Uvod u umjetnu inteligenciju
Umjetna inteligencija više nije ograničena na područja znanstvene fantastike i istraživačkih laboratorija. Njeno glavno prihvaćanje počelo je sa plodom. Prošle je godine gospodarstvu pridonio više od dva bilijuna dolara, a prema izvješću PWC-a, taj se broj predviđa da dosegne 15, 7 trilijuna dolara do 2030. Umjetna inteligencija svakodnevno dodiruje milijune života gdje komunicira s nama putem pametnog telefona, osobnog računala, i drugih pametnih uređaja, donosi ogromne prednosti u svim sektorima, od zdravstvene zaštite, proizvodnje, transporta, trgovine na malo, obrazovanja, informacijske tehnologije, marketinga, između ostalih.
Ključne prednosti umjetne inteligencije
Ispod su prednosti umjetne inteligencije:
1. Smanjenje ljudske intenzivne radne snage
AI je imao značajnu ulogu u smanjenju ljudsko intenzivne radne snage pomoću utjecaja na Smart Automation. Prema Izvještaju ekonomije iz Oxforda u lipnju 2019., širom svijeta je raspoređeno više od 2, 25 milijuna robota (Trostruko povećanje u posljednjem desetljeću). Sada u mnogim tvornicama sve teže dizanje, nošenje, prijevoz i druge svakodnevne aktivnosti izvode roboti omogućeni za AI. To štedi mnogo ljudskih napora koji se mogu bolje iskoristiti u produktivnijim aktivnostima.
Primjer : Amazon raspoređuje više od 100.000 robota na bazi AI u svom centru ispunjenja. Upotreba robota koji omogućuju AI ne samo da smanjuje ljudske napore u obavljanju fizički intenzivnih poslova poput prenošenja velikih količina zaliha s jedne police na drugu, već i povećava sigurnost na radnom mjestu. Ti Kiborgi mogu ukrcati i istovariti jednu punu prikolicu dionica za manje od 30 minuta, što je ljudskim radnicima trebalo više od nekoliko sati.
2. Povećanje učinkovitosti u farmaceutskoj industriji
AI je blagodat za farmaciju i zdravstvenu industriju. Prema istraživanju MIT-a, samo 13% lijekova prolazi faze kliničkog ispitivanja, a to košta farmaceutske tvrtke na milijune dolara za bilo koji lijek da prođu klinička ispitivanja. Stoga farmaceutske tvrtke kako bi osigurale bolju upotrebu svog proračuna za istraživanje i razvoj implementiraju AI kako bi povećale šanse za uklanjanje lijekova iz kliničkih ispitivanja. Različiti algoritmi strojnog učenja pomažu znanstvenicima u pronalaženju pravog sastava različitih soli u lijekovima analizom povijesnih podataka koji se odnose na gene, kemijske reakcije i druge atribute.
Primjer: Novartis, vodeća farmaceutska tvrtka, koristi algoritam strojnog učenja kako bi otkrila koji je spoj najbolji u borbi protiv bolesnih stanica koje se ispituju. Prije toga, ovaj postupak je uključivao ručno mikroskopsko istraživanje za svaki uzorak, koji je trajao puno vremena i bio je sklon ljudskim pogreškama. Pomoću algoritama temeljenih na strojnom učenju oni mogu izvoditi simulacije u stvarnom vremenu i brže dobivati preciznije rezultate.
3. Transformacija financijskog sektora
Većina financijskih aplikacija vrti se analizom prošlih podataka radi postizanja boljih rezultata. Ne čudi da umjetna inteligencija čiji USP analizira prošle podatke ima ogroman uspjeh u sektoru financija. AI ima široku primjenu u industriji financija, u rasponu od procjene rizika, otkrivanja prijevara, trgovanja na temelju algoritama, financijskog savjetovanja i upravljanja financijama među nekoliko drugih.
Primjer: Paypal koristi napredni algoritam dubokog učenja za otkrivanje lažnih transakcija. Paypal obrađuje nevjerojatnu količinu podataka o transakcijama, obrađivao je više od 235 milijardi dolara plaćanja iz četiri milijarde transakcija koje je izvršilo više od 170 milijuna korisnika. Paypal koristi algoritam dubokog učenja za analizu velikih razmjera podataka i usporedbu transakcija s obrascem transakcija prijevara pohranjenim u njihovoj bazi podataka. Na temelju ove usporedbe uzoraka može otkriti lažne transakcije iz uobičajenih transakcija.
