การพัฒนา AI ใดที่ตลาดต้องการในปี 2566

ความก้าวหน้าและนวัตกรรมของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์กำลังกลายเป็นคุณค่าที่สำคัญสำหรับธุรกิจและอุตสาหกรรมอื่นๆ ในยุคของการแปลงเป็นดิจิทัล เราได้เห็นแล้วว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ส่งผลกระทบต่อชีวิตประจำวันอย่างไร และโดยเฉพาะอย่างยิ่งส่งผลกระทบต่อบุคคลจำนวนมากในบ้าน ที่ทำงาน และรอบ ๆ ตัว

ประโยชน์ของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มีอิทธิพลอย่างมากต่ออุตสาหกรรมอื่นๆ เช่น การเกษตร รถยนต์ การดูแลสุขภาพ กฎหมาย และการผลิต เนื่องจากการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ยังคงดำเนินต่อไป ยังมีพื้นที่อีกมากสำหรับนักพัฒนาในการปรับปรุงซอฟต์แวร์ของตนเพื่อส่งผลกระทบต่อตลาดอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล

แน่นอน ในอนาคตของโลกดิจิทัล เราจะแนะนำที่ว่างมากมายสำหรับฟีเจอร์ใหม่ๆ เมื่อมีการพัฒนาด้านปัญญาประดิษฐ์มากขึ้นเรื่อยๆ ความสามารถของปัญญาประดิษฐ์จะเพิ่มขึ้นเพื่อให้ทันกับการเติบโตของข้อมูลแบบทวีคูณ ดังนั้น ต่อไปนี้คือการ พัฒนา AI บางส่วนที่ตลาดต้องการในปี 2020

การเรียนรู้การเสริมแรง

การเรียนรู้การเสริมแรงเป็นประเภททั่วไปที่สามของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง และเป็นกรอบที่ใช้การตัดสินใจตามลำดับประสบการณ์คล้ายกับการลองผิดลองถูก หลังจากดำเนินการอย่างเหมาะสมโดยมีปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อมเพื่อเรียนรู้ วิธีการของอัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องนี้จะเคลื่อนไปสู่เป้าหมายที่ได้รับรางวัล

อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบเสริมแรงนั้นแตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและไม่มีผู้ดูแล การเรียนรู้ภายใต้การดูแลมีหน้าที่ในการเรียนรู้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับและสร้างระบบที่สามารถทำนายศักยภาพของชุดข้อมูลใหม่ได้ ตัวอย่างเช่น การค้นหาราคารถยนต์ใหม่จากราคารถยนต์ของสถานที่หนึ่งๆ

ในทางกลับกัน อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลมีหน้าที่ค้นหาความคล้ายคลึงกัน และยังเชื่อมต่อระหว่างข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับและแม้กระทั่งการจัดกลุ่มข้อมูลเหล่านั้น ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลสามารถให้สี ขนาด ขนาด และพารามิเตอร์อื่นๆ อีกมากมายของชุดรูปภาพที่ไม่มีป้ายกำกับ

สิ่งที่ทำให้อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบเสริมแรงมีลักษณะเฉพาะจากรูปแบบทั่วไปอีกสองรูปแบบคือ ไม่ใช้เทคนิคการจดจำข้อมูลแม้ว่าจะเป็นเฟรมเวิร์กก็ตาม ดังนั้น ผู้พัฒนาวิดีโอเกมจึงค่อยๆ ใช้มันบนคอมพิวเตอร์เพื่อกำหนดการเคลื่อนไหวที่จำเป็นในการเอาชนะเกม

อัลกอริทึมการเรียนรู้การเสริมกำลังค่อนข้างใหม่ในการเรียนรู้ของเครื่อง ดังนั้นจึงมีเครื่องเกมและหุ่นยนต์เพียงไม่กี่ตัวที่รวมอัลกอริทึม อย่างไรก็ตาม อุตสาหกรรมต่าง ๆ กำลังให้ความสนใจกับอัลกอริธึมการเรียนรู้การเสริมกำลังเพื่อค้นหาการใช้งานและประโยชน์ของมันรวมถึงทำการทดลองต่อไป

การใช้ศักยภาพของการเรียนรู้การเสริมแรง

มีการพิจารณามากมายเกี่ยวกับวิธีที่ตลาดสามารถใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้แบบเสริมแรง อย่างไรก็ตาม มีบางอุตสาหกรรมได้ให้แนวคิดเกี่ยวกับวิธีที่พวกเขาสามารถรวมเทคโนโลยีการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อช่วยเหลือสถานที่ทำงานและพนักงานของพวกเขา

ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ เครื่องเสริมการเรียนรู้สามารถช่วยกำหนดนโยบายการรักษาที่แตกต่างกันสำหรับโรคเรื้อรัง เช่น โรคหอบหืด เบาหวาน โรคจิตเภท และอื่นๆ ในระดับอุดมศึกษา การเรียนรู้แบบเสริมแรงสามารถใช้สำหรับระบบการเรียนรู้ส่วนบุคคลและการสอนผ่านระบบการสอนเสริมปัญญาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

คอมพิวเตอร์ควอนตัม

ตลาดต้องการวิธีใหม่ในการคำนวณเพื่อต่อสู้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน เนื่องจากการคำนวณด้วยวิธีดั้งเดิมไม่มีโอกาส คอมพิวเตอร์ควอนตัมเป็นเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ตลาดต้องการอย่างแน่นอน เพราะมันสามารถมีอิทธิพลต่อความก้าวหน้าใหม่ๆ ในหลายสาขา

