med adventen av samtalekunster med AI. Dette vil hjelpe bedrifter med å automatisere kundestøtte og hjelpe dem med å automatisere salg og kunnskapsstøtte.
For eksempel kan bilutleie automatisere sine utleieprosesser med samtalekunstige AI-bots for å gi kundene en bedre opplevelse og spare tid for sine ansatte og øke effektiviteten. Bedrifter kan også hjelpe sine ansatte med å ikke svare på overflødige spørsmål fra potensielle ansatte eller kunder ved å automatisere prosessen. Konversasjonelle AI-bots vil ta seg av alle innkommende spørsmål gjennom automatisk semantisk forståelse.
3. Heterogen teknologi
Heterogenous System Architecture (HSA) gjør at andre dataprogrammer kan integreres og fungere sammen sømløst. Det vil være vanlig praksis i fremtiden å ha programvarestabler som enkelt kan integreres med applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt (APIer) og andre åpne programvareutviklingssett (SDKer). Integrering av skyprogramvare med andre er nødvendig for å forbedre forretningsdriften.
De siste maskinlærings- og AI-rammene opprettet av teknologiske firmaer vil stole på HSA ved å gjøre dem multimodale. I henhold til den nye AI-trenden kan fremtidige AI-applikasjoner tilpasses ved hjelp av multimodale rammer med pre-trente modeller for å imøtekomme unike krav. For eksempel kan multimodale ferdigheter som transkripsjon med flere høyttalere innlemmes i ethvert samtale AI bot-rammeverk.
Forutdannede modeller kan omfatte deteksjon av leppeaktivitet, blikkdeteksjon, gjenkjenning av gjenstander, NLU, gestgjenkjenning og følelse av følelser. En annen god voksende adopsjon av dette kan sees i helsetjenester, der de implementerer multimodale læringsteknikker, spesielt med medisinsk bildebehandling. Med tiden vil flere og flere bransjer begynne å tilpasse seg AI og heterogen arkitektur.
4. Dataledelse
Maskinlæring er egentlig AI som lærer en maskin et definert mønster ved å mate data og spørsmål. Hvis svaret på spørsmål ikke er tilgjengelig på grunn av mangel på data, blir maskinlæring gjort meningsløst. Effektiv datahåndtering vil ytterligere forbedre prosessen med etterretning ved hjelp av data. Den beste strategien for å organisere data er å fokusere på datastyring og ledelse.
Fordelen med å implementere AI og maskinlæring er at med tiden når datasettet øker, kan systemet lære seg nye trender og ta smarte beslutninger og anbefalinger. Derfor vil AI, kombinert med riktige data, alltid resultere i en bedre applikasjon for virksomheten og forbedre produkt- og tjenestekvaliteten.
Cloud-basert datahåndtering er fremtiden. Det tar seg av inntak av data, datainnlasting, datatransformasjon, dataoptimalisering og datavisualisering alt i ett system. Ulike selskaper har utviklet forskjellige verktøy for å utføre alle disse oppgavene med en viss suksess. For eksempel tilbyr Amazon Web-tjenester et sett med verktøy som gjør det mulig for en organisasjon å samle dataene sine i Amazons sky data management stack.
5. Cybersikkerhet
IT og nettverkssikkerhet har alltid vært prioritert i alle organisasjoner. Ingen selskaper ønsker å håndtere datainnbrudd og få hacket forretningsdataene sine. Gjennom årene har store selskaper måttet møte mye kritikk om deres personvern for forbrukerne. Derfor er det ingen overraskelse å se at disse selskapene investerer store deler av ressursene sine i å utvikle måter å forbedre datasikkerheten.
Forbedring av datasikkerhetstiltak vil gi forbrukerne bedre kontroll og eierskap til dataene sine, i motsetning til det som har blitt sett tidligere. Captcha var den foreløpige saken om å prøve å unngå roboter som hacket seg inn i systemet. Kan de imidlertid oppdage om brukeren er den faktiske kontoinnehaveren? Kunstig intelligens vil gjøre det mulig å oppdage kontoinnehaveren og beskytte brukerne.
Med de kommende AI-trendene vil motstandere sannsynligvis bli smartere med tiden og komme med nye måter å bekjempe AI og hacke seg inn i systemer. Bedrifter forbereder seg også på å bekjempe teknologi med teknologi. Avansert AI-sikkerhet vil muliggjøre raske trinn for å låse alle lekkasjer uten forsinkelse.
