Úvod do umělé inteligence
Umělá inteligence se již neomezuje pouze na oblasti vědeckých sci-fi a výzkumných laboratoří. Jeho tradiční přijetí začalo sklízet ovoce. Minulý rok to přispělo k ekonomice více než 2 biliony dolarů a podle zprávy PWC je toto číslo do roku 2030 stanoveno na 15, 7 bilionů dolarů. Umělá inteligence se dotýká milionů životů denně, kde s námi komunikuje prostřednictvím chytrého telefonu, osobního počítače, a dalších inteligentních zařízení, přináší obrovské výhody napříč všemi sektory od zdravotnictví, výroby, dopravy, maloobchodu, školství, informačních technologií, marketingu a dalších.
Klíčové výhody umělé inteligence
Níže jsou uvedeny výhody umělé inteligence:
1. Snížení lidské intenzivní práce
AI se podílela na snižování lidské náročnosti práce pomocí inteligentní automatizace. Podle Oxfordské ekonomické zprávy z června 2019 je na celém světě rozmístěno více než 2, 25 milionu robotů (trojnásobný nárůst za poslední desetiletí). Nyní v mnoha továrnách provádějí všechny těžké zvedací, přepravní, přepravní a jiné pozemské činnosti roboti s povolenou umělou inteligencí. To šetří spoustu lidského úsilí, které lze lépe využít při produktivnějších činnostech.
Příklad : Amazon rozmístí ve svém centru plnění více než 100 000 robotů Kiva na bázi AI. Použití robotů s umělou inteligencí nejen snižuje lidské úsilí při provádění fyzicky náročné práce, jako je přenášení velkého množství zásob z jedné police do druhé, ale také zvyšuje bezpečnost na pracovišti. Tito Kyborové mohou nakládat a vykládat jeden plný přívěs zásob za méně než 30 minut, což trvalo více než pár hodin pro lidské pracovníky.
2. Zvyšování účinnosti ve farmaceutickém průmyslu
AI je pro farmaceutický a zdravotnický průmysl přínosem. Podle studie MIT prochází klinickými zkouškami pouze 13% léčivých přípravků, dále to znamená, že společnosti Pharma stojí miliony dolarů za to, aby některý ze svých léků absolvoval klinická hodnocení. Proto společnosti Pharma, aby zajistily lepší využití svého rozpočtu na výzkum a vývoj, nasazují AI ke zvýšení šance, že jejich léky vyklidí klinická hodnocení. Různé algoritmy strojového učení pomáhají vědcům při hledání správného složení různých solí v drogách analýzou historických dat týkajících se genů, chemických reakcí a dalších atributů.
Příklad: Novartis, přední farmaceutická společnost, používá algoritmus Machine Learning Algorithm, aby zjistil, která sloučenina je nejlepší v boji proti zkoumaným nemocným buňkám. Dříve tento postup zahrnoval manuální mikroskopické zkoumání pro každý vzorek, který byl jak časově náročný, tak náchylný k lidským chybám. S algoritmy založenými na strojovém učení mohou provádět simulace v reálném čase a získat přesnější výsledky dříve.
3. Transformace finančního sektoru
Většina finančních aplikací se točí kolem analýzy minulých dat, aby bylo dosaženo lepších výsledků. Není překvapením, že společnost Artificial Intelligence, jejíž společnost USP analyzuje minulá data, má obrovský úspěch ve finančním sektoru. AI má rozsáhlé aplikace ve finančním průmyslu, od několika dalších, od hodnocení rizik, odhalování podvodů, obchodování na bázi algoritmů, finančního poradenství a finančního řízení.
Příklad: Paypal používá pokročilý algoritmus Deep Learning Algorithm pro detekci podvodných transakcí. Paypal zpracovává velké množství transakčních dat, zpracoval více než 235 miliard dolarů v platbách ze 4 miliard transakcí provedených více než 170 miliony uživatelů. Paypal používá algoritmus Deep Learning k analýze velké škály dat a porovnání transakcí se vzorem podvodných transakcí uložených v jejich databázi. Na základě tohoto vzorového srovnání může detekovat podvodné transakce z běžných transakcí.
