Jakich rozwiązań AI będzie potrzebował rynek w 2023 r

Postęp i innowacje technologii sztucznej inteligencji stają się obiecującą znaczącą wartością dla przedsiębiorstw i innych branż. W dobie cyfryzacji już teraz widzimy, jak technologie sztucznej inteligencji wpływają na codzienne życie. A zwłaszcza wpływając na wiele osób w ich domach, miejscach pracy i wokół nich.

Korzyści płynące z technologii sztucznej inteligencji znacząco wpłynęły na inne branże, takie jak rolnictwo, motoryzacja, opieka zdrowotna, prawo i produkcja. Ponieważ rozwój sztucznej inteligencji wciąż trwa. Deweloperzy wciąż mają dużo miejsca na ulepszanie swojego oprogramowania, aby skutecznie i wydajnie wpływać na rynek.

Z pewnością w przyszłości cyfrowego świata wprowadzimy dużo miejsca na nowe funkcje. Pojawia się coraz więcej rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji. Możliwości sztucznej inteligencji będą rosły, aby nadążyć za wykładniczym wzrostem ilości danych. Oto kilka zmian w zakresie sztucznej inteligencji, których rynek będzie potrzebował w 2020 roku.

Uczenie się ze wzmocnieniem

Uczenie ze wzmocnieniem to trzecia wspólna kategoria algorytmów uczenia maszynowego. I jest to struktura, która wykorzystuje doświadczenie w sekwencyjnym podejmowaniu decyzji, podobnym do metody prób i błędów. Po podjęciu odpowiednich działań poprzez interakcję z otoczeniem uczymy się. Ta metoda algorytmu uczenia maszynowego zmierza w kierunku celu, który zyskuje nagrodę.

Algorytm uczenia się przez wzmacnianie jest zupełnie inny niż algorytm uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego. Uczenie nadzorowane odpowiada za uczenie się oznaczonych zestawów danych i budowanie systemu zdolnego do przewidywania potencjału nowych zestawów danych. Na przykład znalezienie ceny nowego samochodu na podstawie cen samochodów w określonej lokalizacji.

Z drugiej strony algorytm uczenia nienadzorowanego jest odpowiedzialny za znajdowanie podobieństw. A także łączenie między nieoznakowanymi danymi, a nawet ich grupowanie. Na przykład algorytm uczenia bez nadzoru może dostarczać kolory, rozmiary, wymiary i wiele innych parametrów zestawu nieoznaczonych obrazów.

Tym, co czyni algorytm uczenia się przez wzmacnianie wyjątkowym od pozostałych dwóch popularnych form, jest to, że nie wykorzystuje technik rozpoznawania danych, mimo że jest ramą. Dlatego twórcy gier wideo powoli wykorzystują go na komputerach, aby określić ruchy potrzebne do pokonania gry.

Algorytm uczenia się przez wzmacnianie jest dość nowy w uczeniu maszynowym. Dlatego istnieje tylko kilka automatów do gier i robotów, które zawierają algorytm. Jednak różne branże już zwracają uwagę na algorytm uczenia się przez wzmacnianie, aby odkryć jego zastosowania i korzyści, a także kontynuować z nim eksperymenty.

Potencjalne zastosowania uczenia się przez wzmacnianie

Wiele uwagi poświęcono temu, w jaki sposób rynek może wykorzystać technologie uczenia się przez wzmacnianie. Jednak kilka branż przedstawiło swoje pomysły, w jaki sposób mogą włączyć technologie uczenia się przez wzmacnianie, aby wspomóc swoje miejsce pracy i siłę roboczą.

W branży medycznej maszyny uczące się przez wzmacnianie mogą pomóc w określeniu różnych zasad leczenia chorób przewlekłych, takich jak astma, cukrzyca, schizofrenia i inne. Na poziomach szkolnictwa wyższego uczenie się przez wzmacnianie może być wykorzystywane w spersonalizowanych systemach uczenia się i nauczaniu za pomocą inteligentnych systemów korepetycji opartych na danych.

Obliczenia kwantowe

Rynek będzie potrzebował nowego sposobu przetwarzania danych, aby poradzić sobie z ogromnymi i złożonymi zestawami danych. Ponieważ tradycyjny sposób przetwarzania danych nie ma szans. Obliczenia kwantowe to technologia sztucznej inteligencji, której rynek z pewnością będzie potrzebował. Ponieważ może to wpłynąć na nowe przełomy w wielu dziedzinach.

