4 революционные тенденции в области искусственного интеллекта 2021 года, которые изменили игру

Искусственный интеллект распространен везде, где бы вы ни находились. Будь то бизнес, здравоохранение, развлечения, навигация, производство или логистика; ИИ так или иначе оказал влияние.

Когда мир страдал от пандемии, искусственный интеллект сыграл важную роль в ускорении рабочих процессов в отрасли здравоохранения.

В прошлом искусственный интеллект и машинное обучение также сыграли важную роль в создании технологий, устройств и механизмов, которые помогли нам изменить способы выполнения нашей повседневной работы. Столь тривиальную вещь, как развернуть шторы, теперь можно сделать с помощью ИИ. Увлекательно, не так ли?

Предполагается, что к 2025 году стоимость мирового рынка искусственного интеллекта превысит 126 миллиардов долларов, а в отчете Global New Wire прогнозируется среднегодовой темп роста в 35,6% в период с 2021 по 2026 год.

Машинное обучение — один из основных компонентов искусственного интеллекта. Это помогает предоставлять высокоэффективные услуги, такие как понимание поведения пользователей, предоставление рекомендаций, данных для важной аналитики и многое другое.

Компании используют искусственный интеллект и связанные с ним технологии для получения более высоких доходов за счет внедрения таких технологий, как оптимизация запасов, рекомендации по ценообразованию, аналитика обслуживания клиентов, прогнозирование продаж и спроса, обеспечивая тем самым полный охват высокотехнологичных услуг.

Несмотря на то, что ИИ обладает операционными возможностями в каждой отрасли, в некоторых областях инноваций на основе ИИ наблюдается больше, чем в других.

Вот пять тенденций в области искусственного интеллекта 2021 года, которые вы должны использовать в своем бизнесе.

Тенденции искусственного интеллекта в 2021 году

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (НЛП) — это метод, который позволяет машинам и системам понимать неструктурированные данные. В результате машины могут отвечать посредством текста или речи, имитируя способ общения человека.

Другими словами, НЛП на базе искусственного интеллекта передает компьютеру способность понимать фрагмент текста и произнесенных слов, подобно тому, как это делает человек. Точно так же, как мы общаемся с другим человеком, НЛП помогает машине обрести то же качество.

Он может помочь обрабатывать и анализировать большие тексты или любую информацию, содержащуюся в статьях, блогах, отчетах или даже электронной почте.

Что может НЛП?

• Распознавание речи: предоставление услуг преобразования речи в текст, как это можно увидеть в Siri или Google Assistant.
  

• Маркировка частей речи: помогает распознавать некоторые конкретные слова/фразы в предложении, понимая их часть речи. Речевая маркировка также называется грамматической маркировкой.
  

• Анализ настроений: благодаря практическому пониманию языка текста НЛП может помочь идентифицировать эмоции в тексте. Он может подчеркнуть субъективные качества, такие как сарказм, растерянность, эмоции и т. д.
  

Благодаря включению этих элементов в повседневные технические приложения и системы мы можем реализовать такие меры, как обнаружение спама, машинный перевод (Google Translate), чат-боты, виртуальные агенты, анализ настроений в социальных сетях и обобщение текста.

Генеративный предварительно обученный трансформатор (GPT)

Первая версия GPT была выпущена в 2018 году и содержала 117 миллионов параметров. GPT-2 вышел в 2019 году с 1,5 миллиарда параметров. GPT-3 имеет 175 миллиардов параметров, что делает его лучшим вариантом.

Технология GPT является детищем OpenAI Илона Маска, миссия которой заключается в том, чтобы « обнаружить и реализовать путь к безопасному искусственному общему интеллекту (AGI)».

GPT работает по принципу авторегрессионной языковой модели, которая использует глубокое обучение для создания текстов, похожих на человеческие. Проще говоря, это программа автозаполнения, предсказывающая, «что будет дальше».

Одним из лучших примеров применения GPT-3 является статья, опубликованная в Guardian. GPT-3 считается самой мощной языковой моделью за всю историю, поскольку она понимает, как люди общаются, и обрабатывает огромный резервуар английских предложений.

GPT-3 использует нейронные сети для создания и обнаружения новых шаблонов предложений, одновременно понимая правила языка.

Существует несколько инструментов на базе искусственного интеллекта для написания статей, блогов, публикаций в социальных сетях, электронных писем и многих других форматов контента. Один из этих инструментов, «SEO Assistant», создан и используется Scalenut и представлен в качестве AI-помощника для создателей контента и маркетологов, позволяющего создавать индивидуальный контент и генерировать новые идеи контента.

