Šiame straipsnyje aptarsime 15 geriausių naujausių AI technologijų ir kaip jos veikia mūsų kasdienį gyvenimą.
Dirbtinis intelektas (AI) yra kompiuterių mokslo sritis, kuri nagrinėja išmaniųjų mašinų, galinčių atlikti įprastas žmonių atliekamas užduotis, kūrimą, pvz. vizualinis suvokimas, sprendimų priėmimas, kalbos atpažinimas ir kalbos vertimas.
Anot AI eksperto Grey Scotto, „nėra jokios priežasties ir jokio būdo, kad žmogaus protas iki 2035 m. galėtų neatsilikti nuo dirbtinio intelekto mašinos“.
Prognozuojama, kad dirbtinio intelekto rinka padidės $ 76.44 mlrd nuo 2020 iki 2025 m., su a CAGR iš 21%.AI jau daro didelę įtaką mūsų kasdieniam gyvenimui ir ateinančiais metais ketina pakeisti mūsų pasaulį.
Pavyzdžiui, robotai su dirbtiniu intelektu yra naudojami ligoninėse, kad padėtų atlikti tokias užduotis kaip dezinfekuoti patalpas ir pristatyti medicinos reikmenis, o dirbtinio intelekto valdomus pokalbių robotus jau naudoja daugelis įmonių klientų aptarnavimui.
Tačiau nesijaudinkite, dirbtinio intelekto robotai vis tiek negali išskalbti ar pakloti lovos – kol kas! Dirbtinio intelekto technologija vis dar yra ankstyvoje stadijoje ir dar reikia nuveikti ilgą kelią, kad ji atitiktų žmonių galimybes.
Nors dirbtinis intelektas gali automatizuoti tam tikras užduotis ir teikti pagalbą, žmonės vis tiek turi jį stebėti ir prižiūrėti, kad užtikrintų, jog jis naudojamas atsakingai ir etiškai.
15 geriausių 2024 m. naujausių AI technologijų
Čia yra 15 geriausių naujausių AI technologijų, pakeičiančių mūsų gyvenimą į gerąją pusę, sąrašas:
1. Iš anksto apmokytas transformatorius 3 (GPT-3)
GPT-3 yra pažangus kalbos apdorojimo modelis sukūrė OpenAI, kuri generuoja į žmogų panašų tekstą. Jis gali atlikti įvairias užduotis, pavyzdžiui, rašyti esė, rašyti el. laiškus ir net koduoti.
GPT-3 buvo giriamas už savo natūralių kalbų generavimo galimybes ir yra naudojamas įmonėse automatizuoti turinio kūrimą ir klientų aptarnavimą.
GPT-3 laikomas vienu iš galingiausių kada nors sukurtų AI įrankių, kurio galimos programos – nuo natūralios kalbos apdorojimo ir mašininio vertimo iki automatizuoto turinio kūrimo.
Jis buvo paskelbtas kaip dirbtinio intelekto proveržis ir gali pakeisti mūsų sąveiką su kompiuteriais.
Pavyzdžiui, GPT-3 buvo naudojamas kuriant virtualų asistentą, galintį atsakyti į klientų klausimus natūralia kalba, taip sumažinant klientų aptarnavimo laiką ir išteklius.
2. Kompiuterinė vizija
Kompiuterinė vizija yra AI polaukis, leidžiantis mašinoms interpretuoti ir suprasti vaizdinius pasaulio duomenis. Kompiuterinis regėjimas gali atpažinti veidus, atpažinti objektus ir analizuoti emocijas.
Kompiuterinė vizija jau naudojama tokiose pramonės šakose kaip sveikatos priežiūra, mažmeninė prekyba ir saugumas. „MarketsandMarkets“ tikisi, kad pasaulinė kompiuterių vizijos rinka augs 10.9 milijardai USD 2020 metais iki USD 25.2 mlrd iki 2025 m CAGR iš 18.0%.
