Introduktion til kunstig intelligens
Kunstig intelligens er ikke længere begrænset til science fiction- og forskningslaboratorier. Dets mainstream-vedtagelse er begyndt at høste frugter. Det bidrog med mere end $ 2 billioner til økonomien sidste år, og ifølge PWC-rapporten er dette nummer indstillet til at nå $ 15, 7 billioner inden 2030. Kunstig intelligens berører millioner af liv dagligt, hvor det interagerer med os via Smart Phone, Personal Computer, og andre smarte enheder, det giver enorme fordele på tværs af alle sektorer, der spænder fra sundhedspleje, fremstilling, transport, detailhandel, uddannelse, informationsteknologi, marketing blandt flere andre.
De vigtigste fordele ved kunstig intelligens
Nedenfor er fordelene ved kunstig intelligens:
1. Reduktion af menneskelig intensiv arbejdskraft
AI har været medvirkende til at reducere menneskelig intensiv arbejdskraft ved at udnytte Smart Automation. I henhold til Oxford Economics Report i juni 2019 er der installeret mere end 2, 25 millioner robotter over hele verden (tredobbelt stigning fra sidste årti). Nu i mange fabrikker udføres al den tunge løft, transport, transport og andre verdslige aktiviteter af AI-aktiverede robotter. Dette sparer en masse menneskelige bestræbelser, som kan udnyttes bedre til mere produktive aktiviteter.
Eksempel : Amazon anvender mere end 100.000 AI-baserede Kiva-robotter i deres opfyldelsescenter. Brug af AI-aktiverede robotter reducerer ikke kun menneskelige bestræbelser på at udføre fysisk intensivt arbejde som at bære store lagermængder fra en hylde til en anden, men forbedrer også sikkerheden på arbejdspladsen. Disse Cyborgs kan indlæse og losse en fuld trailer med lagre på mindre end 30 minutter, hvilket tog mere end et par timer for menneskelige arbejdere.
2. Øget effektivitet i farmaceutisk industri
AI har været en velsignelse for pharma- og sundhedsindustrien. Pr. MIT-undersøgelse er det kun 13% af medicinen, der passerer de kliniske forsøgsfaser, yderligere koster det Pharma-virksomheder millioner af dollars for et af dets lægemidler at bestå de kliniske forsøg. Derfor anvender Pharma-virksomheder for at sikre bedre udnyttelse af deres F & U-budget AI for at øge chancerne for, at deres lægemidler rydder de kliniske forsøg. Forskellige maskinlæringsalgoritmer hjælper forskere med at finde den rigtige sammensætning af forskellige salte i lægemidlerne ved at analysere historiske data relateret til gener, kemiske reaktioner og andre attributter.
Eksempel: Novartis, et førende Pharma-selskab, har brugt Machine Learning Algorithm for at finde ud af, hvilken forbindelse der er bedst til at bekæmpe de syge celler, der undersøges. Tidligere involverede denne procedure den manuelle mikroskopiske undersøgelse for hver prøve, som var både tidskrævende og tilbøjelig til menneskelige fejl. Med maskinlæringsbaserede algoritmer kan de køre realtidssimuleringer og få mere præcise resultater før.
3. Omdannelse af finanssektoren
De fleste af de finansielle applikationer drejer sig om at analysere tidligere data for at få bedre resultater. Der er ingen overraskelse over, at kunstig intelligens, hvis USP analyserer tidligere data, nyder stor succes i finanssektoren. AI har bredt anvendte applikationer i finansbranchen lige fra risikovurdering, bedrageri-detektion, algoritme-baseret handel, finansiel rådgivning og økonomistyring blandt flere andre.
Eksempel: Paypal har brugt avanceret Deep Learning Algorithm til at opdage svigagtige transaktioner. Paypal behandler en enorm mængde transaktionsdata, den behandlede mere end $ 235 milliarder i betalinger fra 4 milliarder transaktioner udført af mere end 170 millioner brugere. Paypal bruger Deep learning algoritme til at analysere den store skala af data og sammenligne transaktioner med svindelstransaktionsmønster gemt i deres database. Baseret på denne mønster-sammenligning kan den registrere falske transaktioner fra normale transaktioner.
