Искусственный интеллект полностью изменил наш образ жизни благодаря инновационным технологиям. Искусственный интеллект ворвался в человеческую жизнь со скоростью бури и внес невероятные изменения, повлияв на все сферы жизни общества. Термин «искусственный интеллект» был впервые введен на конференции в 1956 году. Обсуждение на конференции привело к междисциплинарной информационной технологии генерации естественного языка. Появление Интернета способствовало быстрому развитию технологий. Технология искусственного интеллекта была самостоятельной технологией в течение трех десятилетий, но теперь приложения этой технологии получили широкое распространение во всех сферах жизни. Искусственный интеллект известен как ИИ и представляет собой процесс воссоздания человеческого интеллекта в машинах.
Согласно отчету Gartner, внедрение ИИ выросло с 4 до 15 процентов в 2018–2019 годах. Многие новые и появляющиеся технологии включены в искусственный интеллект. Стартапы гигантских организаций участвуют в крупных гонках по внедрению искусственного интеллекта для повышения производительности труда и интеллектуального анализа данных.
Давайте обсудим в этой статье девять новейших технологий искусственного интеллекта.
Новейшие технологии искусственного интеллекта
Первое место в списке технологий искусственного интеллекта, считающихся актуальными в 2022 году, занимает генерация естественного языка:
I. Генерация естественного языка
Машины обрабатывают и взаимодействуют иначе, чем человеческий мозг. Генерация естественного языка — это современная технология, которая преобразует структурированные данные в родной язык. Машины запрограммированы на алгоритмы преобразования данных в формат, необходимый пользователю. Естественный язык — это часть искусственного интеллекта, которая помогает разработчикам контента автоматизировать и доставлять контент в желаемом формате. Разработчики контента могут использовать автоматизированный контент для рекламы на различных платформах социальных сетей и других медиа-платформах, чтобы охватить свою целевую аудиторию. Вмешательство человека значительно сокращается, поскольку данные преобразуются в требуемые форматы. Данные могут отображаться в виде диаграмм, графиков и т.д.
На втором месте технологии распознавания речи:
II. Распознавание речи
Распознавание речи — еще одна важная часть искусственного интеллекта, преобразующая человеческую речь в формат, полезный и понятный для компьютеров. Распознавание речи — это мост между взаимодействием человека и компьютера. Технология распознает и преобразует человеческую речь на нескольких языках. iPhone Siri — классический пример распознавания речи.
И третье место принадлежит технологии Virtual Agent, которая сейчас актуальна:
III. Виртуальный агент
Виртуальные агенты стали ценными инструментами для разработчиков учебных пособий. Виртуальный агент — это компьютерное приложение, которое взаимодействует с людьми. Веб-приложения и мобильные приложения предоставляют чат-ботов в качестве сервисных агентов для взаимодействия с клиентами и ответов на их вопросы. Например, Google Assistant помогает организовывать встречи, а Alexia от Amazon упрощает покупки. Виртуальный помощник также работает как языковой помощник, который выбирает подсказки на основе вашего выбора и предпочтений. IBM Watson понимает типичные запросы в службу поддержки клиентов, которые задаются несколькими способами. Виртуальные агенты также служат программным обеспечением.
При этом на четвертом месте в списке стоит технология Управления Решениями, которая в настоящее время особенно нужна крупным предприятиям и организациям:
IV. Управление решениями
Современные организации внедряют системы управления решениями для преобразования и интерпретации данных в прогностические модели. Приложения корпоративного уровня реализуют системы управления решениями, чтобы получать актуальную информацию из анализа бизнес-данных, чтобы помочь в принятии организационных решений. Управление решениями помогает принимать быстрые решения, избегать рисков и автоматизировать процесс. Система управления принятием решений широко используется в финансовом секторе, секторе здравоохранения, торговле, страховом секторе, электронной коммерции и других.
Пятое место в списке занимает технология Deep Learning:
V. Глубокое обучение
Еще одна ветвь искусственного интеллекта, основанная на искусственных нейронных сетях, — это Deep Learning. Этот метод учит компьютеры и машины учиться, как люди. Термин «глубокий» придуман потому, что нейронные сети имеют скрытые слои. Обычно нейронная сеть имеет 2-3 скрытых слоя и может иметь максимум 150 скрытых слоев. Глубокое обучение эффективно на больших данных для обучения модели и блока обработки графов. Алгоритмы работают в иерархии автоматизации прогнозной аналитики. Глубокое обучение успешно используется во многих областях, таких как аэрокосмическая и военная промышленность, для обнаружения объектов со спутников, помощи в повышении безопасности рабочих за счет обнаружения опасных событий при приближении к работающей машине, помощи в обнаружении раковых клеток и т. д.
Еще одна важная технология года — машинное обучение, занявшая шестое место в списке.
VI. Машинное обучение
Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет машине извлекать смысл из набора данных без программирования. Методы машинного обучения помогают компаниям принимать обоснованные решения с помощью анализа данных на основе алгоритмов и статистических моделей. Предприятия вкладывают значительные средства в машинное обучение, чтобы использовать его приложения в различных отраслях. Здравоохранение и медики нуждаются в методах машинного обучения для анализа данных пациентов для прогнозирования заболеваний и эффективного лечения. Банковскому и финансовому сектору необходимо машинное обучение для анализа данных клиентов, чтобы выявлять и рекомендовать клиентам инвестиционные возможности и предотвращать риски и мошенничество. Ритейлеры используют машинное обучение, чтобы прогнозировать изменения в предпочтениях и поведении покупателей, анализируя данные о покупателях.
Другой тип технологий искусственного интеллекта, например, автоматизация процессов с помощью робототехники, занимает седьмое место:
VII. Автоматизация процессов за счет роботизации
Автоматизация процессов с помощью робототехники — это приложение искусственного интеллекта, которое настраивает робота (программное приложение) для интерпретации, передачи и анализа данных. Эта дисциплина искусственного интеллекта помогает автоматизировать повторяющиеся и основанные на правилах операции, которые частично или полностью выполняются вручную.
Восьмое место в нашем списке занимает пиринговая сеть.
VIII. Peer-to-peer network
Peer-to-peer помогает соединять различные системы и компьютеры для обмена данными без необходимости проходить через сервер. Одноранговые сети способны решать самые сложные задачи. Эта технология используется в криптовалютах. Использование данной технологии обеспечивает экономию, поскольку подключаются отдельные компьютеры, и серверы не требуются.
И, наконец, в конце нашего списка аппаратное обеспечение оптимизировано для ИИ.
IX. Аппаратное обеспечение, оптимизированное для ИИ
Программное обеспечение для искусственного интеллекта пользуется большим спросом в деловом мире. По мере роста внимания к программному обеспечению растет и потребность в аппаратном обеспечении для поддержки программного обеспечения. Традиционный чип не поддерживает модели AI. Чипы искусственного интеллекта следующего поколения разрабатываются для нейронных сетей, глубокого обучения и компьютерного зрения. Аппаратное обеспечение ИИ включает в себя процессоры для обработки масштабируемых рабочих нагрузок, специализированный встроенный кремний для нейронных сетей, нейроморфные чипы и многое другое. Крупные организации, такие как Nvidia, Qualcomm и AMD, создают чипы, способные выполнять сложные вычисления ИИ. Здравоохранение и автомобилестроение могут быть областями, которые выиграют от этих чипов.
Вывод
Короче говоря, искусственный интеллект отражает вычислительные модели интеллекта. Интеллект можно определить как структуры, модели и операционные функции, которые можно запрограммировать для решения проблем, создания выводов, обработки языка и т. д. Преимущества использования искусственного интеллекта уже получены во многих областях. Организации, использующие ИИ, должны проводить тестирование перед релизом, чтобы исключить баги и ошибки. Дизайн, модели должны быть цельными. После развертывания искусственного интеллекта предприятия должны постоянно отслеживать его в различных сценариях. Организациям необходимо создавать и поддерживать стандарты, а также нанимать экспертов из разных областей для принятия более эффективных решений. Цель и будущие цели искусственного интеллекта — устранение ошибок и предубеждений за счет автоматизации всех сложных действий человека.