Šis augimas gali būti siejamas su didėjančia kompiuterinio matymo paklausa autonominėse transporto priemonėse, didėjančiu automatizuotų gamybos procesų poreikiu ir augančiu kompiuterinio matymo poreikiu medicininėje diagnostikoje.
Pavyzdžiui, mažmeninės prekybos pramonėje kompiuterinė vizija naudojama aptikti parduotuvių vagystes, sekti atsargas ir analizuoti klientų elgesį.
3. Autonominės transporto priemonės
Autonominės transporto priemonės yra automobiliai, kurie gali vairuoti patys be žmogaus įsikišimo. Jie naudoja jutiklius, GPS ir AI, kad galėtų naršyti keliuose ir priimti sprendimus.
Autonominės transporto priemonės sukurs perversmą transporto pramonėje, sumažindamos nelaimingų atsitikimų skaičių, pagerindamos eismo srautą ir padidindamos prieinamumą žmonėms, kurie negali vairuoti.
„Allied Market Research“ duomenimis, pasaulinė autonominių transporto priemonių rinka turėtų augti nuo 54.23 milijardai USD į 2019 į 556.67 milijardai USD iki 2026 m CAGR iš 39.47%.
Autonominių transporto priemonių technologijas kuria pagrindiniai automobilių gamintojai, technologijų įmonės ir startuoliai. Tokios įmonės kaip „Tesla“, „Toyota“ ir „Apple“ daug investuoja į autonominių transporto priemonių tyrimus ir plėtrą.
Be to, daugelis pasaulio šalių imasi veiksmų, kad sukurtų teisinę ir reguliavimo sistemą autonominių transporto priemonių priėmimui.
Pavyzdžiui, Singapūras įsteigė Singapūro autonominių transporto priemonių iniciatyvą, siekdamas prižiūrėti autonominių transporto priemonių technologijų plėtrą ir užtikrinti visuomenės saugumą.
4. Robotika
Robotika yra dirbtinio intelekto sritis, kuria siekiama sukurti robotus, kurie atlieka užduotis, kurioms paprastai reikia žmogaus intelekto. Šios užduotys apima surinkimo linijos darbą, chirurgiją ir net gaisrų gesinimą.
Robotika jau naudojama tokiose pramonės šakose kaip gamyba, sveikatos priežiūra ir žemės ūkis. „ResearchAndMarkets“ tikisi, kad pasaulinė robotikos rinka augs 62.75 milijardai USD į 2020 į 103.94 milijardai USD iki 2026 m CAGR iš 8.8%.
Šį augimą lėmė vis didėjantis robotų pritaikymas pramoninėms ir nepramoninėms reikmėms. Augantis automatizavimo poreikis ir didėjančios darbo jėgos sąnaudos yra kiti veiksniai, skatinantys robotikos rinkos augimą.
Pavyzdžiui, žemės ūkio sektoriuje robotai naudojami tokioms užduotims kaip sodinimas, ravėjimas, derliaus nuėmimas ir genėjimas, kurios yra daug darbo jėgos ir reikalauja tikslumo.
5. Natūralios kalbos apdorojimas
Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) yra AI polaukis, leidžiantis mašinoms suprasti ir interpretuoti žmogaus kalbą. NLP jau naudojamas pokalbių robotuose, virtualiuose asistentuose ir net balso atpažinimo sistemose.
„MarketsandMarkets“ tikisi, kad pasaulinė natūralios kalbos apdorojimo rinka augs 10.2 milijardai USD į 2020 į 26.4 milijardai USD iki 2025 m. CAGR bus 21.5%.
NLP tampa vis svarbesnė, nes vis daugiau įmonių siekia panaudoti AI ir mašininio mokymosi technologijas, kad pagerintų klientų aptarnavimą, automatizuotų procesus ir gautų įžvalgų iš duomenų.
Auganti NLP sprendimų paklausa skatina NLP rinkos augimą.
