Увод у вештачку интелигенцију
Умјетна интелигенција више није ограничена на подручја научне фантастике и истраживачких лабораторија. Његово главно усвајање почело је са плодом. Прошле године је економији допринело више од два билиона долара, а према извештају ПВЦ-а, овај број треба да достигне 15, 7 билиона долара до 2030. Вештачка интелигенција свакодневно додирује милионе живота где комуницира са нама путем паметног телефона, личног рачунара, и других паметних уређаја, доноси огромне предности у свим секторима, од здравствене заштите, производње, транспорта, трговине на мало, образовања, информационе технологије, маркетинга између неколико других.
Кључне предности вештачке интелигенције
Испод су предности вештачке интелигенције:
1. Смањење људске интензивне радне снаге
АИ је имао значајну улогу у смањењу људско интензивне радне снаге коришћењем паметне аутоматизације. Према Извјештају економије из Окфорда у јуну 2019. године, широм свијета је распоређено више од 2, 25 милиона робота (Троструко повећање у односу на прошлу деценију). Сада у многим фабрикама све тешке дизање, ношење, транспорт и друге свакодневне активности изводе роботи са омогућеним АИ. Ово штеди много људских напора који се могу боље искористити у продуктивнијим активностима.
Пример : Амазон користи више од 100 000 робота на Ки-јеву у свом центру испуњења. Употреба робота са омогућеним АИ не само да смањује људске напоре у обављању физички интензивних послова попут преношења великих количина залиха с једне полице на другу, већ и повећава сигурност на радном месту. Ти Киборги могу да утоваре и истоваре једну пуну приколицу залиха за мање од 30 минута, што је људским радницима требало више од неколико сати.
2. Повећање ефикасности у фармацеутској индустрији
АИ је благодат за фармацију и здравствену индустрију. Према студији МИТ-а, само 13% лекова пролази фазе клиничког испитивања, а то кошта фармацеутске компаније милионе долара за било који од лекова да прођу клиничка испитивања. Због тога, фармацеутске компаније, како би осигурале бољу употребу свог буџета за истраживање и развој, користе АИ како би повећале шансе да њихови лекови очисте клиничка испитивања. Различити алгоритми машинског учења помажу научницима да пронађу прави састав различитих соли у лековима анализом историјских података који се односе на гене, хемијске реакције и друге атрибуте.
Пример: Новартис, водећа фармацеутска компанија, користи алгоритам машинског учења како би открила које једињење је најбоље у борби против оболелих ћелија које се испитују. Раније је овај поступак укључивао ручно микроскопско истраживање за сваки узорак који је и дуготрајан и склон људским грешкама. Помоћу алгоритама заснованих на машинском учењу они могу покренути симулације у стварном времену и брже добити тачне резултате.
3. Трансформација финансијског сектора
Већина финансијских апликација врти се анализом прошлих података ради постизања бољих резултата. Не чуди да умјетна интелигенција чији УСП анализира прошле податке ужива огроман успјех у сектору финансија. АИ има широке апликације у финансијској индустрији, од процене ризика, детекције превара, трговања заснованог на алгоритму, финансијског саветовања и управљања финансијама, између осталих.
Пример: Паипал користи напредни алгоритам дубоког учења за откривање лажних трансакција. Паипал обрађује огромну количину података о трансакцијама, обрађивао је више од 235 милијарди долара плаћања са 4 милијарде трансакција које је извршило више од 170 милиона корисника. Паипал користи алгоритам дубоког учења за анализу великих размера података и упоређивање трансакција са обрасцем трансакција превара који су смештени у њиховој бази података. На основу овог поређења узорака може открити лажне трансакције из уобичајених трансакција.
4. Бржи и лакши сервис за кориснике путем АИ чет-ботова
Ранија верзија интеракција Цхат-Ботова била је веома напорна и фрустрирајућа. Ботови су се претварали у петље и могли су да помажу само у унапред дефинисаним задацима. АИ-цхат-ботови који користе обраду природног језика имају боље разумевање људских интеракција и могу самостално да уче и стога су много вешти у пружању адекватног одговора купцима.
Пример: Виртуелни помоћник Банк оф Америца Ерица је један такав пример цхат-бот са омогућеним АИ. Већ је помогла 7 милиона клијената од свог представљања у јуну 2018. Ерица користи вештачку интелигенцију, предиктивну аналитику и вештачку неуролошку мрежу да послужи више од 50 милиона захтева клијената које је примила прошле године. Захтјев се креће од уобичајених банкарских задатака попут информација о билансу банке, плаћања рачуна до сложених задатака попут планирања улагања и приједлога буџета .
5. Повећавање сигурности на путевима
Према извјештају Свјетске здравствене организације, у саобраћајним несрећама сваке године умре више од милион људи. Умјетна интелигенција игра велику улогу у смањењу таквих смртних случајева. Многе компаније почеле су да користе АИ за бележење и анализу детаља о свакој минути различитих возача у распону од дисциплине возне траке, поштовања правила саобраћаја, одржавања растојања са осталим возилима на путу. Тако прикупљени детаљи користе АИ апликације како би пружили безбедносне препоруке возачу и помогли аутомобилским компанијама да пронађу сигурнија возила.
Пример: Мицрософт је експериментирао са ХАМС (искоришћавањем ауто-мобитела ради сигурности) како би повећао сигурност на индијским путевима. Узима у обзир два фактора - стање возача и његов / њен положај возила у односу на остала возила. Користи се предња и задња камера постављена испред возачевог седишта. Предња камера користи се за процењивање физичког стања возача попут умора откривањем покрета очију и зијевањем фреквенције. Откривају се помоћу односа односа уста. Задња камера анализира дисциплину трака и удаљеност са другим возилима. Сви ови подаци анализирају се помоћу АИ апликација помоћу Едге-ове обраде и упозорења о препорукама заснованим на безбедности које се генеришу у реалном времену.
6. Предвиђање и омогућавање бржег одговора на катастрофу
Испоставила се да је вештачка интелигенција сребрна облога за нас у тренутку несреће. Данас се апликације за вештачку интелигенцију постављају ради спречавања природних катастрофа користећи различите алгоритме за препознавање узорака. Такође се користи за ублажавање губитака након таквих катастрофа помагањем у пружању помоћи у катастрофама. У ову сврху се широко користи АИДР (Вештачка интелигенција за реаговање на катастрофе).
Пример: АИДР је примењен у акцијама спасавања после земљотреса у Непалу (2015). Волонтери и спасилачки радници могли су брзо да помогну погођеним жртвама уз помоћ АИДР-а. АИДР користи аналитику друштвених медија за категоризацију свих означених твита. Увиди у ове твитове не само да су помогли спасиоцима да брзо стигну до погођеног подручја, већ су им помогли и у категоризацији подручја на основу хитности ради бољег усмјеравања спасилачких напора.
Закључак
Вештачка интелигенција има огроман потенцијал и почела је да показује опипљиве резултате у свим секторима. Што се тиче искориштења потенцијала, само смо огребали површину и предстоји дуг пут прије него што искористимо праву снагу АИ.
Препоручени чланци
Ово је водич за предности вештачке интелигенције. Овде смо такође расправљали о уводу о предностима вештачке интелигенције и кључним предностима вештачке интелигенције са примерима. Можете и да прођете кроз наше дате чланке да бисте сазнали више -
- Шта је вештачка интелигенција
- Увод у вештачку интелигенцију
- Врсте вештачке интелигенције
- Алати за вештачку интелигенцију
- Како функционише вештачка интелигенција?
- Компаније за вештачку интелигенцију