В этой статье мы обсудим 15 лучших новейших технологий искусственного интеллекта и то, как они влияют на нашу повседневную жизнь.
Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, которая занимается созданием интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, обычно выполняемые людьми, такие как зрительное восприятие, принятие решений, распознавание речи и языковой перевод.
По словам Грея Скотта, эксперта по искусственному интеллекту, «нет никаких причин и способов, по которым человеческий разум сможет догнать искусственный интеллект к 2035 году».
Прогнозируется, что рынок ИИ вырастет на 76.44 млрд долларов с 2020 по 2025 год, с Среднегодовой темп роста 21%.ИИ уже оказывает значительное влияние на нашу повседневную жизнь и должен изменить наш мир в ближайшие годы.
Например, роботы с искусственным интеллектом используются в больницах для выполнения таких задач, как дезинфекция помещений и доставка медикаментов, а чат-боты на основе искусственного интеллекта уже используются многими компаниями для поддержки клиентов.
Но не волнуйтесь, роботы с искусственным интеллектом по-прежнему не могут стирать или застилать вам постель — пока! Технология искусственного интеллекта все еще находится на ранней стадии, и ей предстоит пройти долгий путь, прежде чем она сможет сравниться с возможностями человека.
Хотя ИИ может автоматизировать определенные задачи и оказывать помощь, люди все же должны контролировать и контролировать его, чтобы обеспечить его ответственное и этичное использование.
Топ-15 новейших технологий искусственного интеллекта 2024 г.
Вот список из 15 новейших технологий искусственного интеллекта, которые меняют нашу жизнь к лучшему:
1. Генеративный предварительно обученный преобразователь 3 (GPT-3)
GPT-3 продвинутый модель обработки языка разработанный OpenAI, который генерирует человеческий текст. Он может выполнять ряд задач, таких как написание эссе, составление электронных писем и даже программирование.
GPT-3 получил высокую оценку за возможности генерации естественного языка и используется предприятиями для автоматизации создания контента и поддержки клиентов.
GPT-3 считается одним из самых мощных инструментов искусственного интеллекта, когда-либо созданных, с его потенциальными приложениями, начиная от обработки естественного языка и машинного перевода и заканчивая автоматическим созданием контента.
Это было провозглашено прорывом в области искусственного интеллекта и потенциально может революционизировать то, как мы взаимодействуем с компьютерами.
Например, GPT-3 использовался для создания виртуального помощника, который может отвечать на вопросы клиентов на естественном языке, что сокращает время и ресурсы, необходимые для поддержки клиентов.
3. Автономные транспортные средства
Автономные транспортные средства — это автомобили, которые могут управлять собой без вмешательства человека. Они используют датчики, GPS и искусственный интеллект для навигации по дорогам и принятия решений.
Автономные транспортные средства призваны произвести революцию в транспортной отрасли, сократив число аварий, улучшив транспортный поток и увеличив доступность для людей, не умеющих водить машину.
По данным Allied Market Research, ожидается, что мировой рынок автономных транспортных средств вырастет с USD 54.23 млрд. в 2019 до USD 556.67 млрд. к 2026 г., на уровне Среднегодовой темп роста 39.47%.
Технологии автономных транспортных средств разрабатываются крупными производителями автомобилей, технологическими компаниями и стартапами. Такие компании, как Tesla, Toyota и Apple, вкладывают значительные средства в исследования и разработки автономных транспортных средств.
Кроме того, многие страны мира предпринимают шаги по созданию нормативно-правовой базы для внедрения автономных транспортных средств.
Например, Сингапур учредил Сингапурскую инициативу автономных транспортных средств для наблюдения за развитием технологий автономных транспортных средств и обеспечения безопасности населения.
4. робототехника
Робототехника — это область ИИ, которая занимается созданием роботов, выполняющих задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Эти задачи включают работу на конвейере, хирургию и даже тушение пожара.
Робототехника уже используется в таких отраслях, как производство, здравоохранение и сельское хозяйство. ResearchAndMarkets ожидает, что мировой рынок робототехники вырастет с USD 62.75 млрд. в 2020 до USD 103.94 млрд. к 2026 г., на уровне Среднегодовой темп роста 8.8%.
Этот рост обусловлен растущим внедрением роботов в промышленных и непромышленных приложениях. Растущая потребность в автоматизации и растущая стоимость рабочей силы — другие факторы, стимулирующие рост рынка робототехники.
Например, в сельском хозяйстве роботы используются для таких задач, как посадка, прополка, сбор урожая и обрезка, которые являются трудоемкими и требуют точности.
6. Системы рекомендаций
Системы рекомендаций — это алгоритмы искусственного интеллекта, которые анализируют пользовательские данные, чтобы предложить продукты, услуги или контент, которые могут заинтересовать пользователя.
Системы рекомендаций уже используются сайтами электронной коммерции, потоковыми сервисами и платформами социальных сетей.