Pavyzdžiui, „Amazon“ neseniai paskelbė apie „Amazon Comprehend Medical“ – NLP paslaugos – paleidimą, kuri padeda sveikatos priežiūros organizacijoms lengviau išgauti reikiamą informaciją iš nestruktūrizuoto medicininio teksto.
6. Rekomendavimo sistemos
Rekomendavimo sistemos yra AI algoritmai, analizuojantys naudotojo duomenis, kad pasiūlytų produktus, paslaugas ar turinį, kuris vartotoją gali sudominti.
Rekomendavimo sistemas jau naudoja elektroninės prekybos svetainės, srautinio perdavimo paslaugos ir socialinės žiniasklaidos platformos.
„Zion Market Research“ duomenimis, tikimasi, kad pasaulinė rekomendacinių variklių rinka augs 3.6 milijardai USD į 2020 į 11.1 milijardai USD iki 2026 m CAGR iš 20.9%.
Tobulėjant rekomendacijų sistemoms, jos tampa vis svarbesnės verslui išlikti konkurencingiems skaitmeniniame amžiuje.
Analizuodamos klientų pirkimo modelius, pageidavimus ir pomėgius, rekomendacijų sistemos gali pateikti suasmenintas ir tikslingas rekomendacijas, kurios padidina įsitraukimą ir konversijų rodiklius.
Pavyzdžiui, „Amazon“ rekomendacijų sistema „dažnai perkama kartu“ skirta pasiūlyti klientams prekes, kurios juos gali sudominti, remiantis jų ankstesniais pirkiniais.
7. Nuspėjamoji analizė
Nuspėjamoji analizė – tai AI algoritmų naudojimas duomenims analizuoti ir ateities įvykiams prognozuoti. Nuspėjamoji analizė jau naudojama tokiose pramonės šakose kaip sveikatos priežiūra, finansai ir rinkodara.
Maždaug 19.5% Prognozuojama, kad iki 2027 m. pasaulinės nuspėjamosios analizės rinkos CAGR bus nuo 7.2 milijardai USD 2020.
Siekdamos priimti labiau pagrįstus sprendimus, įmonės vis dažniau kreipiasi į nuspėjamąją analizę, kad priimtų labiau pagrįstus sprendimus, pavyzdžiui, prognozuotų paklausą, numatytų klientų elgesį ir optimizuotų rinkodaros kampanijas.
Nuspėjamoji analizė gali padėti įmonėms pagerinti veiklos efektyvumą, padidinti pajamas ir sumažinti išlaidas.
Be to, didėjantis duomenų prieinamumas ir vis tobulėjančios dirbtinio intelekto technologijos skatina nuspėjamosios analizės rinkos augimą.
Nuspėjamoji analizė yra tarsi supergalia, leidžianti įmonėms greitai ir tiksliai priimti labiau pagrįstus sprendimus. Kaip ir superherojai, kuo daugiau duomenų ir įrankių, tuo galingesnė nuspėjamoji analizė.
8. Kalbos atpažinimas
Kalbos atpažinimas yra AI sritis, skirta mašinoms atpažinti ir interpretuoti žmogaus kalbą. Kalbos atpažinimas jau naudojamas virtualiuose asistentuose, išmaniuosiuose garsiakalbiuose ir diktavimo programinėje įrangoje.
„MarketsandMarkets“ duomenimis, tikimasi, kad pasaulinė kalbos ir balso atpažinimo rinka augs 7.5 milijardai USD į 2020 į 27.16 milijardai USD iki 2026 m CAGR 23.0%.
Ši technologija naudojama įvairiose pramonės šakose, įskaitant sveikatos priežiūrą, automobilių pramonę, vartotojus ir įmones. Jis taip pat tampa vis populiaresnis švietimo srityje, nes padeda mokymąsi padaryti interaktyvesnį ir patrauklesnį.
Pavyzdžiui, naudojant balso atpažinimo technologiją klasėje, mokiniai galėjo praktiškai kalbėti užsienio kalba ir gauti tiesioginį grįžtamąjį ryšį apie savo tarimą.
9. Gilus mokymasis
Gilus mokymasis yra dirbtinio intelekto polaukis, skirtas mašinoms mokytis ir tobulėti per patirtį, be aiškiai užprogramuotų.
Gilus mokymasis jau naudojamas tokiose pramonės šakose kaip sveikatos priežiūra, finansai ir transportas.
„MarketsandMarkets“ teigimu, tikimasi, kad pasaulinė gilaus mokymosi rinka augs 2.9 milijardai USD į 2020 į 17.2 milijardai USD iki 2025 m CAGR 42.7%.
Šį augimą daugiausia lėmė didėjanti dirbtinį intelektą palaikančių sprendimų paklausa ir augantis duomenų analizės realiuoju laiku poreikis.
Be to, tikimasi, kad 5G tinklų atsiradimas dar labiau paspartins rinkos augimą.
Pavyzdžiui, giluminiu mokymusi pagrįsti sveikatos priežiūros sprendimai naudojami diagnozuojant tokias ligas kaip vėžys, Alzheimerio ir Parkinsono ligaIr aptikti rentgeno ir MRT tyrimų pažeidimus.
10. Veido atpažinimas
Veido atpažinimas yra technologija, leidžianti mašinoms atpažinti ir atpažinti žmonių veidus. Veido atpažinimas jau naudojamas saugumo, rinkodaros ir net sveikatos priežiūros srityse.
„MarketsandMarkets“ duomenimis, pasaulinė veido atpažinimo rinka turėtų augti nuo 3.2 milijardai USD į 2020 į 8.5 milijardai USD iki 2025 m CAGR iš 21.3%.
Šis augimas siejamas su didėjančia veido atpažinimo technologijų paklausa įvairiuose sektoriuose, taip pat su didėjančiu biometrinių prieigos kontrolės ir stebėjimo sistemų pritaikymu.
Be to, vis dažniau naudojamas veido atpažinimo technologija teisėsaugos srityje yra pagrindinis veiksnys, skatinantis rinką.
Pavyzdžiui, JK Metropoliteno policijos tarnyba naudoja veido atpažinimo technologiją, kad nustatytų ieškomus asmenis perpildytose vietose, kad sumažintų nusikalstamumą.
11. Kraštų skaičiavimas
„Edge computing“ yra technologija, leidžianti apdoroti ir analizuoti duomenis vietoje, įrenginyje, o ne centralizuotame serveryje.
Krašto kompiuterija jau naudojama tokiose pramonės šakose kaip sveikatos priežiūra, gamyba ir transportas.
„MarketsandMarkets“ duomenimis, tikimasi, kad pasaulinė kompiuterių rinka augs 3.6 milijardai USD į 2020 į 15.7 milijardai USD iki 2025 m CAGR iš 34.1%.
Tokį augimą lėmė poreikis atlikti duomenų analizę realiuoju laiku, didesnis daiktų interneto įrenginių naudojimas ir mažo delsos bei didelio pralaidumo poreikis.
Tikimasi, kad krašto kompiuterija pakeis duomenų apdorojimo ir analizės būdą.
Pavyzdžiui, sveikatos priežiūros srityje kraštų kompiuterija gali būti naudojama medicininių vaizdų anomalijoms aptikti, todėl gydytojai gali diagnozuoti ligas realiuoju laiku ir suteikti greitesnę medicininę priežiūrą.
12. Stiprinamasis mokymasis
Sustiprinimo mokymasis yra AI poskyris, skirtas mašinoms suteikti galimybę mokytis iš grįžtamojo ryšio ir pagerinti savo sprendimų priėmimo gebėjimus.
Sustiprinimo mokymasis jau naudojamas tokiose pramonės šakose kaip žaidimai, robotika ir finansai.
