5 тенденций в области искусственного интеллекта, которые мы ожидаем в 2019 году

5 тенденций в области искусственного интеллекта, которые мы ожидаем в 2019 году

Самая ранняя память об искусственном интеллекте для обычного пользователя - это память Siri, виртуального помощника для продуктов Apple.

Она отвечает на сообщения пользователей, направляет запросы, дает предложения и выполняет задачи, используя Интернет. Siri использует ряд технологий, таких как распознавание речи и машинное обучение, для выполнения своих задач. Даже гугл-ассистент очень продвинут в этой области.

Люди начинают знакомиться с искусственным интеллектом с помощью различных чат-роботов и роботов, которые в последнее время очень распространены. Искусственный интеллект (ИИ) растет в геометрической прогрессии, демонстрируя огромные преимущества в различных отраслях, включая обслуживание клиентов и здравоохранение.

Технологии быстро развиваются и имеют огромный потенциал для преобразования бизнеса в ближайшем будущем.

По данным Adobe, доля компаний, ориентированных на ИИ, вырастет с 15% в 2018 году до более чем 31% в 2019 году. Быстрое внедрение искусственного интеллекта требует глубокого понимания будущих тенденций, чтобы максимально использовать возможности.

В этой статье рассматриваются 5 основных тенденций в области искусственного интеллекта, которые нельзя игнорировать в 2019 году!

Поколение естественного языка станет популярным

NLG (Natural Language Generation) станет очень распространенным в следующем году. Это программное обеспечение, управляемое искусственным интеллектом, которое преобразует данные в письменный или устный рассказ.

Процесс начинается с выбора формата или шаблона, а также рабочих процессов, основанных на правилах и намерениях. Данные, введенные в систему, переводятся в содержательное повествование, руководствуясь выбранной моделью и запросами.

Технология способна идентифицировать модели, извлекать числовые данные и обмениваться информацией так, чтобы людям было легче ее понять.

Технология обладает огромным потенциалом для ускорения важных запросов, таких как экстренные новости. В 2014 году, когда в Лос-Анджелесе произошло землетрясение, NLG выпустила новость менее чем за восемь минут.

Кроме того, NLG будет развиваться в разных секторах. Например, технология поможет в описании продуктов на сайтах электронной коммерции, в персонализированных коммуникациях с клиентами через чат и электронную почту, в финансовых сводках для отдельных клиентов и в анализе данных.

Искусственный интеллект улучшит распознавание речи

Распознавание речи распознает разговорные произведения и выполняет соответствующие действия. Он использует алгоритмы посредством лингвистического и акустического моделирования. Например, Алекса (помощник Amazon) может найти значение слова для владельца или позвонить. Пользователи могут спросить Siri о погоде во Флориде, пока они едут в этом направлении.

Согласно исследованию ComScore, голосовой поиск будет составлять 50% всех поисков к 2020 году. Это показывает, что искусственный интеллект будет поддерживать более умных и более эффективных виртуальных помощников, благодаря лучшему распознаванию акцентов, контролю шума и эксклюзивной обработке естественного языка.

Распознавание речи будет реализовано во всем вокруг нас (холодильники, микроволновые печи, автомобили и многое другое). Например, пользователи спросят холодильник, есть ли у них салат, или узнают, есть ли какой-либо просроченный продукт.

Технология поможет переводить языки быстрее и во время разговоров, уменьшая или даже устраняя необходимость в переводчике.

Интенсивность использования платформ машинного обучения.

Мы считаем, что компьютеры имеют заранее определенный набор навыков, и в отличие от людей, компьютеры не могут учиться или приобретать знания. Машинное обучение разрабатывает механизмы, которые позволяют машинам осваивать новые навыки.

Технология - это будущее каждого программного приложения. Все больше компаний будут использовать технологию машинного обучения, а все больше компаний-разработчиков программного обеспечения будут предлагать услуги машинного обучения в качестве услуги.

Машинное обучение улучшит персонализацию и повысит заинтересованность клиентов. Например, Netflix рекомендует фильмы на основе предыдущих шоу, просмотренных пользователем. AliExpress рекомендует продукты на основе выбора клиента. Алгоритм выводит из истории просмотра и предлагает интересы потенциальных покупателей.

Рост машинного обучения будет расширяться в 2019 году. Мы увидим очень сложных роботов с искусственным зрением, многоагентным обучением и самообучаемым обучением.

Роботы в ближайшие годы будут умными и образованными, чтобы давать советы, принимать участие в производстве и многое другое.

Распознавание изображений станет более распространенным и качественным

Распознавание изображений позволяет программному обеспечению идентифицировать места, записи, действия, объекты и людей на изображениях. Компьютеры используют технологии искусственного зрения, программное обеспечение искусственного интеллекта и камеры для диагностики изображений.

Технология будет иметь огромное значение в следующем году. Распознавание изображений будет захватывать визуальные сигналы на изображениях и предоставлять пользователям данные в реальном времени.

Представьте себе, как вы смотрите захватывающую фотографию захватывающего вида в Instagram, и сразу узнаете его местоположение, лучшее время для его посещения, оценку стоимости поездки, друзей, которые там побывали и многое другое.

Искусственный интеллект позволит улучшить качество дорожного движения с помощью распознавания изображений. Технология будет определять и распознавать объекты на дорогах, такие как транспортные средства, движущиеся объекты, пешеходы и дорожки.

Кроме того, он будет предвидеть положение, скорость и поведение других автомобилей в непосредственной близости. Компании работают над разработкой различных стилей вождения на основе дорожных условий.

Распознавание изображений - это будущее индустрии здравоохранения. Изображения составляют более 90% медицинских данных, таких как рентгеновские снимки, ультразвуковое сканирование, маммограммы, магнитные резонансы и многое другое. Технология поможет в диагностике, выявлении и лечении заболеваний.

В последнее время искусственный интеллект способствовал выявлению меланомы; рак кожи, который поражает 5 миллионов человек каждый год. Заболевание поддается лечению, если выявлено на ранней стадии.

Алгоритм изучает характеристики, связанные с нарушениями, с помощью медицинских изображений и диагностирует заболевания. Есть большая надежда, что по мере развития технологий мы увидим значительное сокращение таких опасных для жизни заболеваний, как рак.

Искусственный интеллект повысит безопасность IT

Кибер-преступники становятся сильнее с годами. Они стратегически нацелены на отдельных лиц в организациях для взлома данных, вторжения в системы и ожидания подходящего времени для атак, выявления облачных программ для удаления данных и многого другого.

2019 год станет трудным временем для киберпреступников благодаря искусственному интеллекту, машинному обучению и другим достижениям в этой области.

Алгоритмы ИИ распознают необычные бизнес-модели быстрее, чем когда-либо прежде. Технология определяет стандарты для регулярной деятельности и позволяет определить действия, которые отличаются от установленных критериев.

Кроме того, это исключило необходимость мониторинга компьютерных систем обнаружения нарушений. Технология предлагает мониторинг конкретных вредоносных программ, которые могут быть новыми или изменены по сравнению с предыдущими. Кроме того, он будет определять, безопасно ли использовать новый программный код или нет.

Искусственный интеллект становится умнее, автономнее и быстрее. Это повлияет на все отрасли и произведет бурное развитие в бизнесе!