По данным Zion Market Research, ожидается, что мировой рынок систем рекомендаций вырастет с USD 3.6 млрд. в 2020 до USD 11.1 млрд. к 2026 г., на уровне Среднегодовой темп роста 20.9%.
Поскольку рекомендательные системы продолжают совершенствоваться, они становятся все более важными для компаний, чтобы оставаться конкурентоспособными в эпоху цифровых технологий.
Анализируя модели покупок, предпочтения и интересы клиентов, системы рекомендаций могут давать персонализированные и целевые рекомендации, которые повышают уровень вовлеченности и конверсии.
Например, рекомендательная система Amazon «часто покупаемые вместе» предназначена для того, чтобы предлагать клиентам товары, которые могут их заинтересовать, на основе их прошлых покупок.
8. Распознавание речи
Распознавание речи — это область ИИ, которая позволяет машинам распознавать и интерпретировать человеческую речь. Распознавание речи уже используется в виртуальных помощниках, умных колонках и программах для диктовки.
По данным MarketsandMarkets, ожидается, что мировой рынок распознавания речи и голоса вырастет с USD 7.5 млрд. в 2020 до USD 27.16 млрд. к 2026 г., на уровне CAGR 23.0%.
Технология используется в различных отраслях, включая здравоохранение, автомобилестроение, потребительские товары и предприятия. Он также становится все более популярным в сфере образования, поскольку помогает сделать обучение более интерактивным и увлекательным.
Например, использование технологии распознавания голоса в классе позволило учащимся попрактиковаться в разговорной речи на иностранном языке и мгновенно получить обратную связь о своем произношении.
9. Глубокое обучение
Глубокое обучение — это область ИИ, которая позволяет машинам учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования.
Глубокое обучение уже используется в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и транспорт.
Согласно MarketsandMarkets, ожидается, что мировой рынок глубокого обучения вырастет с USD 2.9 млрд. в 2020 до USD 17.2 млрд. к 2025 г., на уровне CAGR 42.7%.
Этот рост во многом обусловлен растущим спросом на решения с поддержкой ИИ и растущей потребностью в анализе данных в реальном времени.
Кроме того, ожидается, что появление сетей 5G еще больше ускорит рост рынка.
Например, медицинские решения, основанные на глубоком обучении, используются для диагностики таких заболеваний, как рак, болезнь Альцгеймера и ПаркинсонаИ выявлять нарушения на рентгенограммах и МРТ.
10. Распознавание лица
Распознавание лиц — это технология, которая позволяет машинам распознавать и идентифицировать лица людей. Распознавание лиц уже используется в сфере безопасности, маркетинга и даже здравоохранения.
По данным MarketsandMarkets, ожидается, что мировой рынок распознавания лиц вырастет с USD 3.2 млрд. в 2020 до USD 8.5 млрд. к 2025 г., на уровне Среднегодовой темп роста 21.3%.
Этот рост объясняется растущим спросом на технологию распознавания лиц в различных секторах, а также ее растущим внедрением в виде биометрических систем контроля доступа и наблюдения.
Кроме того, все более широкое использование технологии распознавания лиц в правоохранительных органах является ключевым фактором, стимулирующим рынок.
Так, например, Служба столичной полиции Великобритании использует технологию распознавания лиц для выявления разыскиваемых лиц в людных местах с целью снижения уровня преступности.
11. Периферийные вычисления
Пограничные вычисления — это технология, позволяющая обрабатывать и анализировать данные локально на устройстве, а не на централизованном сервере.
Пограничные вычисления уже используются в таких отраслях, как здравоохранение, производство и транспорт.
По данным MarketsandMarkets, ожидается, что мировой рынок граничных вычислений вырастет с USD 3.6 млрд. в 2020 до USD 15.7 млрд. к 2025 г., на уровне Среднегодовой темп роста 34.1%.
Этот рост обусловлен потребностью в анализе данных в реальном времени, более широким внедрением устройств IoT, а также потребностью в низкой задержке и высокой пропускной способности.
Ожидается, что граничные вычисления произведут революцию в способах обработки и анализа данных.
Например, в здравоохранении граничные вычисления могут использоваться для обнаружения аномалий в медицинских изображениях, что позволяет врачам диагностировать заболевания в режиме реального времени и оказывать более быструю медицинскую помощь.
12. Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением — это область ИИ, которая позволяет машинам учиться на обратной связи и улучшать свои способности принимать решения.
Обучение с подкреплением уже используется в таких отраслях, как игры, робототехника и финансы.
По данным MarketsandMarkets, ожидается, что мировой рынок обучения с подкреплением вырастет с 303 млн USD в 2020 до USD 9.9 млрд. к 2025 г., на уровне Среднегодовой темп роста 75.8%.
Этот быстрый рост связан с растущим спросом на автоматизацию и инновационные решения на основе искусственного интеллекта в разных отраслях.
Ожидается, что в ближайшие годы обучение с подкреплением будет использоваться все больше и больше для создания более интеллектуальных и эффективных систем и процессов.
