Топ-15 новейших технологий искусственного интеллекта 2024 года: изменение нашей жизни к лучшему!

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.

Новейшие технологии искусственного интеллекта

Топ-15 новейших технологий искусственного интеллекта 2024 г.

Новейшие технологии искусственного интеллекта

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.

GPT-3

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.

2. Компьютерное зрение

Компьютерное зрение — это область ИИ, которая позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальные данные из мира. Компьютерное зрение может распознавать лица, идентифицировать объекты и анализировать эмоции.

Компьютерное зрение уже используется в таких отраслях, как здравоохранение, розничная торговля и безопасность. MarketsandMarkets ожидает, что мировой рынок компьютерного зрения вырастет с USD 10.9 млрд. в 2020 году в долларах США 25.2 млрд штук. к 2025 г., на уровне Среднегодовой темп роста 18.0%.

Этот рост можно объяснить растущим спросом на компьютерное зрение в автономных транспортных средствах, растущей потребностью в автоматизированных производственных процессах и растущим спросом на компьютерное зрение в медицинской диагностике.

Например, в розничной торговле компьютерное зрение используется для обнаружения магазинных краж, отслеживания запасов и анализа поведения покупателей.

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.

Автономные транспортные средства

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.

искусственный интеллект

Например, в сельском хозяйстве роботы используются для таких задач, как посадка, прополка, сбор урожая и обрезка, которые являются трудоемкими и требуют точности.

5. Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) — это область ИИ, которая позволяет машинам понимать и интерпретировать человеческий язык. НЛП уже используется в чат-ботах, виртуальных помощниках и даже системах распознавания голоса.

MarketsandMarkets ожидает, что мировой рынок обработки естественного языка вырастет с USD 10.2 млрд. в 2020 до USD 26.4 млрд. к 2025 г. при среднегодовом темпе роста 21.5%.

NLP становится все более важным, поскольку все больше компаний стремятся использовать технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения обслуживания клиентов, автоматизации процессов и получения информации из данных.

Растущий спрос на решения NLP стимулирует рост рынка NLP.

Например, Amazon недавно объявила о запуске Amazon Comprehend Medical, сервиса НЛП, который упрощает организациям здравоохранения извлечение необходимой информации из неструктурированного медицинского текста.

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.

7. Прогнозная аналитика

Предиктивная аналитика — это использование алгоритмов ИИ для анализа данных и прогнозирования будущих событий. Прогнозная аналитика уже используется в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и маркетинг.

Приблизительно 19.5% прогнозируется, что к 2027 году он станет среднегодовым темпом роста на мировом рынке предиктивной аналитики, начиная с USD 7.2 млрд. в 2020 году.

Чтобы принимать более обоснованные решения, компании все чаще обращаются к прогнозной аналитике для принятия более обоснованных решений, таких как прогнозирование спроса, прогнозирование поведения клиентов и оптимизация маркетинговых кампаний.

Предиктивная аналитика может помочь бизнесу повысить эффективность работы, увеличить доходы и сократить расходы.

Кроме того, растущая доступность данных и растущая сложность технологий искусственного интеллекта стимулируют рост рынка предиктивной аналитики.

Предиктивная аналитика подобна сверхспособностям, позволяя компаниям быстро и точно принимать более обоснованные решения. Как и в случае с супергероями, чем больше данных и инструментов доступно, тем мощнее становится прогнозная аналитика.

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%.

Распознавание речи

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.

Признание лица

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.

Усиление обучения

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.

Learning

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.

15. Этика искусственного интеллекта

Этика ИИ — это область, которая занимается этическими соображениями, связанными с разработкой и использованием ИИ.

По мере того, как ИИ интегрируется во все больше аспектов нашей жизни, становится все более важным обеспечить его использование этичным и ответственным образом.

Доклад Исследования рынка союзников оценивает, что глобальный рынок этики ИИ достигнет USD 1.3 млрд. к 2025 году на территории комплекса годовой темп роста 52.6%.

Этика ИИ будет становиться все более актуальной для бизнеса и правительств по мере более широкого распространения технологии. Компании должны обеспечить, чтобы их системы ИИ создавались и использовались этическим образом.

Правительства также должны разработать политику и правила для обеспечения этичного использования ИИ. Например, Общий регламент Европейского Союза о защите данных (GDPR) включает положения, касающиеся ИИ, для обеспечения конфиденциальности пользователей.

Быстрые ссылки:

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».

Кашиш Баббер
Этот автор проверен на BloggersIdeas.com

Кашиш — выпускница бакалавра коммерции, которая в настоящее время продолжает свою страсть — учиться и писать о SEO и блогах. С каждым новым обновлением алгоритма Google она погружается в детали. Она всегда стремится учиться и любит исследовать каждый поворот обновлений алгоритмов Google, вникая в мельчайшие детали, чтобы понять, как они работают. Ее энтузиазм по поводу этих тем можно увидеть в ее статьях, что делает ее идеи одновременно информативными и интересными для всех, кто интересуется постоянно развивающейся сферой поисковой оптимизации и искусством ведения блогов.

Партнерское раскрытие: Полная прозрачность - некоторые ссылки на нашем веб-сайте являются партнерскими ссылками, и если вы используете их для совершения покупки, мы будем получать комиссию без дополнительных затрат для вас (вообще никакой!).

Комментарии (1)

  1. 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!

Оставьте комментарий