Inteligența artificială (AI) a schimbat modul în care trăim cu tehnologii inovatoare. AI a venit ca o furtună în fiecare industrie și are un impact profund asupra fiecărui sector al societății. Termenul de inteligență artificială a fost inventat pentru prima dată în 1956, la o conferință. Apariția internetului a ajutat tehnologia să progreseze exponențial.

Tehnologia inteligenței artificiale a fost o tehnologie de sine stătătoare timp de treizeci de ani, dar acum aplicațiile sunt răspândite în toate sferele vieții. Inteligența artificială este cunoscută sub acronimul AI și este procesul de recreare a inteligenței umane în mașini.

Generarea limbajului natural

Mașinile procesează și comunică într-un mod diferit decât creierul uman. Generarea limbajului natural este o tehnologie la modă care convertește datele structurate în limba maternă. Mașinile sunt programate cu algoritmi pentru a converti datele într-un format dorit pentru utilizator. Limbajul natural este un subset de inteligență artificială care ajută dezvoltatorii de conținut să automatizeze conținutul și să-l livreze în formatul dorit. Dezvoltatorii de conținut pot folosi conținutul automat pentru a promova pe diverse platforme de social media și alte platforme media pentru a ajunge la publicul țintă. Intervenția umană se va reduce semnificativ, deoarece datele vor fi convertite în formatele dorite. Datele pot fi vizualizate sub formă de diagrame, grafice etc.

Recunoașterea vorbirii

Recunoașterea vorbirii este un alt subset important al inteligenței artificiale care convertește vorbirea umană într-un format util și ușor de înțeles de către computere. Recunoașterea vorbirii este o punte între interacțiunile umane și cele computerizate. Tehnologia recunoaște și convertește vorbirea umană în mai multe limbi. Siri de la iPhone este un exemplu clasic de recunoaștere a vorbirii.

Agenți virtuali

Agenții virtuali au devenit instrumente valoroase pentru designerii de instruire. Un agent virtual este o aplicație computerizată care interacționează cu oamenii. Aplicațiile web și mobile oferă chatbot-urilor ca agenți de servicii pentru clienți pentru a interacționa cu oamenii pentru a răspunde la întrebările lor. Asistentul Google vă ajută să organizați întâlniri, iar Alexia de la Amazon vă ajută să vă faceți cumpărăturile mai ușoare. Un asistent virtual acționează, de asemenea, ca un asistent lingvistic, care alege indicii din alegerea și preferința dvs. IBM Watson înțelege întrebările tipice de serviciu pentru clienți care sunt adresate în mai multe moduri. Agenții virtuali acționează și ca software-ca-serviciu.

Managementul deciziilor

Organizațiile moderne implementează sisteme de management al deciziilor pentru conversia și interpretarea datelor în modele predictive. Aplicațiile la nivel de întreprindere implementează sisteme de management al deciziilor pentru a primi informații actualizate, pentru a efectua analiza datelor de afaceri, pentru a ajuta la luarea deciziilor organizaționale. Managementul deciziilor ajută la luarea deciziilor rapide, la evitarea riscurilor și la automatizarea procesului. Sistemul de management al deciziilor este implementat pe scară largă în sectorul financiar, sectorul sănătății, comerț, sectorul asigurărilor, comerțul electronic etc.

Biometrie prin deep learning

Deep learning este o altă ramură a inteligenței artificiale care funcționează pe baza rețelelor neuronale artificiale. Această tehnică învață computerele și mașinile să învețe prin exemplu exact așa cum o fac oamenii. Termenul „adânc” este inventat deoarece are straturi ascunse în rețelele neuronale. De obicei, o rețea neuronală are 2-3 straturi ascunse și poate avea maximum 150 de straturi ascunse. Învățarea profundă este eficientă pe date uriașe pentru a antrena un model și o unitate de procesare grafică. Algoritmii funcționează într-o ierarhie pentru a automatiza analiza predictivă. Învățarea profundă și-a extins aripile în multe domenii, cum ar fi aerospațial și militar, pentru a detecta obiecte de pe sateliți, pentru a ajuta la îmbunătățirea siguranței lucrătorilor prin identificarea incidentelor cu risc atunci când un lucrător se apropie de o mașină, pentru a ajuta la detectarea celulelor canceroase etc.

