10 самых популярных технологий искусственного интеллекта в 2023 году
Искусственный интеллект - мощный инструмент, меняющий мир. Экспертные системы, машинное обучение, глубокое обучение и другие технологии обогащают нашу жизнь, требуя ответственного использования.
Введение в искусственный интеллект
Говоря о передовых технологиях, с абакуса до суперкомпьютеров, мир прошел долгий путь. Скажем, сто лет назад мир сильно зависел от ручного выполнения задач. Даже такие простые операции, как арифметические действия, требовали много времени и труда. Поняв сложность этой задачи, были внедрены различные технологии, способные выполнять сложные вычисления.
Эти технологии развивались быстро, и вскоре мир увидел их потенциал. Вычисления стали более быстрыми и точными. Такие технологии нашли широкое применение в различных областях, включая научные исследования, оборону, здравоохранение, бизнес и многое другое.
Однако, несмотря на эффективность этих машин, всегда был недостаток "интеллекта". Компьютеры могут быть надежными, точными и газиллион раз быстрее, чем человек, но они были всего лишь "глупыми машинами".
Искусственный интеллект - это концепция, превосходящая любую другую, и она нацелена на то, чтобы сделать машины способными учиться и реагировать самостоятельно.
Хотя термин "искусственный интеллект" существует более 5 десятилетий, но только за два десятилетия до этого мир начал осознавать его огромный потенциал. Искусственный интеллект имеет множество применений в областях, таких как обработка естественного языка, моделирование, робототехника и распознавание речи, чтобы назвать несколько.
Несмотря на осознание потенциала и применений искусственного интеллекта, из-за сложностей, связанных с этой областью, развитие в этой области на данный момент ограничивается только разработкой слабых систем искусственного интеллекта, также известных как узкие системы искусственного интеллекта.
В области искусственного интеллекта происходит постоянное развитие, и это развитие экспоненциально. Сегодня искусственный интеллект повсюду. От Google до Facebook, от покупок до обучения - искусственный интеллект на переднем крае.
Существует много современных технологий, которые имеют прямое или косвенное применение искусственного интеллекта.
Эти технологии развивались быстро, и вскоре мир увидел их потенциал. Вычисления стали более быстрыми и точными. Такие технологии нашли широкое применение в различных областях, включая научные исследования, оборону, здравоохранение, бизнес и многое другое.
Однако, несмотря на эффективность этих машин, всегда был недостаток "интеллекта". Компьютеры могут быть надежными, точными и газиллион раз быстрее, чем человек, но они были всего лишь "глупыми машинами".
Искусственный интеллект - это концепция, превосходящая любую другую, и она нацелена на то, чтобы сделать машины способными учиться и реагировать самостоятельно.
Хотя термин "искусственный интеллект" существует более 5 десятилетий, но только за два десятилетия до этого мир начал осознавать его огромный потенциал. Искусственный интеллект имеет множество применений в областях, таких как обработка естественного языка, моделирование, робототехника и распознавание речи, чтобы назвать несколько.
Несмотря на осознание потенциала и применений искусственного интеллекта, из-за сложностей, связанных с этой областью, развитие в этой области на данный момент ограничивается только разработкой слабых систем искусственного интеллекта, также известных как узкие системы искусственного интеллекта.
В области искусственного интеллекта происходит постоянное развитие, и это развитие экспоненциально. Сегодня искусственный интеллект повсюду. От Google до Facebook, от покупок до обучения - искусственный интеллект на переднем крае.
Существует много современных технологий, которые имеют прямое или косвенное применение искусственного интеллекта.
Топ-10 новейших технологий искусственного интеллекта
Генерация естественного языка
Эта технология позволяет превращать структурированные данные в обычный человеческий язык. Проще говоря, это процесс, который переводит мысли в слова. Например, когда ребенок видит бабочку в саду, у него могут возникать разные мысли. Но когда он описывает свои мысли на своем родном языке, это можно назвать генерацией естественного языка.