„MarketsandMarkets“ duomenimis, tikimasi, kad pasaulinė mokymosi mokymosi rinka augs 303 milijonų JAV dolerių į 2020 į 9.9 milijardai USD iki 2025 m CAGR iš 75.8%.
Tokį spartų augimą lėmė didėjanti automatizavimo ir naujoviškų dirbtinio intelekto sprendimų paklausa visose pramonės šakose.
Ateinančiais metais tikimasi, kad mokymasis stiprinamasis bus vis dažniau naudojamas kuriant pažangesnes, efektyvesnes sistemas ir procesus.
Pavyzdžiui, „Amazon“ naudojo mokymąsi, kad būtų galima tobulinti tokias užduotis kaip tiekimo grandinės operacijų optimizavimas ir kainų sprendimai.
13. Paaiškinamas AI
Paaiškinamas AI yra technologija, leidžianti žmonėms lengvai suprasti AI sprendimus ir rezultatus.
Paaiškinamas AI tampa vis svarbesnis, nes AI integruojamas į svarbius sprendimų priėmimo procesus.
Pagal Rinkosir rinkos, tikimasi, kad pasaulinė paaiškinama AI rinka augs nuo 1.7 milijardai USD į 2020 į 4.5 milijardai USD iki 2025 m CAGR iš 21.7%.
Šis augimas daugiausia susijęs su didėjančiu dėmesiu skaidrumui ir pasitikėjimu AI pagrįstais sprendimais, taip pat poreikiu laikytis įvairių reglamentų, susijusių su paaiškinamu AI.
Didėjanti AI palaikančių programų paklausa pramonės vertikalėse taip pat skatina paaiškinamos AI rinkos augimą.
Pavyzdžiui, tikimasi, kad dirbtiniu intelektu pagrįstos sveikatos priežiūros rinka smarkiai išaugs, nes medicinos sektoriuje vis dažniau naudojamas paaiškinamas dirbtinis intelektas.
14. Federuotas mokymasis
Federuotas mokymasis yra technika, leidžianti lavinti mašininis mokymasis decentralizuotų duomenų šaltinių modelius, nepažeidžiant duomenų privatumo.
Apjungtas mokymasis tampa vis svarbesnis, nes daiktų interneto įrenginiai ir kiti šaltiniai generuoja daugiau duomenų.
„MarketsandMarkets“ duomenimis, tikimasi, kad pasaulinė federacinė mokymosi rinka augs 117 milijonų JAV dolerių į 2020 į 831 milijonų JAV dolerių iki 2025 m CAGR iš 47.8%.
Ši technologija vis labiau populiarėja didelėse technologijų įmonėse, tokiose kaip „Google“, „Microsoft“ ir „Apple“. Didėjanti duomenų privatumo ir saugumo paklausa skatina federacinės mokymosi rinkos augimą.
Pavyzdžiui, „Google“ sukūrė dirbtiniu intelektu pagrįstą susietą mokymosi sistemą, kad pagerintų kalbos atpažinimą mobiliuosiuose įrenginiuose, kuri naudoja duomenis iš paties įrenginio, kad pagerintų tikslumą ir sumažintų duomenų, siunčiamų atgal į debesį, skaičių.
15. AI etika
DI etika yra sritis, kurioje nagrinėjami etiniai su AI kūrimu ir naudojimu susiję sumetimais.
Kadangi dirbtinis intelektas integruojamas į daugiau mūsų gyvenimo aspektų, tampa vis svarbiau užtikrinti, kad jis būtų naudojamas etiškai ir atsakingai.
Ataskaita Sąjungininkų rinkos tyrimai skaičiuoja, kad pasaulinė AI etikos rinka pasieks 1.3 milijardai USD junginyje iki 2025 m metinis augimo tempas 52.6 proc..
DI etika taps vis aktualesnė įmonėms ir vyriausybėms, nes technologija bus plačiau naudojama. Įmonės turi užtikrinti, kad jų AI sistemos būtų kuriamos ir naudojamos etiškai.
Vyriausybės taip pat turėtų sukurti politiką ir reglamentus, kad užtikrintų etišką AI naudojimą. Pavyzdžiui, Europos Sąjungos Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas (BDAR) apima nuostatas, susijusias su dirbtiniu intelektu, siekiant užtikrinti naudotojų privatumą.
Nuorodos:
- Kas yra dirbtinis intelektas?
- Kas yra GPT-3 ir kodėl tai keičia dirbtinio intelekto veidą?
- Galingi dirbtinio intelekto pavyzdžiai, naudojami šiandien
- Kur šiandien naudojamas dirbtinis intelektas?
Išvada: naujausios AI technologijos 2024 m
Apibendrinant galima pasakyti, kad dirbtinis intelektas sparčiai keičia mūsų kasdienį gyvenimą ir daro įtaką įvairioms pramonės šakoms. Šios 15 dirbtinio intelekto technologijų yra tik keletas naujovių, kurios formuoja mūsų ateitį, pavyzdžiai.
Tai svarbu atsižvelgti į šių technologijų poveikį visuomenei ir užtikrinti, kad jos būtų kuriamos ir naudojamos etiškai ir atsakingai.
Kadangi dirbtinis intelektas ir toliau vystosi, jis neabejotinai suteiks naujų galimybių ir iššūkių, todėl mes turime užtikrinti, kad panaudotume jo galią žmonijos gerinimui. Geriau pasirūpinkime, kad nesukurtume roboto apokalipsės!
Apskritai AI technologijos keičia mūsų gyvenimą, ir tikimasi, kad pasaulinė AI rinka per ateinančius kelerius metus sparčiai augs.
Tai įdomus metas dirbtiniam intelektui, todėl ateinančiais metais galime tikėtis daug daugiau naujovių ir proveržių šioje srityje.
Tikimasi, kad pasaulinė AI rinka bus beveik verta du trilijonai JAV dolerių iki 2030 m. nuo dabartinės vertės maždaug 100 milijardų JAV dolerių.
Kai mes priimame šias naujas technologijas, svarbu atsiminti, kad jos nėra be rizikos ir iššūkių.
Mes turime užtikrinti, kad jie būtų kuriami ir naudojami taip, kad būtų naudinga visai visuomenei, kartu sumažinant galimą riziką ir trūkumus.
Nors svarbu žinoti su naujomis technologijomis susijusią riziką ir iššūkius, taip pat turėtume prisiminti, kad jos gali atnešti daug gero visuomenei.
Pavyzdžiui, naujosios technologijos gali padėti mums lengviau ir efektyviau bendrauti, užmegzti ryšį su kitais žmonėmis visame pasaulyje ir pasiekti informaciją bei išteklius, kurie gali pagerinti mūsų gyvenimą.
Kadangi dirbtinis intelektas ir toliau vystosi, galime tikėtis nuolatinės pažangos tokiose srityse kaip sveikatos priežiūra, transportas, finansai ir daugelis kitų.
DI galimybės pakeisti mūsų pasaulį yra neribotos, todėl mes turime užtikrinti, kad jį naudotume atsakingai ir etiškai, kad sukurtume geresnį pasaulį sau ir ateities kartoms.
Kaip kartą rašė garsus fizikas Stephenas Hawkingas: „Sėkmė kuriant AI būtų didžiausias įvykis žmonijos istorijoje. Deja, tai gali būti ir paskutinis, nebent išmoksime išvengti rizikos.
Puikus naujausių AI naujovių santrauka! Įdomu stebėti, kaip AI keičia daugybę pramonės šakų. Ji turi didžiulį potencialą, tačiau norint pagerinti situaciją ateityje, etika turi nukreipti jos augimą. Puikiai padirbėjote sprendžiant įvairias programas ir atsakingo naudojimo būtinybę. Laukiame papildomų AI pažangos atnaujinimų!