Phenquestions
Kunstig intelligens og maskinlæring har udviklet sig gennem årene. Et godt eksempel på AI-tendenser er stigningen i chatbots, der overtager virksomheder for at administrere indgående kundeforespørgsler. Maskinindlæring har hjulpet med at analysere store datasæt inden for få minutter, men kvaliteten af analysen er lige så god som dataene. For virkelig at høste fordelene ved maskinindlæring og AI skal organisationer administrere deres datanøjagtighed. AI-trenden med at levere tilpassede oplevelser ved hjælp af algoritmer er almindelig i de fleste brugerplatforme, da de anbefaler nyt indhold til brugerne. Alan Turing stillede engang det berømte spørgsmål, ”Kan maskiner tænke?”Og nu nye machine learning og AI-tendenser vil fortælle os, om maskiner kan have følelser eller være kreative?
Maskinindlæring og AI-tendenser
Lad os se nærmere på, hvordan teknologier har bidraget til den seneste udvikling af AI og maskinlæring.
1. Automatisering
Intelligent procesautomatisering, også kaldet IPA, er processen med at sikre automatisering af manuelle opgaver med kunstig intelligens. Alle virksomheder har flaskehalse i forskellige forretningsprocesser. IPA vil hjælpe dem med at identificere tendensen og forudsige fremtidige flaskehalse ved at sætte dem i stand til at forbedre beslutningstagningen effektivt. Amazon Go Store introducerede os først til oplevelsen af at tjekke ud fra en butik uden kasserer. Hvem ville have troet, det var muligt?
Automatisering er et gavnligt fremskridt for enhver virksomhed at drive sin drift. For eksempel kan automatisering hjælpe med at forhindre svigagtige cyberangreb ved at identificere usædvanlige brugeranmodninger og deres hyppighed. Hvis der er en sådan begivenhed, kan systemet signalere administratoren, så de kan tage de nødvendige handlinger.
En anden bemærkelsesværdig automatisering er de avancerede automatiserede testværktøjer til udviklere. Kodere kan nu fokusere deres indsats på at læse og skrive koder i stedet for at bruge timer på at teste implementeringer af smarte systemer og arbejde på fejlretning. Disse automatiserede forretningsprocesser har været meget forventede at blive de grundlæggende standarder for automatisering i fremtiden. Det hjælper gradvist virksomheder med at forstå deres ende til slut-processer bedre og hjælpe dem med at styre dem effektivt.
2. Samtaler AI-bots
En af de mest innovative måder at håndtere kundeforespørgsler på er gryning af Chatbots. Samtaler AI-bots bringer kraften i AI via Natural Language Processing (NLP) og Natural Language Understanding (NLU). Bots muliggør funktionaliteten af knapper og et par hundrede hensigter for at lette kundeforespørgsler. I modsætning hertil har konversations-AI-robotter omfanget af ubegrænset skalerbarhed ved hjælp af maskinlæring. Naturlig sprogbehandling giver kunderne den menneskelige oplevelse.
Det er nu muligt for brugere at indgive forsikringskrav, booke sundhedsudnævnelser, ansøge om job, blokere deres finansielle kort og gøre meget mere med fremkomsten af samtale AI-bots. Dette vil hjælpe virksomheder med at automatisere deres kundesupport og hjælpe dem med at automatisere salg og vidensupport.
For eksempel kan biludlejning automatisere deres udlejningsprocesser med samtale AI-bots for at give deres kunder en bedre oplevelse og spare tid for deres medarbejdere og øge effektiviteten. Virksomheder kan også hjælpe deres medarbejdere med ikke at besvare overflødige forespørgsler fra potentielle medarbejdere eller kunder ved at automatisere processen. Samtaler AI-bots tager sig af alle de indgående forespørgsler gennem automatisk semantisk forståelse.
3. Heterogen teknologi
Heterogen System Architecture (HSA) tillader andre computerprogrammer at integrere og fungere sammen problemfrit. I fremtiden vil det være almindelig praksis at have softwarestakke, der let kan integreres med applikationsprogrammeringsgrænseflader (API'er) og andre åbne softwareudviklingssæt (SDK'er). Integrationen af cloudsoftware med andre er nødvendig for at forbedre forretningsdriften.
