Quais desenvolvimentos de IA o mercado precisará em 2023

O avanço e a inovação das tecnologias de inteligência artificial estão se tornando um valor significativo e promissor para empresas e outros setores. Na era da digitalização, já estamos vendo como as tecnologias de inteligência artificial estão afetando a vida cotidiana. E, principalmente, afetando muitos indivíduos em suas casas, locais de trabalho e ao seu redor.

Os benefícios da tecnologia de inteligência artificial influenciaram significativamente outras indústrias, como agricultura, automobilística, saúde, jurídica e manufatura. Uma vez que o desenvolvimento da inteligência artificial ainda continua. Ainda há muito espaço para os desenvolvedores aprimorarem seus softwares para impactar o mercado de maneira eficiente e eficaz.

Com certeza, no futuro do mundo digital, teremos muito espaço para novidades. À medida que mais e mais desenvolvimentos de inteligência artificial estão surgindo. As capacidades da inteligência artificial aumentarão para acompanhar o crescimento exponencial dos dados. Assim, aqui estão os poucos desenvolvimentos de IA de que o mercado precisará em 2020.

Aprendizagem por Reforço

O aprendizado por reforço é a terceira categoria comum de algoritmos de aprendizado de máquina. E é uma estrutura que usa a experiência de tomada de decisão sequencial semelhante à tentativa e erro. Depois de tomar as medidas adequadas, interagindo com o ambiente para aprender. Esse método de algoritmo de aprendizado de máquina se move em direção a uma meta que ganha uma recompensa.

O algoritmo de aprendizado por reforço é completamente diferente do algoritmo de aprendizado supervisionado e não supervisionado. O aprendizado supervisionado é responsável por aprender os conjuntos de dados rotulados e construir um sistema capaz de prever o potencial de novos conjuntos de dados. Por exemplo, encontrar o preço de um carro novo considerando os preços dos carros de um local específico.

Por outro lado, o algoritmo de aprendizado não supervisionado é responsável por encontrar as semelhanças. E também conectando dados não rotulados, bem como agrupando-os. Por exemplo, o algoritmo de aprendizado não supervisionado pode fornecer cores, tamanhos, dimensões e muitos outros parâmetros de um conjunto de imagens não rotuladas.

O que torna o algoritmo de aprendizado por reforço único das outras duas formas comuns é que ele não usa técnicas de reconhecimento de dados, apesar de ser uma estrutura. Assim, os desenvolvedores de videogames estão lentamente utilizando-o em computadores para determinar os movimentos necessários para vencer o jogo.

O algoritmo de aprendizado por reforço é bastante novo no aprendizado de máquina. Portanto, existem apenas algumas máquinas de jogos e robôs que incorporam o algoritmo. No entanto, várias indústrias já estão colocando sua atenção no algoritmo de aprendizado por reforço para descobrir seus usos e benefícios, além de continuar a experimentá-lo.

Usos Potenciais do Aprendizado por Reforço

Tem havido muita consideração sobre como o mercado pode usar as tecnologias de aprendizado por reforço. No entanto, algumas indústrias forneceram suas ideias sobre como podem incorporar tecnologias de aprendizado por reforço para ajudar no local de trabalho e na força de trabalho.

No setor de saúde, as máquinas de aprendizado por reforço podem ajudar a determinar as diferentes políticas de tratamento para doenças crônicas, como asma, diabetes, esquizofrenia e muito mais. Nos níveis de ensino superior, o aprendizado por reforço pode ser usado para sistemas de aprendizado personalizados e ensino por meio de sistemas tutores de inteligência orientados a dados.

Computação quântica

O mercado precisará de uma nova forma de computação para lidar com conjuntos de dados massivos e complexos. Porque a computação tradicional não tem chance. A computação quântica é uma tecnologia de inteligência artificial que o mercado definitivamente precisará. Porque poderia influenciar novos avanços em muitos campos.

Algumas dessas inovações podem melhorar significativamente as instalações para beneficiar a todos, como métodos de aprendizado de máquina para diagnosticar doenças mais cedo. Outro avanço possibilitado pela computação quântica são os algoritmos para direcionar recursos rapidamente, medicamentos para salvar vidas e até mesmo construir novos materiais para criar estruturas e dispositivos eficientes.

A inovação da tecnologia permitiu que os computadores quânticos processassem exponencialmente mais dados realizando cálculos. Baseia-se na probabilidade do estado de um objeto. Além disso, a supremacia da computação quântica é um termo usado para computadores quânticos que superam os computadores clássicos no gerenciamento de qualquer tarefa.

Os computadores quânticos permitiram que os desenvolvedores calculassem os cálculos mais rápido do que nunca, superando qualquer supercomputador com componentes caros e sofisticados. No entanto, a unidade de informação armazenada usada pelos computadores quânticos são os bits quânticos ou qubits.

Ainda existem muitas brechas, como não ter coerência ou produzir computadores desnecessários. Pesquisadores e desenvolvedores estão encontrando uma maneira de manter a coerência dos qubits para reduzir as taxas de erro da computação essencial.

A Convergência da Inteligência Artificial e Novas Tecnologias

Um fator vital no desenvolvimento da inteligência artificial é sua união com outras tecnologias emergentes. A convergência da inteligência artificial e da Internet das Coisas é algo que o mercado precisará porque o aumento da criptomoeda está aumentando dramaticamente.

Outra inovação produzida pela convergência da inteligência artificial e da internet das coisas são os carros autônomos. Os carros autônomos tornaram-se possíveis usando sensores em todo o carro para obter dados em tempo real habilitados apenas pela Internet das Coisas. Juntamente com outros programas e softwares para conduzir decisões baseadas em julgamento que alimentam os modelos de IA.

O mercado precisará da convergência da IA ​​e da Internet das Coisas. Porque ações inteligentes podem ser tomadas tomando decisões com base nos dados coletados. No entanto, todas essas ações só podem acontecer se as tecnologias contiverem algoritmos de IA encontrados no aprendizado profundo, um subconjunto do aprendizado de máquina.

Como a inteligência artificial ainda não é perfeita, a integração de outra tecnologia disruptiva pode preencher as lacunas da inteligência artificial para torná-la melhor. Integrar Blockchain e IA pode ajudar a corrigir as fraquezas de cada um para beneficiar o mercado. O problema com a IA são os problemas de privacidade e confiança, enquanto o Blockchain são os problemas de segurança e escalabilidade.

Combinar as duas tecnologias disruptivas pode permitir que eles resolvam seus próprios problemas. O benefício de integrá-los é que o Blockchain pode alimentar mercados de dados descentralizados para auxiliar na transparência e confiabilidade dos algoritmos de inteligência artificial.

Remover

A inteligência artificial ainda tem um longo caminho. Seu uso e benefícios no mercado ainda estão sendo aprimorados pelos desenvolvedores para evitar que erros sejam cometidos. Está claro para muitos setores como as tecnologias de IA estão melhorando seu local de trabalho. Além disso, ajuda sua força de trabalho a se tornar mais eficiente e produtiva.

Os desenvolvimentos de IA que o mercado precisará para o próximo ano são apenas alguns dos avanços tecnológicos e inovações em linha. Mais cedo ou mais tarde, novas tendências de tecnologias serão lançadas para melhorar o mercado e facilitar a vida dos consumidores.

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