Faktisk er AI ennå ikke å identifisere når en trussel er ekte og falsk positiv. AI-teknologier har fått evnen til å lære i form av maskinlæring. Bruken og implikasjonene av denne teknologien er enorme for fremtiden for AI-trender innen cybersikkerhet. Det forventes at maskinlæring vil utvikle seg eksponentielt med tiden og påvirke cybersikkerhetsterrenget.
6. Virtuelt spill
De nåværende AI-spillene har ikke et robust miljø eller stimuli for brukerne. Årsaken er mangelen på datalagring som kreves for å skape disse miljøene. Den nylige økningen i AI-teknologi er presset virtuelt spill trengte. Vi kan forvente at de kommende virtuelle spillene blir veldig realistiske og interaktive. Gjennom maskinlæring kan spill utvikle seg i fremtiden basert på karakterutvikling tatt av brukeren.
Spillutviklere forventes å tilegne seg nye ferdigheter innen AI for å holde tritt med kravene fra brukerne, som ikke lenger holder seg fornøyd med visualiseringen. De forventer å glede seg over spill så nær det virkelige livet som mulig ved å innlemme virtuell virkelighet og teknologi som 3D-forstørrelse.
Desktops og spillkonsoller har forvandlet seg i løpet av det siste tiåret, og det samme har utviklingen av mobilspill gjort. Vi kan ikke forvente at AIs totale kapasitet skal gå over til utvikling av mobilspill, men merkbare endringer er ennå ikke å se. Nå har utviklere av mobilspill muligheten til å vise frem ferdighetene sine på den måten de vil.
7. Forutsigende teksting
Vi har alle sett prediktiv teksting i Gmail. Imidlertid er det fremdeles rom for forbedring. De prediktive tekstene er for korte og utelukker ofte detaljer som mennesker pleier å legge til i samtalen. Likevel kan prediktiv teksting kombinert med AI gjøre det lettere å skrive for mange mennesker, og tilbyr definitivt en lovende funksjon for våre daglige aktiviteter. Dette kan også hjelpe folk til å skrive bedre og raskere.
8. Ansiktsgjenkjenning og AI
Ansiktsgjenkjenning er et av overvåkingsverktøyene som brukes av regjeringer, som nylig har blitt vedtatt av mange organisasjoner som er innlemmet i dingser. Dette verktøyet forventes ikke lenger å bli brukt som et sikkerhetsalternativ om kort tid. Med avansert AI-teknologi implementert, vil ansiktsgjenkjenning brukes til å spore individuelle steder og bevegelser. Denne trenden med kunstig intelligens vil utvide seg over hele verden, til mange aspekter av vårt daglige liv veldig snart.
9. Kunstig intelligens i produksjon
Produserende selskaper med tunge maskiner kan utnytte dataanalyse og AI for å optimalisere driften ved å ta beslutninger basert på tilgjengelige data og tilpassede AI-programvareløsninger. AI-maskiner kan bidra til å oppdage feil i produkter som mennesker ikke kan, og dermed bidra til kvalitetskontroll. Falske alarmer og feilspådommer kan minimeres ved hjelp av AI og forvandles til fortiden.
AI kan hjelpe operatører med å prioritere tester for å unngå produktsvikt. Med data- og maskinlæring kan AI-systemer hjelpe selskaper å forutsi behovet for vedlikehold på forhånd og unngå uplanlagte og uønskede forstyrrelser i produksjonsprosessen. Med at AI blir overkommelig etter hvert, kan produksjonsbedrifter dra nytte av optimalisering av prosesser som muliggjør reduksjon i driftskostnader.
10. Transport
Kunstig intelligens og maskinlæring kan utnyttes av den offentlige transportavdelingen og andre slike private selskaper. Folks sikkerhet, trafikkflyt og trafikksikkerhetstiltak kan forbedres og kontrolleres ved hjelp av AI i transportbransjen. Installering av AI-brikker i trafikklys, for eksempel, kan hjelpe trafikkontrollere med å identifisere trafikkmønstre og optimalisere trafikkrute og planlegging.
