Bevezetés
Sokan varázslatként tekintenek a mesterséges intelligenciára és a gépi tanulásra. Mi viszont csak egy újabb forradalomnak látjuk, ami részben megszüntet munkahelyeket, majd dupla mennyiségű újat teremt. Miközben vita folyik, a PwC globális AI tanulmánya szerint a világgazdaság 14%-os GDP-növekedést fog látni 2030-ra, ami potenciálisan 15,7 billió dolláros növekedést jelent.
Ez a technológia átalakította a piacot, bemutatta az Alexát, lehetővé tette a Netflixnek, hogy érdemes ajánlásokat adjon, megkönnyítette a kommunikációt az ügyfélszolgálattal – és nemrégiben, ismét címlapokra került a ChatGPT-vel.
Számos új trend bukkan fel a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területén, amelyek potenciálisan hatással vannak vagy lesznek a piacok fejlődésére és fenntartására.
Ha érdekel a mesterséges intelligencia működése, olvasd tovább a blogbejegyzésünket, ahol megtudhatod, hogy hogyan segíti az AI a vállalati növekedést!
Mi a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás?
A mesterséges intelligencia olyan számítógépes rendszerekre vagy algoritmusokra utal, amelyek képesek utánozni az emberi intelligenciát és a kognitív funkciókat, beleértve a problémamegoldást is. Ahogy a név is sugallja, a “mesterséges intelligencia” emberi-szerű kognitív képesség. Ez azt jelenti, hogy bizonyos algoritmusok és rendszerek “tanulhatnak vagy érthetnek túl azon, amit mondtak nekik” önállóan, ha adatokkal és utasításokkal látják el őket. A Spotify ajánló motorja és az Apple Siri virtuális asszisztense népszerű példája ennek a technológiának.
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy területe, amely lehetővé teszi a számítógépes rendszernek, hogy információt vonjon ki a strukturált és félig strukturált adatokból, és ez alapján döntsön és előrejelzéseket tegyen. Adatokat használ modellek létrehozására, amelyeket bizonyos feladatok elvégzésére használnak, például az értékesítés előrejelzésére. A képfelismerés, a Google fordító és az auto-tagging javaslatok a Facebookon mindennapi példák a gépi tanulásra.
A Mesterséges Intelligencia és a Gépi Tanulás közötti különbségek
Mielőtt belevetnénk magunkat a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás 2023-as kiemelkedő trendjeibe, tisztázzunk egy dolgot: az AI és az ML nem ugyanaz – jelentős különbségek vannak közöttük.
Egyszerűen fogalmazva: az AI jelen van számos alkalmazásban, amelyek az emberi viselkedést utánozzák, az ML pedig fokozza ezeknek az alkalmazásoknak a gondolkodási képességét. Szóval, az AI egy szélesebb koncepció.
Mindazonáltal gyakran találkozhatsz azzal, hogy a két kifejezést együtt használják. Sőt, gyakrabban találkozhatsz azzal is, hogy együtt dolgoznak. Vegyük példának a keresőmotorokat. Amikor valamit beírsz a keresősávba, gépi tanulási algoritmusokat használ, hogy megjósolja, mit szeretnél keresni.
Felbukkanó trendek a mesterséges intelligenciában és a gépi tanulásban Természetes Nyelv Feldolgozás (NLP)
A természetes nyelv feldolgozás az egyik népszerű trend a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás terén 2023-ban. Ez egy MI technológia, amely simítja a monoton nyelvi folyamatokat. Az technológia megszünteti a kézi tartalombevitel szükségességét, az emberi nyelvet algoritmusok segítségével rögzíti, amelyek értelmezik, manipulálják és automatikusan kimenetet generálnak.
Ma a vállalatok használják az NLP alkalmazásokat, mint például a nyelvi fordítás, a szövegkinyerés és az érzelem elemzés. A MI és GT szakértők olyan interakciós megközelítéseken dolgoznak, amelyek nem különböznek az emberitől, mivel ez segíthet nekik feltárni az NLP potenciálját. Különböző szektorokban működő vállalkozások igyekeznek kihasználni az MI-vezérelt képességeiket számos funkció javítása érdekében.