Понимание естественного языка
Эта технология наоборот, направлена на интерпретацию естественного языка. Например, если ребенку рассказывают о бабочке, он может интерпретировать информацию по-разному и представить себе бабочку в саду. Если его интерпретация правильна, то можно сказать, что процесс (понимание естественного языка) прошел успешно.
Распознавание речи
Эта технология использует искусственный интеллект для преобразования человеческой речи в формат, понятный компьютеру. Это улучшает взаимодействие между человеком и компьютером. Компьютер может понимать человеческую речь на разных естественных языках, что делает общение с ним более быстрым и гладким.
Машинное обучение
Эта технология обучает машину (компьютер) учиться и думать самостоятельно. Для обучения машины часто используют сложные алгоритмы. Машине дают набор категоризированных или некатегоризированных данных, касающихся определенной области. Машина анализирует данные, делает выводы и сохраняет их для будущего использования. Когда машина сталкивается с данными из той же области, она использует сохраненные выводы, чтобы сделать соответствующие заключения и дать адекватный ответ.
Виртуальные агенты
Виртуальные агенты - это цифровые имитации людей, созданные с использованием искусственного интеллекта, машинного обучения, обработки естественного языка и других технологий. Они используются, например, в сфере обслуживания клиентов и способны взаимодействовать с людьми в человеческом стиле. Эти системы могут эффективно взаимодействовать с участниками, используя свои знания, обработку языка и другие инструменты.
Экспертные системы
В контексте искусственного интеллекта, экспертные системы - это компьютерные системы, которые используют предварительно загруженную базу знаний и имитируют способность человека принимать решения. Эти сложные системы используют способность рассуждения и заранее заданные правила "если-то". В отличие от обычных машин, которые работают по структурированным правилам, экспертные системы очень эффективны в решении сложных проблем. Если взять пример с ребенком, основываясь на его знаниях и умении делать выводы, он способен анализировать проблемы и предлагать способы их решения.
Управление решениями
Современные системы управления решениями сильно полагаются на способности искусственного интеллекта для интерпретации и преобразования данных в прогностические модели. Эти модели в долгосрочной перспективе помогают организации принимать необходимые и эффективные решения. Эти системы широко используются в корпоративных приложениях и предоставляют автоматизированные способы принятия решений. Если взять ребенка в пример, как систему управления решениями, основываясь на его знаниях и способностях рассуждения, он сможет эффективно управлять своими решениями. Например, если ребенку предоставлены данные о поведении 10 человек, то он сможет делать почти точные прогнозы, которые будут влиять на его решения по решению конкретной проблемы.
Глубокое обучение
Глубокое обучение - это особый подтип машинного обучения, основанный на искусственных нейронных сетях. В процессе обучения данные преобразуются на разных уровнях, где каждый уровень способен преобразовывать входные данные в композитные и абстрактные представления. Термин "глубокое" здесь относится к количеству уровней преобразования данных в компьютерной системе. Эта технология находит применение в различных областях, таких как компьютерное зрение, агрегация новостей (на основе настроений), разработка эффективных чат-ботов, автоматические переводы, обогащенный клиентский опыт и т. д. Глубокое обучение помогает лучше понимать проблему, что делает его ответ более точным.
Роботизация бизнес-процессов
Искусственный интеллект также широко используется на промышленных уровнях для автоматизации различных процессов. В то время как ручные роботы способны выполнять работу, им часто не хватает автоматизации для выполнения задач без участия человека. Такие автоматизированные системы помогают в областях, где невозможно или нецелесообразно использовать человеческий труд. Например, если рассматривать ребенка как робота без интеллекта, он будет зависеть от других, чтобы выполнить свои задачи. Искусственный интеллект позволяет работать самостоятельно, без необходимости внешнего вмешательства.
