Будущие возможности искусственного интеллекта в различных отраслях

Можете ли вы найти отрасль, в которой нет ИИ? Скорее всего, вы бы не смогли.

ИИ — одна из самых популярных технологий на планете благодаря своей универсальности и передовым решениям. Он растет быстрыми темпами, но каковы будущие масштабы ИИ? Мы найдем ответы на этот вопрос в этой статье, рассмотрев различные сектора, которые используют (или планируют использовать) эту технологию.

Сфера применения искусственного интеллекта

1. ИИ в науке и исследованиях

ИИ делает большие успехи в научном секторе. Искусственный интеллект может обрабатывать большие объемы данных и обрабатывать их быстрее, чем человеческий разум. Это делает его идеальным для исследований, где источники содержат большие объемы данных.

ИИ уже делает прорывы в этой области. Отличным примером является «Ева», робот на основе искусственного интеллекта. Он обнаружил ингредиент зубной пасты, который может вылечить такое опасное заболевание, как малярия. Представьте обычное вещество, присутствующее в предмете повседневного обихода, способное лечить малярию; это значительный прорыв, без сомнения.

Разработка лекарств — быстрорастущий сектор, и искусственный интеллект значительно помогает исследователям в этом отношении. Биотехнология — еще одна область, в которой исследователи используют ИИ для разработки микроорганизмов для промышленных применений. В науке происходят значительные изменения благодаря ИИ и машинному обучению. Узнайте больше о преимуществах ИИ.

2. ИИ в кибербезопасности

Кибербезопасность — еще одна область, в которой ИИ выигрывает. По мере того, как организации переносят свои данные в ИТ-сети и облака, угроза хакеров становится все более значительной.

Одна триумфальная атака может нанести ущерб организации. Чтобы обеспечить безопасность своих данных и ресурсов, организации вкладывают огромные средства в кибербезопасность. Будущие возможности ИИ в кибербезопасности блестящие.

Когнитивный ИИ — отличный пример в этой области. Он обнаруживает и анализирует угрозы, а также предоставляет информацию аналитикам для принятия более обоснованных решений. Используя алгоритмы машинного обучения и сети глубокого обучения, ИИ со временем становится лучше и надежнее. Это делает его способным бороться с более сложными угрозами, которые могут развиваться вместе с ними.

Многие учреждения используют решения на основе ИИ для автоматизации повторяющихся процессов, присутствующих в кибербезопасности. Например, у IBM есть IBM Resilient — независимая и открытая платформа, предоставляющая инфраструктуру и центр управления ответными мерами безопасности.

Еще одна область — обнаружение мошенничества. ИИ может помочь в обнаружении мошенничества и помочь организациям и людям избежать мошенничества. Например, рекуррентные нейронные сети способны обнаруживать мошенничество на ранних стадиях. Они могут быстро сканировать большое количество транзакций и классифицировать их в соответствии с их надежностью. Выявляя мошеннические транзакции и тенденции, организации могут сэкономить много времени и ресурсов. Это, безусловно, снижает риск потери денег.

Изучите курсы машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

3. ИИ в анализе данных

Анализ данных может в значительной степени выиграть от AI и ML. Алгоритмы ИИ способны улучшаться с помощью итераций, и таким образом их точность и точность соответственно увеличиваются. ИИ может помочь аналитикам данных с обработкой больших наборов данных.

ИИ может выявлять закономерности и идеи, которые человеческий глаз не может заметить, не прилагая больших усилий. Более того, это быстрее и масштабируемее при этом. Например, в Google Analytics есть Analytics Intelligence , которая использует машинное обучение, чтобы помочь веб-мастерам быстрее получать информацию о своих веб-сайтах.

Вы можете задать Analytics Intelligence вопрос на простом английском языке, и он даст вам быстрый ответ. Он также предоставляет веб-мастерам смарт-списки, смарт-цели, вероятность конверсии и другие функции, которые помогают веб-мастерам улучшить результаты своего сайта.

Сфера применения ИИ в аналитике данных быстро растет. Еще одним примером применения ИИ в этом секторе является прогнозирование результатов на основе данных. Такие системы используют аналитические данные для прогнозирования результатов и соответствующего плана действий для достижения этих результатов. Узнайте больше о приложениях ИИ.

Как упоминалось ранее, системы ИИ могут обрабатывать тонны данных и обрабатывать их намного быстрее, чем люди. Таким образом, они могут собирать данные о клиентах и ​​делать более точные прогнозы их поведения, предпочтений и других необходимых факторов. Helixa.ai — отличный пример такого приложения ИИ. Они используют ИИ, чтобы получить представление о поведении клиентов (или аудитории) для более высокой точности и лучших результатов. Агентства и маркетологи могут использовать свои услуги для создания точных портретов покупателей и создания более целенаправленных рекламных кампаний.

4. ИИ в транспорте

Транспортный сектор использует ИИ на протяжении десятилетий. Самолеты используют автопилот для управления ими в воздухе с 1912 года . Система автопилота контролирует траекторию полета самолета, но она не ограничивается только самолетом. Корабли и космические корабли также используют автопилот, чтобы поддерживать правильный курс.

Автопилот помогает человеку-оператору двигаться в правильном направлении. Пилот современного самолета обычно работает 7 минут; автопилот выполняет большую часть управления самолетом. Это позволяет пилотам сосредоточиться на других более важных аспектах полета, таких как погода и траектория полета самолета.

Еще одна область, в которой будущие возможности ИИ довольно широки, — это беспилотные автомобили. Многие компании разрабатывают автономные транспортные средства, которые будут в значительной степени полагаться на ИИ и машинное обучение для оптимальной работы. Эксперты считают, что беспилотные автомобили принесут много долгосрочных и краткосрочных преимуществ, включая снижение выбросов и повышение безопасности дорожного движения. Например, самоуправляемые автомобили будут свободны от человеческих ошибок, на долю которых приходится 90% дорожно-транспортных происшествий. Многие компании, в том числе Tesla и Uber, разрабатывают эти автомобили.

5. ИИ дома

ИИ нашел особое место в домах людей в виде умных домашних помощников. Amazon Echo и Google Home — популярные устройства для умного дома, которые позволяют выполнять различные задачи с помощью голосовых команд.

Вы можете заказать продукты, включить музыку или даже включить/выключить свет в своей гостиной с помощью всего нескольких голосовых команд. Оба они полагаются на технологии распознавания голоса, которые являются результатом искусственного интеллекта и машинного обучения. Они постоянно учатся на командах своих пользователей, чтобы лучше понимать их и становиться более эффективными.

Умные помощники также присутствуют в мобильных телефонах. Apple Siri и Google Assistant — отличные примеры такого рода. Они также учатся распознавать голоса своих пользователей, чтобы все время лучше интерпретировать их. И они могут выполнять множество задач. У Microsoft также есть умный помощник, который называется Cortana.

Вы можете использовать этих умных помощников для различных задач, таких как:

• Воспроизведение песни
• Задать вопрос
• Покупка чего-либо в Интернете
• Открытие приложения

Остается много возможностей для совершенствования, но, безусловно, масштабы применения ИИ в секторе умного дома стремительно растут.

6. ИИ в здравоохранении

Медицинский сектор также использует эту технологию из-за ее преимуществ. ИИ помогает медицинским исследователям и специалистам разными способами.

Например, Knight Career Institute и Intel создали совместное раковое облако . Это облако берет данные из истории болезни больных раком (и подобными заболеваниями), чтобы помочь врачам поставить лучший диагноз. Предотвращение перехода рака на более высокие стадии является наиболее эффективным методом лечения в настоящее время.

Мы уже упоминали, как ИИ помогает исследователям в своей области. Помимо поиска лекарства от рака, некоторые организации используют ИИ, чтобы помочь пациентам получить телемедицину. Национальная служба здравоохранения Великобритании использует платформу Google DeepMind для выявления рисков для здоровья людей с помощью приложений.

Неправильные диагнозы являются серьезной проблемой в медицинском секторе. ИИ может помочь врачам избежать этих ошибок, предоставляя им соответствующие базы данных и рекомендации. Он может анализировать базу данных пациентов с похожими симптомами и предлагать наиболее эффективное лечение в этих случаях.

Многие крупные организации, в том числе IBM и Microsoft, сотрудничают с медицинскими учреждениями для решения различных проблем, существующих в секторе здравоохранения.

ИИ также может помочь сократить медицинские расходы, заранее предотвращая заболевания и помогая врачам ставить более точные диагнозы. BCI (интерфейсы мозг-компьютер) — еще одна область, в которой медицинский сектор использует ИИ. Эти интерфейсы помогают прогнозировать проблемы, связанные с речью или движением, которые могут возникнуть из-за проблем в мозге. Они используют ИИ, чтобы помочь этим пациентам преодолеть и эти проблемы, расшифровывая нейронные активации.

Почему вы должны стать сертифицированным специалистом по искусственному интеллекту

Искусственный интеллект — один из самых быстрорастущих секторов технологического сектора. И, как вы можете ясно видеть, сфера применения ИИ распространилась на многие сектора, включая здравоохранение, транспорт и безопасность. Из-за такого роста многим отраслям требуется опыт квалифицированных специалистов по искусственному интеллекту.

Вот почему это идеальное время, чтобы стать экспертом в области искусственного интеллекта. Вы можете задаться вопросом: «Как я могу стать профессионалом в области ИИ?»

Для этого вам следует пройти курс сертификации ИИ . На upGrad вы найдете обширную коллекцию курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению. Они познакомят вас со всеми необходимыми предметами и дадут необходимую подготовку, чтобы стать экспертом в этой области.

Заключение

Мы подошли к заключению нашего обсуждения. Надеемся, вам понравилась эта статья. Если у вас есть какие-либо вопросы по этой теме или о том, как стать профессионалом в области искусственного интеллекта, не стесняйтесь спрашивать нас. Мы хотели бы услышать от вас.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь со статьей « Магистр наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта» , которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, статус выпускника IIIT-B. , 5+ практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.