У цій статті ми обговоримо 15 найновіших технологій ШІ та те, як вони впливають на наше повсякденне життя.
Штучний інтелект (ШІ) — це область інформатики, яка займається створенням інтелектуальних машин, здатних виконувати завдання, які зазвичай виконують люди, наприклад візуальне сприйняття, прийняття рішень, розпізнавання мови та мовний переклад.
За словами Грея Скотта, експерта зі штучного інтелекту, «немає жодних причин і жодних способів, щоб людський розум міг встигати за машиною штучного інтелекту до 2035 року».
Прогнозується, що ринок ШІ зросте на 76.44 млрд доларів з 2020 по 2025 рік, з a CAGR 21%Штучний інтелект вже має значний вплив на наше повсякденне життя та має змінити наш світ у найближчі роки.
Наприклад, роботи зі штучним інтелектом використовуються в лікарнях для виконання таких завдань, як дезінфекція приміщень і доставка медикаментів, а чат-боти на основі ШІ вже використовуються багатьма компаніями для надання підтримки клієнтам.
Але не хвилюйтеся, роботи штучного інтелекту все ще не можуть випрати вашу білизну чи застелити ваше ліжко – поки що! Технологія штучного інтелекту все ще перебуває на ранніх стадіях розвитку, і їй потрібно пройти довгий шлях, перш ніж вона зможе зрівнятися з можливостями людини.
Хоча штучний інтелект може автоматизувати певні завдання та надавати допомогу, він все одно потребує моніторингу та контролю з боку людей, щоб переконатися, що він використовується відповідально та етично.
15 найновіших технологій ШІ 2024 року
Ось список 15 найновіших технологій ШІ, які змінюють наше життя на краще:
1. Генеративний попередньо навчений трансформатор 3 (GPT-3)
GPT-3 є передовим модель обробки мови розроблений OpenAI, який генерує текст, схожий на людину. Він може виконувати низку завдань, таких як написання есе, складання електронних листів і навіть кодування.
GPT-3 отримав високу оцінку за його можливості створення природної мови та використовується компаніями для автоматизації створення вмісту та підтримки клієнтів.
GPT-3 вважається одним із найпотужніших інструментів штучного інтелекту, коли-небудь створених, його потенційні застосування варіюються від обробки природної мови та машинного перекладу до автоматичного створення контенту.
Це було оголошено проривом у штучному інтелекті та має потенціал кардинально змінити спосіб взаємодії з комп’ютерами.
Наприклад, GPT-3 використовувався для створення віртуального помічника, який може відповідати на запитання клієнтів природною мовою, скорочуючи час і ресурси, необхідні для підтримки клієнтів.
2. Комп’ютерний зір
Комп’ютерний зір — це підполе ШІ, яке дозволяє машинам інтерпретувати та розуміти візуальні дані зі світу. Комп’ютерний зір може розпізнавати обличчя, ідентифікувати об’єкти та аналізувати емоції.
Комп’ютерне бачення вже використовується в таких галузях, як охорона здоров’я, роздрібна торгівля та безпека. MarketsandMarkets очікує, що глобальний ринок комп’ютерного бачення буде зростати 10.9 мільярди доларів США у 2020 році до дол 25.2 млрд штук. до 2025 року о CAGR 18.0%.
Це зростання можна пояснити зростаючим попитом на комп’ютерне бачення в автономних транспортних засобах, зростаючою потребою в автоматизованих виробничих процесах і зростаючим попитом на комп’ютерне бачення в медичній діагностиці.
Наприклад, у сфері роздрібної торгівлі комп’ютерний зір використовується для виявлення крадіїв, відстеження запасів і аналізу поведінки клієнтів.
3. Автономні транспортні засоби
Автономні транспортні засоби - це автомобілі, які можуть їздити самостійно без втручання людини. Вони використовують датчики, GPS і штучний інтелект, щоб орієнтуватися на дорогах і приймати рішення.