4. Rychlejší a snadnější zákaznický servis pomocí chatů typu AI
Předchozí verze interakcí Chat-Bots byla velmi časově náročná a frustrující. Roboti zvykli narazit na smyčky a mohli pomáhat pouze v předem definovaných úkolech. Chatovací roboti pracující s umělou inteligencí využívající zpracování přirozeného jazyka mají lepší porozumění interakcím člověka a mohou se učit sami o sobě, a proto jsou mnohem více zběhlí v poskytování adekvátní odpovědi zákazníkům.
Příklad: Virtuální asistent Bank of America Erica je jedním z takových příkladů chat-botu s povolenou AI. Od svého uvedení na trh v červnu 2018 již pomohla 7 milionům klientů. Erica využívá Artificial Intelligence, Predictive Analytics a Artificial Neural Network k uspokojení více než 50 milionů požadavků klientů, které obdržela v loňském roce. Požadavek se pohybuje od běžných bankovních úkolů, jako jsou informace o zůstatku banky, vyúčtování plateb, až po složité úkoly, jako je plánování investic a návrhy rozpočtování .
5. Zvyšování bezpečnosti na silnicích
Podle zprávy Světové zdravotnické organizace každý rok zemře při dopravních nehodách více než milion lidí. Umělá inteligence hraje hlavní roli při snižování takových úmrtí. Mnoho společností začalo pomocí AI zaznamenávat a analyzovat každou minutu podrobnosti týkající se vzoru řízení různých řidičů od disciplíny jízdního pruhu, dodržování dopravních pravidel, vzdálenosti udržované s ostatními vozidly na silnici. Takto shromážděné údaje jsou používány aplikacemi AI k poskytování bezpečnostních doporučení pro řidiče a pomáhají automobilovým společnostem přicházet s bezpečnějšími vozidly.
Příklad: Společnost Microsoft experimentuje s HAMS (Využití auto-mobilů pro bezpečnost) s cílem zvýšit bezpečnost indických silnic. Zohledňuje dva faktory - stav řidiče a polohu jeho vozidla ve vztahu k jiným vozidlům. Využívá přední a zadní kameru namontovanou před sedadlem řidiče. Přední kamera se používá k měření fyzického stavu řidiče, jako je únava, detekováním pohybu očí a zívnutím. Ty jsou detekovány pomocí poměru stran v ústech. Zadní kamera analyzuje jízdní pruh a vzdálenost od ostatních vozidel. Všechna tato data jsou analyzována pomocí aplikací AI pomocí zpracování založeného na Edge a upozornění na doporučení týkající se bezpečnosti jsou generována v reálném čase.
6. Predikce a umožnění rychlejší reakce na katastrofu
Umělá inteligence se pro nás stala tváří v tvář kalamitě stříbrnou podšívkou. Nyní jsou aplikace Artificial Intelligence nasazeny k předcházení přírodním katastrofám pomocí různých algoritmů rozpoznávání vzorů. Používá se také ke zmírnění ztrát po takových katastrofách tím, že napomáhá při práci na katastrofách. K tomuto účelu je široce používána AIDR (umělá inteligence pro reakci na katastrofy).
Příklad: AIDR byl nasazen v záchranném úsilí po zemětřesení v Nepálu (2015). Dobrovolníci a záchranáři byli schopni oslovit postižené oběti rychle pomocí AIDR. AIDR používá k analýze všech označených tweety analytiku sociálních médií. Informace z těchto tweetů pomohly záchranářům rychle dosáhnout zasažené oblasti rychle, ale také jim pomohly při kategorizaci oblastí podle naléhavosti, aby bylo možné lépe nasměrovat záchranné úsilí.
Závěr
Umělá inteligence má obrovský potenciál a začala vykazovat hmatatelné výsledky ve všech odvětvích. Pokud jde o využití potenciálu, právě jsme poškrábali povrch a existuje dlouhá cesta, než využijeme skutečnou sílu AI.
Doporučené články
Toto byl průvodce po výhodách umělé inteligence. Zde jsme také diskutovali úvod o výhodách umělé inteligence a klíčových výhodách umělé inteligence s příklady. Další informace naleznete také v našich článcích.
- Co je to umělá inteligence
- Úvod do umělé inteligence
- Druhy umělé inteligence
- Nástroje umělé inteligence
- Jak funguje umělá inteligence?
- Umělé zpravodajské společnosti