Текстовая аналитика
Текстовая аналитика - это анализ структуры текста. Системы искусственного интеллекта используют текстовую аналитику для интерпретации и изучения структуры, значения и намерений текста. Такие системы находят применение в системах безопасности и выявления мошенничества. Система с искусственным интеллектом может различать два разных текстовых образца без человеческого вмешательства. Эта независимость делает такую систему эффективной, эффективной и быстрой по сравнению с человеческими аналогами. Также ребенок в наших примерах, благодаря своему интеллекту, сможет различать почерк членов своей семьи.
Итак, искусственный интеллект находит широкое применение в различных областях. Во всех вышеупомянутых примерах ребенок справляется с задачами самостоятельно благодаря своему интеллекту и не зависит от внешних указаний, но опирается на собственные выводы.
Эта технология позволяет превращать структурированные данные в обычный человеческий язык. Проще говоря, это процесс, который переводит мысли в слова. Например, когда ребенок видит бабочку в саду, у него могут возникать разные мысли. Но когда он описывает свои мысли на своем родном языке, это можно назвать генерацией естественного языка.
Понимание естественного языка
Эта технология наоборот, направлена на интерпретацию естественного языка. Например, если ребенку рассказывают о бабочке, он может интерпретировать информацию по-разному и представить себе бабочку в саду. Если его интерпретация правильна, то можно сказать, что процесс (понимание естественного языка) прошел успешно.
Распознавание речи
Эта технология использует искусственный интеллект для преобразования человеческой речи в формат, понятный компьютеру. Это улучшает взаимодействие между человеком и компьютером. Компьютер может понимать человеческую речь на разных естественных языках, что делает общение с ним более быстрым и гладким.
Машинное обучение
Эта технология обучает машину (компьютер) учиться и думать самостоятельно. Для обучения машины часто используют сложные алгоритмы. Машине дают набор категоризированных или некатегоризированных данных, касающихся определенной области. Машина анализирует данные, делает выводы и сохраняет их для будущего использования. Когда машина сталкивается с данными из той же области, она использует сохраненные выводы, чтобы сделать соответствующие заключения и дать адекватный ответ.
Виртуальные агенты
Виртуальные агенты - это цифровые имитации людей, созданные с использованием искусственного интеллекта, машинного обучения, обработки естественного языка и других технологий. Они используются, например, в сфере обслуживания клиентов и способны взаимодействовать с людьми в человеческом стиле. Эти системы могут эффективно взаимодействовать с участниками, используя свои знания, обработку языка и другие инструменты.
Экспертные системы
В контексте искусственного интеллекта, экспертные системы - это компьютерные системы, которые используют предварительно загруженную базу знаний и имитируют способность человека принимать решения. Эти сложные системы используют способность рассуждения и заранее заданные правила "если-то". В отличие от обычных машин, которые работают по структурированным правилам, экспертные системы очень эффективны в решении сложных проблем. Если взять пример с ребенком, основываясь на его знаниях и умении делать выводы, он способен анализировать проблемы и предлагать способы их решения.
Управление решениями
Современные системы управления решениями сильно полагаются на способности искусственного интеллекта для интерпретации и преобразования данных в прогностические модели. Эти модели в долгосрочной перспективе помогают организации принимать необходимые и эффективные решения. Эти системы широко используются в корпоративных приложениях и предоставляют автоматизированные способы принятия решений. Если взять ребенка в пример, как систему управления решениями, основываясь на его знаниях и способностях рассуждения, он сможет эффективно управлять своими решениями. Например, если ребенку предоставлены данные о поведении 10 человек, то он сможет делать почти точные прогнозы, которые будут влиять на его решения по решению конкретной проблемы.
Глубокое обучение
Глубокое обучение - это особый подтип машинного обучения, основанный на искусственных нейронных сетях. В процессе обучения данные преобразуются на разных уровнях, где каждый уровень способен преобразовывать входные данные в композитные и абстрактные представления. Термин "глубокое" здесь относится к количеству уровней преобразования данных в компьютерной системе. Эта технология находит применение в различных областях, таких как компьютерное зрение, агрегация новостей (на основе настроений), разработка эффективных чат-ботов, автоматические переводы, обогащенный клиентский опыт и т. д. Глубокое обучение помогает лучше понимать проблему, что делает его ответ более точным.
