Aplicații ale inteligenței artificiale în afaceri
Companiile care folosesc inteligența artificială și tehnologia aferentă pentru a dezvălui noi idei "vor fura 1,2 trilioane de dolari pe an de la colegii lor mai puțin informați până în 2020", prezice Forrester Research.
Deși AI a existat încă din anii 1950, abia de curând tehnologia a început să găsească aplicații din lumea reală (cum ar fi Siri-ul de laApple), precizează blogul specializat HackerEarth Blog. Investiția în AI atât de giganții tehnologici, cât și de start-up-uri a crescut de trei ori, ajungând la 40 de miliarde de dolari din 2017. Progresele recente în AI au fost ajutate de trei factori:
1. Acces la Big Data generate de comerț electronic, întreprinderi, guverne, știință, articole mobile și social media
2. Îmbunătățirea algoritmilor de învățare automată (Machine Learning - n.r.) - datorită disponibilității unor cantități mari de date
3. O putere de calcul mai mare și creșterea serviciilor bazate pe cloud - care ajută la rularea algoritmilor sofisticate de învățare a mașinilor.
Aplicații Artificial Intelligence
AI-ul este important, deoarece poate ajuta la rezolvarea unor probleme extrem de dificile în diverse industrii, cum ar fi divertismentul, educația, sănătatea, comerțul, transportul și utilitățile. Aplicațiile AI pot fi grupate în cinci categorii:
a. Raționament: capacitatea de a rezolva problemele prin deducție logică, de exemplu - gestionarea activelor financiare, evaluarea legală, procesarea aplicațiilor financiare, sisteme de arme autonome, jocuri
b. Cunoaștere: capacitatea de a prezenta cunoștințe despre lume. De exemplu: tranzacționarea pieței financiare, predicția de cumpărare, prevenirea fraudei, crearea de medicamente, diagnostic medical, recomandare media
c. Planificare: capacitatea de a stabili și atinge obiective. De exemplu - gestionarea stocurilor, previziune a cererii, întreținere predictivă, optimizare fizică și digitală a rețelei, navigare, programare, logistică
d. Comunicare: Abilitatea de a înțelege limba vorbită și scrisă. De exemplu - traducere în timp real a limbilor vorbite și scrise, transcriere în timp real, asistenți inteligenți, control vocal
e. Percepție: capacitatea de a deduce lucruri despre lume prin sunete, imagini și alte intrări senzoriale. De exemplu - diagnostic medical, vehicule autonome, supraveghere, susține HackerEarth Blog.
Tendințele inteligenței artificiale în diverse sectoare
1. Asistență medicală
Tehnologia Artificial Intelligence și Machine Learning a fost deosebit de utilă în industria medicală, deoarece generează cantități masive de date cu care să se instruiască și permite algoritmilor să localizeze tiparele mai repede decât analiștii umani.
Firma Medecision a dezvoltat un algoritm care detectează 8 variabile la pacienții cu diabet zaharat pentru a determina dacă este necesară spitalizarea.
O aplicație numită BiliScreen utilizează o cameră pentru smartphone, instrumente Machine Learning și algoritmi pentru vizualizare atașate computerului pentru a detecta niveluri crescute de bilirubină în scleră (porțiunea albă) a ochiului unei persoane, care este utilizată pentru depistarea oamenilor cu cancer pancreatic. Acest cancer nu prezintă simptome, prin urmare, are unul dintre cele mai grave prognoze ale tuturor cazurilor de cancer.
Firma NuMedii, o companie biopharma, a dezvoltat o platformă numită Artificial Intelligence for Drug Discovery (AIDD), care folosește Big Data și Artificial Intelligence pentru a detecta legătura dintre boli și medicamente la nivelul sistemelor.
Holdingul GNS Healthcare folosește algoritmi Machine Learning pentru a potrivi pacienții cu cele mai eficiente tratamente pentru aceștia.
2. Divertisment
O aplicație familiară a AI în viața de zi cu zi este văzută cu servicii precum Netflix sau Amazon, în care algoritmii ML analizează activitatea utilizatorului și o compară cu cea a altor utilizatori pentru a determina ce emisiuni sau produse să recomande. Algoritmii devin inteligenți în timp - în măsura înțelegerii faptului că un utilizator poate dori să cumpere un produs ca un cadou și nu pentru el însuși sau că membrii familiei au preferințe diferite de vizionare.
3. Finanțe
Companiile de servicii financiare folosesc instrumente de prelucrare a limbajului natural bazate pe AI pentru a analiza "sentimentul mărcii" de pe platformele de social media și pentru a oferi sfaturi pentru acțiuni în concordanță cu legile în vigoare.
Companiile de investiții precum Aidya și Nomura Securities folosesc algoritmi AI pentru a efectua tranzacții în mod autonom și robo-traders pentru a efectua tranzacții de înaltă frecvență pentru profituri mai mari.