ความก้าวหน้าบางอย่างเหล่านี้สามารถปรับปรุงสิ่งอำนวยความสะดวกได้อย่างมากเพื่อประโยชน์ของทุกคน เช่น วิธีการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวินิจฉัยโรคได้เร็วขึ้น ความก้าวหน้าอีกประการหนึ่งที่เป็นไปได้โดยควอนตัมคอมพิวติ้งคืออัลกอริธึมที่สั่งการทรัพยากรอย่างรวดเร็ว ยารักษาโรคเพื่อช่วยชีวิต และแม้แต่สร้างวัสดุใหม่เพื่อสร้างโครงสร้างและอุปกรณ์ที่มีประสิทธิภาพ

นวัตกรรมของเทคโนโลยีทำให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถประมวลผลข้อมูลได้มากขึ้นด้วยการคำนวณ ขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็นของสถานะของวัตถุ นอกจากนี้ อำนาจสูงสุดของคอมพิวเตอร์ควอนตัมเป็นคำที่ใช้สำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีประสิทธิภาพเหนือกว่าคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมในการจัดการงานใดก็ตาม

คอมพิวเตอร์ควอนตัมช่วยให้นักพัฒนาสามารถคำนวณได้เร็วกว่าที่เคย มีประสิทธิภาพดีกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่มีส่วนประกอบระดับไฮเอนด์และมีราคาแพง อย่างไรก็ตาม หน่วยของข้อมูลที่เก็บไว้ที่ใช้โดยคอมพิวเตอร์ควอนตัมคือควอนตัมบิตหรือคิวบิต

ยังมีช่องโหว่อยู่มาก เช่น ไม่มีการเชื่อมโยงกัน หรือผลิตคอมพิวเตอร์โดยไม่จำเป็น นักวิจัยและพัฒนากำลังหาวิธีรักษาความสอดคล้องกันของคิวบิตเพื่อลดอัตราความผิดพลาดของการคำนวณที่จำเป็น

การบรรจบกันของปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีใหม่

ปัจจัยสำคัญประการหนึ่งในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์คือการรวมเข้ากับเทคโนโลยีเกิดใหม่อื่นๆ การบรรจบกันของปัญญาประดิษฐ์และ Internet of Things เป็นสิ่งที่ตลาดต้องการเนื่องจากการเพิ่มขึ้นของสกุลเงินดิจิตอลนั้นเพิ่มขึ้นอย่างมาก

อีกหนึ่งนวัตกรรมที่เกิดจากการบรรจบกันของปัญญาประดิษฐ์และอินเทอร์เน็ตในทุกสิ่งคือรถยนต์ไร้คนขับ รถยนต์ไร้คนขับถูกสร้างขึ้นโดยใช้เซ็นเซอร์รอบตัวรถเพื่อรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่เปิดใช้งานโดย Internet of Things เท่านั้น ร่วมกับโปรแกรมและซอฟต์แวร์อื่นๆ เพื่อดำเนินการตัดสินใจโดยใช้วิจารณญาณซึ่งขับเคลื่อนโมเดล AI

ตลาดต้องการการบรรจบกันของ AI และ Internet of Things เนื่องจากสามารถดำเนินการอย่างชาญฉลาดโดยการตัดสินใจตามข้อมูลที่รวบรวมได้ อย่างไรก็ตาม การกระทำเหล่านี้จะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อเทคโนโลยีมีอัลกอริทึม AI ที่พบในการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง

เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ยังไม่สมบูรณ์แบบ การรวมเทคโนโลยีก่อกวนอื่นสามารถอุดช่องโหว่ของปัญญาประดิษฐ์เพื่อทำให้ดีขึ้นได้ การผสานรวม Blockchain และ AI สามารถช่วยแก้ไขจุดอ่อนของกันและกันเพื่อประโยชน์ของตลาด ปัญหาของ AI คือปัญหาความเป็นส่วนตัวและความไว้วางใจ ในขณะที่ Blockchain คือปัญหาด้านความปลอดภัยและความสามารถในการปรับขนาด

การรวมเทคโนโลยีก่อกวนทั้งสองเข้าด้วยกันสามารถช่วยให้พวกเขาแก้ไขปัญหาของตนเองได้ ประโยชน์ของการรวมเข้าด้วยกันคือเพื่อให้ Blockchain สามารถขับเคลื่อนตลาดข้อมูลแบบกระจายอำนาจเพื่อช่วยความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือของอัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์

ซื้อกลับบ้าน

ปัญญาประดิษฐ์ยังมีหนทางอีกยาวไกล การใช้งานและผลประโยชน์ของพวกเขาในตลาดยังคงได้รับการปรับปรุงโดยนักพัฒนาเพื่อป้องกันข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้น เป็นที่แน่ชัดสำหรับหลายๆ อุตสาหกรรมว่าเทคโนโลยี AI ช่วยให้สถานที่ทำงานดีขึ้นได้อย่างไร นอกจากนี้ยังช่วยให้พนักงานมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น

การ พัฒนา AI ที่ตลาดต้องการในปีหน้าเป็นเพียงส่วนหนึ่งของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและนวัตกรรมที่สอดคล้องกัน ไม่ช้าก็เร็ว เทรนด์ใหม่สำหรับเทคโนโลยีจะถูกปล่อยออกมาเพื่อทำให้ตลาดดีขึ้นรวมทั้งช่วยให้ชีวิตของผู้บริโภคง่ายขึ้น

อ่านเพิ่มเติม AI สามารถช่วยในเรื่องความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร