Introduksjon til kunstig intelligens
Kunstig intelligens er ikke lenger begrenset til riket Science Fiction og Research Labs. Den viktigste adopsjonen har begynt å høste frukt. Det bidro med mer enn 2 billioner dollar til økonomien i fjor, og i henhold til PWC-rapporten er dette antallet satt til å nå $ 15, 7 billioner innen 2030. Kunstig intelligens berører millioner av liv daglig der det samhandler med oss gjennom Smart Phone, Personal Computer, og andre smarte enheter. Det gir enorme fordeler i alle sektorer som spenner fra helsevesen, produksjon, transport, detaljhandel, utdanning, informasjonsteknologi, markedsføring blant flere andre.
Sentrale fordeler med kunstig intelligens
Nedenfor er fordelene med kunstig intelligens:
1. Å redusere menneskelig intensiv arbeidskraft
AI har vært medvirkende til å redusere menneskelig intensiv arbeidskraft ved å utnytte Smart Automation. I henhold til Oxford Economics Report i juni 2019 er mer enn 2, 25 millioner roboter distribuert over hele verden (tre ganger økning fra forrige tiår). Nå i mange fabrikker blir all den tunge løfte-, frakt-, transport- og andre verdslige aktiviteter utført av AI-aktiverte roboter. Dette sparer mye menneskelig innsats som kan utnyttes bedre i mer produktive aktiviteter.
Eksempel : Amazon distribuerer mer enn 100 000 AI-baserte Kiva-roboter i sitt oppfyllingssenter. Bruken av AI-aktiverte roboter reduserer ikke bare menneskelig innsats for å utføre fysisk intensivt arbeid som å frakte store lagermengder fra en hylle til en annen, men forbedrer også sikkerheten på arbeidsplassen. Disse cyborgene kan laste og losse en full trailer med aksjer på under 30 minutter, noe som tok mer enn et par timer for menneskelige arbeidere.
2. Øke effektiviteten i farmasøytisk industri
AI har vært en velsignelse for Pharma og helsevesenet. I henhold til MIT-studien, er det bare 13% av medisinene som går i kliniske studier, dessuten koster det Pharma-selskaper millioner av dollar for et av legemidlene å bestå kliniske studier. Derfor bruker Pharma-selskaper for å sikre bedre utnyttelse av deres FoU-budsjett AI for å øke sjansene for at medisinene deres skal klare de kliniske forsøkene. Ulike maskinlæringsalgoritmer hjelper forskere med å finne riktig sammensetning av forskjellige salter i medisinene ved å analysere historiske data relatert til gener, kjemiske reaksjoner og andre attributter.
Eksempel: Novartis, et ledende Pharma Company, har brukt Machine Learning Algorithm for å finne ut hvilken forbindelse som er best til å bekjempe de syke cellene som er undersøkt. Tidligere involverte denne prosedyren den manuelle mikroskopiske undersøkelsen for hver prøve som både var tidkrevende og utsatt for menneskelige feil. Med maskinlæringsbaserte algoritmer kan de kjøre simuleringer i sanntid og få mer nøyaktige resultater før.
3. Transformere finanssektoren
De fleste av økonomiske applikasjoner dreier seg om å analysere tidligere data for å få bedre resultater. Det er ingen overraskelse at kunstig intelligens hvis USP analyserer tidligere data har stor suksess i finanssektoren. AI har omfattende applikasjoner i finansbransjen, alt fra risikovurdering, svindeloppsporing, algoritmebasert handel, finansiell rådgivning og økonomistyring blant flere andre.
Eksempel: Paypal har brukt avansert Deep Learning Algorithm for å oppdage falske transaksjoner. Paypal behandler en enorm mengde transaksjonsdata, og behandlet mer enn $ 235 milliarder dollar i betalinger fra 4 milliarder transaksjoner utført av mer enn 170 millioner brukere. Paypal bruker Deep learning-algoritme for å analysere storskalaen av data og sammenligne transaksjoner med svindeltransaksjonsmønster som er lagret i deres database. Basert på denne mønstersammenligningen kan den oppdage uredelige transaksjoner fra normale transaksjoner.