Banki és Pénzügyi szektor
A banki és pénzügyi intézmények NLP alkalmazásokat használnak az ügyfélszolgálatban és dokumentumkeresésben. Például az HDFC és az ICICI bank az NLP-t használja az ügyfél-elkötelezettség erősítése érdekében chatbotokon keresztül. Ez segít a banki szakembereknek megérteni az ügyfelet anélkül, hogy azok fizikailag jelen lennének.
Egészségügy
Az egészségügyi szektor megtakaríthatja az időt, amit a klinikai dokumentációra, a beszédfelismerésre és a klinikai adatok értelmezésére fordít, az NLP megoldások segítségével. A számítógépes kódolás (CAC) egy másik terület, ahol az NLP-t jelentősen használják az egészségügyben. Nagyon hasznos lehet, amikor bizonyos betegeknek személyre szabott egészségügyi megoldásokra van szükségük. Az IBM Watson NLP képességeit, az IBM MI motorját, az egészségügyi menedzsment céljára használták a Memorial Sloan-Kettering Rákközpontban.
Gyártás
A gyártóipar a feladatok automatizálásával, minőségellenőrzéssel (adatok vizsgálatával a mintázatok azonosítása érdekében), karbantartás és javítás (szenzor és berendezési adatok elemzése által), valamint a prediktív karbantartás terén nyújt megoldásokat, ezáltal öleli magához ezt a technológiát. Például az Európai Unió (EU) tervezi az NLP beillesztését az épületinformációk tanulmányozásába, hogy növelje a építőipar hatékonyságát és termelékenységét.
Az NLP további valós világban történő alkalmazásai közé tartoznak a chatbotok. A chatbot piacot 2018-as 40,9 millió dollárról 2027-re 454,8 millió dollárra becsülik. A chatbotokon kívül az Alexa, a Google Assistant és a Siri a NLP világának ikonikus nevei. Számítógépes látás
A számítógépes látás egy olyan MI ágazat, amely lehetővé teszi a számítógépes rendszerek számára, hogy a vizuális adatok és képek segítségével betekintést nyerjenek és ezek alapján cselekedjenek. Egyszerűen szólva, ahogyan a MI lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy utánozzák az emberi agyat, a számítógépes látás segíti őket abban, hogy “lássanak”. Ennek eredményeként a számítógépes látás nagyon hasonlóan működik, mint ahogyan az emberi szem működik. Az emberi látás a vizuálisan érzékelt adatokon alapuló információkat használ. A gép vizuális adatokat használ algoritmusok, videók és képek formájában. Az adatokat ezután elemzik és különböző kategóriákba sorolják.
Számítógépes látás
A globális számítógépes látáspiac értékét 2020-as 9,45 milliárd dollárról 2030-ra 41,11 milliárd dollárra becsülik, a CAGR 16,0%-os növekedésével az előrejelzési időszak alatt.
Néhány felhasználási eset:
Közlekedés
A közlekedési iparág technológiai előrelépéseket fogad be, a számítógépes látás pedig előtérbe kerül. A gyalogosok felismerése, az önvezető autók és az útállapot-monitorozás a legfinomabb példái a bevezetésüknek. Az autonóm vezetési technológia nagymértékben támaszkodik erre a technológiára. Olyan vállalatok, mint a Tesla, a Toyota, stb., aktívan dolgoznak az erős számítógépes látás mechanizmusokon, amelyek lehetővé teszik az önvezető rendszerek megfelelő működését.
Egészségügy
A számítógépes látás megváltoztatta az orvosok rákfelismerés, röntgen elemzés és CT vizsgálatok elemzésének módját. Bár az orvosok még mindig manuálisan ellenőrzik a diagnosztikai eredményeket és olvassák a jelentéseket, a számítógépes látás az ilyen feladatok automatizálásával is jelentős munkát végez, például képelemzés segítségével. Például az Egyesült Királyság NHS szakemberei a NVIDIA DGX-2 rendszert használják a radiológiai műveletekben.
Építőipar
Az építőipar az egyik leggyorsabb, amely befogadja a számítógépes látást – és szeretettel teszi ezt. A munkahelyi veszélyfelismerés, az eszközellátás és a gépek és berendezések karbantartási követelményeinek monitorozása olyan módszerek, amelyekkel az iparág kihasználta a számítógépes látást.
A számítógépes látás további felhasználási területei közül a kiskereskedelem az, amire érdemes figyelni. A számítógépes látás egyszerűsíti a feladatokat a kiskereskedelmi iparágban az árukészlet ellenőrzéssel, a készlethiányok értesítésével és az önkiszolgáló fizetési lehetőséggel, ami végül javítja az ügyfélélményt.
Perem számítástechnika
Ez a elosztott számítási keretrendszerek koncepciója, amely a számítást és az adatok forrását közelebb hozza egymáshoz. Itt a perem azt jelenti, hogy az adatokat ott, vagy annak közelében dolgozzák fel, ahol keletkeznek – ami gyorsabb sebességet és eredményeket tesz lehetővé. A perem számítástechnikával az adatokat valós időben, helyben, és ott dolgozzák fel, ahol generálódnak. Ez a megközelítés csökkenti a késleltetést és az adatok központi helyen történő feldolgozásához szükséges sávszélességet.
Ez mára hatalmas piaccá vált, és a globális bevétel várhatóan eléri a 59 633 millió dollárt 2030-ra, a CAGR 21,2%-os növekedésével.
Gyártás
A gyártók számára a perem számítástechnikát arra használják, hogy elemzésre és adatszűrésre kerüljön sor, majd csak a releváns információkat küldjék tovább a felhőben vagy helyszínen lévő szerverre. Ez lehetővé teszi a gyártók számára, hogy nyomon kövessék az összes információt és eszközt. A Microsoft Azure IoT Edge egy széles körben használt platform, amely segít a gyártóknak az AI és a gépi tanulás algoritmusait futtatni az IoT-eszközökön perem számítástechnika segítségével.
Távmunkahelyek
A perem számítástechnikát széles körben használják távmunkahelyeken a hatékonyság és a sávszélesség növelése érdekében. Különösen a COVID-19 világjárvány után sok vállalat olyan platformokat használ, mint a Google Cloud Platform, az ADLINKS, stb., hogy kiaknázhassák a perem számítástechnika funkcionalitásait.
Olaj és gáz
Az olaj- és gáziparban az olajfúró torony által előállított adatmennyiség hatalmas. Azonban az elemzés során az adatok 99%-a felhasználatlan marad, ami a valós idejű hozzáférés hiányához vezet. Mire az adatokat elemezzük, azok már nem lehetnek relevánsak.
Idővel a gépek fejlődtek, és az adatok és információk mennyisége jelentősen megnőtt. Mindez egy nagy igényre vezet vissza: lépést tartani a tempóval és a hatékonysággal. A perem számítástechnika segít az iparágaknak ezt elérni.
Mély tanulás
A mély tanulás, a gépi tanulás egyik alfejezete, olyan gépi tanulási technikát jelent, amely segít a gépeknek olyan feladatokat elvégezni, mint az emberek. A technológia mesterséges neurális hálózatokon (több rétegű feldolgozó hálózatok) alapul, amelyek pontosabb jellemzőket vonnak ki a bonyolult adatokból.
A mély tanulás egyre népszerűbbé válik sok okból, főként a sokszoros (akár száz) feldolgozó rétegei miatt. Ezek a modellek olyan pontosságot hoznak, amely időnként még az embereket is felülmúlhatja.
A mély tanulás megváltoztatta, ahogy az emberek gondolkodnak, döntenek és cselekszenek, tekintettel a rájuk bízott előjogokra. És ezért a vállalkozások jó időt töltenek az ajánlataik bemutatásával.
Íme néhány példa:
Önvezető autók
Az önvezető járművek nagymértékben használják a CNN-eken (konvolúciós neurális hálózatok) alapuló gépi tanulási modelleket. Ezek a modellek azonosítják és osztályozzák a tárgyakat, mint például a zebrák, az utcai jelek, stb., és tanulnak tőlük. Ezt a tanulást felhasználva fejlesztenek programokat az önvezető járművek számára.
E-kereskedelem
Az e-kereskedelmi platformok személyre szabott élményeket nyújtanak a vásárlóknak a korábbi vásárlásaik és böngészési előzményeik alapján. Az Alibaba, a legnagyobb e-kereskedelmi piactér, mély tanulást használ a termékek ajánlásához a vásárlóknak a böngészési előzményeik szerint.
Szórakozás
Az OTT platformok virágzanak, és a könnyű hozzáférhetőség a fő oka a sikereiknek. A felhasználói élmény növelése érdekében a streaming alkalmazások mély tanulást alkalmaznak. A Netflix, az egyik vezető streaming platform a világon, mély tanulási algoritmusokat használ a nézők ízlésének és preferenciáinak elemzésére.