Например, Amazon использует обучение с подкреплением для таких задач, как оптимизация операций в цепочке поставок и принятие решений о ценообразовании.
13. Объяснимый ИИ
Объяснимый ИИ — это технология, которая позволяет интерпретировать решения и результаты ИИ так, чтобы их могли легко понять люди.
Объяснимый ИИ становится все более важным, поскольку ИИ интегрируется в важные процессы принятия решений.
По MarketsandMarketsОжидается, что глобальный рынок объяснимого ИИ вырастет с USD 1.7 млрд. в 2020 до USD 4.5 млрд. к 2025 г., на уровне Среднегодовой темп роста 21.7%.
Этот рост во многом связан с растущим вниманием к прозрачности и доверию к решениям, основанным на ИИ, а также с необходимостью соблюдения различных правил, связанных с объяснимым ИИ.
Растущий спрос на приложения с поддержкой ИИ по отраслевым вертикалям также способствует росту рынка объяснимого ИИ.
Например, ожидается, что рынок здравоохранения на основе ИИ значительно вырастет из-за более широкого использования объяснимого ИИ в медицинском секторе.
14. Федеративное обучение
Федеративное обучение — это технология, позволяющая обучать обучение с помощью машины модели на децентрализованных источниках данных без ущерба для конфиденциальности данных.
Федеративное обучение становится все более важным, поскольку все больше данных генерируется устройствами IoT и другими источниками.
Согласно MarketsandMarkets, ожидается, что глобальный рынок федеративного обучения вырастет с 117 млн USD в 2020 до 831 млн USD к 2025 г., на уровне Среднегодовой темп роста 47.8%.
Эта технология набирает обороты у крупных технологических компаний, таких как Google, Microsoft и Apple. Растущий спрос на конфиденциальность и безопасность данных стимулирует рост рынка федеративного обучения.
Например, Google разработала систему федеративного обучения на основе искусственного интеллекта для улучшения распознавания речи на мобильных устройствах, которая использует данные с самого устройства для повышения точности и минимизации данных, отправляемых обратно в облако.
Быстрые ссылки:
- Что такое искусственный интеллект?
- Что такое GPT-3 и почему он меняет облик искусственного интеллекта?
- Мощные примеры искусственного интеллекта, используемые сегодня
- Где сегодня используется искусственный интеллект?
Вывод: новейшие технологии искусственного интеллекта 2024 г.
В заключение, ИИ быстро меняет нашу повседневную жизнь и влияет на различные отрасли. Эти 15 технологий искусственного интеллекта — лишь несколько примеров инноваций, формирующих наше будущее.
Важно рассмотреть влияние этих технологий на общество и обеспечить их разработку и использование этичным и ответственным образом.
Поскольку ИИ продолжает развиваться, он, несомненно, принесет новые возможности и вызовы, и мы должны убедиться, что мы используем его силу для улучшения человечества. Нам лучше убедиться, что мы не устроим апокалипсис роботов!
В целом, технологии искусственного интеллекта революционизируют нашу жизнь, и ожидается, что мировой рынок искусственного интеллекта будет продолжать быстро расти в течение следующих нескольких лет.
Это захватывающее время для ИИ, и мы можем ожидать еще много инноваций и прорывов в этой области в ближайшие годы.
Ожидается, что мировой рынок ИИ будет стоить почти два триллиона долларов США к 2030 году, по сравнению с текущим значением около 100 миллиардов долларов США.
По мере того, как мы внедряем эти новые технологии, важно помнить, что они не лишены рисков и проблем.
От нас зависит, чтобы они разрабатывались и использовались таким образом, чтобы приносить пользу обществу в целом, сводя при этом к минимуму потенциальные риски и недостатки.
Хотя важно знать о рисках и проблемах, связанных с новыми технологиями, мы также должны помнить, что они могут принести много пользы обществу.
Например, новые технологии могут помочь нам легче и эффективнее общаться, общаться с другими людьми по всему миру и получать доступ к информации и ресурсам, которые могут улучшить нашу жизнь.
Поскольку ИИ продолжает развиваться, мы можем ожидать дальнейшего прогресса в таких областях, как здравоохранение, транспорт, финансы и многих других.
Потенциал искусственного интеллекта для преобразования нашего мира безграничен, и мы должны убедиться, что мы используем его ответственным и этичным образом, чтобы создать лучший мир для себя и для будущих поколений.
Как однажды написал знаменитый физик Стивен Хокинг: «Успех в создании ИИ стал бы самым большим событием в истории человечества. К сожалению, она может оказаться и последней, если мы не научимся избегать рисков».
Отличный обзор последних инноваций в области искусственного интеллекта! Интересно наблюдать, как ИИ трансформирует ряд отраслей. У него огромный потенциал, но для того, чтобы улучшить ситуацию в будущем, этика должна направлять его рост. Молодцы, что справились с разнообразием приложений и необходимостью ответственного использования. Ожидаем дополнительных обновлений относительно прогресса ИИ!