Alam mo bang ang Artipisyal na Intelligence ay mag-aambag ng isang napakalaki na $ 15.7 trilyon sa pandaigdigang ekonomiya ng 2030 !? Bilang karagdagan sa mga pakinabang sa ekonomiya, responsable din ang AI para gawing mas simple ang aming buhay. Ang artikulong ito sa Mga Pakinabang Ng Artipisyal na Katalinuhan ay makakatulong sa iyo na maunawaan kung paano nakakaapekto sa lahat ng mga domain ng ating buhay at sa wakas ay nakikinabang sa sangkatauhan.
Tatalakayin ko ang mga pakinabang ng Artipisyal na Intelihensiya sa mga sumusunod na domain:
- Pag-aautomat
- Pagiging produktibo
- Paggawa ng desisyon
- Paglutas ng Mga Problema sa Kumplikado
- Ekonomiya
- Pamamahala ng Mga Paulit-ulit na Gawain
- Pag-personalize
- Global Defense
- Pamamahala sa sakuna
- Lifestyle
Upang makakuha ng malalim na kaalaman ngArtipisyal na Intelligence at Pag-aaral ng Makina, maaari kang mag-enrol para sa live ni Edureka na may suporta na 24/7 at habang-buhay na pag-access.
Tumaas na Pag-aautomat
Maaaring gamitin ang Artipisyal na Katalinuhan upang i-automate ang anumang bagay mula sa mga gawain na nagsasangkot ng matinding paggawa hanggang sa proseso ng pangangalap. Tama iyan!
Mayroong bilang ng mga application na nakabatay sa AI na maaaring magamit upang i-automate ang proseso ng pangangalap. Ang mga nasabing tool ay makakatulong upang palayain ang mga empleyado mula sa nakakapagod na manu-manong mga gawain at payagan silang mag-focus sa mga kumplikadong gawain tulad ng pag-diskarte at paggawa ng desisyon.
Tumaas na Awtomatiko - Mga Pakinabang Ng Artipisyal na Katalinuhan - Edureka
Ang isang halimbawa nito ay ang pag-uusap na AI recruiter na si MYA. Nakatuon ang application na ito sa pag-automate ng nakakapagod na mga bahagi ng proseso ng pangangalap tulad ng pag-iskedyul ng pag-iskedyul at pagkuha.
Si Mya ay sinanay nigamit ang advanced at gumagamit din ito ng Natural Language Processing (NLP) upang kunin ang mga detalye na napupunta sa isang pag-uusap. May pananagutan din si Mya sa paglikha ng mga profile ng kandidato, magsagawa ng analytics at sa wakas ay mga listahan ng mga aplikante.
Tumaas na Kakayahang Gumawa
Ang Artipisyal na Katalinuhan ay naging isang pangangailangan sa mundo ng negosyo. Ginagamit ito upang pamahalaan ang lubos na mga gawain sa computational na nangangailangan ng maximum na pagsisikap at oras.
Alam mo bang ang 64% ng mga negosyo ay nakasalalay sa mga application na nakabatay sa AI para sa kanilang nadagdagan na pagiging produktibo at paglago?
Tumaas na Kakayahang Gumawa - Mga Pakinabang Ng Artipisyal na Katalinuhan - Edureka
Ang isang halimbawa ng naturang aplikasyon ay ang Legal Robot. Tinatawag ko itong Harvey Spectre ng virtual na mundo.
Gumagamit ang bot na ito mga diskarte tulad Malalim na Pag-aaral at Pagproseso ng Likas na Wika upang maunawaan at masuri ang mga ligal na dokumento, hanapin at ayusin ang mga mamahaling ligal na error, makipagtulungan sa mga bihasang ligal na propesyonal, linawin ang mga ligal na tuntunin sa pamamagitan ng pagpapatupad ng isang sistema ng pagmamarka na nakabatay sa AI at iba pa. Pinapayagan ka rin nitong ihambing ang iyong kontrata sa mga nasa parehong industriya upang matiyak na ang iyo ay pamantayan.
Smart Desisyon
Isa sa pinakamahalagang layunin ng Artipisyal na Katalinuhan ay upang makatulong sa paggawa ng mas matalinong mga desisyon sa negosyo. Salesforce Einstein na kung saan ay isang komprehensibong AI para sa CRM (Pamamahala ng Pakikipag-ugnay sa Customer), nagawang magawa iyon nang lubos na mabisa.
Tulad ng sinipi ni Albert Einstein:
'Ang kahulugan ng henyo ay ang paggawa ng kumplikado at ginagawang simple.'