Transportselskaper kan bruke dataanalyse for å planlegge bedre og spare ressurser. Ved å overvåke føreratferdsdata kan de forbedre og tilby bedre tjenester. La oss ikke glemme de selvdrevne kjøretøyene. Bedrifter som Tesla har promotert autonom kjøring ved lanseringen av deres halvautomatiske kjøretøy. Disse kjøretøyene har intelligens til å forutsi mulige kollisjoner med andre kjøretøyer på veien med dataene som mates inn i systemet via maskinlæring.
Når offentlige etater innhenter data om vedlikehold av kjøretøy og føreratferd, kan de forbedre fotgjengernes sikkerhet og hjelpe lovhåndhevere til å ta de nødvendige tiltakene mot gjerningsmenn. Trender innen AI og maskinlæring brukes i mange virkelige applikasjoner, der AI-systemet mater sanntidsdata til trafikksikkerhets- og rettshåndhevelsesmyndigheter. Et kritisk aspekt av denne typen systemimplementering, som diskutert tidligere, er forutsigelse av ulykker.
11. Mental Helse
Kunstig intelligens har begynt å påvirke atferd og mental helse hos mennesker. Psykiske helsepersonell kan bruke data, automatisering av AI-teknologi og maskinlæring til forskning, pasientvurdering, behandling og andre beslutningsaspekter av forsknings- og behandlingsformål. AI, kombinert med maskinlæring, er veldig glad i å hjelpe til med tidlig oppdagelse av psykiske lidelser. Dermed hjelpe psykisk helsepersonell.
AI kan hjelpe sminke fra mangel på fagpersoner innen mental helse. Dette er ikke å si at AI kan oppdage psykiske diagnoser nøyaktig. Helsepersonell kan bruke medisinske AI-systemer for å forbedre kvaliteten på tjenesten og forskningen. AI kan også hjelpe til med å redusere kostnadene for mental helse og gjøre dem mer tilgjengelige for bredere befolkning.
AI-assisterte vurderinger er enklere ettersom folk synes det er enklere å knytte ting til en bot i stedet for mennesker på deres første avtaler. Dette er grunnen til at mange apper er utviklet ved hjelp av AI-bots. Folk bør være oppmerksomme når de laster ned programmer for psykisk helse på nettet, ettersom ikke alle samarbeider med fagpersoner innen mental helse.
12. utdanning
Utdanningsselskaper har eksistert i over fem år nå. Nettutdanning er en realitet for alle, spesielt med pandemien for tiden. Neste trinn kommer når bedrifter prøver å holde tritt med AI-trender ved å utvikle ulike verktøy for å vurdere studentenes ytelse på deres kunnskap og tilpasse læreplan og studieplaner.
Siden AI hjelper lærere med å få bedre læreplaner og studieplaner, kan lærere nå sørge for at alle elevene blir gitt samme oppmerksomhet og er på samme nivå som sine jevnaldrende. Det er AI-verktøy som kan hjelpe lærere og studenter med transkribering av forelesninger. Derfor trenger ikke lærere å skrive alt ord for ord, og elever med funksjonshemninger eller andre funksjonsnedsettelser kan fortsette å lære uten hindring.
Spesielle AI-verktøy bruker 3D-teknologi for å vekke lærebøker til liv gjennom korte demoer, for å hjelpe studentene å visualisere emnet de studerer. Slik teknologi gir bedre forståelse av begreper. Med en blanding av teknologi og utdanning kan lærere fokusere bedre på hver elevs behov. Utdanning kan ikke bare stole på AI. Kunstig intelligensassistert utdanning er den rette veien som baner vei mot fremtiden.
1. 3. Helsevesen
Menneskekroppen er et komplekst sett med nerver, muskler og mye mer. Eventuelle helseproblemer i kroppen er vanskelig å kurere uten riktig diagnose. Sykepleiere, leger, medisinske teknikere og en rekke andre helsepersonell er forenklet på grunn av maskinlæring og kunstig intelligens. Denne revolusjonerende teknologien hjelper med å diagnostisere helseproblemer raskere og dermed redusere kostnadene.
Maskinlæring hjelper helsepersonell med å skjerme bilder, som hjelper dem med å stille raske diagnoser. Farmasøytiske selskaper bruker AI for å styre sin produksjon og forskning for medisinutvikling. Bioteknologiselskaper bruker AI-verktøy for å kartlegge sykdommer for å prioritere gjennombrudd i utviklingen av ny medisin. Kliniske medikamentforsøk er et annet felt der AI hjelper helsepersonell med å identifisere de beste kandidatene for studier for å fortsette med behandlingsplaner.
AI kan også hjelpe klinikker og sykehus med å forbedre styringen av pasienttrafikken. Kunstig intelligens automatiserer mange menial og repeterende oppgaver for leger og sykepleiere. Dette er bare begynnelsen på AIs innvirkning på helsevesenet. Det forventes at mye mer vil bli strømlinjeformet og utbredt i de kommende årene når brukerne kommer inn på disse AI-trendene.
14. AI og mennesker
Siden ML og AI har utviklet seg raskt og vil fortsette videre i fremtiden, oppstår et behov for å akklimatisere oss til ideen om å jobbe sammen med digitale arbeidstakere. AI er i stand til å takle komplekse oppgaver uten behov for regelmessig menneskelig tilsyn. Den kan administrere flere funksjoner samtidig. Til tross for fordelene, er AI fremdeles ikke sofistikert nok til å bruke kreativitet, fantasi og legge menneskelige følelser til arbeidet sitt.
Når manuelle oppgaver blir automatisert gjennom AI og maskinlæring, åpner det opp og avler nye bransjer og muligheter for arbeidsstyrken. Dette vil få dem til å skaffe seg forskjellige ferdighetssett for å utføre sine respektive jobber i fremtiden. Flertallet av organisasjonene over hele verden vil prioritere å ansette kandidater som kan skifte med behovet for ferdigheter som kreves for å holde tritt med de stadig utviklende AI-trendene.
AI kan hjelpe mennesker med å generere analytiske rapporter basert på datasett som blir matet til systemet via maskinlæring. AI-systemer glemmer ikke, noe som resulterer i garantert feilfri produktivitet på 99.9%, i motsetning til mennesker. AI er også utmerket til å opprettholde fokus på arbeid uten distraksjoner. Disse egenskapene er svært fordelaktige for den menneskelige verdens utvikling til et mer avansert system.
15. AI og lov
Den juridiske industrien ser på AI-trender som blir introdusert hvert år. Maskinlæring kombinert med AI og lov fungerer etter lignende prinsipper, hvor de begge tar hensyn til historiske eksempler for å utlede regler som gjelder for nye situasjoner. AI-programvare hjelper advokatpersoner enormt ved å redusere tiden det tar å lese etterlevelse og kontrollere nøye omhu for alle juridiske protokoller.
Etter hvert som programvaren overtar de store oppgavene med å gjennomgå og feilsjekke dokumentasjon og andre manuelle prosesser, vil det redusere belastningen på advokatene. Advokater kan nå bruke mer tid på å undersøke saker, lage kontrakter, veiledningskunder og rettsrepresentasjoner. Som et resultat vil rettshjelp være lett tilgjengelig for alle ettersom kostnadene endres basert på arbeidsmengde og tid i hvert enkelt tilfelle.
Sortering gjennom dokumenter kan være tungvint fordi maskiner kan utføre raskere enn mennesker og produsere utdata og resultater som kan bli validert statistisk. AI-programvare gjør revisjon av kontrakter mer effektiv ved å markere standardklausuler for forskjellige applikasjoner og merke manglende klausuler. I fremtiden kan AI overta journalføringsroller som dokumenthåndtering.
Advokatfirmaer som tilpasser seg disse AI-trendene, vil gjøre dem i stand til å forbedre klient- og firmaforhold som fører til å øke firmaets omdømme. Juridiske dokumenter er en sensitiv pool av informasjon som trenger private portaler for sikker lagring og bruk av disse dokumentene. Det forventes at mer AI og maskinlæringsteknologi blir innlemmet i den juridiske industrien for å avlaste fagpersoner fra overflødige oppgaver og forbedre datasikkerheten.
Avslutte tanker
Med de nye AI-trendene spekuleres det kontinuerlig i om det kan være en ulik fordeling av rikdom. Hvis AI erstatter mange mennesker i arbeidsstyrken, vil dette føre til ulik formuesfordeling. AI er ikke immun mot feil, men prosentandelen feil sammenlignet med menneskelige feil, vil fortsatt ikke rettferdiggjøre å erstatte mennesker helt med AI.
Nye arbeidsplasser vil bli opprettet med bruk av AI, og det er best å huske på mulige problemer som kan påvirke samfunnet over hele verden etter hvert. Vi kan ikke være i frykt for endring, og samtidig bør vi ikke overse mulighetene for problemer som kommer med å implementere nye endringer i fremtiden.