Magyarázó AI
Míg az AI az eredményt adja, a magyarázó AI az indoklást adja mögötte. A magyarázó AI-t olyan módszerek/ folyamatok halmazaként definiálják, amelyek az AI gépi tanulási algoritmusai által létrehozott eredményeket érthetővé és megbízhatóvá teszik a felhasználók számára. Az interpretálhatóság teszi lehetővé az emberek számára, hogy megértsék a modell által kínált információt, azt, hogy mit tanul, és hogy miért hoz létre bizonyos eredményeket.
A magyarázó AI erős pozíciót foglal el a mai piactéren, mivel a vállalkozások AI-ba és ML-be fektetnek, és azt akarják, hogy ezek a modellek átláthatóak és megbízhatóak legyenek.
A magyarázó AI növeli az átláthatóságot és az igazságosságot, valamint javítja az AI rendszerek felelősségét. Segít a felhasználónak megérteni a magyarázatot egy adott előrejelzésre vagy a döntéshozatal mögötti okokra. Íme néhány a magyarázó AI gyakori alkalmazása, amely példázza annak használatát különböző szektorokban:
Egészségügy
Az egészségügyben a magyarázó AI segíthet az orvosoknak elmagyarázni a diagnózist a betegnek, és segíthetnek nekik megérteni, hogyan fog működni a kezelési terv. Segítséget nyújthat a diagnózishoz szükséges orvosi képadatokban is.
Önvezető járművek
Az önvezető járművek képzéséhez magyarázhatósági technikákat használnak, amelyek beépítik az ember által olvasható leírásokat, hogy megmagyarázzák az előrejelzés mögötti okokat.
HR
Egy másik gyakori példa erre az emberi erőforrások területén; a magyarázó AI segíthet az álláspályázatok státusának indoklásában.
Ráadásul a magyarázó AI rendszerek a banki szektorban segítenek a hitelkérelmek jóváhagyásának vagy elutasításának magyarázataiban. Ezek a rendszerek hasznosak minden olyan AI-vezérelt üzletben, amelyek számba veszik a felelősséget és a megbízhatóságot.
Tehát ezek a lenyűgöző és fantasztikus trendek az AI-ban és a gépi tanulásban 2023-ban. Nézzük most meg, melyik iparágak hozzák ki a legtöbbet ezekből az előrehaladásokból.
Hogyan hatnak az újonnan felmerülő trendek az üzletekre és iparágakra
Az önvezető autóktól a virtuális sminkpróbákig a legizgalmasabb technológiai események ebben a században zajlanak! Az AI és a gépi tanulás 2023-as újonnan felmerülő trendjei “forradalmiak” minden szempontból – függetlenül az iparágtól. Segítenek a vállalkozásoknak növekedni és több lehetőséget nyitnak meg. Ráadásul eltávolítják a munkaerő és az hatékonyság közötti távolságot.
A vezetők 54%-a azt állítja, hogy az AI növelte a produktivitást az asztaluknál.
Az automatizálás, az egyszerűsítés, a nyomon követés és sok más kifejezés vált megszokottá az üzleti világban az AI és a ML segítségével. Bár rengeteg fejlődés van – minden szektorban van saját lehetőség az AI és a ML 2023-as trendjeinek kiaknázására.
AI és ML az egészségügyben
Az egészségügyi rendszereknek hatalmas a potenciálja az emberek életének megváltoztatására, az életek megmentésére és a pénz megtakarítására. Ennek ellenére az egészségügy az egyik fő terület, ahol az AI és a ML trendek gyarapodni fognak. Számos nagyvállalat, beleértve a Microsoftot, és startupok már elkezdték az egészségügyi eszközök és folyamatok fejlesztését a mélytanulás, a természetes nyelvfeldolgozás és a magyarázó AI segítségével, hogy segítsenek a rendszernek. A kutatások szerint az egészségügyi globális AI piac 37,5%-os CAGR-ral fog növekedni 2023 és 2030 között.
Az egészségügyben a diagnózis a legjelentősebb AI és ML felhasználási eset 2023-ban. A technológia segít az orvosoknak a betegségek azonosításában és a diagnózis értelmezésében. A gépek most már képesek olvasni a jelentéseket és a diagnosztikai teszteket, hogy azonosítsák a problémát. Az egészségügyi szakemberek szintén ezt a technológiát használják a valós idejű adatok gyűjtésére. Egy másik gyakori AI és ML felhasználási eset az egészségügyben a személyre szabott kezelés. A nagy adatmennyiségek értelmezésével a technológia segít a szakembereknek pontosan előírni a beteg számára a megfelelő kezelést.
Valós világbeli példák az AI és ML alkalmazására az egészségügyben
Íme néhány példa az AI és a ML alkalmazására az egészségügyi ágazatban.
A világhírű Mayo Klinika robotsebészeti műtéteket végez az urológiai és nőgyógyászati osztályokon. Ők a da Vinci rendszert használják robot-asszisztált eszközökkel.
A Toronto-i Sick Children kórház egy AI-alapú MendelScan eszközt használ a betegadatok történelmi elemzésére.
AI és Gépi Tanulás a Pénzügyekben
A bankoknak és a pénzügyi intézményeknek sok előnyük származik a jelenlegi AI és ML trendekből. A technológia nemcsak a vásárlói élményt segít javítani, hanem lehetővé teszi a költségek csökkentését is. Az Autonomous Next kutatása szerint a bankok 2030-ig 22%-kal képesek csökkenteni a költségeket az mesterséges intelligencia technológiák segítségével, ami akár 1 trillió dollárt is megtakaríthat.
A hitelminősítési jelentés a pénzügyi szektor egyik gyakori AI és ML felhasználási esete. A technológia egyszerűsítette a felhasználók hitelminősítési állapotának online ellenőrzését. Minden nap milliók akarják tudni, hogy milyen állapotban van a hitelügyi egészségük, és matematikai modell segítségével ez már nem kihívás. Egy másik domináns felhasználási eset a személyre szabott élmény. A természetes nyelvfeldolgozás segít a bankoknak és a pénzügyi intézményeknek javítani a vásárlói élményt személyre szabott szolgáltatások nyújtásával, például személyre szabott ajánlatok, chatbot szolgáltatások stb.
Valós világbeli példák az AI és ML alkalmazására a pénzügyekben
Íme néhány példa az AI és a ML alkalmazására a banki és pénzügyi szektorban.
A TransUnion Bank egy ML-alapú költségvetési eszközt használ, amit Mintnek hívnak. Ez az eszköz tanácsokat ad a hitelminősítés emelésére.
A híres kereskedelmi bank, a Wells Fargo, AI-alapú chatbotokat használ a számlainformációk nyújtására.
AI és Gépi Tanulás a Kiskereskedelemben
A kiskereskedelemben a siker leginkább a tempón múlik. Az iparág innovatív technikákat alkalmaz és AI és ML megoldásokat implementál a termelékenység növelése és a verseny előtt maradás érdekében. Az AI és ML megoldások segítenek ebben a szektorban a műveletekben és a költségekben az üzleti folyamatok optimalizálásával. A technológia hatása olyan nagy, hogy a kiskereskedelmi AI szolgáltatások várhatóan 5 milliárdról több mint 31 milliárd dollárra emelkednek 2028-ra.
Valós világbeli példa az AI és ML alkalmazására a kiskereskedelemben
A Taco Bell bemutatott egy egyszerűbb módot az ételek rendelésére a Tacobot segítségével. Ez az AI-alapú megoldás lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy nagyobb mennyiségben rendeljenek egy egyszerű lépés segítségével – szöveges üzenetküldéssel. A bot integrálva van a Slack szolgáltatással, ami nagyon könnyűvé teszi az ügyfelek számára a gépelést és a rendelést!
AI és Gépi Tanulás a Gyártásban
A gyártás egy másik terület, ahol az AI és a ML növekvő trendjei jelentős hozzájárulást hoznak. Valójában a gyártók 43%-a alkalmaz adattudósokat munkaerőjében, és 35%-uk tervezi ezt megtenni az elkövetkező öt évben. Ráadásul a McKinsey által végzett tanulmány rávilágít, hogy az AI-t alkalmazó gyártó cégek bevételeket és költségmegtakarításokat fogadtak el. Míg a megkérdezett vállalatok 16%-a 10-19%-os költségcsökkenést észlelt, 18%-uk pedig akár 10%-os növekedést is tapasztalt bevételében.