4. Hurtigere og lettere kundeservice ved hjælp af AI Chat-Bots
En tidligere version af Chat-Bots-interaktioner var meget tidskrævende og frustrerende. Bots bruges til at løbe ind i løkker og kunne kun hjælpe med foruddefinerede opgaver. De AI-drevne chat-bots, der bruger Natural Language Processing, har en bedre forståelse af menneskelige interaktioner og kan lære på egen hånd og er derfor langt mere dygtige til at give et passende svar til kunderne.
Eksempel: Bank of America's virtuelle assistent Erica er et sådant eksempel på AI-aktiveret chat-bot. Det har allerede hjulpet 7 millioner klienter siden lanceringen i juni 2018. Erica bruger kunstig intelligens, forudsigelsesanalyse og kunstigt neuralt netværk til at betjene mere end 50 millioner klientanmodninger, den modtog sidste år. Anmodningen spænder fra normale bankopgaver som bankbalanceoplysninger, fakturobetaling til komplekse opgaver som investeringsplanlægning og budgetteringsforslag .
5. Forbedring af sikkerheden på veje
I henhold til Verdenssundhedsorganisationens rapport dør mere end en million mennesker i vejulykker hvert år. Kunstig intelligens spiller en vigtig rolle i reduktionen af sådanne omkomne. Mange virksomheder er begyndt at bruge AI til at registrere og analysere hvert minut detaljer vedrørende køremønsteret for forskellige chauffører spænder fra bane disciplin, trafikregler overholdelse, afstand opretholdt med andre køretøjer på vejen. De således indsamlede detaljer bruges af AI-applikationer til at give sikkerhedsanbefalinger til chaufføren og hjælpe bilfirmaer med at komme med mere sikre køretøjer.
Eksempel: Microsoft har eksperimenteret med HAMS (Harnessing Auto-Mobiles for Safety) for at forbedre sikkerheden på indiske veje. Den tager højde for to faktorer - førerens tilstand og hans / hendes køretøjs position i forhold til andre køretøjer. Den gør brug af kameraet foran og bagpå monteret foran førersædet. Det forreste kamera bruges til at måle førerens fysiske tilstand som træthed ved at registrere øjenbevægelse og gabsfrekvens. Disse registreres ved hjælp af mund-aspektforhold. Bagkamera analyserer bane-disciplin og afstand med andre køretøjer. Alle disse data analyseres ved hjælp af AI-applikationer ved hjælp af Edge-baseret behandling og sikkerhedsbaserede anbefalingsalarmer genereres i realtid.
6. Forudsigelse og aktivering af hurtigere reaktion på katastrofe
Kunstig intelligens har vist sig at være et sølvfor for os i lyset af ulykke. I dag implementeres kunstig intelligensapplikationer til at forebygge naturkatastrofer ved hjælp af forskellige mønstergenkendelsesalgoritmer. Det bruges også til at afbøde tabene efter sådanne katastrofer ved at hjælpe til katastrofehjælp. AIDR (kunstig intelligens til katastrofeberedskab) er vidt brugt til dette formål.
Eksempel: AIDR blev indsat i en redningsindsats efter jordskælvet i Nepal (2015). Frivillige og redningsarbejdere var i stand til hurtigt at nå ud til de berørte ofre ved hjælp af AIDR. AIDR bruger analyser af sociale medier til at kategorisere alle de mærkede tweets. Indsigtet fra disse tweets hjalp ikke kun redningsmænd med at nå det berørte område hurtigt, men hjalp dem også med at kategorisere områder baseret på uopsættelighed for bedre at kanalisere redningsindsatsen.
Konklusion
Kunstig intelligens har et enormt potentiale, og det er begyndt at vise konkrete resultater på tværs af alle sektorer. Med hensyn til udnyttelse af potentialet har vi lige ridset overfladen, og der er en lang vej at gå, før vi udnytter AI's sande kraft.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til fordelene ved kunstig intelligens. Her har vi også diskuteret introduktionen til fordelene ved kunstig intelligens og de vigtigste fordele ved kunstig intelligens med eksempler. Du kan også gennemgå vores givne artikler for at lære mere-
- Hvad er kunstig intelligens
- Introduktion til kunstig intelligens
- Typer af kunstig intelligens
- Kunstig intelligens værktøjer
- Hvordan kunstig intelligens fungerer?
- Kunstige efterretningsvirksomheder