ИИ в здравоохранении

Пандемия COVID замедлила темпы инноваций, основанных на искусственном интеллекте, в других областях и направила их на поиск лучших решений в области здравоохранения в условиях глобального кризиса. Благодаря предоставлению более эффективных решений в области здравоохранения, мониторингу состояния здоровья, администрированию и соблюдению режима лечения мы можем ожидать невероятных изменений в отрасли.

ИИ может помочь здравоохранению и медицинской отрасли ускорить темпы выявления заболеваний и инноваций в увеличении продолжительности жизни, доступе к медицинским услугам и улучшении опыта пациентов.

Помимо этого, ИИ используется в немедицинских и вспомогательных системах. В первом случае персонал больницы может использовать системы на базе искусственного интеллекта для обработки и организации административных данных. Это может помочь ускорить обработку документов, ведение учета, хранение и доступ к данным.

В качестве системы поддержки врачи и лаборанты могут использовать возможности ИИ для анализа изображений МРТ, рентгеновских снимков и компьютерной томографии для более быстрого получения результатов. Virtum — пример того, как искусственный интеллект используется для анализа и скрининга изображений.

ИИ в искусстве

Возможно, это одно из самых неожиданных и наименее известных применений искусственного интеллекта. Хотя создание оригинального контента и обнаружение закономерностей стало обычным примером использования ИИ, создание произведений искусства, наполненных эмоциями и чувствами, является чем-то новым и достойным изучения.

Искусство, созданное с помощью ИИ, называется синтетическими медиа. Именно здесь художники используют ИИ для автоматизации результатов или улучшения существующих систем производства медиа и произведений искусства.

Эта картина создана с помощью инструмента на базе искусственного интеллекта под названием The Painting Fool.

Вычислительное творчество представляет собой еще одну область ИИ в искусстве. При этом компьютерные программы воспроизводят творческие элементы художественного мышления и поведения.

Несмотря на то, что это зловещая версия искусственного интеллекта, Deep Fake демонстрирует масштабы творчества и применимости этой технологии для создания человеческих эмоций, голосов, действий и способов говорить или делать что-то. Но у нас также есть стартапы, такие как Sensity, использующие ту же технологию для обратного проектирования глубоких фейков и выявления поддельных изображений, новостей и видео.

Помимо изобразительного искусства, можно также создавать музыку с помощью системы на основе искусственного интеллекта, называемой вероятностными подходами. Несколько стартапов, таких как Brain.fm, уже вывели эту технологию на новый уровень.

ИИ в глубокой аналитике и гиперавтоматизации

Создание автоматизированных рабочих процессов, безусловно, является одним из самых невероятных вариантов использования ИИ. Здесь также ИИ и НЛП работают вместе, чтобы построить бизнес-процессы, которые эффективно работают без вмешательства человека.

Компании, использующие ИИ в своей деятельности и системах, получают большую ценность для бизнеса, если у них есть хорошо продуманный план по использованию ИИ. На изображении ниже вы увидите разницу между компаниями, использующими ИИ, и теми, которые не используют ИИ.

Система, которая автоматизирует повседневные бизнес-процессы и снижает вмешательство человека, выиграет от уменьшения количества ошибок. При непрерывном внедрении погрешность будет еще больше снижаться, что приведет к улучшению результатов бизнеса.

Например, простой процесс рекомендации продуктов, используемый Amazon, обеспечивает 35% общего объема продаж.

Заключение

Эти тенденции ИИ не только создают новые способы ведения бизнеса и взаимодействия с окружающим миром, но и расширяют границы существующих систем и операций.

Компании, использующие ИИ, выделяются из толпы. Они демонстрируют более высокую общую производительность, более оптимизированные рабочие процессы и более оптимизированные ресурсы.

Помимо улучшения рабочих процессов, ИИ также используется для прогнозирования и снижения рисков, помогая компаниям защитить свои интересы, рабочие процессы и операции от нежелательных проблем и непредвиденных обстоятельств.

Самое лучшее в ИИ — это его гибкость. Его можно формировать в соответствии с требованиями пользователя, при условии, что у него есть необходимые ресурсы для использования ИИ в своей работе.

Подводя итог, учитывая количество инноваций, которые мы наблюдаем в этой области, мы можем сказать, что искусственный интеллект никуда не денется.