4. Brže i lakše korisničko korištenje pomoću AI Chat-Botova
Ranija verzija interakcija Chat-Botova trajala je mnogo i frustrirajuće. Roboti su se izvodili u petlje i mogli su pomoći samo u unaprijed definiranim zadacima. AI-chat-botovi koji koriste obradu prirodnog jezika imaju bolje razumijevanje ljudskih interakcija i mogu samostalno učiti te su stoga mnogo vješti u pružanju adekvatnog odgovora kupcima.
Primjer: virtualni pomoćnik Bank of America Erica jedan je takav primjer chat-bot-a koji podržava AI. Već je pomoglo 7 milijuna klijenata od svog predstavljanja u lipnju 2018. Erica koristi umjetnu inteligenciju, prediktivnu analitiku i umjetnu neuralnu mrežu za posluživanje više od 50 milijuna zahtjeva klijenata koje je primila prošle godine. Zahtjev se kreće od uobičajenih bankarskih poslova poput informacija o bankovnom bilansu, plaćanja računa do složenih zadataka poput planiranja ulaganja i prijedloga proračuna .
5. Poboljšanje sigurnosti na cestama
Prema Izvještaju Svjetske zdravstvene organizacije, u prometnim nesrećama svake godine umre više od milijun ljudi. Umjetna inteligencija igra veliku ulogu u smanjenju takvih smrtnih slučajeva. Mnoge tvrtke počele su upotrebljavati AI za bilježenje i analizu detalja o svakoj minuti različitih vozača u rasponu od discipline vozne trake, pridržavanja prometnih pravila, održavanja udaljenosti s drugim vozilima na cesti. Tako prikupljeni detalji koriste AI aplikacije kako bi pružili sigurnosne preporuke vozaču i pomogli automobilskim tvrtkama da dođu do sigurnijih vozila.
Primjer: Microsoft je eksperimentirao s HAMS-om (iskorištavanje auto-mobitela radi sigurnosti) kako bi povećao sigurnost na indijskim cestama. Uzima u obzir dva čimbenika - stanje vozača i njegov položaj vozila u odnosu na ostala vozila. Koristi se prednja i stražnja kamera postavljena ispred vozačevog sjedala. Prednja kamera koristi se za provjeru vozačevog fizičkog stanja poput umora otkrivanjem pokreta oka i zijevanja frekvencije. Otkrivaju se omjerom uzoraka usta. Stražnja kamera analizira disciplinu traka i udaljenost s drugim vozilima. Svi ovi podaci analiziraju se pomoću AI aplikacija pomoću Edge-temeljene obrade i upozorenja na temelju preporuka upozorenja generiraju se u stvarnom vremenu.
6. Predviđanje i omogućavanje bržeg odgovora na katastrofu
Ispostavila se da je umjetna inteligencija srebrna obloga za nas u lice nesreće. Danas se aplikacije umjetne inteligencije raspoređuju u svrhu uklanjanja prirodnih katastrofa koristeći različite algoritme za prepoznavanje uzoraka. Također se koristi za ublažavanje gubitaka nakon takvih katastrofa pomaganjem u pružanju pomoći u katastrofama. U tu svrhu se široko koristi AIDR (umjetna inteligencija za reagiranje na katastrofe).
Primjer: AIDR je primijenjen u akcijama spašavanja nakon potresa u Nepalu (2015). Volonteri i spasilački radnici uspjeli su brzo pomoći uz pomoć AIDR-a do pogođenih žrtava. AIDR koristi analitiku društvenih medija za kategorizaciju svih označenih tweetova. Uvidi iz ovih tweetova ne samo da su pomogli spasiocima da brzo stignu do pogođenog područja, već su im pomogli i u kategorizaciji područja na temelju hitnosti radi boljeg usmjeravanja napora u spašavanje.
Zaključak
Umjetna inteligencija ima ogroman potencijal i počela je pokazivati opipljive rezultate u svim sektorima. U smislu iskorištenja potencijala, samo smo ogrebali površinu i pred nama je dug put prije nego što iskoristimo pravu snagu AI.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za dobrobiti umjetne inteligencije. Ovdje smo također raspravljali o uvodu o prednostima umjetne inteligencije i ključnim prednostima umjetne inteligencije s primjerima. Možete i proći kroz naše članke da biste saznali više -
- Što je umjetna inteligencija
- Uvod u umjetnu inteligenciju
- Vrste umjetne inteligencije
- Alati za umjetnu inteligenciju
- Kako djeluje umjetna inteligencija?
- Tvrtke za umjetnu inteligenciju