4. Raskere og enklere kundeservice ved å bruke AI Chat-Bots
En tidligere versjon av Chat-Bots-interaksjoner var veldig tidkrevende og frustrerende. Robotene pleide å løpe inn i løkker og kunne bare hjelpe i forhåndsdefinerte oppgaver. De AI-drevne chatbotene som bruker Natural Language Processing, har bedre forståelse av menneskelige interaksjoner og kan lære på egen hånd, og er derfor mye flinkere til å gi en adekvat respons til kundene.
Eksempel: Bank of America's virtuelle assistent Erica er et slikt eksempel på AI-aktivert chat-bot. Det har allerede hjulpet 7 millioner klienter siden lanseringen i juni 2018. Erica bruker Artificial Intelligence, Predictive Analytics og Artificial Neural Network for å betjene mer enn 50 millioner klientforespørsler den mottok i fjor. Forespørselen spenner fra vanlige bankoppgaver som bankbalanseinformasjon, fakturobetaling til komplekse oppgaver som investeringsplanlegging og budsjetteringsforslag .
5. Forbedre sikkerheten på veiene
I henhold til Verdens helseorganisasjons rapport dør mer enn en million mennesker i trafikkulykker hvert år. Kunstig intelligens spiller en viktig rolle i å redusere slike omkomne. Mange selskaper har begynt å bruke AI for å registrere og analysere hvert minutt detaljer om kjøremønsteret til forskjellige sjåfører, alt fra kjørefelt, overholdelse av trafikkregler, avstand opprettholdt med andre kjøretøy på veien. Detaljene som er samlet, brukes av AI-applikasjoner for å gi sikkerhetsanbefalinger til sjåføren og hjelpe bilbedrifter til å komme frem til tryggere kjøretøy.
Eksempel: Microsoft har eksperimentert med HAMS (Harnessing Auto-Mobiles for Safety) for å forbedre sikkerheten på indiske veier. Den tar hensyn til to faktorer - førerens tilstand og hans / hennes kjøretøys stilling i forhold til andre kjøretøyer. Den benytter seg av kamera foran og bak montert foran førersetet. Det fremre kameraet brukes til å måle førerens fysiske tilstand som tretthet ved å oppdage øyebevegelse og gjespfrekvens. Disse oppdages ved hjelp av Mouth Aspect Ratio. Bakkamera analyserer kjørefelt og avstand med andre kjøretøy. Alle disse dataene blir analysert ved bruk av AI-applikasjoner ved bruk av Edge-basert prosessering og sikkerhetsbaserte anbefalingsvarsler genereres i sanntid.
6. Forutse og aktivere raskere respons på katastrofe
Kunstig intelligens har vist seg å være et sølvfor for oss i møte med ulykke. Nå i dag blir Artificial Intelligence-applikasjoner distribuert for å forhindre naturkatastrofer ved å bruke forskjellige mønstergjenkjenningsalgoritmer. Det brukes også for å avbøte tapene etter slike katastrofer ved å hjelpe til i katastrofearbeid. AIDR (Artificial Intelligence for Disaster Response) er mye brukt til dette formålet.
Eksempel: AIDR ble utplassert i redningsinnsats etter jordskjelvet i Nepal (2015). Frivillige og redningsarbeidere kunne raskt nå ut til de berørte ofrene ved hjelp av AIDR. AIDR bruker analyser av sosiale medier for å kategorisere alle taggede tweets. Innsikten fra disse tweets hjalp ikke bare redningsmannskapene til å nå det berørte området raskt, men hjalp dem også med å kategorisere områder basert på haster for å bedre kanalisere redningsinnsatsen.
Konklusjon
Kunstig intelligens har et enormt potensiale, og det har begynt å vise konkrete resultater på tvers av alle sektorene. Når det gjelder å utnytte potensialet, har vi nettopp skrapet overflaten, og det er en lang vei å gå før vi utnytter den virkelige kraften til AI.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til fordelene ved kunstig intelligens. Her har vi også diskutert introduksjonen om fordelene ved kunstig intelligens og de viktigste fordelene ved kunstig intelligens med eksempler. Du kan også gå gjennom artiklene våre for å lære mer-
- Hva er kunstig intelligens
- Introduksjon til kunstig intelligens
- Typer kunstig intelligens
- Kunstig intelligensverktøy
- Hvordan kunstig intelligens fungerer?
- Kunstige etterretningsfirmaer