Niektóre z tych przełomowych odkryć mogą znacząco ulepszyć obiekty z korzyścią dla wszystkich, na przykład metody uczenia maszynowego do szybszego diagnozowania chorób. Kolejnym przełomem możliwym dzięki komputerom kwantowym są algorytmy do szybkiego kierowania zasobami, leki ratujące życie, a nawet budowanie nowych materiałów w celu tworzenia wydajnych struktur i urządzeń.

Innowacja technologiczna umożliwiła komputerom kwantowym wykładnicze przetwarzanie większej ilości danych poprzez wykonywanie obliczeń. Opiera się na prawdopodobieństwie stanu obiektu. Co więcej, supremacja komputerów kwantowych to termin używany w odniesieniu do komputerów kwantowych, które przewyższają klasyczne komputery w zarządzaniu dowolnym zadaniem.

Komputery kwantowe umożliwiły programistom obliczanie obliczeń szybciej niż kiedykolwiek, przewyższając wydajność każdego superkomputera z wysokiej klasy i drogimi komponentami. Jednak jednostką przechowywanych informacji używaną przez komputery kwantowe są bity kwantowe lub kubity.

Nadal istnieje wiele luk, takich jak brak spójności lub produkcja zbędnych komputerów. Badacze i programiści znajdują sposób na zachowanie spójności kubitów w celu zmniejszenia wskaźników błędów niezbędnych obliczeń.

Konwergencja sztucznej inteligencji i nowych technologii

Jednym z istotnych czynników rozwoju sztucznej inteligencji jest jej połączenie z innymi pojawiającymi się technologiami. Konwergencja sztucznej inteligencji i Internetu przedmiotów jest czymś, czego rynek będzie potrzebował, ponieważ wzrost kryptowaluty dramatycznie wzrasta.

Kolejną innowacją stworzoną przez konwergencję sztucznej inteligencji i internetu rzeczy są samochody samojezdne. Samochody samojezdne stały się możliwe dzięki czujnikom rozmieszczonym w całym samochodzie, które uzyskują dane w czasie rzeczywistym możliwe tylko dzięki Internetowi przedmiotów. Wraz z innymi programami i oprogramowaniem do podejmowania decyzji opartych na ocenie, które zasilają modele AI.

Rynek będzie potrzebował konwergencji sztucznej inteligencji i Internetu rzeczy. Ponieważ można podejmować mądre działania, podejmując decyzje na podstawie zebranych danych. Jednak wszystkie te działania mogą mieć miejsce tylko wtedy, gdy technologie zawierają algorytmy sztucznej inteligencji, które można znaleźć w głębokim uczeniu się, podzbiorze uczenia maszynowego.

Ponieważ sztuczna inteligencja wciąż nie jest idealna, integracja innej przełomowej technologii może wypełnić luki w sztucznej inteligencji, aby ją ulepszyć. Integracja Blockchain i sztucznej inteligencji może pomóc w naprawie wzajemnych słabości z korzyścią dla rynku. Problem z AI to kwestie prywatności i zaufania, podczas gdy Blockchain to problemy z bezpieczeństwem i skalowalnością.

Połączenie tych dwóch przełomowych technologii może pozwolić im rozwiązać własne problemy. Zaletą ich integracji jest to, że Blockchain może zasilać zdecentralizowane rynki danych, aby wspierać przejrzystość i wiarygodność algorytmów sztucznej inteligencji.

Na wynos

Do sztucznej inteligencji jeszcze daleka droga. Ich wykorzystanie i zalety na rynku są wciąż ulepszane przez programistów, aby zapobiec popełnianiu błędów. Dla wielu branż jasne jest, w jaki sposób technologie sztucznej inteligencji poprawiają ich miejsce pracy. Pomaga także ich pracownikom stać się bardziej wydajnymi i produktywnymi.

Rozwój sztucznej inteligencji , którego rynek będzie potrzebował w następnym roku, to tylko niektóre z postępów technologicznych i innowacji. Prędzej czy później pojawią się nowe trendy technologiczne, które ulepszą rynek i ułatwią życie konsumentom.

Przeczytaj więcej Jak sztuczna inteligencja może pomóc w cyberbezpieczeństwie