De ce evoluții AI va avea nevoie piața în 2023

Avansarea și inovarea tehnologiilor de inteligență artificială devin o valoare semnificativă promițătoare pentru întreprinderi și alte industrii. În era digitalizării, vedem deja cum tehnologiile de inteligență artificială afectează viața de zi cu zi. Și, mai ales, afectând multe persoane din casele lor, locurile de muncă și din jurul lor.

Beneficiile tehnologiei inteligenței artificiale au influențat semnificativ alte industrii, cum ar fi agricultura, automobilele, asistența medicală, juridică și producția. Din moment ce dezvoltarea inteligenței artificiale continuă. Există încă destul loc pentru dezvoltatori să-și îmbunătățească software-ul pentru a afecta piața în mod eficient și eficient.

Cu siguranță, în viitorul lumii digitale, vom introduce o mulțime de spațiu pentru noi funcții. Pe măsură ce apar din ce în ce mai multe dezvoltări ale inteligenței artificiale. Capacitățile inteligenței artificiale vor crește pentru a ține pasul cu creșterea exponențială a datelor. Astfel, iată puținele dezvoltări AI de care piața va avea nevoie în 2020.

Consolidarea învățării

Învățarea prin consolidare este a treia categorie comună de algoritmi de învățare automată. Și, este un cadru care utilizează experiența procesului de luare a deciziilor, similar cu încercarea și eroarea. După ce a luat măsurile adecvate prin interacțiunea cu mediul pentru a învăța. Această metodă de algoritm de învățare automată se îndreaptă către un obiectiv care câștigă o recompensă.

Algoritmul de învățare prin întărire este complet diferit de algoritmul de învățare supravegheată și nesupravegheată. Învățarea supravegheată este responsabilă pentru învățarea seturilor de date etichetate și construirea unui sistem capabil să prezică potențialul noilor seturi de date. De exemplu, găsirea prețului unei mașini noi având în vedere prețurile mașinilor dintr-o anumită locație.

Pe de altă parte, algoritmul de învățare nesupravegheată este responsabil de găsirea asemănărilor. Și, de asemenea, conectarea între date neetichetate, precum și chiar gruparea acestora. De exemplu, algoritmul de învățare nesupravegheat poate furniza culorile, dimensiunile, dimensiunile și mulți alți parametri ai unui set de imagini neetichetate.

Ceea ce face ca algoritmul de învățare prin întărire să fie unic față de celelalte două forme comune este că nu utilizează tehnici de recunoaștere a datelor, deși este un cadru. Astfel, dezvoltatorii de jocuri video îl folosesc încet pe computere pentru a determina mișcările de care are nevoie pentru a învinge jocul.

Algoritmul de învățare prin întărire este destul de nou în învățarea automată. Prin urmare, există doar câteva mașini de jocuri și roboți care încorporează algoritmul. Cu toate acestea, diverse industrii își pun deja atenția asupra algoritmului de învățare prin consolidare pentru a-i descoperi utilizările și beneficiile, precum și pentru a continua să experimenteze cu acesta.

Utilizări potențiale ale învățării prin întărire

S-a luat în considerare modul în care piața poate utiliza tehnologiile de învățare prin consolidare. Cu toate acestea, câteva industrii și-au oferit ideile cu privire la modul în care pot încorpora tehnologiile de învățare prin consolidare pentru a-și ajuta locul de muncă și forța de muncă.

În industria sănătății, mașinile de învățare prin consolidare pot ajuta la determinarea diferitelor politici de tratament pentru boli cronice, cum ar fi astmul, diabetul, schizofrenia și multe altele. În nivelurile de învățământ superior, învățarea prin consolidare poate fi utilizată pentru sisteme de învățare personalizate și predare prin sisteme de instruire bazate pe date.

Calcul cuantic

Piața va avea nevoie de un nou mod de calcul pentru a merge împotriva unor seturi masive și complexe de date. Pentru că modul tradițional de calcul nu are nicio șansă. Calcularea cuantică este o tehnologie de inteligență artificială de care piața va avea cu siguranță nevoie. Pentru că ar putea influența noi descoperiri în multe domenii.

Unele dintre aceste descoperiri pot îmbunătăți semnificativ facilitățile în beneficiul tuturor, cum ar fi metodele de învățare automată pentru a diagnostica bolile mai devreme. O altă descoperire posibilă de calculul cuantic este algoritmii pentru a direcționa rapid resursele, medicamentele pentru a salva vieți și chiar pentru a construi noi materiale pentru a face structuri și dispozitive eficiente.

Inovația tehnologiei a permis computerelor cuantice să proceseze exponențial mai multe date prin efectuarea de calcule. Se bazează pe probabilitatea stării unui obiect. În plus, supremația calculului cuantic este un termen folosit pentru calculatoarele cuantice care depășesc computerele clasice în gestionarea oricărei sarcini date.

Calculatoarele cuantice au permis dezvoltatorilor să calculeze calcule mai rapid ca niciodată, depășind orice supercomputer cu componente de ultimă generație și scumpe. Cu toate acestea, unitatea de informație stocată folosită de computerele cuantice este biții cuantici sau qubiții.

Există încă o mulțime de lacune, cum ar fi lipsa de coerență sau producerea de computere inutile. Cercetătorii și dezvoltatorii găsesc o modalitate de a menține coerența qubiților pentru a reduce ratele de eroare ale calculelor esențiale.

Convergența inteligenței artificiale și a noilor tehnologii

Un factor vital în dezvoltarea inteligenței artificiale este uniunea acesteia cu alte tehnologii emergente. Convergența inteligenței artificiale și a internetului lucrurilor este ceva de care piața va avea nevoie, deoarece creșterea criptomonedei este în creștere dramatic.

O altă inovație produsă de convergența inteligenței artificiale și a internetului lucrurilor sunt mașinile cu conducere autonomă. Mașinile cu conducere autonomă au fost posibile folosind senzori din jurul mașinii pentru a obține date în timp real, activate doar de Internetul lucrurilor. Împreună cu alte programe și software pentru a lua decizii bazate pe judecată care alimentează modelele AI.

Piața va avea nevoie de convergerea AI și a internetului obiectelor. Pentru că acțiunile inteligente pot fi întreprinse prin luarea deciziilor pe baza datelor colectate. Cu toate acestea, toate aceste acțiuni se pot întâmpla numai dacă tehnologiile conțin algoritmi AI găsiți în învățarea profundă, un subset al învățării automate.

Deoarece inteligența artificială încă nu este perfectă, integrarea unei alte tehnologii disruptive poate umple lacunele inteligenței artificiale pentru a o îmbunătăți. Integrarea Blockchain și AI poate ajuta la remedierea punctelor slabe ale celuilalt pentru a beneficia piața. Problema cu AI este problemele de confidențialitate și încredere, în timp ce Blockchain sunt probleme de securitate și scalabilitate.

Combinarea celor două tehnologii disruptive le poate permite să-și abordeze propriile probleme. Beneficiul integrării lor este astfel încât Blockchain să poată alimenta piețele de date descentralizate pentru a ajuta la transparența și încrederea algoritmilor de inteligență artificială.

La pachet

Inteligența artificială are încă un drum lung. Utilizarea și beneficiile lor pe piață sunt încă îmbunătățite de dezvoltatori pentru a preveni erorile. Este clar pentru multe industrii cum tehnologiile AI își îmbunătățesc locul de muncă. De asemenea, îi ajută forța de muncă să devină mai eficientă și mai productivă.

Dezvoltarea AI de care piața va avea nevoie pentru anul următor sunt doar câteva dintre progresele și inovațiile tehnologice în linie. Mai devreme sau mai târziu, noi tendințe pentru tehnologii vor fi lansate pentru a îmbunătăți piața și pentru a ajuta viața consumatorilor mai ușor.

Citiți mai multe Cum poate ajuta AI în securitatea cibernetică