Роботизация бизнес-процессов
Искусственный интеллект также широко используется на промышленных уровнях для автоматизации различных процессов. В то время как ручные роботы способны выполнять работу, им часто не хватает автоматизации для выполнения задач без участия человека. Такие автоматизированные системы помогают в областях, где невозможно или нецелесообразно использовать человеческий труд. Например, если рассматривать ребенка как робота без интеллекта, он будет зависеть от других, чтобы выполнить свои задачи. Искусственный интеллект позволяет работать самостоятельно, без необходимости внешнего вмешательства.
Текстовая аналитика
Текстовая аналитика - это анализ структуры текста. Системы искусственного интеллекта используют текстовую аналитику для интерпретации и изучения структуры, значения и намерений текста. Такие системы находят применение в системах безопасности и выявления мошенничества. Система с искусственным интеллектом может различать два разных текстовых образца без человеческого вмешательства. Эта независимость делает такую систему эффективной, эффективной и быстрой по сравнению с человеческими аналогами. Также ребенок в наших примерах, благодаря своему интеллекту, сможет различать почерк членов своей семьи.
Итак, искусственный интеллект находит широкое применение в различных областях. Во всех вышеупомянутых примерах ребенок справляется с задачами самостоятельно благодаря своему интеллекту и не зависит от внешних указаний, но опирается на собственные выводы.
Заключение
Искусственный интеллект - это ключ к будущему, он очень продвинут и способен решать очень сложные задачи. Сегодня различные отрасли и организации широко используют искусственный интеллект для выполнения задач, которые раньше считались очень сложными.
Современные исследования предсказывают, что рост в области искусственного интеллекта составит 36,6 % и к 2025 году достигнет $190,60 миллиардов.
Все технологии искусственного интеллекта ожидают огромного роста, но глубокое обучение ожидается расти с наивысшей скоростью в терминах годовой средней ставки роста.
В терминах рыночной доли ожидается, что программное обеспечение на основе искусственного интеллекта займет самую большую долю рынка. А с географической точки зрения, Азиатско-Тихоокеанский регион является лидером по высокой годовой средней ставке роста, и Северная Америка будет иметь самую большую рыночную долю.
За считанные два десятилетия искусственный интеллект сделал впечатляющее воздействие на современную индустрию информационных технологий. Он предоставил впечатляющий набор инструментов и приложений, которые охватывают различные области.
Искусственный интеллект изменил наше представление о силе рассуждения и методах решения проблем. Кроме того, он также пролили свет на сложность человеческого интеллекта.
Хотя некоторые люди могут видеть искусственный интеллект как угрозу для человеческого существования, ответственное и ограниченное использование поможет людям и технологии сосуществовать. Такое сосуществование поможет изменить реальность, в которой мы живем, и полностью изменить облик этого мира.
В терминах рыночной доли ожидается, что программное обеспечение на основе искусственного интеллекта займет самую большую долю рынка. А с географической точки зрения, Азиатско-Тихоокеанский регион является лидером по высокой годовой средней ставке роста, и Северная Америка будет иметь самую большую рыночную долю.
За считанные два десятилетия искусственный интеллект сделал впечатляющее воздействие на современную индустрию информационных технологий. Он предоставил впечатляющий набор инструментов и приложений, которые охватывают различные области.
Искусственный интеллект изменил наше представление о силе рассуждения и методах решения проблем. Кроме того, он также пролили свет на сложность человеческого интеллекта.
Хотя некоторые люди могут видеть искусственный интеллект как угрозу для человеческого существования, ответственное и ограниченное использование поможет людям и технологии сосуществовать. Такое сосуществование поможет изменить реальность, в которой мы живем, и полностью изменить облик этого мира.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи