Najważniejsze trendy w technologii AI na rok 2021 i nadchodzące lata

Trendy w technologii AI to cały szum ostatnich czasów. To fascynujące, jak sztuczna inteligencja wpływa na tak wiele sektorów różnych branż.

Odkąd pojawiła się sztuczna inteligencja, podstawy przemysłu zaczęły się zmieniać na lepsze. Teraz każda inna firma rozwijająca sztuczną inteligencję , niezależnie od branży, chce skorzystać z tego jednego cudu technologii.

Skala popularności sztucznej inteligencji polega na tym, że według SemRush przewiduje się, że globalny rynek sztucznej inteligencji wzrośnie w ciągu najbliższych kilku lat, osiągając wartość rynkową 190,61 mld USD w 2025 r .

Inne statystyki przewidywania AI 2021 przedstawione przez Gartnera wskazują, że do 2021 roku aż 15% interakcji z obsługą klienta na całym świecie będzie w pełni obsługiwanych przez sztuczną inteligencję.

Według statystyk wzrostu sztucznej inteligencji globalny PKB wzrośnie o 15,7 biliona dolarów do 2030 roku.

Dlatego firmy integrują technologie AI, aby osiągnąć swoje cele biznesowe.

Aby być świadkiem gwałtownego wzrostu i najnowszych osiągnięć sztucznej inteligencji w branżach takich jak medycyna i opieka zdrowotna, bankowość i finanse, transport, handel detaliczny i handel, media społecznościowe, produkcja i biznes, przeanalizowaliśmy najnowsze trendy sztucznej inteligencji w określonych branżach.

Dlaczego sztuczna inteligencja to przełomowa technologia?

Zakres sztucznej inteligencji jest ogromny i dlatego jest kluczowym czynnikiem wzmacniającym dla przełomowych innowacji, które skłaniają zmieniające zasady gry produkty i usługi gotowe do obsługi nabywców z niższej półki lub nieobsługiwanych i przenoszących się na główny rynek.

Ponieważ automatyzacja stopniowo przekształca się w wyrafinowanie, nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja jest obecnie w trakcie procesu zakłócania branży i rynków.

Ta przełomowa technologia sztucznej inteligencji jest główną siłą napędową przełomowych innowacji, których jesteśmy obecnie świadkami.

Na przykład sztuczna inteligencja wzmocniła ekonomię współdzielenia jako nowy model biznesowy, w którym ludzie mogą dzielić się własnymi zasobami z innymi jako administracjami w celu wykorzystania tych zasobów i tworzenia korzyści. Model ten jest skutecznie stosowany w różnych dziedzinach, na przykład współużytkowaniu przejazdów, inteligentnym prototypowaniu, inteligentnych sieciach i tak dalej.

Jakie są nowe technologie w AI?

generatywna sztuczna inteligencja

Najnowsze innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji umożliwiły wielu organizacjom tworzenie algorytmów i instrumentów do automatycznego generowania obrazów 3D i 2D. Obliczenia te zasadniczo tworzą generatywną sztuczną inteligencję, która umożliwia maszynom wykorzystywanie treści, dźwięku i obrazów do tworzenia treści.

Generacyjna sztuczna inteligencja, najnowsze innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji, mogą również pomóc w opiece medycznej, renderując protezy kończyn, cząsteczki organiczne i różne rzeczy od zera po aktywacji za pomocą drukowania 3D, CRISPR i innych potencjalnych postępów. Może również wzmocnić wczesne rozpoznanie dowodów możliwej złośliwości w bardziej skutecznych planach leczenia.

Na przykład, ze względu na retinopatię cukrzycową, generatywna sztuczna inteligencja oferuje teorię opartą na wzorcach, a także konstruowanie skanu i tworzenie treści, które mogą pomóc w informowaniu o dalszych krokach lekarza.

Sfederowane uczenie się

Jak wskazano w artykule badawczym Google zatytułowanym Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data , sfederowane uczenie się jest scharakteryzowane jako metoda uczenia się, która pozwala użytkownikom całkowicie czerpać korzyści ze wspólnych modeli przygotowanych z bogatych informacji, bez konieczności ich centralnego przechowywania. W bardziej technicznym przemówieniu rozpowszechnia proces ML do krawędzi.

Stowarzyszenia medyczne w większości nie są w stanie udostępniać informacji ze względu na ograniczenia prywatności. Sfederowane uczenie się może pomóc rozwiązać ten problem poprzez decentralizację, eliminując potrzebę gromadzenia informacji w jednym obszarze i przygotowywania w różnych cyklach w różnych miejscach.

Kompresja sieci neuronowej

Ogólnie rzecz biorąc, sieć neuronowa zawiera znacznie więcej wag, reprezentowanych z większą precyzją, niż jest to wymagane dla określonego zadania, do wykonywania którego są wytrenowane. Jeśli chcemy wprowadzić inteligencję w czasie rzeczywistym lub usprawnić aplikacje brzegowe, modele sieci neuronowych muszą być mniejsze. Do kompresji modeli badacze wykorzystują następujące metody: przycinanie i udostępnianie parametrów, kwantyzacja, faktoryzacja niskiego rzędu, przeniesione lub kompaktowe filtry splotowe oraz destylacja wiedzy.

Wraz z rosnącym rozmiarem głębokiej sieci neuronowej do przeprowadzania złożonych obliczeń rosną również potrzeby w zakresie pamięci masowej. Aby rozwiązać te problemy, naukowcy opracowali przyszły pomysł i technikę sztucznej inteligencji zwaną kompresją sieci neuronowych.

Organizacja neuronowa zawiera niezaprzeczalnie więcej obciążeń, adresowanych z większą dokładnością, niż jest to potrzebne do konkretnego zadania, do wykonywania którego są przeszkoleni. Jeśli chcemy wprowadzić inteligencję w czasie rzeczywistym lub usprawnić aplikacje brzegowe, modele organizacji neuronowych powinny być mniejsze. W celu kompresji modeli badacze polegają między innymi na towarzyszących strategiach: przycinaniu i udostępnianiu granic, faktoryzacji niskiej rangi i uściślaniu wiedzy.

Oto kilka niesamowitych trendów w technologii sztucznej inteligencji, świadczących o możliwościach, jakie niesie ze sobą w tych sektorach, a także o wpływie sztucznej inteligencji w 2021 roku.

Technologie używane z AI

1. Internet rzeczy

Sztuczna inteligencja w IoT jest korzystna zarówno w przypadku przetwarzania w czasie rzeczywistym, jak i po zdarzeniu. W pierwszym przypadku sztuczna inteligencja pomaga w identyfikowaniu wzorców w zestawach danych i prowadzeniu analiz predykcyjnych. Podczas przetwarzania w czasie rzeczywistym pomaga w szybkim reagowaniu na warunki i zbieraniu wiedzy o decyzjach dotyczących tych zdarzeń, na przykład zdalna kamera wideo rejestrująca obrazy tablic rejestracyjnych do opłat parkingowych.

Istnieje cały świat, w którym integracja AI w IoT łączy ze sobą każde urządzenie, aby umożliwić im wykonywanie dodatkowych funkcji.

2. Łańcuch bloków

Blockchain to kolejna popularna technologia, która nabrała rozpędu we wszystkich branżach. Teraz sztuczna inteligencja z Blockchain to po prostu najlepsze z obu światów. Dzieje się tak, abyś mógł uzyskać korzyści, takie jak lepsze transakcje, wysokiej jakości dane, zdecentralizowana inteligencja, niższe bariery wejścia na rynek, większa przejrzystość, lepsze sztuczne zaufanie zapewniane przez rozwój aplikacji blockchain .

Wpływ sztucznej inteligencji na Blockchain jest taki, że oczekujemy, że to partnerstwo dostarczy nam bardziej niezwykłych technologii i funkcji.

3. Rzeczywistość rozszerzona

Dzięki głębokim sieciom neuronowym Sztucznej Inteligencji możliwe jest teraz wykrywanie płaszczyzn pionowych i poziomych, szacowanie i analizowanie głębi oraz obrazów segmentowych w celu uzyskania realistycznej okluzji, a ponadto nawet wnioskowanie w czasie rzeczywistym o położeniach obiektów w 3D. To właśnie dzięki takim cechom i funkcjom modele AI zastępują niektóre tradycyjne metody widzenia komputerowego, powstrzymując niesamowite wrażenia AR.

Medycyna i opieka zdrowotna z AI

4. Obrazowanie medyczne i diagnostyka

Jedną z zalet sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej jest obrazowanie medyczne; proces, w którym obrazy wewnętrznych aspektów ciała ujawniają się w nieinwazyjnym procesie obrazowania. Pomaga to w diagnozowaniu i leczeniu chorób. Popularność smartfonów wraz z rozwiniętym rozpoznawaniem obrazu sprawia, że ​​telefony komórkowe stają się uniwersalnym narzędziem do diagnostyki domowej. Z niecierpliwością czekamy również na zatwierdzenie przez FDA AI w opiece zdrowotnej jako urządzenia medycznego.

5. Włączenie do badania klinicznego

Zapisanie odpowiedniej grupy ludzi ma decydujące znaczenie dla powodzenia każdego badania klinicznego i nie jest w żaden sposób procesem łatwym. Jednak przy pewnej pomocy AI Technology możliwy byłby dostęp i wyodrębnienie informacji z dokumentacji medycznej, a następnie porównanie ich z trwającymi badaniami. W ten sposób badania sugerowane lekarzom i pacjentom byłyby bardziej trafne i wiarygodne.

6. Ulepszona biometria opieki zdrowotnej

Dzięki sieciom neuronowym AI naukowcy analizują typowe czynniki ryzyka, które były zbyt skomplikowane, aby je oszacować. Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej może rozwijać branżę na wiele sposobów, takich jak skanowanie siatkówki, badanie i rejestrowanie zmian koloru skóry i tak dalej. Biegłość technologii sztucznej inteligencji w znajdowaniu wzorców umożliwi odblokowanie nowych metod diagnostycznych i przewidywanie nieznanych czynników ryzyka.

7. Skuteczne odkrywanie leków

Aby położyć kres żmudnie długiemu cyklowi odkrywania leków, tradycyjne organizacje farmaceutyczne pokładają teraz swoje nadzieje i wiarę w nowe startupy biotechnologiczne AI. Chociaż wiele startupów znajduje się na szczątkowym etapie finansowania, nadal są zasypywane przez niezliczoną liczbę klientów. Widzimy, że trend inwestycji w biotechnologię AI przez operatorów farmaceutycznych będzie kontynuowany do 2020 roku.

Handel detaliczny/eCommerce i sztuczna inteligencja

8. Technologia wyszukiwania

Jedną z największych zalet technologii AI―Search jest dobrodziejstwo dla każdej firmy, być może dlatego wielu zasiedziałych w branży zaczęło w nią inwestować. Teraz, gdy kontekstowe rozumienie wyszukiwanych terminów nie znajduje się już w fazie eksperymentalnej, jego globalne przyjęcie jest jeszcze dalekie. Niemniej jednak wiele agencji SaaS dostarcza technologie wyszukiwania zewnętrznym sprzedawcom, a inwestycje w ten konkretny stos technologiczny sprawiają, że jest to najnowsze trendy AI w 2021 roku .

9. Sprzedaż detaliczna (bez kasy)

Firmy takie jak Standard Cognition i AmazonGo są pierwszymi graczami darmowego systemu sztucznej inteligencji Check-out. Oznacza to, że klienci mogą robić zakupy bez sprawdzania lub skanowania produktów. Ma to na celu śledzenie kradzieży i innych problemów. Przyjęcie tego systemu opartego na sztucznej inteligencji będzie zależeć od jego wdrożenia i innych kosztów utraty zapasów z powodu usterek technicznych. W połowie 2019 r. działało 11 sklepów AmazonGo bez kasy.

10. Logistyka dla magazynu

O logistyce mówi się, że jest rozwijającą się gałęzią i najnowszymi trendami w sztucznej inteligencji . W magazynach przyszłości pierwszoplanową rolę będzie odgrywać logistyka, gdyż magazyny będą przystosowane nie do ludzi, ale do wysoce sprawnych robotów, które będą w stanie pracować 24x7 bez konieczności posiadania choćby podstawowych udogodnień, takich jak oświetlenie.

{Przeczytaj bonus: Ile kosztuje opracowanie aplikacji logistycznej na żądanie?}

11. Sieci peer-to-peer

AI Machine Learning wymaga ogromnych ilości danych, aby umożliwić maszynom podejmowanie świadomych decyzji. Sieci peer-to-peer, takie jak te wdrażane przez kryptowaluty, oferują organizacjom różnej wielkości przewagę w zakresie uruchamiania programów AI poprzez kierowanie mocy komputerów osobistych podłączonych do sieci. Ta sieć połączona ze sztuczną inteligencją będzie promować przejrzystość w wyszukiwarkach.

Wielkość globalnego rynku AI, tj. Przewiduje się, że sztuczna inteligencja w wielkości rynku detalicznego i e-commerce wzrośnie w CAGR na poziomie 42,8% w okresie prognozy 2019-2025 i uzyska przychód w wysokości 19,37 miliarda dolarów do roku 2025.

Rząd/sektor publiczny i sztuczna inteligencja

12. Rozpoznawanie twarzy

Rozpoznawanie twarzy jest dominującą formą uwierzytelniania biometrycznego. Ze względu na szeroko zakrojone badania w tej dziedzinie, czytelność i dokładność tej aplikacji AI szybko się poprawia. Jedną z zalet funkcji rozpoznawania twarzy sztucznej inteligencji jest to, że pomoże ona agencjom bezpieczeństwa w identyfikowaniu i usuwaniu nieuczciwych elementów ze społeczeństwa. Nie tylko to, ale firmy szybko integrują tę funkcję sztucznej inteligencji ze swoimi aplikacjami i innymi rozwiązaniami wykorzystywanymi w procesach, zgodnie z ich modelem biznesowym.

13. Polowanie na cyberzagrożenia

Polowanie na cyberzagrożenia to proaktywne podejście połączone z funkcjami o wysokim poziomie bezpieczeństwa, mające na celu wykrywanie atakujących z ukrycia i powstrzymywanie złośliwych działań inicjowanych przez takich hakerów. Jedną z zalet sztucznej inteligencji zintegrowanej z tą technologią jest to, że dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego wykrywanie takich obcych elementów i naruszeń bezpieczeństwa byłoby bułką z masłem.

14. Nadzór za pomocą wizji komputerowej

Wizja komputerowa to obszar badań nad sztuczną inteligencją, który opiera się na algorytmach. Znaczącym przypadkiem użycia obiektu jest japoński algorytm uczenia maszynowego AI Guardman, który wykrywa podejrzane zachowania kupujących, a także ostrzega właściciela sklepu na urządzeniu mobilnym. Podobnie ta komputerowa wizja dodana do dronów pomoże w obserwacji zatłoczonych miejsc. Oczekuje się, że sztuczna inteligencja w sektorze rządowym wzrośnie w najbliższej przyszłości, ponieważ wkrótce zostaną zbadane nowe sposoby.

Transport i sztuczna inteligencja

15. Pojazdy samojezdne

Technologia autonomicznej jazdy zwiększy wielkość rynku AI z 54 miliardów dolarów w 2019 r. do 556 miliardów dolarów do 2026 r., przy 39% CAGR, jak wynika z raportu Allied Market Research . Ponadto szacuje się, że do roku 2025 sztuczna inteligencja w transporcie przyniesie 173 miliardy dolarów oszczędności w całym łańcuchu dostaw OEM dla branży motoryzacyjnej.

16. Zarządzanie ruchem

Trendy AI Technology 2021 to również zarządzanie ruchem za pomocą aplikacji, które przewidywały i wykrywały prawdopodobne wypadki w ruchu. Udało się to osiągnąć poprzez przekształcenie czujników ruchu w „inteligentnych” agentów za pomocą kamer. Udanym przypadkiem użycia tego jest Rapid Flow Technologies.

17. Inteligentne tory

Smart Tracks to inicjatywa zapoczątkowana przez Chiny pod nazwą ART- Autonomous Rail Rapid Transit. Nie wymaga to żadnego toru, ponieważ pociąg porusza się po wirtualnym torze utworzonym przez malowane linie przerywane. Przewiduje się, że te zdumiewające trendy w sztucznej inteligencji rozprzestrzenią się w nadchodzących latach na całym świecie.

18. Cyfrowe tablice rejestracyjne pojazdów

Co ciekawe, najnowsze trendy w sztucznej inteligencji umożliwiłyby liftingowi inteligentnej technologii transportowanie tablic rejestracyjnych. Cyfrowe tablice rejestracyjne, stworzone oczywiście z wykorzystaniem technologii AI, pomogą władzom transportowym na tak wielu poziomach, od ostrzegania władz w razie wypadku po wykorzystanie GPS do wykrywania lokalizacji.

Produkcja i sztuczna inteligencja

19. Konserwacja predykcyjna i algorytmy

Korzystając z algorytmów sztucznej inteligencji, producenci byliby w stanie lepiej przewidywać nieprzewidziane awarie maszyn. Pozwoli to zaoszczędzić miliony dolarów dla operatorów zasiedziałych. Algorytmy konserwacji predykcyjnej wdrażają ciągłe gromadzenie danych w celu prognozowania awarii sprzętu, zanim one wystąpią. Ze względu na niższe koszty czujników, obliczenia brzegowe, rozwój sztucznej inteligencji i konserwacja predykcyjna są teraz szerzej dostępne do użytku.

20. Wizja komputerowa do wykrywania defektów

Omówiliśmy już, jak widzenie komputerowe pomoże w inwigilacji. W podobny sposób okaże się świętym Graalem dla przemysłu wytwórczego nadzorowanie procesu produkcji i wskazywanie nawet najdrobniejszych rozbieżności w produktach bez uwzględnienia czynnika ludzkiego. Kamera w wizji komputerowej jest niezwykle precyzyjna w wyłapywaniu defektów o szerokości połowy włosa.

21. Współpraca ludzi i robotów

Choć brzmi to bardzo futurystycznie, nie jest tak bardzo. Jak wynika z niektórych raportów , do 2020 r. w fabrykach na całym świecie zostanie wdrożonych ponad 1,7 miliona robotów . Wkrótce będą współpracować z ludzkimi pracownikami i podnosić poziom produktywności. Roboty napędzane sztuczną inteligencją zostaną zaprojektowane do przejmowania zadań produkcyjnych, a pracownicy zostaną przeszkoleni do wyższych stanowisk w zakresie projektowania, programowania i konserwacji.

22. Nadejście Jakości 4.0

Jakość 4.0 jest efektem integracji AI w przemyśle wytwórczym. Obejmuje to algorytmy sztucznej inteligencji, które powiadamiają zespoły produkcyjne o wykrytych błędach produkcyjnych, dzięki czemu można podjąć odpowiednie działania, aby zatrzymać produkcję wadliwych produktów i zaoszczędzić mnóstwo kapitału. Wspomniane błędy mogą być odchyleniem od ustalonej receptury, zmianami w zachowaniu maszyny, zmianami surowców i nie tylko.

Gry i sztuczna inteligencja

23. Ulepszona technologia wizualizacji

Ostatnie trendy w sztucznej inteligencji to sektor gier. Z pomocą głębokiego uczenia i stale rosnących danych, którymi dysponujemy, sztuczna inteligencja może poprawić jakość wizualną w grach wideo. Środowisko gry i postacie stałyby się bardziej realistyczne i naturalne, jak nigdy dotąd. Sztuczna inteligencja ma jakość, która znacznie poprawia sposób poruszania się postaci i wyrażania siebie, aby cała gra była jeszcze bardziej realistyczna.

24. Rzeczywiste wrażenia z asystentami głosowymi

Asystenci głosowi , będący znaczącą gałęzią sztucznej inteligencji, są teraz dodawani do gier takich jak Destiny 2, gdzie pomagają graczom uzyskać dostęp do niektórych funkcji gry bez wchodzenia za każdym razem do menu gry. Nie tylko to, ale oferuje także szeroką gamę interaktywnych gier, w których gracz nie będzie już pasywny.

25. Spersonalizowana gra dla każdego gracza

Po zebraniu danych o poszczególnych graczach, algorytmy sztucznej inteligencji umożliwią twórcom tworzenie światów gier, które są bardziej zindywidualizowane i reagujące na poszczególnych graczy w grze. Dzięki przyszłej technologii sztucznej inteligencji możemy uzyskać dostęp do gier MMORPG, które prowadzą graczy w kierunku zadań i innych graczy, które uzupełniają ich styl. W tej dziedzinie jest wiele możliwości i jesteśmy podekscytowani tym, co będzie składać się na trendy w technologii AI w 2021 roku .

Biznes i sztuczna inteligencja

26. Podnoszenie doświadczenia klienta

Ponieważ klienci domagają się bardziej uproszczonych i rozwiniętych usług, firmy chcą poprawić swoją grę, ponieważ z pewnością nie chcą tracić klientów. Teraz sztuczna inteligencja jest uważana za skuteczną technologię, która pomaga kilku firmom zachować głowę nad wodą.

Przyszłość sztucznej inteligencji w obsłudze klienta jest ulepszana dzięki korzystaniu z Chatbotów , całodobowego wsparcia, wirtualnej pomocy i samopomocowych systemów VR, ponieważ przetwarzanie języka naturalnego improwizuje i uczy się więcej na podstawie rosnącej puli danych z przeszłości.

27. Zaawansowany proces rekrutacji

Rozwiązania technologii AI, takie jak X.ai i ClearFit , mogą pomóc rekruterom w zaplanowaniu rozmów kwalifikacyjnych i znalezieniu najbardziej idealnego kandydata do pracy. Teraz proces rekrutacji nie jest mechaniczny, dlatego sztuczna inteligencja jest rozwijana przez dodanie czynników ludzkich, takich jak empatia, osobowość i inne cechy ludzkie, które pomogą algorytmowi AI w analizie, a następnie wybraniu kandydata, tak jak robimy to my, ludzie. Wpływ AI na biznes jest z pewnością oczywisty i oczekuje się, że wzrośnie dopiero do 2020 roku.

28. Transformacja modeli biznesowych

Przyszłość sztucznej inteligencji w biznesie zmienia podstawy funkcji biznesowych. Transformacja w tym sektorze sprowadza się do integracji funkcji sztucznej inteligencji, takich jak analiza danych, przewidywanie wydajności, wizja komputerowa i tak dalej. Dysponując tak niesamowitymi funkcjami, organizacje biznesowe niedługo znajdą nowe i innowacyjne sposoby na rozwinięcie tej technologii w coś nowego i wyznaczenie niezrównanych przyszłych trendów w technologii sztucznej inteligencji.

Finanse i sztuczna inteligencja

29. Ocena ryzyka kredytowego

W sektorze finansów prowadzenie ewidencji danych klientów to druga natura. Czy nie byłoby wspaniale, gdybyśmy mogli wykorzystać wszystkie te dane do zbadania historii i zdolności klientów do spłacania kredytów i kart kredytowych, które już posiadają. AI w finansach zrobi właśnie to i jeszcze więcej. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja zastępują człowieka analityka w określaniu ryzyk związanych z sektorem finansowym, a także dostarczaniu dla nich rozwiązań w zakresie rozwoju finansów.

30. Łatwe wykrywanie oszustw

Fałszywe elementy są jednym z głównych problemów sektora bankowego i finansowego. Aby wyeliminować takie ryzyko, sztuczna inteligencja w finansach wykorzystuje swoje uczenie maszynowe i algorytmy do rozpoznawania wzorców, a jeśli wydarzy się coś dziwnego, może bardzo łatwo wykryć rozbieżność . Na przykład, powiedzmy, że karta kredytowa została użyta w innym kraju, zaraz po tym, jak została użyta w innym miejscu, zaalarmuje to instytucję, aby podjęła działania. Co więcej, można go opracować w taki sposób, aby rozpoznać, co można uznać za oszustwo, a co nie.

31. Bezpieczny handel z prognozami

Jak każdy inny obszar, handel będzie również ułatwiony dzięki uczeniu maszynowemu i algorytmom AI w połączeniu z innymi gałęziami. Analizując wielkość rynku AI i warunki na podstawie danych z przeszłości w chmurze, organizacje i osoby fizyczne będą w stanie przezwyciężyć nieoczekiwane ryzyko, czy to kupno, czy sprzedaż akcji i udziałów.

32. Przetwarzanie roszczeń samochodowych

Wielokrotnie firmy finansowe borykają się z trudną sytuacją, w której muszą zapłacić klientowi za ubezpieczenie. Aby zwalczyć problem oszustwa i upewnić się, że sytuacja jest autentyczna, ubezpieczyciele i start-upy wykorzystują sztuczną inteligencję do obliczania „wyniku ryzyka” właściciela pojazdu, analizują obrazy wypadków, a także śledzą zachowanie kierowców.

Media społecznościowe i sztuczna inteligencja

33. Poprawa sieci społecznościowej

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w kształtowaniu platform mediów społecznościowych takimi, jakimi są. Sztuczna inteligencja w mediach społecznościowych ukształtowała całą branżę, odkąd Facebook przyjął sztuczną inteligencję w 2013 roku. Teraz, czy to znalezienie przyjaciela za pośrednictwem sieci neuronowych, uczenie się tagowania do rozpoznawania obrazów, czy identyfikowanie nieprawidłowych wiadomości, sztuczna inteligencja robi wszystko.

34. Wspieranie marketerów

Marketerzy wykorzystują zalety sztucznej inteligencji w mediach społecznościowych, aby zrozumieć i przeanalizować personę zakupową klientów i ich preferencje. Pomoże im to spersonalizować sugestie produktów na podstawie ich nawyków zakupowych i tego, co skłania ich do podejmowania decyzji.

35. Skuteczne kierowanie na odbiorców

Marketerzy zyskują kolejną zaletę sztucznej inteligencji , która polega na rozszerzeniu kampanii poza segmentację liniową i docelową grupę odbiorców podobną do obecnej bazy klientów. Ponadto skuteczne targetowanie jest atutem płatnych kampanii reklamowych na wszystkich platformach społecznościowych, ponieważ działania ludzi są przechowywane online. Wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji w celu uzyskania dostępu do tych danych zapewni im przydatne informacje na temat korzystania z mediów społecznościowych, zachowań użytkowników online itp.

36. Projektowanie treści wspierane przez sztuczną inteligencję

Nie ma wiadomości, że content jest królem marketingu w mediach społecznościowych, a optymalizacja go za pomocą AI to najlepsza rzecz, jaka może się przydarzyć tej branży. Dzięki narzędziom AI badającym schematy publikowania treści przez marki i ich rodzaj, może zasugerować, jakiego rodzaju treści są wymagane, a które wymagają optymalizacji.

37. Popularne stają się chipy oparte na sztucznej inteligencji

Jeśli myślałeś o przyszłości sztucznej inteligencji , to w nią wkroczyłeś. Sztuczna inteligencja w dużej mierze zależy od wyspecjalizowanych procesorów. Widząc obecne zapotrzebowanie na sztuczną inteligencję, chipy są produkowane i integrowane z technologią AI, aby wykonywać funkcje, do których od teraz potrzebujemy oddzielnych urządzeń. Chipy te zostaną wykorzystane poprzez włączenie w nich narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak widzenie komputerowe, rozpoznawanie mowy i przetwarzanie języka naturalnego.

Jaka jest przyszłość sztucznej inteligencji?

Obserwując te niesamowite trendy w branży sztucznej inteligencji , możemy się domyślać, jak ogromna będzie ta technologia AI i nieuchronność jej zanurzenia w każdym sektorze wszystkich branż. Nawet do tej pory firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia aplikacji mobilnych nowej generacji, aby zwiększyć zaangażowanie klientów i ostatecznie rozwinąć działalność.

Rewolucyjne pomysły na technologię AI i sztuczną inteligencję na przyszłość, w które organizacje są gotowe zainwestować, rozważając gwarancję, jaka się pojawiła do tej pory!. My, w Appinventiv, pomagamy organizacjom wraz z naszą firmą zajmującą się rozwojem sztucznej inteligencji w USA być na czele, wdrażając sztuczną inteligencję w ich istniejącej strukturze technologicznej, aby czerpać korzyści i korzyści, jakie przynosi.

W tej chwili trudno wyobrazić sobie przyszłość bez sztucznej inteligencji. W miarę zbliżania się 2022 roku jesteśmy podekscytowani, widząc, jaką niesamowitość wniesie do stołu.

Często zadawane pytania (FAQ)

P. Jaki jest zakres sztucznej inteligencji w przyszłości?

Trendy w branży AI to najnowsze trendy, w których pracują firmy , i z pewnością odgrywają one znaczącą rolę w naszej przyszłości. Ta technologia ułatwi nam na tak wielu poziomach i na tak wiele sposobów, od włączenia chipów opartych na sztucznej inteligencji, które sprawią, że podróżowanie będzie wolne od tokenów, po sklepy bez kasy. Wyobraź to sobie, a sztuczna inteligencja zrobi to w ciągu kilku lat .

P. Na które branże wpłynie sztuczna inteligencja?

Ze względu na funkcje, jakie oferuje sztuczna inteligencja, prawie wszystkie branże przyjmują tę technologię we własnym tempie i na swój własny sposób. Branże, takie jak opieka zdrowotna, finanse, biznes, produkcja, handel detaliczny i handel elektroniczny, sektor rządowy i publiczny, media społecznościowe, transport i gry, czerpią korzyści ze sztucznej inteligencji zintegrowanej z technologiami takimi jak IoT, Blockchain, AR i Cloud.

P. Jak sztuczna inteligencja zmienia biznes?

Wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji w biznesie zmieniły się jej podstawowe podstawy. Teraz możliwe jest skuteczne zatrudnianie personelu bez udziału człowieka, oferowanie lepszej obsługi klienta i zwiększanie doświadczenia klienta naprawdę ewoluowało dzięki użyciu chatbotów i innych funkcji sztucznej inteligencji. Co więcej, technologie takie jak wizja komputerowa, przewidywanie wydajności i analiza danych dodały do ​​listy przyszłości sztucznej inteligencji i korzyści, jakie firmy uzyskują dzięki włączeniu technologii AI.