Az AI és a gépi tanulás 2023-as trendjei újraértelmezik a gyártási iparág menedzsment szabványait is. Elsősorban a gyártók most már valós időben figyelemmel kísérhetik működésük területeit – ez sok kihívást old meg, beleértve az erőforrás-kihelyezést.
Valós világbeli példa az AI és ML alkalmazására a gyártásban
A BMW csoport képfelismerést alkalmazott az ellenőrzések végrehajtására és a minőségi tesztek elvégzésére. Lényegében az AI és a gépi tanulás 2023-as felmerülő trendjei útjára indítják a hatékonyságot, a nyomon követhetőséget és a pénzügyi könnyebbséget a gyártóknak.
Hogyan maradhatunk a trendek előtt az AI és a gépi tanulás terén?
Csábító lehet teljes mértékben belemerülni az AI és a gépi tanulás implementációjába. De gyakrabban előfordul, hogy a vállalkozások tervezési és útiterv készítési ambiguitásba ütköznek. A legfontosabb paraméterek, amelyek megtörhetik vagy elindíthatják a tervet, a megfelelő emberek beszervezése, a kihívások azonosítása és kezelése, valamint az etikával és felelősséggel összhangban lévő műveletek.
Munkaerő toborzása és képzése az AI és a gépi tanulás számára
Mielőtt az AI és a gépi tanulás 2023-as trendjeit munkába állítanád, találd meg azokat az embereket, akik tudják, hogyan kell őket működtetni.
Az AI és a ML területén a legnépszerűbb és legkeresettebb munkakörök közé tartoznak az adattudósok, a gépi tanulás mérnökei és a nagy adatmennyiségű mérnökök. Az a szakértelem és az a személyek száma, amelyeket egy vállalkozásnak fel kell vennie, a projekttől és attól függ, mit kíván elérni vagy megoldani.
A vállalkozásoknak hangsúlyozniuk kell az AI és a gépi tanulás új munkatársainak képzését is. Fontos biztosítani, hogy a csapat mind innovatív, mind analitikus legyen. Ezen túlmenően, elengedhetetlen, hogy dinamikus AI és ML kultúra alakuljon ki az üzleti környezeten belül. Ez azt jelenti, hogy nyitottak vagyunk a sokszínű csapat létrehozására, és megismerjük az adatvezérelt kultúrát és a hozzájuk kapcsolódó eszközöket.
Kihívások és megoldások az AI és a gépi tanulás implementálásában
Azok a cégek, amelyek tervezik az AI és a ML bevezetését működésükbe, váratlan kihívásokkal és találkozásokkal szembesülnek. Ezek a kihívások a megfelelő adatok azonosítását, a költségvetési követelményeket, az adatok és az adatvédelmet foglalják magukban. Ráadásul a megfelelő emberek felvételével, a meglévő rendszerekkel való integrációval, valamint a bonyolult AI/ML algoritmusokkal is nehézségeket okoznak a vállalatok számára.
Ahhoz, hogy leküzdjék ezeket a kihívásokat, a vállalkozásoknak meg kell határozniuk céljaikat és prioritásaikat. Létfontosságú, hogy ismerjük a különböző technológiákat, amelyek az AI és a gépi tanulás szárnyai alá tartoznak, és hogyan használjuk őket. Íme, hogyan használják a vállalkozások ezeket a technológiákat:
A közösségi média óriás a DeepText-et használja a posztok érzéseinek megértésére és értelmezésére. Emellett a DeepFace technológiát is használja, amely segít a platformnak automatikusan azonosítani arcodat egy fényképen.
IBM
Az IBM mindig merész volt az AI új technológiáinak bevezetésében. Bemutatták a Project Debater projektet. Ez az első AI rendszer, amely képes vitázni bonyolult témákról és segíthet az embereknek érveket felhozni.
Tencent
A cég komolyan gondolja, amikor azt állítja, hogy “AI Mindenben”. A Tencent teljes mértékben beépíti az AI-t működésébe, hogy olyan termékeket fejlesszen ki, amelyek számos ügyfélcsoport igényeit elégítik ki, beleértve a játékokat, az élő közvetítéseket és a fizetéseket.