Smart Paggawa ng Desisyon - Mga Pakinabang Ng Artipisyal na Katalinuhan - Edureka
Inaalis ng Salesforce Einstein ang pagiging kumplikado ng Artipisyal na Katalinuhan at pinapayagan ang mga organisasyon na maghatid ng mas matalinong, at mas isinapersonal na karanasan sa customer. Hinimok ng advanced na Pag-aaral ng Makina, Malalim na Pag-aaral, Pagproseso ng Likas na Wika, at panghuhulaang pagmomodelo, ang Einstein ay ipinatupad sa malalaking sukat na negosyo para sa pagtuklas ng mga kapaki-pakinabang na pananaw, pagtataya sa pag-uugali ng merkado at paggawa ng mas mahusay na mga desisyon.
Malutas ang Mga Problema sa Kumplikado
Sa buong mga taon, ang AI ay umunlad mula sa simpleng mga algorithm ng Pagkatuto ng Machine hanggang sa mga advanced na konsepto ng pagkatuto ng makina tulad ng Deep Learning. Ang paglaki na ito sa AI ay nakatulong sa mga kumpanya na malutas ang mga kumplikadong isyu tulad ng pagtuklas ng pandaraya, medikal na pagsusuri, pagtataya ng panahon at iba pa.
Malutas ang Mga Problema sa Komplikado - Mga Pakinabang Ng Artipisyal na Katalinuhan - Edureka
Isaalang-alang ang kaso ng paggamit kung paano gumagamit ang PayPal ng Artipisyal na Intelihensiya para sa pagtuklas ng pandaraya. Salamat sa malalim na pag-aaral, nakilala na ngayon ng PayPal ang mga posibleng mapanlinlang na aktibidad nang tumpak.
ano ang ginagawa ng .trim sa java
Pinroseso ng PayPal ang higit sa $ 235 bilyon na mga pagbabayad mula sa apat na bilyong transaksyon ng higit sa 170 milyong mga customer.
Pag-aaral ng makina atmalalim na mga algorithm sa pag-aaral ng minahan ng data mula sa kasaysayan ng pagbili ng customer bilang karagdagan sa pagsusuri ng mga pattern ng malamang pandaraya na nakaimbak sa mga database nito at masasabi kung ang isang partikular na transaksyon ay mapanlinlang o hindi.
Pinatitibay ang Ekonomiya
Hindi alintana kung ang AI ay itinuturing na isang banta sa mundo, tinatayang magbigay ng higit sa $ 15 trilyon sa ekonomiya ng mundo sa taong 2030.
Ayon sa isang kamakailang ulat ng PwC, ang mga progresibong pagsulong sa AI ay magpapataas sa pandaigdigang GDP ng hanggang sa 14% sa pagitan ngayon at 2030, na katumbas ng isang karagdagang $ 15.7 trilyon na kontribusyon sa ekonomiya ng mundo.
Pinatitibay ang Ekonomiya - Mga Pakinabang Ng Artipisyal na Katalinuhan - Edureka
Sinasabi rin na ang pinakamahalagang mga natamo sa ekonomiya mula sa AI ay sa Tsina at Hilagang Amerika. Ang dalawang bansang ito ay magkakaroon ng halos 70% ng pandaigdigang epekto sa ekonomiya. Inihayag din ng parehong ulat na ang pinakamalaking epekto ng Artipisyal na Intelihensiya ay magiging sa larangan ng pangangalaga ng kalusugan at robot.
Nakasaad din sa ulat na humigit-kumulang na $ 6.6 trilyon ng inaasahang paglago ng GDP ay magmumula sa mga nakuha sa pagiging produktibo, lalo na sa mga darating na taon. Ang mga pangunahing nag-aambag sa paglago na ito ay nagsasama ng awtomatiko ng mga gawain na gawain at ang pagbuo ng mga matalinong bot at tool na maaaring maisagawa ang lahat ng mga gawain sa antas ng tao.
Sa kasalukuyan, ang karamihan sa mga higanteng tech ay nasa proseso na ng paggamit ng AI bilang isang solusyon sa matrabahong gawain. Gayunpaman, ang mga kumpanya na mabagal na gamitin ang mga solusyon na ito batay sa AI ay mahahanap ang kanilang sarili sa isang seryosong kawalan ng kakumpitensya.
Pamamahala ng Mga Paulit-ulit na Gawain
Ang pagsasagawa ng paulit-ulit na mga gawain ay maaaring maging napaka-walang pagbabago ang tono at pag-ubos ng oras. Ang paggamit ng AI para sa nakakapagod at nakagawiang mga gawain ay maaaring makatulong sa amin na ituon ang pinakamahalagang mga gawain sa aming listahan ng dapat gawin.
Ang isang halimbawa ng naturang AI ay ang Virtual Financial assistant na ginamit ng Bank Of America, na tinawag na Erica.
Ipinatupad ni Erica ang mga diskarte sa AI at ML upang matugunan ang mga kinakailangan sa serbisyo sa customer ng bangko. Ginagawa ito sa pamamagitan ng paglikha ng mga pag-update sa ulat ng kredito, pinapabilis ang mga pagbabayad sa bayarin at pagtulong sa mga customer sa mga simpleng transaksyon.
Pamahalaan ang Mga Paulit-ulit na Gawain - Mga Pakinabang Ng Artipisyal na Katalinuhan - Edureka
Kamakailan ay pinalawak ang mga kakayahan ni Erica upang matulungan ang mga kliyente na gumawa ng mas matalinong mga pagpapasyang pampinansyal, sa pamamagitan ng pagbibigay sa kanila ng isinapersonalpananaw
Hanggang sa 2019, nalampasan ni Erica ang 6 milyong mga gumagamit at nagsilbi sa higit sa 35 milyong mga kahilingan sa serbisyo sa customer.
Pag-personalize
Natuklasan ng pananaliksik mula sa McKinsey na ang mga tatak na magagaling sa pag-personalize ay naghahatid ng lima hanggang walong beses sa ROI sa marketing at pinapalakas ang kanilang mga benta ng higit sa 10% sa mga kumpanya na hindi naisapersonal. Ang pag-personalize ay maaaring maging isang napakalaki at matagal na gawain, ngunit maaari itong gawing simple sa pamamagitan ng artipisyal na katalinuhan. Sa katunayan, hindi pa ganoong kadali na mag-target ng mga customer sa tamang produkto.
Ang isang halimbawa nito ay ang kumpanya na batay sa UK na 'Thread' na gumagamit ng AI upang magbigay ng isinapersonal na mga rekomendasyon sa damit para sa bawat customer.
Pag-personalize - Mga Pakinabang Ng Artipisyal na Katalinuhan - Edureka
Karamihan sa mga customer ay gusto ng isang personal na estilista, lalo na ang isa na walang bayad. Ngunit ang mga tauhan ng sapat na mga estilista para sa 650,000 mga customer ay magiging mahal. Sa halip, ang kumpanya ng fashion na nakabase sa UK na Thread ay gumagamit ng AI upang magbigay ng isinapersonal na mga rekomendasyon sa damit para sa bawat customer nito. Kinukuha ng mga customer ang mga pagsusulit sa istilo upang magbigay ng data tungkol sa kanilang personal na istilo.
Kada linggo, tumatanggap ang mga customer ng mga isinapersonal na rekomendasyon na maaari silang bumoto pataas o pababa. Gumagamit ang Thread ng isang machine Learning algorithm na tinawag Thimble na gumagamit ng data ng customer upang makahanap ng mga pattern at maunawaan ang mga gusto ng mamimili. Pagkatapos ay nagmumungkahi ito ng mga damit batay sa panlasa ng customer.
Global Defense
Ang pinaka-advanced na mga robot sa mundo ay itinatayo kasama ang mga pandaigdigang aplikasyon ng pagtatanggol sa isip. Hindi na ito sorpresa dahil ang anumang teknolohiyang napakalaki ay unang ipinatupad sa mga aplikasyon ng militar. Bagaman karamihan sa mga application na ito ay hindi nakikita ang ilaw ng araw, isang halimbawa na alam namin ay ang AnBot.
Global Defense - Mga Pakinabang Ng Artipisyal na Katalinuhan - Edureka
Ang robot na nakabase sa AI na binuo ng mga Tsino ay isang armadong robot na pulis na dinisenyo ng National Defense University ng bansa. May kakayahang maabot ang pinakamataas na bilis ng 11 mph, ang makina ay inilaan upang mag-patrolya ng mga lugar at, sa kaso ng panganib, maaaring mag-deploy ng isang 'electrically charge riot control tool.'
Nakatayo ang matalinong makina sa taas na 1.6m at makikita ang mga indibidwal na may mga criminal record. Ang AnBot ay nag-ambag sa pagpapahusay ng seguridad sa pamamagitan ng pagsunod sa isang track ng anumang kahina-hinalang aktibidad na nangyayari sa paligid nito.
Pamamahala sa sakuna
Para sa karamihan sa atin, ang tumpak na pagtataya ng panahon ay nagpapadali sa pagpaplano ng bakasyon, ngunit kahit na ang pinakamaliit na pagsulong sa paghula ng panahon na pangunahing nakakaapekto sa merkado.
Ang tumpak na pagtataya ng panahon ay nagbibigay-daan sa mga magsasaka na gumawa ng mga kritikal na desisyon tungkol sa pagtatanim at pag-aani. Ginagawa nitong mas madali at mas ligtas ang pagpapadala. At ang pinakamahalaga maaari itong magamit upang mahulaan ang mga natural na sakuna na nakakaapekto sa buhay ng milyon-milyon.
Pagtataya ng Panahon - Mga Pakinabang Ng Artipisyal na Katalinuhan - Edureka
Matapos ang taon ng pagsasaliksik, nakipagsosyo ang IBM sa Weather Company at nakuha ang tone-toneladang data. Binigyan ng pakikipagsosyo na ito ang pag-access ng IBM sa mga mahuhulaan na modelo ng Weather Company, na nagbigay ng tone-toneladang data ng panahon na maaari nitong pakainin sa AI platform ng IBM na Watson upang subukang pagbutihin ang mga hula.
Noong 2016 inangkin ng Weather Company ang kanilang mga modelo na gumamit ng higit sa 100 terabytes ng third-party na data araw-araw.
Ang produkto ng pagsasanib na ito ay batay sa AI na IBM Deep Thunder. Nagbibigay ang system ng lubos na napasadyang impormasyon para sa negosyokliyente sa pamamagitan ng paggamit ng mga hyper-local na pagtataya - sa isang resolusyon na 0.2 hanggang 1.2-milya. Ang impormasyong ito ay kapaki-pakinabang para sa mga kumpanya ng transportasyon, mga kumpanya ng utility, at maging sa mga nagtitinda.
Pinahuhusay ang Pamumuhay
Sa nagdaang nakaraan, ang Artipisyal na Katalinuhan ay umunlad mula sa isang plot ng pelikula na pang-science-fiction hanggang sa isang mahalagang bahagi ng ating pang-araw-araw na buhay. Mula nang lumitaw ang AI noong 1950s, nakita namin ang paglago ng potensyal nito. Gumagamit kami ng mga virtual na katulong na nakabatay sa AI tulad ng Siri, Cortana, at Alexa upang makipag-ugnay sa aming mga telepono at iba pang mga aparato Ginagamit ito upang mahulaan ang mga nakamamatay na sakit tulad ng ALS at leukemia.
Pinahusay na Pamumuhay - Mga Pakinabang Ng Artipisyal na Katalinuhan - Edureka
kung paano gamitin ang klase ng scanner sa java
Sinusubaybayan ng Amazon ang aming mga gawi sa pag-browse at pagkatapos ay nagsisilbi ng mga produktong sa palagay nito gusto naming bilhin, at pati ang Google ay nagpasiya kung anong mga resulta ang ibibigay sa amin batay sa aming aktibidad sa paghahanap.
Sa kabila ng itinuturing na isang banta ay patuloy pa rin ang pagtulong sa amin ng maraming paraan. Tulad ng kung paano si Eliezer Yudkowsky, kapwa tagapagtatag at kapwa nagsasaliksik sa Machine Intelligence Research Institute ay sinipi:
' Sa ngayon, ang pinakamalaking panganib ng Artipisyal na Katalinuhan ay ang mga tao na masyadong madaling magtapos na naiintindihan nila ito . '
Sa tala na ito, nais kong tapusin sa pamamagitan ng pagtatanong sa iyo, paano sa palagay mo makakatulong sa amin ang Artipisyal na Intelihensya na lumikha ng isang mas mahusay na mundo?
Kung nag-usisa ka pa rin tungkol sa Artipisyal na Katalinuhan, narito ang isang pares ng mga blog na maaaring interesado ka:
Kaya sa pamamagitan nito, natapos namin ang blog na Mga Pakinabang Ng Artipisyal na Artipisyal na ito. Manatiling nakatutok para sa higit pang mga blog sa pinaka-trending na teknolohiya.
Kung nais mong magpatala para sa isang kumpletong kurso sa Artipisyal na Katalinuhan at Pag-aaral ng Makina, ang Edureka ay may espesyal na na-curate iyon ay magpapasikat sa iyo sa mga diskarteng tulad ng Pinangangasiwaang Pag-aaral, Hindi Pinapamahalaang Pag-aaral, at Pagproseso ng Likas na Wika. Kabilang dito ang pagsasanay sa pinakabagong mga pagsulong at panteknikal na diskarte sa Artipisyal na Pag-intelektuwal at Pag-aaral ng Makina tulad ng Deep Learning, Mga Modelong Grapiko at Pag-aaral ng Patatag.