Învățare automată

Machine learning este o diviziune a inteligenței artificiale care dă putere mașinilor să înțeleagă seturile de date fără a fi programate efectiv. Tehnica de învățare automată ajută companiile să ia decizii în cunoștință de cauză cu analiza datelor efectuată folosind algoritmi și modele statistice. Întreprinderile investesc masiv în învățarea automată pentru a beneficia de beneficiile aplicării acesteia în diverse domenii. Asistența medicală și profesia medicală au nevoie de tehnici de învățare automată pentru a analiza datele pacienților în vederea predicției bolilor și a unui tratament eficient. Sectorul bancar și financiar are nevoie de învățare automată pentru analiza datelor clienților pentru a identifica și sugera opțiuni de investiții clienților și pentru prevenirea riscurilor și a fraudei. Comercianții cu amănuntul folosesc învățarea automată pentru a prezice schimbarea preferințelor clienților și a comportamentului consumatorilor, prin analiza datelor clienților.

Automatizarea proceselor robotizate

Automatizarea robotică a proceselor este o aplicație a inteligenței artificiale care configurează un robot (aplicație software) pentru a interpreta, comunica și analiza date. Această disciplină a inteligenței artificiale ajută la automatizarea operațiunilor manuale, parțial sau complet, care sunt repetitive și bazate pe reguli.

Rețele peer-to-peer

Rețelele peer-to-peer ajută la conectarea diferitelor sisteme și computere pentru partajarea datelor fără ca datele să fie transmise prin intermediul unui server. Rețelele peer-to-peer au capacitatea de a rezolva cele mai complexe probleme. Această tehnologie este folosită în criptomonede. Implementarea este rentabilă, deoarece stațiile de lucru individuale sunt conectate și serverele nu sunt instalate.

Hardware optimizat AI

Software-ul de inteligență artificială are o cerere mare în lumea afacerilor. Pe măsură ce atenția pentru software a crescut, a apărut și o nevoie de hardware care suportă software-ul. Un cip convențional nu poate suporta modele de inteligență artificială. O nouă generație de cipuri de inteligență artificială este în curs de dezvoltare pentru rețelele neuronale, învățarea profundă și viziunea computerizată. Hardware-ul AL include procesoare pentru a gestiona sarcini de lucru scalabile, siliciu încorporat cu scop special pentru rețele neuronale, cipuri neuromorfe etc. Organizații precum Nvidia, Qualcomm, AMD creează cipuri care pot efectua calcule complexe de AI. Asistența medicală și automobilele pot fi industriile care vor beneficia de aceste cipuri.

În concluzie, Inteligența Artificială reprezintă modele computaționale de inteligență. Inteligența poate fi descrisă ca structuri, modele și funcții operaționale care pot fi programate pentru rezolvarea de probleme, inferențe, procesarea limbajului etc. Beneficiile utilizării inteligenței artificiale sunt deja resimțite în multe sectoare. Organizațiile care adoptă inteligența artificială ar trebui să efectueze teste de pre-lansare pentru a elimina părtinirile și erorile. Designul, modelele, ar trebui să fie robuste. După lansarea sistemelor artificiale, întreprinderile ar trebui să monitorizeze continuu în diferite scenarii. Organizațiile ar trebui să creeze și să mențină standarde și să angajeze experți din diverse discipline pentru o mai bună luare a deciziilor. Obiectivul și obiectivele viitoare ale inteligenței artificiale sunt automatizarea tuturor activităților umane complexe și eliminarea erorilor și părtinirilor.

Dacă doriți să deveniți un profesionist certificat în inteligență artificială, atunci vizitați Mindmajix – O platformă globală de formare online: „Curs de certificare a inteligenței artificiale”.