Etika és felelősség az AI és a gépi tanulás területén
Az AI etika olyan rendszert jelent, amelynek célja az erkölcsi értékek megerősítése, az elszámoltathatóság és a technológia felelős használata. Az AI és a ML a különböző műveletekben óriási teret foglal el, a vállalatok részt vesznek az etika és a felelősség kialakításában, amelyek segítik a döntéseket az AI megfelelő használatával kapcsolatban. A rendszer négy területre összpontosít: Felelősség, Magyarázhatóság, Egyenjogúság és Visszaélés. Amióta a technológia megjelent, valamilyen módon lenyűgözte a világot. Ugyanakkor voltak olyan jelentős esetek, amikor az AI rosszul sült el, és nagy kérdést vetett fel a jövőjével kapcsolatban.
Microsoft
A tech óriás híradásokba került a Tay-vel, egy hűvös fejű chatbottal, amely képes volt laza csevegéseket folytatni a Twitteren. A chatbot káoszba fulladt, amikor sértő tweeteket osztott meg, amelyek történelmi epizódokra, mint Hitler és a 9/11, kommentáltak. A chatbotot úgy programozták, hogy interakcióba lépjen az emberekkel, hogy képes legyen kommunikálni velük. Azonban az ötlet rosszul sült el, és hozzájárult egy AI rosszra fordult eseményhez.
2023-ban indult a ChatGPT 4 alapú Bing AI, melyet a cég ingyenesen elérhetővé tett mindenki számára. Számos felhasználási aspektusa létezik.
Uber
Egy másik valós életből származó példa az AI rossz irányba haladására az Uberből származik, amely híradásokba került, amikor önjáró autója elütött egy gyalogost Arizonában. A beperelt autonóm autó nem volt kevesebb, mint egy figyelmeztető jel a technológiák tudatos használatáról.
Amazon
Az elfogultság volt az egyik fő tényező, amely az AI-t a morális bíróság elé vitte. Az Amazon bemutatott egy AI toborzási eszközt, amelynek feladata volt a legjobb önéletrajzok kiválasztása több ezerből. Ami egy hatékony HR menedzsment megközelítésével kezdődött, a nőkkel szembeni elfogultságra sűrűsödött. Az adatokat a legutóbbi tíz év alkalmazásai alapján képezték, amelyek közül a legtöbb férfi volt. Így végül úgy találta, hogy a férfiak alkalmasabbak a tech iparágban betöltendő szerepekre. Az AI és a ML lehet hatékonyabb és gyorsabban old meg feladatokat, de nem ember. Az összes iparágban működő vállalkozásnak figyelembe kell vennie az etikai aggályokat, és be kell tartaniuk a biztonsági intézkedéseket, hogy minimalizálják a károkat.
Befejezés
Ma a mesterséges intelligencia közel 100 milliárd dolláros piac, amely 2030-ra húszszor nagyobb lesz. Az AI és a gépi tanulás 2023-as feltörekvő trendjei az automatizálás, a pontosság és az élmény útját járják be, amelyek a vállalkozások számára előnyösek. Ha a mainstream technológiákról beszélünk, akkor a mélytanulás és az NLP már megalapozta pozícióját, javítva az ügyfélélményt és lehetővé téve a vállalatoknak a nagyobb mértékű növekedést. Ezek az erőteljesen növekvő trendek az AI és a ML terén 2023-ban nem állnak messze attól, hogy további vállalkozásokban jelenjenek meg az elkövetkező években.
Csak megfelelő tudás és megfelelő időben történő implementáció kérdése, hogy teljesen a mindennapjaink részévé váljon ez a technológia.
Összefoglalva, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás továbbra is formálja a jövőt, és vállalkozásainkra gyakorolt hatásuk nem hagyható figyelmen kívül. Ha el szeretnéd mélyíteni a tudásodat és fel szeretnéd készíteni vállalkozásodat az AI és a ML jövőjére, a B&O Consulting mindig itt van, hogy segítsen.
A B&O Consulting nem csak érti a technológiát, hanem gyakorlati tapasztalattal rendelkezik az alkalmazásban is. Folyamatosan követjük a legújabb trendeket és innovációkat, hogy ügyfeleinket a versenyképesség előtt tartsuk. Keress minket ma, hogy megtudjuk, hogyan segíthetünk vállalkozásodnak előnyt szerezni az AI és a ML lehetőségeiből.
Forrás:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/05/emerging-trends-in-ai-and-machine-learning/