Автономні транспортні засоби мають намір революціонізувати транспортну галузь, зменшивши кількість аварій, покращивши потік транспорту та підвищивши доступність для людей, які не вміють керувати автомобілем.
За даними Allied Market Research, очікується, що глобальний ринок автономних транспортних засобів буде зростати 54.23 мільярди доларів США в 2019 до 556.67 мільярди доларів США до 2026 року о CAGR 39.47%.
Технологія автономних транспортних засобів розробляється великими виробниками автомобілів, технологічними компаніями та стартапами. Такі компанії, як Tesla, Toyota і Apple, інвестують значні кошти в дослідження та розробки автономних автомобілів.
Крім того, багато країн у всьому світі вживають заходів для створення законодавчої та нормативної бази для впровадження автономних транспортних засобів.
Наприклад, Сінгапур заснував Сінгапурську ініціативу автономних транспортних засобів для нагляду за розвитком технології автономних транспортних засобів і забезпечення безпеки населення.
4. Робототехніка
Робототехніка — це область штучного інтелекту, яка займається створенням роботів, які виконують завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту. Ці завдання включають роботу на конвеєрі, хірургію та навіть пожежогасіння.
Робототехніка вже використовується в таких галузях, як виробництво, охорона здоров’я та сільське господарство. ResearchAndMarkets очікує, що глобальний ринок робототехніки буде зростати 62.75 мільярди доларів США в 2020 до 103.94 мільярди доларів США до 2026 року о CAGR 8.8%.
Це зростання зумовлене дедалі більшим впровадженням роботів у промислових і непромислових застосуваннях. Зростаюча потреба в автоматизації та зростання вартості робочої сили є іншими факторами, що сприяють зростанню ринку робототехніки.
Наприклад, у сільському господарстві роботи використовуються для таких завдань, як посадка, прополка, збирання врожаю та обрізка, які є трудомісткими та вимагають точності.
5. Обробка природної мови
Обробка природної мови (NLP) — це підполе ШІ, яке дозволяє машинам розуміти та інтерпретувати людську мову. NLP вже використовується в чат-ботах, віртуальних помічниках і навіть системах розпізнавання голосу.
MarketsandMarkets очікує, що глобальний ринок обробки природної мови буде зростати 10.2 мільярди доларів США в 2020 до 26.4 мільярди доларів США до 2025 року з CAGR 21.5%.
НЛП стає все більш важливим, оскільки все більше компаній прагнуть використовувати штучний інтелект і технології машинного навчання для покращення обслуговування клієнтів, автоматизації процесів і отримання інформації з даних.
Зростаючий попит на НЛП-рішення стимулює зростання ринку НЛП.
Наприклад, Amazon нещодавно оголосила про запуск Amazon Comprehend Medical, NLP-сервісу, який полегшує організаціям охорони здоров’я отримувати відповідну інформацію з неструктурованого медичного тексту.
6. Рекомендаційні системи
Системи рекомендацій — це алгоритми штучного інтелекту, які аналізують дані користувача, щоб запропонувати продукти, послуги або контент, які можуть зацікавити користувача.
Системи рекомендацій вже використовуються на сайтах електронної комерції, потокових сервісах і платформах соціальних мереж.
За даними Zion Market Research, очікується, що глобальний ринок механізму рекомендацій зростатиме 3.6 мільярди доларів США в 2020 до 11.1 мільярди доларів США до 2026 року о CAGR 20.9%.
Оскільки системи рекомендацій продовжують вдосконалюватися, вони стають все більш важливими для бізнесу, щоб залишатися конкурентоспроможними в епоху цифрових технологій.
Аналізуючи моделі покупок, уподобання та інтереси клієнтів, системи рекомендацій можуть давати персоналізовані та цілеспрямовані рекомендації, які підвищують рівень залучення та конверсії.
Наприклад, система рекомендацій Amazon «часто купують разом» розроблена, щоб пропонувати клієнтам товари, які можуть їх зацікавити на основі їхніх попередніх покупок.
