5 Teknologi AI pada tahun 2022

Cara hidup kita telah direvolusikan oleh kecerdasan buatan (AI), yang dimungkinkan oleh kemajuan teknologi terkini. Kecerdasan buatan telah menyebabkan kekecohan dalam setiap sektor ekonomi dan mempunyai pengaruh yang signifikan dalam setiap aspek kehidupan sosial. Semasa mesyuarat pada tahun 1956, frasa "kecerdasan buatan" pertama kali disebut. Perbualan yang berlaku semasa pertemuan itu akhirnya melahirkan bidang teknologi maklumat antara disiplin penjanaan bahasa semula jadi. Pengenalan internet merupakan penyumbang penting kepada pertumbuhan pesat teknologi. 30 tahun yang lalu, teknologi yang kini dikenali sebagai kecerdasan buatan adalah teknologi kendiri; namun, kini, aplikasinya boleh didapati dalam hampir setiap bidang kehidupan. Proses menghasilkan semula kecerdasan manusia dalam komputer adalah apa yang dirujuk sebagai "kecerdasan buatan," yang juga berlaku dengan akronim "AI".

Kecerdasan buatan menggabungkan pelbagai jenis teknologi canggih, kebanyakannya masih dalam peringkat pembangunan. Terdapat perubahan besar oleh perniagaan dari semua saiz, daripada syarikat baru kepada syarikat gergasi, untuk menggabungkan kecerdasan buatan untuk kecemerlangan operasi, perlombongan data dan tujuan lain. Mari kita bincangkan tentang 5 kemajuan terkini dalam teknologi kecerdasan buatan.

1. Penciptaan bahasa melalui proses semula jadi

Otak manusia memproses dan menyampaikan maklumat secara asasnya berbeza daripada mesin. Penjanaan bahasa semula jadi ialah teknologi canggih yang, apabila digunakan pada data berstruktur, boleh menterjemahkannya ke dalam bahasa sasaran. Mesin ini dilengkapi dengan algoritma yang direka untuk mengubah data menjadi format yang lebih disukai untuk pengguna. Bahasa semula jadi ialah subset kecerdasan buatan yang membantu pembangun kandungan dalam mengautomasikan penyampaian maklumat dalam format yang dikehendaki. Ini dimungkinkan dengan bantuan pemprosesan bahasa semula jadi. Pembangun kandungan boleh menggunakan kandungan automatik untuk memasarkan kerja mereka merentasi pelbagai tapak media sosial serta platform media lain untuk menjangkau khalayak sasaran mereka. Apabila data diterjemahkan ke dalam bentuk yang dikehendaki, jumlah campur tangan manusia yang diperlukan akan berkurangan secara drastik. Maklumat boleh diwakili secara grafik dalam pelbagai cara, termasuk carta, graf dan lain-lain.

2. Teknologi pengecaman pertuturan

Pengecaman pertuturan adalah komponen penting tambahan bagi kecerdasan buatan. Tujuannya adalah untuk menterjemah ucapan manusia ke dalam format yang boleh diproses dengan jayanya dan difahami oleh komputer. Interaksi antara manusia dan komputer boleh dipermudahkan dengan bantuan teknologi pengecaman pertuturan. Teknologi ini boleh mengecam suara manusia dalam beberapa bahasa yang berbeza dan menukarnya. Siri iPhone dan Google Assistant ialah contoh teknologi pengecaman pertuturan yang terkenal.

3. Ejen maya

Pereka bentuk pengajaran kini mempunyai akses kepada teknologi yang lebih berguna dalam bentuk ejen maya. Program komputer yang terlibat dalam perbualan dengan orang sebenar dikenali sebagai "ejen maya." Chatbots ialah ejen perkhidmatan pelanggan yang disediakan oleh tapak web dan aplikasi mudah alih untuk berinteraksi dengan pengguna manusia dan menjawab sebarang soalan yang mereka ada. Google Assistant boleh membantu anda menjadualkan mesyuarat, manakala pembantu maya Alexa dari Amazon boleh membuat pembelian menjadi lebih sukar. Pembantu maya juga boleh melaksanakan fungsi bantuan bahasa, mengambil petunjuk daripada pilihan dan pilihan yang anda pilih. IBM Watson mempunyai pemahaman tentang soalan biasa yang ditanya dalam pelbagai format berkenaan perkhidmatan pelanggan. Selain itu, ejen maya berfungsi sebagai contoh perisian-sebagai-perkhidmatan.

4. Pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin ialah subbidang kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk memperoleh makna daripada set data yang besar walaupun mereka tidak diajar secara eksplisit untuk berbuat demikian. Dengan bantuan analisis data yang dijalankan dengan bantuan algoritma dan model statistik, teknik pembelajaran mesin membolehkan organisasi membuat pertimbangan yang berpendidikan. Sejumlah besar wang sedang dilaburkan oleh perniagaan dalam pembelajaran mesin supaya mereka boleh meraih faedah daripada aplikasinya dalam pelbagai bidang yang berbeza. Industri penjagaan kesihatan dan profesion perubatan memerlukan penggunaan teknik pembelajaran mesin untuk menilai data pesakit dengan berkesan bagi tujuan ramalan penyakit dan pembangunan rawatan yang lebih kuratif. Pembelajaran mesin adalah perlu untuk sektor perbankan dan kewangan untuk analisis data pelanggan untuk menentukan dan menawarkan kemungkinan pelaburan kepada pelanggan, serta untuk pencegahan risiko dan penipuan. Dalam industri runcit, pembelajaran mesin merujuk kepada proses mengkaji data pelanggan untuk membuat ramalan tentang perubahan pilihan pelanggan dan tingkah laku pengguna.

5. Perkakasan yang telah dioptimumkan untuk AI

Sektor komersial mempunyai keperluan penting untuk perisian yang menggunakan kecerdasan buatan. Kerana minat yang semakin meningkat dalam perisian, terdapat juga peningkatan dalam permintaan untuk perkakasan yang boleh menjalankan perisian. Pemproses biasa tidak boleh menyokong model kecerdasan buatan. Pada masa ini kerja sedang dilakukan untuk menghasilkan pemproses kecerdasan buatan generasi baharu untuk digunakan dalam rangkaian saraf, pembelajaran mendalam dan penglihatan komputer. Perkakasan yang membentuk AL terdiri daripada unit pemprosesan pusat yang mampu mengurus beban kerja berskala, pemproses neuromorfik, silikon yang direka khusus untuk rangkaian saraf dan teknologi lain yang serupa. Organisasi seperti Nvidia, Qualcomm. AMD sedang membangunkan pemproses yang mampu melakukan pengiraan AI yang rumit. Ada kemungkinan bahawa industri penjagaan kesihatan dan automotif akan mendapat manfaat paling banyak daripada cip ini.

Kesimpulan

Kesimpulannya, Kepintaran Buatan merujuk kepada pemodelan kecerdasan menggunakan teknik pengiraan. Struktur, model dan fungsi operasi yang boleh diprogramkan untuk menyelesaikan masalah, inferens, pemprosesan bahasa dan tugas lain yang memerlukan kecerdasan adalah contoh perkara yang membentuk kecerdasan. Banyak jenis perniagaan dan organisasi yang berbeza sudahpun melihat kejayaan selepas menggunakan teknologi AI. Adalah penting bagi perniagaan yang merancang untuk melaksanakan kecerdasan buatan untuk menjalankan ujian prakeluaran untuk mengelakkan ralat dan berat sebelah. Kedua-dua reka bentuk dan model perlu boleh dipercayai. Selepas mengeluarkan sistem buatan mereka, perniagaan perlu melakukan pemantauan berterusan dalam pelbagai senario. Untuk membolehkan organisasi membuat keputusan yang lebih baik, mereka perlu membangun dan terus mengekalkan piawaian, serta mengupah pakar dari pelbagai bidang. Tujuan dan matlamat masa depan kecerdasan buatan adalah untuk mengautomasikan semua aktiviti manusia yang kompleks dan menghapuskan ralat dan berat sebelah.