Какие разработки ИИ понадобятся рынку в 2023 году

Развитие и инновации в области технологий искусственного интеллекта приобретают многообещающую ценность для бизнеса и других отраслей. В эпоху цифровизации мы уже видим, как технологии искусственного интеллекта влияют на повседневную жизнь. И, особенно, затрагивая многих людей в их домах, на рабочих местах и ​​повсюду вокруг них.

Преимущества технологии искусственного интеллекта значительно повлияли на другие отрасли, такие как сельское хозяйство, автомобилестроение, здравоохранение, юриспруденция и производство. Так как разработка искусственного интеллекта все еще продолжается. У разработчиков все еще есть много возможностей для усовершенствования своего программного обеспечения, чтобы эффективно и действенно влиять на рынок.

Конечно, в будущем цифрового мира мы предоставим много места для новых функций. По мере того, как появляется все больше и больше разработок в области искусственного интеллекта. Возможности искусственного интеллекта будут увеличиваться, чтобы не отставать от экспоненциального роста данных. Итак, вот несколько разработок ИИ , которые понадобятся рынку в 2020 году.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это третья распространенная категория алгоритмов машинного обучения. И это структура, которая использует опыт последовательного принятия решений, аналогичный методу проб и ошибок. После принятия соответствующих мер, взаимодействуя с окружающей средой, чтобы учиться. Этот метод алгоритма машинного обучения движется к цели, которая получает вознаграждение.

Алгоритм обучения с подкреплением полностью отличается от алгоритмов обучения с учителем и без учителя. Обучение с учителем отвечает за изучение помеченных наборов данных и построение системы, способной прогнозировать потенциал новых наборов данных. Например, нахождение цены на новый автомобиль с учетом цен на автомобили в определенном месте.

С другой стороны, алгоритм обучения без учителя отвечает за поиск сходства. А также связь между немаркированными данными, а также их кластеризация. Например, алгоритм обучения без учителя может предоставить цвета, размеры, размеры и многие другие параметры набора неразмеченных изображений.

Что отличает алгоритм обучения с подкреплением от двух других распространенных форм, так это то, что он не использует методы распознавания данных, несмотря на то, что он является структурой. Таким образом, разработчики видеоигр постепенно используют его на компьютерах, чтобы определить ходы, необходимые для победы в игре.

Алгоритм обучения с подкреплением является довольно новым в машинном обучении. Следовательно, есть только несколько игровых автоматов и роботов, которые включают алгоритм. Тем не менее, различные отрасли уже обращают внимание на алгоритм обучения с подкреплением, чтобы открыть для себя его возможности и преимущества, а также продолжают экспериментировать с ним.

Возможное использование обучения с подкреплением

Было много размышлений о том, как рынок может использовать технологии обучения с подкреплением. Тем не менее, несколько отраслей представили свои идеи о том, как они могут внедрить технологии обучения с подкреплением, чтобы помочь своему рабочему месту и рабочей силе.

В сфере здравоохранения машины с подкреплением могут помочь определить различные стратегии лечения хронических заболеваний, таких как астма, диабет, шизофрения и т. д. На уровнях высшего образования обучение с подкреплением может использоваться для персонализированных систем обучения и обучения с помощью интеллектуальных систем обучения, основанных на данных.

Квантовые вычисления

Рынку потребуется новый способ вычислений, чтобы противостоять массивным и сложным наборам данных. Потому что у традиционных способов вычислений нет шансов. Квантовые вычисления — это технология искусственного интеллекта, которая обязательно понадобится рынку. Потому что это может повлиять на новые прорывы во многих областях.

Некоторые из этих прорывов могут значительно улучшить оборудование, чтобы принести пользу всем, например, методы машинного обучения для более ранней диагностики заболеваний. Еще один прорыв, ставший возможным благодаря квантовым вычислениям, — это алгоритмы для быстрого направления ресурсов, лекарства для спасения жизней и даже создание новых материалов для создания эффективных структур и устройств.

Технологические инновации позволили квантовым компьютерам экспоненциально обрабатывать больше данных, выполняя вычисления. Он основан на вероятности состояния объекта. Кроме того, превосходство квантовых вычислений — это термин, используемый для квантовых компьютеров, превосходящих классические компьютеры в решении любой поставленной задачи.

Квантовые компьютеры позволили разработчикам выполнять вычисления быстрее, чем когда-либо, превзойдя по производительности любой суперкомпьютер с высокотехнологичными и дорогими компонентами. Однако единицей хранимой информации, используемой квантовыми компьютерами, являются квантовые биты или кубиты.

Есть еще много лазеек, таких как отсутствие согласованности или производство ненужных компьютеров. Исследователи и разработчики находят способ поддерживать согласованность кубитов, чтобы снизить количество ошибок в основных вычислениях.

Конвергенция искусственного интеллекта и новых технологий

Одним из важнейших факторов развития искусственного интеллекта является его объединение с другими появляющимися технологиями. Конвергенция искусственного интеллекта и Интернета вещей — это то, что понадобится рынку, потому что рост криптовалюты резко возрастает.

Еще одна инновация, появившаяся в результате слияния искусственного интеллекта и Интернета вещей, — это беспилотные автомобили. Самоуправляемые автомобили стали возможными благодаря использованию датчиков по всему автомобилю для получения данных в режиме реального времени, что возможно только благодаря Интернету вещей. Наряду с другими программами и программным обеспечением для принятия решений на основе суждений, поддерживающих модели ИИ.

Рынку потребуется конвергенция ИИ и Интернета вещей. Потому что разумные действия могут быть предприняты путем принятия решений на основе собранных данных. Однако все эти действия возможны только в том случае, если технологии содержат алгоритмы ИИ, применяемые в глубоком обучении, подмножестве машинного обучения.

Поскольку искусственный интеллект все еще не идеален, интеграция другой прорывной технологии может заполнить лазейки искусственного интеллекта и сделать его лучше. Интеграция блокчейна и искусственного интеллекта может помочь исправить недостатки друг друга, чтобы принести пользу рынку. Проблема с ИИ — это проблемы с конфиденциальностью и доверием, а с блокчейном — проблемы с безопасностью и масштабируемостью.

Объединение двух прорывных технологий вместе может позволить им решать собственные проблемы. Преимущество их интеграции заключается в том, что Блокчейн может обеспечить децентрализованные рынки данных для обеспечения прозрачности и надежности алгоритмов искусственного интеллекта.

Еда на вынос

Искусственному интеллекту еще предстоит пройти долгий путь. Их использование и преимущества на рынке все еще совершенствуются разработчиками, чтобы предотвратить ошибки. Для многих отраслей очевидно, как технологии ИИ улучшают их рабочие места. Кроме того, это помогает их рабочей силе стать более эффективной и продуктивной.

Развитие ИИ , которое понадобится рынку в следующем году, — это лишь некоторые из технологических достижений и инноваций. Рано или поздно появятся новые тренды в технологиях, которые сделают рынок лучше, а также облегчат жизнь потребителям.

Читать далее Как ИИ может помочь в кибербезопасности