4 przełomowe trendy w zakresie sztucznej inteligencji w 2021 r., które zmieniły zasady gry

Sztuczna inteligencja jest wszechobecna, gdziekolwiek się udasz. Czy to biznes, zdrowie, rozrywka, nawigacja, produkcja czy logistyka; Sztuczna inteligencja wywarła wpływ w taki czy inny sposób.

Kiedy świat cierpiał z powodu pandemii, sztuczna inteligencja odegrała zasadniczą rolę w przyspieszeniu procesów pracy w branży opieki zdrowotnej.

Również w przeszłości sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe odegrały kluczową rolę w tworzeniu technologii, urządzeń i mechanizmów, które pomogły nam zmienić sposób, w jaki wykonujemy nasze codzienne obowiązki. Coś tak banalnego, jak rozłożenie zasłon, można teraz wykonać za pomocą sztucznej inteligencji. Fascynujące, prawda?

Spekuluje się, że do 2025 r. wartość globalnego rynku sztucznej inteligencji przekroczy 126 miliardów dolarów, a raport Global New Wire przewiduje roczny CAGR na poziomie 35,6% w latach 2021–2026.

Uczenie maszynowe jest jednym z głównych elementów sztucznej inteligencji. Pomaga świadczyć usługi o dużym wpływie, takie jak zrozumienie zachowań użytkowników, dostarczanie rekomendacji, danych dotyczących ważnych analiz i wiele więcej.

Firmy wykorzystują sztuczną inteligencję i powiązane z nią technologie do generowania wyższych przychodów poprzez wdrażanie technologii takich jak optymalizacja zapasów, rekomendowanie cen, analityka obsługi klienta, prognozowanie sprzedaży i popytu, zapewniając w ten sposób ogólny zakres usług opartych na technologii.

Mimo że sztuczna inteligencja ma możliwości operacyjne w każdej branży, w niektórych obszarach odnotowano więcej innowacji opartych na sztucznej inteligencji niż w innych.

Oto pięć trendów AI na rok 2021, które powinieneś wykorzystać w swojej firmie.

Trendy AI w 2021 roku

Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to technika, która umożliwia maszynom i systemom zrozumienie nieustrukturyzowanych danych. W rezultacie maszyny mogą odpowiadać za pomocą tekstu lub mowy, naśladując ludzki sposób komunikowania się.

Innymi słowy, NLP oparty na sztucznej inteligencji przekazuje zdolność rozumienia fragmentu tekstu i wypowiadanych słów do komputera, podobnie jak zrobiłby to człowiek. Tak jak komunikujemy się z drugą osobą, NLP pomaga maszynie posiadać tę samą jakość.

Może pomóc w przetwarzaniu i analizowaniu dużych tekstów lub wszelkich informacji zawartych w artykułach, blogach, raportach, a nawet wiadomościach e-mail.

Co może zrobić NLP?

• Rozpoznawanie mowy: zapewnianie usług zamiany mowy na tekst w formie widocznej w Siri lub Asystencie Google.
  

• Część oznaczania mowy: pomaga rozpoznać określone słowa/wyrażenia w zdaniu poprzez zrozumienie ich części mowy. Oznaczanie mowy nazywane jest także oznaczaniem gramatycznym.
  

• Analiza sentymentów: Dzięki praktycznemu zrozumieniu języka w tekście NLP może pomóc w zidentyfikowaniu emocji w tekście. Może podkreślać subiektywne cechy, takie jak sarkazm, zamieszanie, emocje itp.
  

Dzięki uwzględnieniu tych elementów w codziennych aplikacjach i systemach technicznych możemy wdrożyć takie środki, jak wykrywanie spamu, tłumaczenie maszynowe (Tłumacz Google), chatboty, agenci wirtualni, analiza nastrojów w mediach społecznościowych i podsumowywanie tekstu.

Generatywny transformator wstępnie wyszkolony (GPT)

Pierwsza wersja GPT została wydana w 2018 roku i zawierała 117 milionów parametrów. GPT-2 pojawił się w 2019 roku z 1,5 miliardem parametrów. GPT-3 ma 175 miliardów parametrów, co czyni go lepszą opcją.

Technologia GPT jest pomysłem OpenAI Elona Muska, którego misją jest „ odkrycie i wdrożenie ścieżki do bezpiecznej sztucznej inteligencji ogólnej (AGI)”.

GPT działa w oparciu o model języka autoregresyjnego, który wykorzystuje głębokie uczenie się do tworzenia tekstów przypominających ludzkie. Mówiąc najprościej, jest to program autouzupełniania, który przewiduje „co będzie dalej”.

Jednym z najlepszych przykładów działania GPT-3 jest ten artykuł opublikowany przez Guardiana. GPT-3 jest uważany za najpotężniejszy model językowy w historii, ponieważ rozumie, w jaki sposób ludzie komunikują się i przetwarza ogromny zasób angielskich zdań.

GPT-3 wykorzystuje sieci neuronowe do tworzenia i odkrywania nowych wzorców zdań, jednocześnie rozumiejąc zasady języka.

Istnieje kilka narzędzi opartych na sztucznej inteligencji do pisania artykułów, blogów, postów w mediach społecznościowych, e-maili i wielu innych formatów treści. Jedno z tych narzędzi, „Asystent SEO”, zostało opracowane i wykorzystywane przez Scalenut i prezentowane jako Asystent AI dla twórców treści i marketerów w celu tworzenia treści na zamówienie i generowania nowych pomysłów na treści.

AI w służbie zdrowia

Pandemia Covid spowolniła tempo innowacji opartych na sztucznej inteligencji w innych obszarach i skierowała je w stronę poszukiwania lepszych rozwiązań w zakresie opieki zdrowotnej w obliczu światowego kryzysu. Od dostarczania lepszych rozwiązań w zakresie opieki zdrowotnej, monitorowania stanu zdrowia, administracji i przestrzegania zasad możemy spodziewać się niesamowitych zmian w branży.

Sztuczna inteligencja może pomóc służbie zdrowia i branży medycznej w szybkim śledzeniu tempa odkrywania chorób oraz innowacjach w zakresie zwiększania średniej długości życia, dostępu do usług opieki zdrowotnej i poprawy doświadczenia pacjenta.

Oprócz tego sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w systemach niemedycznych i systemach wsparcia. W tym pierwszym przypadku personel szpitala może wykorzystywać systemy oparte na sztucznej inteligencji do przetwarzania i porządkowania danych administracyjnych. Może pomóc w przyspieszeniu przetwarzania dokumentów, prowadzeniu rejestrów, przechowywaniu i dostępie do danych.

Jako system wsparcia lekarze i technicy laboratoryjni mogą wykorzystywać możliwości sztucznej inteligencji do analizowania skanów MRI, zdjęć rentgenowskich i tomografii komputerowej w celu uzyskania szybszych wyników. Virtum jest przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji do analizy i screeningu obrazu.

AI w art

Może to być jedno z najbardziej nieoczekiwanych i najmniej znanych zastosowań sztucznej inteligencji. Choć tworzenie oryginalnych treści i odkrywanie wzorców stało się częstym przypadkiem użycia sztucznej inteligencji, tworzenie dzieł sztuki przepełnionych emocjami i sentymentami jest czymś nowym i wartym poznania.

Sztukę tworzoną przy pomocy sztucznej inteligencji nazywa się mediami syntetycznymi. To tutaj artyści wykorzystują sztuczną inteligencję do automatyzacji wyników lub ulepszania istniejących systemów produkcji mediów i dzieł sztuki.

Ten obraz został stworzony za pomocą narzędzia opartego na sztucznej inteligencji o nazwie The Painting Fool.

Kreatywność obliczeniowa stanowi kolejną poddziedzinę sztucznej inteligencji w sztuce. W ten sposób programy komputerowe replikują twórcze elementy artystycznego myślenia i zachowania.

Mimo że jest to złowroga wersja sztucznej inteligencji, Deep Fake ukazuje ogrom kreatywności i możliwości zastosowania tej technologii w tworzeniu ludzkich emocji, głosów, działań i sposobów mówienia i robienia rzeczy. Ale mamy też start-upy, takie jak Sensity, korzystające z tej samej technologii do inżynierii wstecznej głębokich podróbek i identyfikowania sfabrykowanych obrazów, aktualności i filmów.

Oprócz sztuk wizualnych można również komponować muzykę za pomocą systemu opartego na sztucznej inteligencji zwanego podejściami probabilistycznymi. Kilka startupów, takich jak Brain.fm, przeniosło już tę technologię na wyższy poziom.

Sztuczna inteligencja w głębokiej analityce i hiperautomatyzacji

Tworzenie zautomatyzowanych przepływów pracy jest zdecydowanie jednym z najbardziej niesamowitych przypadków użycia sztucznej inteligencji. Również tutaj sztuczna inteligencja i NLP współpracują, aby zbudować procesy biznesowe, które działają skutecznie bez interwencji człowieka.

Firmy korzystające ze sztucznej inteligencji w swoich operacjach i systemach zauważają większą wartość biznesową, jeśli mają dobrze naoliwiony plan wykorzystania sztucznej inteligencji. Na poniższym obrazku zobaczysz różnicę między firmami korzystającymi ze sztucznej inteligencji a innymi, które nie korzystają ze sztucznej inteligencji.

System, który automatyzuje codzienne procesy biznesowe i ogranicza interwencję człowieka, zyska na zmniejszonym zakresie błędów. Dzięki ciągłemu wdrażaniu margines błędu będzie się dalej zmniejszał, co doprowadzi do poprawy wyników biznesowych.

Na przykład prosty proces rekomendacji produktów stosowany przez Amazon generuje 35% jego całkowitej sprzedaży.

Wniosek

Te trendy w zakresie sztucznej inteligencji nie tylko tworzą nowe sposoby prowadzenia działalności gospodarczej i interakcji z otaczającym nas światem, ale także przesuwają granice istniejących systemów i operacji.

Firmy korzystające ze sztucznej inteligencji wyróżniają się na tle innych. Zapewniają lepszą ogólną wydajność, usprawnione procesy pracy i są bardziej zoptymalizowane pod kątem zasobów.

Oprócz ulepszania procesów pracy sztuczna inteligencja służy również do przewidywania i łagodzenia ryzyka, pomagając firmom chronić ich interesy, przepływy pracy i operacje przed niechcianymi problemami i nieprzewidzianymi zdarzeniami.

Największą zaletą sztucznej inteligencji jest jej elastyczność. Można go kształtować zgodnie z wymaganiami użytkownika, pod warunkiem, że dysponuje się odpowiednimi zasobami, aby wykorzystać sztuczną inteligencję w swojej pracy.

Podsumowując, biorąc pod uwagę liczbę innowacji, które obserwujemy w tej dziedzinie, można powiedzieć, że sztuczna inteligencja pozostanie.