Firme Fintech, precum Kensho și ForwardLane, folosesc robo-consilieri B2C alimentați de AI pentru a spori deciziile de reechilibrare și gestionarea portofoliului efectuate de analiștii umani. Wealthfront utilizează algoritmi AI pentru a urmări activitatea contului și a ajuta consultanții financiari să-și personalizeze sfaturile.
Chatbot-urile, bazate pe procesarea limbajului natural, pot servi clienții bancari rapid și eficient, răspunzând la întrebările comune și oferind informații prompte.
Detectarea fraudei este o aplicație importantă a AI în serviciile financiare. De exemplu, Mastercard folosește tehnologia Decision Intelligence pentru a analiza diverse noduri de date pentru a detecta tranzacții frauduloase, pentru a îmbunătăți acuratețea aprobării în timp real și pentru a reduce deprecierile false.
4. Securitatea datelor
Atacurile cibernetice devin o realitate în creștere odată cu trecerea la o lume digitală. Există, de asemenea, îngrijorări cu privire la programele de Artificial Intelligence care se îndreaptă împotriva sistemelor.
Generarea de speculare automată (AEG - Automatic Exploit Generation) este un bot care poate determina dacă un dificultate neprevăzută de software, care poate cauza probleme de securitate, este exploatabilă. Dacă se găsește o vulnerabilitate, botul o protejează automat. Sistemele AEG ajută la dezvoltarea algoritmilor de generare automată a semnăturilor care pot prezice probabilitatea unor atacuri cibernetice.
Laboratorul de Informatică și Informații Artificiale (CSAIL - Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) de la PatternEx și MIT au dezvoltat o platformă AI numită AI2 care susține că prezice atacuri cibernetice mai bine decât sistemele existente. Platforma utilizează Active Contextual Modeling, o buclă de feedback continuă între un analist uman și sistemul AI, pentru a oferi o rată de detectare a atacului care este mai bună decât soluțiile numai Machine Learning cu un factor de 10 ori mai bun.
Deep Instinct, o companie de informații instituționale, spune că un anume cod malware variază între 2% -10% în fiecare iterație și că modelul său AI este capabil să gestioneze variațiile și să prezică cu exactitate care fișiere sunt malware.
5. Linii automate de fabricație
Landing.ai susține că a creat instrumente machine-vision (ochi artificial - n.r.) pentru a găsi defecte microscopice la obiecte precum plăci de circuit folosind un algoritm Machine Learning instruit folosind volume minuscule de imagini de probă. În viitor, pot fi creați roboți cu autovehicule care pot muta mărfurile finisate fără a pune în pericol pe nimeni sau nimic din jur.
Roboții din fabrici sunt adesea staționari, dar sunt încă în pericol să se prăbușească cu obiecte din jurul ei. Un nou concept numit roboți de colaborare sau "coboți", activat de AI, poate lua instrucțiuni de la oameni, inclusiv instrucțiuni la care robotul nu a fost expus anterior și să lucreze productiv cu aceștia.
Algoritmii AI pot influența lanțul de aprovizionare a producției prin detectarea tiparelor cererii de produse din întreaga lume sau dintr-o zonă geografică anume, segmente socioeconomice și timp și prezicerea cererii pieței. Aceasta, la rândul său, va afecta stocurile, aprovizionarea cu materii prime, deciziile de finanțare, personalul uman, consumul de energie și întreținerea echipamentelor.
Instrumentele AI ajută la prezicerea defecțiunilor și defalcarea echipamentului și la luarea sau recomandarea acțiunilor preventive, precum și la urmărirea condițiilor de operare și a performanțelor sculelor din fabrică.
6. Industria auto
Tesla a prezentat TeslaBot, un asistent virtual inteligent integrat cu modelele Tesla S și X, permite utilizatorilor să interacționeze cu mașina lor de pe telefonul sau desktopul lor.
Uber AI Labs lucrează la dezvoltarea de autovehicule cu ajutorul celor mai buni ingineri și oameni de știință. Uber a testat deja un lot de autovehicule în 2016.
Nvidia s-a asociat cu Volkswagen pentru a dezvolta "sisteme inteligente de pilot" în mașini care vor permite avertizări de siguranță, controlul gesturilor și recunoaștere vocală și facială.
Ericsson prezice că tehnologia 5G va îmbunătăți comunicarea între vehicule și vehicule în care senzorii vor fi implantați pe pistele aeroportului, căile ferate și drumurile.
Concluzie
Jack Ma, fondatorul Alibaba, a avertizat audiența de la Forumul Economic Mondial 2018 de la Davos că AI și Big Data reprezintă o amenințare pentru oameni și îi va disponibiliza pe oameni în loc să le motiveze. Cu toate acestea, având în vedere aplicațiile din lumea reală ale AI și ML și progresele constante în domeniu, este mai probabil ca tehnologia să transforme modul în care lucrăm - permițând decizii mai rapide, mai informate, creșterea eficienței operaționale și inovarea de noi produse și servicii.
Sursa: https://www.hackerearth.com/blog/artificial-intelligence