Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję i głębokie uczenie, aby zajrzeć w przyszłość?
Opublikowany: 2018-03-26Jeśli sztuczna inteligencja zostanie dobrze zastosowana, może przekształcić społeczeństwo, a także prowadzić do nowej przyszłości
Mózg ludzki jest uważany za bardzo wyjątkowy – jego rozpiętość i zdolność uczenia się, adaptacji, wnioskowania, wyobrażenia itp. wydaje się być wyłącznym przywilejem gatunku ludzkiego. Tak bardzo, że jesteśmy o krok od powielenia i przekazania naszych umiejętności naszym własnym kreacjom – maszynom. Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe lub głębokie uczenie, jakkolwiek chcesz to nazwać, rozwija się szybko w tym kierunku – przekraczając granice zwykłego wykonywania poleceń lub przestrzegania zasad, maszyny zyskują teraz możliwość NAUKI różnych umiejętności po prostu za pomocą doświadczeń.
To, co zamierzamy zbadać, to możliwości głębokiego uczenia, które już umożliwiają maszynom zaglądanie w przyszłość. Prognozy oparte na danych są bardziej wiarygodne niż kiedykolwiek wcześniej, a zakres wzrostu jest całkiem zbliżony do magii!
Chociaż maszyny nie są w 100% wolne od błędów i mają swoje własne wymagania dotyczące prawidłowego działania, gdy są dobrze stosowane, szerokość i głębokość ich zrozumienia jest znacznie większa niż w przypadku ludzkiego mózgu, mimo że są tylko tanimi emulacjami tego samego.
Przyjrzyjmy się pokrótce tej technologii, jak ona faktycznie działa, i niektórym z jej nowatorskich zastosowań do ulepszania naszego społeczeństwa!
Jak więc sztuczna inteligencja może patrzeć w przyszłość?
Uczenie maszynowe to zazwyczaj program, który pobiera WEJŚCIA (zwykle ogromne ilości danych), przeprowadza je przez różne warstwy NEURONÓW (takich jak te w naszych mózgach), z których każda uruchamia proste funkcje do ich oceny, znajduje w nich wzorce (ogólne prawdopodobieństwo ), a na końcu dostarczyć dane wyjściowe.
Proces ten jest następnie powtarzany w celu „ SZKOLENIA ” maszyny w celu optymalizacji, a ponieważ maszyna z natury nie rozróżnia dobra od zła, dostarczanie jak największej ilości kontekstu (danych historycznych) znacznie poprawia zdolność maszyny do dokładnego uczenia się.
Na przykład większość z nas zorientowała się do tej pory, że kiedy niebo robi się matowe, powietrze staje się przewiewne, ptaki zaczynają uciekać z powrotem na drzewa, prawdopodobnie deszcz - ponadto, jeśli jest pora monsunowa, wiedzielibyśmy, że prawdopodobieństwo, że mamy rację, jest znacznie wyższe, ponieważ nauczyliśmy się spodziewać deszczów w tych czasach.
Teraz wyobraź sobie, że robi to komputer z terabajtami informacji o każdym ruchu chmur i zmianie temperatury, a możesz spodziewać się przerażająco dokładnych prognoz dotyczących pogody!
Więc jak i gdzie to naprawdę pomaga?
Opieka zdrowotna
Świat opieki zdrowotnej jest pełen danych – ogromne tomy odczytów z wielu specjalizacji, zarówno naukowych, jak i terenowych. Podczas gdy większość opieki zdrowotnej jest w dużym stopniu wspierana przez naukę, jest to zasadniczo (bardzo inteligentne) domysły oparte na objawach i wynikach testów przeprowadzonych przez lekarzy, którzy przestudiowali wystarczającą ilość materiału, aby zauważyć te wzorce.
Polecany dla Ciebie:
Jak Metaverse zmieni indyjski przemysł motoryzacyjny?
Co oznacza przepis anty-profitowy dla indyjskich startupów?
W jaki sposób start-upy Edtech pomagają indyjskim pracownikom podnosić umiejętności i być gotowym na przyszłość...
Akcje New Age Tech w tym tygodniu: Kłopoty Zomato nadal, EaseMyTrip publikuje Stro...
Indyjskie startupy idą na skróty w pogoni za finansowaniem
Digital Marketing Platform Logicserve Bags Finansowanie INR 80 Cr, zmienia nazwę na LS Dig...
Czy to nie brzmi podobnie do tego, jak działa sztuczna inteligencja? Cóż, jest… a zastosowania w tej dziedzinie są zatem zarówno rewolucyjne, jak i krytyczne w podróży ludzkiej egzystencji…
Od możliwości postawienia dokładniejszej diagnozy dla innych trudnych warunków na najwcześniejszych etapach, po umożliwienie technologii do noszenia na sobie przewidywania, kiedy dana osoba może potrzebować pomocy medycznej w oparciu o jej dane w czasie rzeczywistym, sztuczna inteligencja okazuje się zbawcą w tej bardzo ważnej branży z jej rosnącą zdolnością do przewidywania wielu aspektów opieki zdrowotnej zarówno na poziomie branżowym, jak i osobistym.
Edukacja
Edukacja to kolejna branża z ogromnymi ilościami danych o wzorcach, które nie mogą być zbyt łatwo zidentyfikowane przez ludzką inteligencję. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do wykorzystywania danych klas tysięcy uczniów w różnych szkołach i na przestrzeni lat w celu optymalizacji programu nauczania, przewidywania kroków naprawczych dla każdej osoby, a nawet ulepszania metod nauczania.
Sztuczna inteligencja może potencjalnie przewidzieć podróż studenta i zaproponować podróż akademicką, która najlepiej odpowiadałaby jego zainteresowaniom i mocnym stronom. Tak więc następny Picasso nie spędza więcej czasu niż potrzeba na zajęciach wf, a następny Usain Bolt nie jest zmuszony do zajęcia się zaawansowaną fizyką.
Pogoda
Jest to prawdopodobnie branża z największą ilością danych od dłuższego czasu, a wykorzystanie analityki jest kluczowe w przewidywaniu trendów pogodowych od dziesięcioleci. Teraz, wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji, techniki te stały się znacznie lepsze – zarówno rządowe, jak i prywatne firmy używają algorytmów głębokiego uczenia, aby lepiej przetwarzać ogromne ilości danych gromadzonych przez tysiące satelitów pogodowych co minutę, aby generować lepsze prognozy dla znacznie dłuższych okien w przyszłość.
Prawdopodobnie nadejdzie dzień, w którym będziemy dokładnie wiedzieć, kiedy i gdzie nastąpi klęska żywiołowa z wieloletnim wyprzedzeniem, co pozwoli na zero ofiar i minimalne uszkodzenia infrastruktury. Tego rodzaju przewidywania są nieocenione w wielu innych aspektach planowania miast i antropologii.
E-commerce
Dzień zgadywania, który segment prawdopodobnie kupi produkt w celu zmiany budżetów marketingowych, zbliża się do końca, a analizy oparte na sztucznej inteligencji są w stanie dokładnie przewidzieć prawdopodobieństwo zakupu na poziomie indywidualnym! To koniec uogólniania i nadejście personalizacji – firmy takie jak Boxx.ai są w stanie w czasie rzeczywistym formułować zalecenia dla każdej osoby w oparciu o zachowanie, porę dnia, dzień miesiąca, pogodę i inne czynniki.
Głębokie uczenie staje się zatem kluczem do zmniejszenia wysokich wydatków marketingowych, wysokich kosztów operacyjnych, utraty klientów, wycieków biznesowych i poprawy zarządzania zapasami, zaangażowania klientów, konwersji, utrzymania, lojalności, zwiększenia ROI, a nawet osiągnięcia postępu kulturowego!
Ale w rzeczywistości, niezależnie od tego, czy patrzysz na to z punktu widzenia klienta, czy z biznesowego punktu widzenia, korzyści są ogromne!
Inne segmenty czerpiące korzyści z AI
Od zarządzania kłopotami z transportem w dużych miastach po tworzenie gier wideo, które naprawdę uczą się na każdym kroku, od pomocy rolnikom w planowaniu upraw w oparciu o prognozy pogody, po pomoc chorym psychicznie w planach na kolejny odcinek, zastosowania predykcyjnej sztucznej inteligencji są nie tylko ogromne, ale niezwykle przydatne – ludzie zaczynają używać tej technologii do przetwarzania danych w każdej możliwej dziedzinie.
Ponieważ coraz więcej firm dostarcza narzędzia oparte na sztucznej inteligencji w przystępnych cenach, jest więcej niż prawdopodobne, że w nadchodzących latach pole to poszybuje w górę , zwłaszcza że jej wzrost skutecznie katalizowałby jej własny rozwój.
Na zakończenie
Sztuczna inteligencja i głębokie uczenie się to ekscytujący krok w kierunku popychania świata na wyższy poziom postępu – uczenie maszynowe prawdopodobnie będzie tym krytycznym krokiem w dobie technologii, który zmieni wszystkie inne branże i technologie, aby stać się wysoce zoptymalizowanymi.
I niezależnie od tego, czy naprawdę patrzy w przyszłość, czy po prostu ćwiczy zakres obliczeń na dużych zbiorach danych, wynik końcowy wydaje się równie obiecujący.