De nyeste maskinlærings- og AI-rammer, der er oprettet af teknologiske firmaer, vil stole på HSA ved at gøre dem multimodale. I henhold til den nye AI-tendens kan fremtidige AI-applikationer tilpasses ved hjælp af multimodale rammer med foruddannede modeller for at imødekomme unikke krav. For eksempel kan multimodale færdigheder såsom transkription med flere højttalere inkorporeres i enhver samtale AI bot-ramme.
Foruddannede modeller kan omfatte detektion af læbeaktivitet, detektion af blik, genkendelse af genstande, NLU, gestusgenkendelse og følelse af detektion. En anden god vedtagelse af dette kan ses i sundhedsvæsenet, hvor de implementerer multimodale læringsteknikker, især med medicinsk billeddannelse. Med tiden vil flere og flere industrier begynde at tilpasse sig AI og heterogen arkitektur.
4. Datastyring
Maskinindlæring er i det væsentlige AI, der underviser en maskine i et defineret mønster ved at give den data og forespørgsler. Hvis svaret på en forespørgsel ikke er tilgængelig på grund af manglende data, bliver maskinindlæring gjort meningsløs. Effektiv datahåndtering vil yderligere forbedre efterretningsprocessen ved hjælp af data. Den bedste strategi til at organisere data er at fokusere på datastyring og -styring.
Fordelen ved at implementere AI og maskinindlæring er, at med tiden når datasættet øges, kan systemet lære sig selv nye tendenser og tage smarte beslutninger og anbefalinger. Derfor vil AI kombineret med de korrekte data altid resultere i en bedre anvendelse af virksomheden og forbedre produkt- og servicekvaliteten.
Cloudbaseret datastyring er fremtiden. Det tager sig af dataindtagelse, dataindlæsning, datatransformation, dataoptimering og datavisualisering alt i et system. Forskellige virksomheder har udtænkt forskellige værktøjer til at udføre alle disse opgaver med en vis succes. For eksempel tilbyder Amazon Web-tjenester et sæt værktøjer, der giver en organisation mulighed for at samle deres data i Amazons cloud data management stack.
5. Cybersikkerhed
IT- og netværkssikkerhed har altid været en prioritet i alle organisationer. Ingen virksomheder ønsker at håndtere overtrædelse af data og få deres forretningsdata hacket. I årenes løb har store virksomheder været nødt til at stå over for en masse kritik over deres privatliv med forbrugeroplysninger. Derfor er det ikke overraskende at se disse virksomheder investere store dele af deres ressourcer i at udvikle måder til at forbedre datasikkerheden.
Forbedring af datasikkerhedsforanstaltninger giver forbrugerne bedre kontrol og ejerskab af deres data, i modsætning til hvad der er set tidligere. Captcha var det indledende tilfælde af forsøg på at undgå robotter, der hackede ind i systemet. Kan de dog registrere, om brugeren er den faktiske kontoindehaver? Kunstig intelligens gør det muligt at opdage kontohaveren og beskytte brugerne.
Med de kommende AI-tendenser vil modstandere sandsynligvis blive klogere med tiden og komme med nye måder at bekæmpe AI og hacke sig ind i systemer på. Virksomheder forbereder sig også på at bekæmpe teknologi med teknologi. Avanceret AI-sikkerhed vil muliggøre hurtige trin til at låse alle utætheder uden forsinkelse.
Faktisk er AI endnu ikke identificeret, hvornår en trussel er ægte og falsk positiv. AI-teknologier har fået evnen til at lære i form af maskinlæring. Anvendelserne og implikationerne af denne teknologi er enorme for fremtiden for AI-tendenser inden for cybersikkerhed. Maskinindlæring forventes at udvikle sig eksponentielt med tiden og påvirke cybersikkerheds terrænet.
6. Virtuelt spil
De nuværende AI-spil har ikke et robust miljø eller stimuli for deres brugere. Årsagen er den manglende datalagring, der kræves for at skabe disse miljøer. Den nylige opsving i AI-teknologi er det skub, som virtuel spil har brug for. Vi kan forvente, at de kommende virtuelle spil er meget realistiske og interaktive. Gennem maskinlæring kan spil udvikle sig i fremtiden baseret på karakterudvikling taget af brugeren.
Spiludviklere forventes at tilegne sig nye færdigheder inden for AI for at holde trit med kravene fra brugerne, som ikke længere er tilfredse med visualiseringen. De forventer at nyde spil så tæt på det virkelige liv som muligt ved at inkorporere virtual reality og teknologi såsom 3D-forstærkning.
Desktops og spilkonsoller er blevet transformeret i løbet af det sidste årti, og det samme har udvikling af mobilspil. Vi kan ikke forvente, at AI's fulde kapacitet overgår til udvikling af mobilspil, men der er endnu ikke set mærkbare ændringer. Udviklere af mobile spil har nu muligheden for at fremvise deres færdigheder på den måde, de vil.
7. Forudsigende sms'er
Vi har alle set forudsigende sms'er i Gmail. Der er dog stadig plads til forbedringer. De forudsigelige tekster er for korte og udelukker ofte detaljer, som mennesker har tendens til at tilføje i deres samtale. Ikke desto mindre kan forudsigende sms'er kombineret med AI gøre det lettere for mange mennesker at skrive og tilbyder bestemt en lovende funktion til vores daglige aktiviteter. Dette kan også hjælpe folk med at skrive bedre og hurtigere.
8. Ansigtsgenkendelse og AI
Ansigtsgenkendelse er et af de overvågningsværktøjer, der anvendes af regeringer, og som for nylig er blevet vedtaget af mange organisationer, der er integreret i gadgets. Dette værktøj forventes ikke længere at blive brugt som en sikkerhedsmulighed inden længe. Med avanceret AI-teknologi implementeret, vil ansigtsgenkendelse blive brugt til at spore individuelle placeringer og bevægelser. Denne kunstige intelligens-trend vil udvides over hele verden til mange aspekter af vores daglige liv meget snart.
9. Kunstig intelligens inden for produktion
Produktionsvirksomheder med tunge maskiner kan udnytte dataanalyse og AI til at optimere driften ved at træffe beslutninger baseret på tilgængelige data og tilpassede AI-softwareløsninger. AI-maskiner kan hjælpe med at opdage fejl i produkter, som mennesker ikke kan, og dermed hjælpe med kvalitetskontrol. Falske alarmer og forudsigelser om fejl kan minimeres ved hjælp af AI og forvandles til fortid.
AI kan hjælpe operatører med at prioritere tests for at undgå produktsvigt. Med data- og maskinindlæring kan AI-systemer hjælpe virksomheder med at forudsige behovet for vedligeholdelse på forhånd og undgå uplanlagte og uønskede forstyrrelser i fremstillingsprocessen. Da AI bliver overkommelig med tiden, kan fremstillingsvirksomheder drage fordel af optimering af processer, der giver mulighed for en reduktion af driftsomkostningerne.
10. Transport
Kunstig intelligens og maskinindlæring kan udnyttes af den offentlige transportafdeling og andre sådanne private virksomheder. Folks sikkerhed, trafikflow og færdselssikkerhedsforanstaltninger kan alle forbedres og kontrolleres ved hjælp af AI i transportbranchen. Installation af AI-chips i trafiklys kan for eksempel hjælpe trafikledere med at identificere trafikmønstre og optimere trafikrute og planlægning.
Transportvirksomheder kan bruge dataanalyse til at planlægge bedre og spare ressourcer. Ved at overvåge data om driveradfærd kan de forbedre og tilbyde bedre tjenester. Lad os ikke glemme de selvdrevne køretøjer. Virksomheder som Tesla har fremmet autonom kørsel ved lanceringen af deres halvautomatiske køretøjer. Disse køretøjer har intelligens til at forudsige mulige kollisioner med andre køretøjer på vejen med data, der føres ind i deres system via maskinindlæring.
Da regeringsorganer indhenter data om køretøjsvedligeholdelse og føreradfærd, kan de forbedre fodgængernes sikkerhed og hjælpe lovhåndhævende med at træffe de nødvendige handlinger mod gerningsmænd. Tendenser inden for AI og maskinindlæring bruges i mange applikationer i den virkelige verden, hvor AI-systemet fremfører data i realtid til færdselssikkerhed og retshåndhævende myndigheder. Et kritisk aspekt af denne form for systemimplementering, som diskuteret før, er forudsigelse af ulykker.
11. Mentalt helbred
Kunstig intelligens er begyndt at påvirke menneskers adfærdsmæssige og mentale sundhed. Mental sundhedspersonale kan bruge data, automatisering af AI-teknologi og maskinindlæring til forskning, patientvurdering, behandling og andre beslutningsaspekter af forsknings- og behandlingsformål. AI kombineret med maskinlæring er meget ligesom at hjælpe med tidlig opdagelse af psykiske sygdomme. Således hjælper mental sundhedspersonale.
AI kan hjælpe makeup fra manglen på fagfolk inden for mental sundhed. Dette er ikke at sige, at AI kan registrere psykiske diagnoser nøjagtigt. Sundhedspersonale kan bruge medicinske AI-systemer til at forbedre kvaliteten af deres service og forskning. AI kan også hjælpe med at reducere omkostningerne til mental sundhed og gøre det mere tilgængeligt for den bredere befolkning.
AI-assisterede vurderinger er lettere, da folk finder det lettere at fastgøre ting til en bot snarere end mennesker på deres første aftaler. Dette er grunden til, at mange apps er udviklet ved hjælp af AI-bots. Folk skal være opmærksomme, når de downloader applikationer til mental sundhed online, da ikke alle samarbejder med fagfolk inden for mental sundhed.
12. Uddannelse
Uddannelsesvirksomheder har eksisteret i over fem år nu. Onlineuddannelse er en realitet for alle, især med pandemien i øjeblikket. Det næste trin kommer, når virksomheder forsøger at følge med i AI-trends ved at udvikle forskellige værktøjer til at vurdere de studerendes præstationer på deres viden og tilpasse læseplaner og studieplaner.
Da AI hjælper lærere med at indrette bedre læseplaner og studieplaner, kan lærere nu sikre, at alle deres elever får lige opmærksomhed og er på samme niveau som deres jævnaldrende. Der er AI-værktøjer, der kan hjælpe lærere og studerende med transkribering af forelæsninger. Derfor behøver lærerne ikke at skrive alt ord for ord, og elever med handicap eller andre handicap kan fortsætte med at lære uden hindring.
Specielle AI-værktøjer bruger 3D-teknologi til at bringe lærebøger til live gennem korte demoer for at hjælpe studerende med at visualisere det emne, de studerer. En sådan teknologi giver en bedre forståelse af begreber. Med en blanding af teknologi og uddannelse kan lærere fokusere bedre på hver elevs behov. Uddannelse kan ikke kun stole på AI. Kunstig intelligensassisteret uddannelse er den rigtige vej, der baner vejen mod fremtiden.
13. Sundhedspleje
Den menneskelige krop er et komplekst sæt nerver, muskler og meget mere. Ethvert helbredsproblem i kroppen er vanskeligt at helbrede uden korrekt diagnose. Sygeplejersker, læger, medicinske teknikere og en lang række andre sundhedsarbejdere er forenklet på grund af maskinlæring og kunstig intelligens. Denne revolutionerende teknologi hjælper med at diagnosticere sundhedsproblemer hurtigere og derved reducere omkostningerne.
Maskinindlæring hjælper sundhedspersonale med at screene billeder, som hjælper dem med at stille hurtige diagnoser. Farmaceutiske virksomheder udnytter AI til at styre deres produktion og forskning inden for medicinudvikling. Bioteknologivirksomheder bruger AI-værktøjer til at kortlægge sygdomme til at prioritere gennembrud i udviklingen af ny medicin. Kliniske lægemiddelforsøg er et andet felt, hvor AI hjælper sundhedspersonale med at identificere de bedste kandidater til forsøg til at fortsætte med behandlingsplaner.
AI kan også hjælpe klinikker og hospitaler med at forbedre styringen af deres patienttrafik. Kunstig intelligens automatiserer mange meniale og gentagne opgaver for læger og sygeplejersker. Dette er kun begyndelsen på AIs indvirkning på sundhedsindustrien. Meget mere forventes at blive strømlinet og udbredt i de kommende år, da brugerne indhenter disse AI-tendenser.
14. AI og mennesker
Da ML og AI har udviklet sig hurtigt og vil fortsætte yderligere i fremtiden, opstår der et behov for at akklimatisere os til ideen om at arbejde sammen med digitale arbejdere. AI er i stand til at håndtere komplekse opgaver uden behov for regelmæssig menneskelig tilsyn. Det kan administrere flere funktioner samtidigt. På trods af sine fordele er AI stadig ikke sofistikeret nok til at bruge kreativitet, fantasi og tilføje menneskelige følelser til sit arbejde.
Da manuelle opgaver bliver automatiseret gennem AI og maskinlæring, åbner det op og opdrætter nye industrier og muligheder for arbejdsstyrken. Dette får dem til at tilegne sig forskellige færdigheder for at udføre deres respektive job i fremtiden. Størstedelen af organisationer verden over vil prioritere ansættelse af kandidater, der kan skifte med efterspørgslen efter færdigheder, der kræves for at holde trit med de stadigt udviklende AI-trends.
AI kan hjælpe mennesker med at generere analytiske rapporter baseret på datasæt, der tilføres systemet via maskinindlæring. AI-systemer glemmer ikke, hvilket resulterer i en sikker fejlfri produktivitet på 99.9% i modsætning til mennesker. AI er også fremragende til at bevare fokus på arbejde uden distraktioner. Disse egenskaber er meget fordelagtige for den menneskelige verdens udvikling til et mere avanceret system.
15. AI og lov
Den juridiske industri undersøger AI-trends, der introduceres hvert år. Maskinindlæring kombineret med AI og lov fungerer efter lignende principper, hvor de begge tager højde for historiske eksempler for at udlede regler, der gælder for nye situationer. AI-software hjælper advokater enormt ved at reducere den tid, der kræves til at læse overholdelse, og kontrollere due diligence for alle juridiske protokoller.
Da software overtager de vigtige opgaver med gennemgang og fejlkontrol af dokumentation og andre manuelle processer, mindsker det belastningen på advokaterne. Advokater kan nu bruge mere tid på at undersøge sager, oprette kontrakter, rådgive klienter og retlige repræsentationer. Som et resultat vil retshjælp være let tilgængelig for alle, da omkostningerne ændres baseret på arbejdsbyrde og tid i hvert enkelt tilfælde.
Sortering gennem dokumenter kan være besværligt, fordi maskiner kan udføre hurtigere end mennesker og producere output og resultater, der kan valideres statistisk. AI-software gør revision af kontrakter mere effektiv ved at fremhæve standardklausuler for forskellige applikationer og markere manglende klausuler. I fremtiden kan AI overtage opbevaringsroller som dokumenthåndtering.
Advokatfirmaer, der tilpasser sig disse AI-tendenser, vil gøre det muligt for dem at forbedre klient- og firmaforhold, hvilket fører til at øge firmaets omdømme. Juridiske dokumenter er en følsom pulje af oplysninger, der har brug for private portaler for sikker opbevaring og brug af disse dokumenter. Mere AI og maskinindlæringsteknologi forventes at blive indarbejdet i den juridiske industri for at befri fagfolk for overflødige opgaver og forbedre datasikkerheden.
Afslutter tanker
Med de nye AI-tendenser spekuleres der løbende i, om der kan være en ulige fordeling af velstand. Hvis AI erstatter mange mennesker i arbejdsstyrken, vil dette føre til ulige formuefordeling. AI er ikke immun over for fejl, men procentdelen af fejl i forhold til menneskelige fejl vil stadig ikke retfærdiggøre at erstatte mennesker helt med AI.
Nye job vil blive skabt med fremkomsten af AI, og det er bedst at huske på de mulige problemer, der kan påvirke samfundet verden over, når tiden går. Vi kan ikke være i frygt for forandring, og på samme tid bør vi ikke overse mulighederne for spørgsmål, der kommer med implementering af nye ændringer i fremtiden.
