Искусственный интеллект
* Автоматизация: что заставляет систему или процесс функционировать автоматически.
*Машинное обучение: наука о том, как заставить компьютер работать без программирования.
*Машинное зрение: наука, позволяющая компьютерам видеть.
*Обработка естественного языка (НЛП): обработка человеческого, а не компьютерного языка компьютерной программой.
*Робототехника: область техники, ориентированная на проектирование и производство роботов.
*Беспилотные автомобили: они используют комбинацию компьютерного зрения, распознавания изображений и глубокого обучения для выработки автоматизированных навыков управления транспортным средством, оставаясь на заданной полосе и избегая неожиданных препятствий, таких как пешеходы.
Искусственный интеллект проник в ряд областей.
*ИИ в здравоохранении. Самые большие ставки делаются на улучшение результатов лечения пациентов и снижение затрат. Компании применяют машинное обучение, чтобы ставить более качественные и быстрые диагнозы, чем люди.
*ИИ в бизнесе. Роботизированная автоматизация процессов применяется для часто повторяющихся задач, обычно выполняемых людьми. Алгоритмы машинного обучения интегрируются в платформы аналитики и CRM для получения информации о том, как лучше обслуживать клиентов.
* ИИ в образовании. ИИ может автоматизировать выставление оценок, предоставляя преподавателям больше времени. ИИ может оценивать учащихся и адаптироваться к их потребностям, помогая им работать в своем собственном темпе. Преподаватели ИИ могут оказывать дополнительную поддержку учащимся, чтобы они не сбились с пути. ИИ может изменить то, где и как студенты учатся, возможно, даже заменив некоторых учителей.
* ИИ в финансах. ИИ в приложениях для личных финансов, таких как Mint или Turbo Tax, разрушает финансовые институты. Подобные приложения собирают личные данные и предоставляют финансовые консультации. Другие программы, такие как IBM Watson, применялись в процессе покупки дома. Сегодня программное обеспечение выполняет большую часть торговли на Уолл-стрит.
* ИИ в законе. Процесс открытия, просеивания документов, по закону часто является непосильным для людей. Автоматизация этого процесса является более эффективным использованием времени. Стартапы также создают компьютерных помощников для вопросов и ответов, которые могут просеивать запрограммированные ответы на вопросы, изучая таксономию и онтологию, связанные с базой данных.
* ИИ в производстве. Это область, которая была в авангарде внедрения роботов в рабочий процесс. Раньше промышленные роботы выполняли отдельные задачи и были отделены от людей, но по мере развития технологий все изменилось.
Машины не взяли верх. По крайней мере, еще нет. Однако они проникают в нашу жизнь, влияя на то, как мы живем, работаем и развлекаемся. От персональных помощников с голосовым управлением, таких как Siri и Alexa, до более фундаментальных и фундаментальных технологий, таких как поведенческие алгоритмы, наводящие на размышления поиски и автономные беспилотные транспортные средства, обладающие мощными прогностическими возможностями, есть несколько примеров и приложений искусственного интеллекта, которые используются сегодня.
Возможность создания мыслящих машин поднимает множество этических вопросов. Эти вопросы касаются как обеспечения того, чтобы такие машины не причиняли вреда людям и другим морально значимым существам, так и морального статуса самих машин.
С развитием науки и техники искусственный интеллект по-особому медленно меняет традиционную жизнь людей. Достижения людей в области искусственного интеллекта тесно связаны с человеческими инновациями. С постепенным развитием науки и техники люди во многих аспектах были заменены искусственным интеллектом. Например, в игре в шахматы собака-робот Альфа выиграла у чемпиона мира. Мы будем беспокоиться о том, что будущие машины превзойдут людей. С юридической точки зрения, кто несет ответственность за аварию, вызванную беспилотным автомобилем? Кто несет ответственность за несчастный случай с хирургическим роботом? После инцидента закон это регулирует и ограничивает, но он не может исправить уже нанесенный ущерб.
Однако в области искусственного интеллекта еще много недостатков. Многие функции не доведены до совершенства. Например, моделирование роботов недостаточно развито с точки зрения человеческого разума.Она имеет определенные ограничения в понимании людей и склонна к кризисам. В связи с этим исследования искусственного интеллекта должны совершить прорыв. Однако правовая система, которая уже написана, не может удовлетворить потребности общества. Человечество должно заранее думать о кризисе, вызванном развитием науки и техники, и постепенно разрешать его. В последние годы у всех стран есть планы по управлению искусственным интеллектом, которые лучше отражают важность этики и управления искусственным интеллектом. Проблемы, с которыми сталкивается человек при разработке искусственного интеллекта, способствуют устранению многих ненужных споров. Однако искусственный интеллект приносит много этических проблем и в то же время вызывает кризисы. Его необходимо анализировать и исследовать, чтобы люди знали об искусственном интеллекте. Этические проблемы, возникающие в связи с применением технологий, связаны с развитием искусственного интеллекта и улучшением на благо человечества.
Приложения искусственного интеллекта повсюду: от автоматизированных производственных линий на фабриках до алгоритмов машинного обучения, которые извлекают смысл из гор данных.
По мере того, как вычислительные системы становятся умнее, а интеллектуальная автоматизация и экономика все теснее переплетаются, люди начинают задаваться вопросом… не заберут ли роботы наши рабочие места? Для экспертов, которые изучают такие вопросы, короткий ответ — да — некоторые из них. Но не бойтесь. Приложения искусственного интеллекта также откроют новые возможности трудоустройства, о которых раньше никто не мог и мечтать, повысят прибыльность в ближайшие десятилетия и коренным образом изменят экономику, которая зависит от дефицита, к экономике, которая зависит от изобилия.
Приложения искусственного интеллекта готовы создать три новых вида рабочих мест: инструкторы, объяснители и помощники. Тренерами будут люди, которые учат системы ИИ быть более человечными.Например, чат-боты службы поддержки клиентов должны научиться интерпретировать тон — будь то гнев, сарказм или радость — в голосе звонящего. И их нужно научить проявлять сочувствие, сострадание и юмор, чтобы лучше реагировать на запросы клиентов.
Тогда есть объяснители. По мере того, как алгоритмы ИИ становятся все более сложными, люди все меньше их понимают. Программы, предназначенные для анализа больших объемов данных для принятия решений в рекламе, правоохранительных органах, образовании, правительстве и т. д., могут непреднамеренно содержать предвзятость, когда они приходят к своим выводам.
Наконец, поддерживающими будут те, кто будет следить за ИИ, гарантируя, что системы работают так, как задумано, и поддерживают нормы человеческих ценностей. Они также обеспечат устранение непредвиденных последствий.
Более дюжины традиционных отраслей могут извлечь выгоду из искусственного интеллекта. К 2035 году наибольший рост могут увидеть производственные, финансовые и информационные и коммуникационные компании. Компании, работающие в сфере образования, здравоохранения, строительства и розничной торговли, могут получить большую прибыль, если будут внедрять системы, сочетающие искусственный интеллект с дополненной реальностью.
ИИ может повысить прибыльность в среднем на 38 процентов к 2035 году и внести в экономику 14 триллионов долларов.