7. Прогностична аналітика
Прогностична аналітика – це використання алгоритмів ШІ для аналізу даних і прогнозування майбутніх подій. Прогностична аналітика вже використовується в таких галузях, як охорона здоров’я, фінанси та маркетинг.
приблизно 19.5% прогнозується CAGR для глобального ринку прогнозної аналітики до 2027 року 7.2 мільярди доларів США В 2020.
Щоб приймати більш обґрунтовані рішення, компанії все частіше звертаються до прогнозної аналітики для прийняття більш обґрунтованих рішень, таких як прогнозування попиту, прогнозування поведінки клієнтів і оптимізація маркетингових кампаній.
Прогностична аналітика може допомогти бізнесу підвищити операційну ефективність, збільшити доходи та скоротити витрати.
Крім того, зростаюча доступність даних і дедалі вдосконалені технології штучного інтелекту стимулюють зростання ринку прогнозної аналітики.
Прогностична аналітика — це суперсила, що дозволяє компаніям приймати більш обґрунтовані рішення швидко й точно. Подібно до супергероїв, чим більше даних та інструментів доступно, тим потужнішою стає прогнозна аналітика.
8. Розпізнавання мови
Розпізнавання мовлення — це область штучного інтелекту, яка дозволяє машинам розпізнавати та інтерпретувати людську мову. Розпізнавання мовлення вже використовується у віртуальних помічниках, розумних колонках і програмах для диктування.
За даними MarketsandMarkets, очікується, що глобальний ринок розпізнавання мови та голосу зростатиме 7.5 мільярди доларів США в 2020 до 27.16 мільярди доларів США до 2026 року о CAGR 23.0%.
Технологія використовується в різних галузях промисловості, включаючи охорону здоров’я, автомобільну промисловість, споживчу промисловість і підприємства. Він також стає все більш популярним в освіті, оскільки допомагає зробити навчання більш інтерактивним і привабливим.
Наприклад, використання технології розпізнавання голосу в класі дозволило учням потренуватися говорити іноземною мовою та отримати миттєвий зворотний зв’язок щодо своєї вимови.
9. Глибоке навчання
Глибоке навчання — це підгалузь штучного інтелекту, яка дозволяє машинам навчатися та вдосконалюватись за допомогою досвіду без явного програмування.
Глибоке навчання вже використовується в таких галузях, як охорона здоров’я, фінанси та транспорт.
За даними MarketsandMarkets, очікується, що глобальний ринок глибокого навчання зростатиме 2.9 мільярди доларів США в 2020 до 17.2 мільярди доларів США до 2025 року о CAGR 42.7%.
Це зростання значною мірою зумовлене зростаючим попитом на рішення з підтримкою ШІ та зростаючою потребою в аналізі даних у реальному часі.
Крім того, очікується, що поява мереж 5G ще більше прискорить зростання ринку.
Наприклад, медичні рішення на основі глибокого навчання використовуються для діагностики таких захворювань, як рак, хвороба Альцгеймера та ПаркінсонаІ виявити відхилення в рентгенівських знімках і МРТ.
10. Розпізнавання обличчя
Розпізнавання облич — це технологія, яка дозволяє машинам розпізнавати та ідентифікувати обличчя людей. Розпізнавання обличчя вже використовується в безпеці, маркетингу та навіть охороні здоров’я.
За даними MarketsandMarkets, очікується, що глобальний ринок розпізнавання облич зростатиме 3.2 мільярди доларів США в 2020 до 8.5 мільярди доларів США до 2025 року о CAGR 21.3%.
Це зростання пояснюється зростаючим попитом на технологію розпізнавання обличчя в різних секторах, а також її все більшим впровадженням у формі біометричного контролю доступу та систем спостереження.
Крім того, все більш широке використання технології розпізнавання облич у правоохоронних органах є ключовим фактором, що рухає ринок.
Наприклад, Служба столичної поліції Великобританії використовує технологію розпізнавання облич для ідентифікації розшукуваних осіб у місцях скупчення людей з метою зменшення злочинності.
11. Крайові обчислення
Граничні обчислення – це технологія, яка дозволяє обробляти й аналізувати дані локально на пристрої, а не на централізованому сервері.
Граничні обчислення вже використовуються в таких галузях, як охорона здоров’я, виробництво та транспорт.
За даними MarketsandMarkets, очікується, що глобальний ринок периферійних обчислень зростатиме 3.6 мільярди доларів США в 2020 до 15.7 мільярди доларів США до 2025 року о CAGR 34.1%.
Це зростання зумовлене потребою в аналізі даних у реальному часі, розширеним впровадженням пристроїв IoT, а також потребою в низькій затримці та високій пропускній здатності.
Очікується, що периферійні обчислення революціонізують спосіб обробки та аналізу даних.
Наприклад, у сфері охорони здоров’я периферійні обчислення можна використовувати для виявлення аномалій у медичних зображеннях, дозволяючи лікарям діагностувати захворювання в режимі реального часу та надавати медичну допомогу швидше.
12. Підсилення навчання
Навчання з підкріпленням — це підгалузь штучного інтелекту, яка надає можливість машинам навчатися за допомогою зворотного зв’язку та покращує свої здібності приймати рішення.
Навчання з підкріпленням вже використовується в таких галузях, як ігри, робототехніка та фінанси.
За даними MarketsandMarkets, очікується, що глобальний ринок навчання з підкріпленням зростатиме 303 млн. Дол в 2020 до 9.9 мільярди доларів США до 2025 року о CAGR 75.8%.
Таке швидке зростання пояснюється зростанням попиту на автоматизацію та інноваційні рішення на основі ШІ в різних галузях.
Очікується, що навчання з підкріпленням буде використовуватися все більше і більше в найближчі роки для створення розумніших і ефективніших систем і процесів.
Наприклад, Amazon використовує підкріплююче навчання для таких завдань, як оптимізація операцій ланцюжка поставок і прийняття рішень щодо ціноутворення.
13. Пояснений ШІ
Explainable AI — це технологія, яка дозволяє інтерпретувати рішення та результати штучного інтелекту таким чином, щоб люди могли легко його зрозуміти.
Штучний інтелект, який можна пояснити, стає все більш важливим, оскільки ШІ інтегрується в важливі процеси прийняття рішень.
За оцінками MarketsandMarkets, очікується, що глобальний зрозумілий ринок штучного інтелекту зростатиме 1.7 мільярди доларів США в 2020 до 4.5 мільярди доларів США до 2025 року о CAGR 21.7%.
Це зростання значною мірою пояснюється збільшенням уваги до прозорості та довіри до рішень, керованих штучним інтелектом, а також необхідністю дотримання різноманітних правил, пов’язаних із зрозумілим ШІ.
Зростаючий попит на програми з підтримкою штучного інтелекту в галузевих галузях також сприяє зростанню ринку зрозумілого штучного інтелекту.
Наприклад, очікується, що ринок охорони здоров’я на основі штучного інтелекту значно зросте завдяки дедалі більшому використанню зрозумілого ШІ в медичному секторі.
14. Федеративне навчання
Інтегроване навчання — це техніка, яка дозволяє навчати навчання за допомогою машини моделі на основі децентралізованих джерел даних без шкоди для конфіденційності даних.
Інтегроване навчання стає все більш важливим, оскільки все більше даних генерується пристроями Інтернету речей та іншими джерелами.
Згідно з MarketsandMarkets, очікується, що глобальний ринок федеративного навчання буде розвиватися 117 млн. Дол в 2020 до 831 млн. Дол до 2025 року о CAGR 47.8%.
Ця технологія набирає популярності серед великих технологічних компаній, таких як Google, Microsoft і Apple. Зростаючий попит на конфіденційність і безпеку даних сприяє зростанню ринку федеративного навчання.
Наприклад, Google розробив систему федеративного навчання на основі штучного інтелекту для покращення розпізнавання мовлення на мобільних пристроях, яка використовує дані з самого пристрою для підвищення точності та мінімізує дані, що надсилаються назад у хмару.
15. Етика А.І
Етика штучного інтелекту – це сфера, яка займається етичними міркуваннями, пов’язаними з розробкою та використанням штучного інтелекту.
Оскільки штучний інтелект інтегрується у все більше аспектів нашого життя, стає все важливішим переконатися, що він використовується етично та відповідально.
Доповідь Дослідження ринку союзників оцінює, що глобальний ринок етики ШІ досягне 1.3 мільярди доларів США до 2025 р. на комп річний приріст 52.6%.
Етика штучного інтелекту ставатиме все більш актуальною для компаній та урядів у міру того, як ця технологія буде розгортатися ширше. Компанії повинні переконатися, що їхні системи штучного інтелекту створюються та використовуються етично.
Уряди також повинні розробити політику та правила, щоб забезпечити етичне використання ШІ. Наприклад, Загальний регламент захисту даних Європейського Союзу (GDPR) містить положення щодо штучного інтелекту для забезпечення конфіденційності користувачів.
Швидкі посилання:
- Що таке штучний інтелект?
- Що таке GPT-3 і чому він змінює обличчя штучного інтелекту?
- Потужні приклади штучного інтелекту, який використовується сьогодні
- Де сьогодні використовується штучний інтелект?
Висновок: новітні технології ШІ 2024
Підсумовуючи, ШІ швидко змінює наше повсякденне життя та впливає на різні галузі. Ці 15 технологій штучного інтелекту є лише кількома прикладами інновацій, які формують наше майбутнє.
Важливо розглядати вплив цих технологій на суспільство та гарантувати, що вони розробляються та використовуються в етичній та відповідальній манері.
Оскільки штучний інтелект продовжує розвиватися, він, безсумнівно, принесе нові можливості та виклики, і від нас залежить, щоб ми використовували його потужність для кращого життя людства. Нам краще переконатися, що ми не створимо робот-апокаліпсис!
Загалом технології штучного інтелекту революціонізують наше життя, і очікується, що світовий ринок штучного інтелекту продовжуватиме швидко зростати протягом наступних кількох років.
Це захоплюючий час для штучного інтелекту, і ми можемо очікувати, що в найближчі роки побачимо багато інновацій і проривів у цій галузі.
Очікується, що глобальний ринок штучного інтелекту коштуватиме майже два трильйони доларів США до 2030 року, від поточного значення приблизно 100 мільярдів доларів США.
Оскільки ми використовуємо ці нові технології, важливо пам’ятати, що вони не позбавлені ризиків і викликів.
Від нас залежить, щоб вони розроблялися та використовувалися таким чином, щоб приносити користь суспільству в цілому, мінімізуючи при цьому потенційні ризики та недоліки.
Хоча важливо знати про ризики та виклики, пов’язані з новими технологіями, ми також повинні пам’ятати, що вони можуть принести багато добра суспільству.
Наприклад, нові технології можуть допомогти нам легше й ефективніше спілкуватися, спілкуватися з іншими людьми по всьому світу та отримувати доступ до інформації та ресурсів, які можуть покращити наше життя.
Оскільки ШІ продовжує розвиватися, ми можемо очікувати подальшого прогресу в таких сферах, як охорона здоров’я, транспорт, фінанси та багатьох інших.
Потенціал штучного інтелекту трансформувати наш світ безмежний, і від нас залежить, щоб ми використовували його відповідально та етично, щоб створити кращий світ для себе та для майбутніх поколінь.
Як колись написав відомий фізик Стівен Хокінг: «Успіх у створенні штучного інтелекту стане найбільшою подією в історії людства. На жаль, це також може бути останнім, якщо ми не навчимося уникати ризиків».
Чудовий синопсис останніх інновацій AI! Цікаво спостерігати, як ШІ трансформує низку галузей. Він має величезний потенціал, але для того, щоб покращити ситуацію в майбутньому, етика повинна спрямовувати його зростання. Чудово, що вирішуєте різноманітні програми та необхідність відповідального використання. Чекаємо додаткових оновлень щодо прогресу ШІ!