Top 15 najnowszych technologii AI 2023: zmieniamy nasze życie na lepsze!

W tym artykule omówimy 15 najnowszych technologii sztucznej inteligencji oraz ich wpływ na nasze codzienne życie.

Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania zadań normalnie wykonywanych przez ludzi, takich jak percepcja wzrokowa, podejmowanie decyzji, rozpoznawanie mowy i tłumaczenie języka .

Według Graya Scotta, eksperta od sztucznej inteligencji: „Nie ma powodu ani możliwości, aby ludzki umysł mógł nadążyć za maszyną sztucznej inteligencji do 2035 roku”.

Przewiduje się, że rynek sztucznej inteligencji wzrośnie o 76,44 miliarda dolarów w latach 2020-2025, przy CAGR na poziomie 21%. Sztuczna inteligencja już teraz ma znaczący wpływ na nasze codzienne życie i ma zmienić nasz świat w nadchodzących latach.

Na przykład roboty z obsługą sztucznej inteligencji są używane w szpitalach do pomocy w takich zadaniach, jak dezynfekcja pomieszczeń i dostarczanie środków medycznych, a chatboty oparte na sztucznej inteligencji są już wykorzystywane przez wiele firm do obsługi klienta.

Ale nie martw się, roboty AI nadal nie mogą zrobić prania ani pościelić łóżka – jeszcze! Technologia sztucznej inteligencji jest wciąż na wczesnym etapie i ma przed sobą długą drogę, zanim dorówna możliwościom człowieka.

Chociaż sztuczna inteligencja może zautomatyzować niektóre zadania i zapewnić pomoc, nadal musi być monitorowana i nadzorowana przez ludzi, aby zapewnić, że jest używana w sposób odpowiedzialny i etyczny.

Top 15 najnowszych technologii sztucznej inteligencji w 2023 r

Oto lista 15 najnowszych technologii sztucznej inteligencji, które zmieniają nasze życie na lepsze:

1. Wstępnie wyszkolony transformator generatywny 3 (GPT-3)

GPT-3 to zaawansowany model przetwarzania języka opracowany przez OpenAI, który generuje tekst podobny do ludzkiego. Może wykonywać szereg zadań, takich jak pisanie esejów, komponowanie e-maili, a nawet kodowanie.

GPT-3 jest chwalony za możliwości generowania języka naturalnego i jest używany przez firmy do automatyzacji tworzenia treści i obsługi klienta.

GPT-3 jest uważany za jedno z najpotężniejszych narzędzi sztucznej inteligencji, jakie kiedykolwiek stworzono, a jego potencjalne zastosowania sięgają od przetwarzania języka naturalnego i tłumaczenia maszynowego po automatyczne tworzenie treści.

Został ogłoszony przełomem w sztucznej inteligencji i może zrewolucjonizować sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z komputerami.

Na przykład GPT-3 został wykorzystany do stworzenia wirtualnego asystenta, który może odpowiadać na pytania klientów w języku naturalnym, zmniejszając czas i zasoby potrzebne do obsługi klienta.

3. Pojazdy autonomiczne

Pojazdy autonomiczne to samochody, które mogą prowadzić się same bez udziału człowieka. Używają czujników, GPS i sztucznej inteligencji do poruszania się po drogach i podejmowania decyzji.

Pojazdy autonomiczne mają zrewolucjonizować branżę transportową, zmniejszając liczbę wypadków, poprawiając płynność ruchu i zwiększając dostępność dla osób, które nie mogą prowadzić.

Według Allied Market Research globalny rynek pojazdów autonomicznych ma wzrosnąć z 54,23 mld USD w 2019 r. do 556,67 mld USD do 2026 r., przy CAGR na poziomie 39,47% .

Technologia pojazdów autonomicznych jest rozwijana przez głównych producentów samochodów, firmy technologiczne i start-upy. Firmy takie jak Tesla, Toyota i Apple dużo inwestują w badania i rozwój pojazdów autonomicznych.

Ponadto wiele krajów na całym świecie podejmuje kroki w celu stworzenia ram prawnych i regulacyjnych dla adopcji pojazdów autonomicznych.

Na przykład Singapur ustanowił Singapore Autonomous Vehicle Initiative, aby nadzorować rozwój technologii pojazdów autonomicznych i zapewnić bezpieczeństwo publiczne.

4. Robotyka

Robotyka to dziedzina sztucznej inteligencji zajmująca się tworzeniem robotów wykonujących zadania, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. Zadania te obejmują pracę na linii montażowej, operację, a nawet gaszenie pożarów.

Robotyka jest już wykorzystywana w branżach takich jak produkcja, opieka zdrowotna i rolnictwo. ResearchAndMarkets przewiduje, że światowy rynek robotyki wzrośnie z 62,75 mld USD w 2020 r. do 103,94 mld USD do 2026 r., przy CAGR na poziomie 8,8% .

Wzrost ten jest napędzany przez coraz częstsze stosowanie robotów w zastosowaniach przemysłowych i nieprzemysłowych. Rosnąca potrzeba automatyzacji i rosnące koszty pracy to kolejne czynniki napędzające rozwój rynku robotyki.

Na przykład w sektorze rolnictwa roboty są wykorzystywane do zadań takich jak sadzenie, pielenie, zbiory i przycinanie, które są pracochłonne i wymagają precyzji.

6. Systemy rekomendacji

Systemy rekomendacji to algorytmy sztucznej inteligencji, które analizują dane użytkownika w celu sugerowania produktów, usług lub treści, którymi użytkownik może być zainteresowany.

Systemy rekomendacji są już wykorzystywane przez sklepy internetowe, serwisy streamingowe i platformy mediów społecznościowych.

Według Zion Market Research globalny rynek silników rekomendacji ma wzrosnąć z 3,6 mld USD w 2020 r. do 11,1 mld USD w 2026 r., przy CAGR na poziomie 20,9% .

W miarę ulepszania systemów rekomendacji stają się one coraz ważniejsze dla firm, aby zachować konkurencyjność w erze cyfrowej.

Analizując wzorce zakupowe, preferencje i zainteresowania klientów, systemy rekomendacji są w stanie tworzyć spersonalizowane i ukierunkowane rekomendacje, które zwiększają zaangażowanie i współczynniki konwersji.

Na przykład system rekomendacji „często kupowanych razem” firmy Amazon ma na celu sugerowanie klientom produktów, którymi mogą być zainteresowani, na podstawie ich wcześniejszych zakupów.

8. Rozpoznawanie mowy

Rozpoznawanie mowy to dziedzina sztucznej inteligencji, która zajmuje się umożliwieniem maszynom rozpoznawania i interpretowania ludzkiej mowy. Rozpoznawanie mowy jest już wykorzystywane w wirtualnych asystentach, inteligentnych głośnikach i oprogramowaniu do dyktowania.

Według MarketsandMarkets globalny rynek rozpoznawania mowy i głosu ma wzrosnąć z 7,5 mld USD w 2020 r. do 27,16 mld USD w 2026 r., przy CAGR na poziomie 23,0%.

Technologia jest wykorzystywana w różnych gałęziach przemysłu, w tym w służbie zdrowia, motoryzacji, konsumentach i przedsiębiorstwach. Staje się również coraz bardziej popularny w edukacji, ponieważ pomaga uczynić naukę bardziej interaktywną i wciągającą.

Na przykład wykorzystanie technologii rozpoznawania głosu w klasie umożliwiło uczniom ćwiczenie mówienia w języku obcym i otrzymywanie natychmiastowej informacji zwrotnej na temat ich wymowy.

9. Głębokie uczenie się

Głębokie uczenie się to poddziedzina sztucznej inteligencji, która zajmuje się umożliwieniem maszynom uczenia się i doskonalenia poprzez doświadczenie, bez wyraźnego programowania.

Głębokie uczenie się jest już wykorzystywane w branżach takich jak opieka zdrowotna, finanse i transport.

Według MarketsandMarkets oczekuje się, że światowy rynek deep learning wzrośnie z 2,9 mld USD w 2020 r. do 17,2 mld USD w 2025 r., przy CAGR na poziomie 42,7%.

Wzrost ten jest w dużej mierze napędzany rosnącym zapotrzebowaniem na rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję oraz rosnącą potrzebą analizy danych w czasie rzeczywistym.

Ponadto oczekuje się, że pojawienie się sieci 5G jeszcze bardziej przyspieszy wzrost rynku.

Na przykład rozwiązania opieki zdrowotnej oparte na głębokim uczeniu się są wykorzystywane do diagnozowania chorób, takich jak rak, choroba Alzheimera i Parkinsona , oraz do wykrywania nieprawidłowości w obrazach rentgenowskich i MRI.

10. Rozpoznawanie twarzy

Rozpoznawanie twarzy to technologia, która umożliwia maszynom rozpoznawanie i identyfikowanie ludzkich twarzy. Rozpoznawanie twarzy jest już wykorzystywane w bezpieczeństwie, marketingu, a nawet opiece zdrowotnej.

Według MarketsandMarkets oczekuje się, że globalny rynek rozpoznawania twarzy wzrośnie z 3,2 mld USD w 2020 r. do 8,5 mld USD do 2025 r., przy CAGR na poziomie 21,3% .

Wzrost ten przypisuje się rosnącemu zapotrzebowaniu na technologię rozpoznawania twarzy w różnych sektorach, a także jej rosnącej popularności w postaci biometrycznych systemów kontroli dostępu i nadzoru.

Ponadto coraz częstsze stosowanie technologii rozpoznawania twarzy w organach ścigania jest kluczowym czynnikiem napędzającym rynek.

Na przykład brytyjska Metropolitan Police Service wykorzystuje technologię rozpoznawania twarzy do identyfikowania poszukiwanych osób w zatłoczonych miejscach w celu ograniczenia przestępczości.

11. Przetwarzanie brzegowe

Edge computing to technologia, która umożliwia przetwarzanie i analizę danych lokalnie na urządzeniu, a nie na scentralizowanym serwerze.

Przetwarzanie brzegowe jest już wykorzystywane w branżach takich jak opieka zdrowotna, produkcja i transport.

Według MarketsandMarkets oczekuje się, że globalny rynek przetwarzania brzegowego wzrośnie z 3,6 mld USD w 2020 r. do 15,7 mld USD w 2025 r., przy CAGR na poziomie 34,1% .

Wzrost ten jest napędzany potrzebą analizy danych w czasie rzeczywistym, rosnącą popularnością urządzeń IoT oraz potrzebą małych opóźnień i dużej przepustowości.

Oczekuje się, że przetwarzanie brzegowe zrewolucjonizuje sposób przetwarzania i analizy danych.

Na przykład w opiece zdrowotnej przetwarzanie brzegowe może być wykorzystywane do wykrywania anomalii w obrazach medycznych, umożliwiając lekarzom diagnozowanie chorób w czasie rzeczywistym i zapewnianie szybszej opieki medycznej.

12. Uczenie się przez wzmacnianie

Uczenie się przez wzmacnianie to poddziedzina sztucznej inteligencji, która zajmuje się umożliwieniem maszynom uczenia się na podstawie informacji zwrotnych i poprawy ich zdolności podejmowania decyzji.

Uczenie się przez wzmacnianie jest już stosowane w branżach takich jak gry, robotyka i finanse.

Według MarketsandMarkets oczekuje się, że globalny rynek uczenia się przez wzmacnianie wzrośnie z 303 mln USD w 2020 r. do 9,9 mld USD do 2025 r., przy CAGR na poziomie 75,8% .

Ten szybki wzrost wynika z rosnącego zapotrzebowania na automatyzację i innowacyjne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w różnych branżach.

Oczekuje się, że w nadchodzących latach uczenie się przez wzmacnianie będzie coraz częściej wykorzystywane do tworzenia inteligentniejszych, wydajniejszych systemów i procesów.

Na przykład Amazon wykorzystuje uczenie wzmacniające do zadań takich jak optymalizacja operacji w łańcuchu dostaw i podejmowanie decyzji cenowych.

13. Wytłumaczalna sztuczna inteligencja

Wyjaśnialna sztuczna inteligencja to technologia, która umożliwia interpretację decyzji i wyników sztucznej inteligencji w sposób łatwo zrozumiały dla ludzi.

Wyjaśnialna sztuczna inteligencja staje się coraz ważniejsza, ponieważ sztuczna inteligencja jest integrowana z krytycznymi procesami decyzyjnymi.

Według MarketsandMarkets globalny rynek sztucznej inteligencji ma wzrosnąć z 1,7 mld USD w 2020 r. do 4,5 mld USD w 2025 r., przy CAGR na poziomie 21,7% .

Wzrost ten w dużej mierze przypisuje się rosnącemu naciskowi na przejrzystość i zaufanie do decyzji opartych na sztucznej inteligencji, a także potrzebie przestrzegania różnych przepisów związanych z możliwą do wyjaśnienia sztuczną inteligencją.

Rosnące zapotrzebowanie na aplikacje obsługujące sztuczną inteligencję w różnych branżach również napędza wzrost możliwego do wytłumaczenia rynku sztucznej inteligencji.

Na przykład oczekuje się, że rynek opieki zdrowotnej oparty na sztucznej inteligencji znacznie wzrośnie ze względu na coraz częstsze stosowanie zrozumiałej sztucznej inteligencji w sektorze medycznym.

14. Nauka federacyjna

Uczenie federacyjne to technika, która umożliwia trenowanie modeli uczenia maszynowego na zdecentralizowanych źródłach danych bez narażania prywatności danych.

Federacyjne uczenie się staje się coraz ważniejsze, ponieważ coraz więcej danych jest generowanych przez urządzenia IoT i inne źródła.

Według MarketsandMarkets oczekuje się, że światowy rynek nauki federacyjnej wzrośnie ze 117 mln USD w 2020 r. do 831 mln USD do 2025 r., przy CAGR na poziomie 47,8% .

Technologia ta zyskuje na popularności wśród największych firm technologicznych, takich jak Google, Microsoft i Apple. Rosnące zapotrzebowanie na prywatność i bezpieczeństwo danych napędza rozwój federacyjnego rynku nauczania.

Na przykład Google opracował oparty na sztucznej inteligencji federacyjny system uczenia się, aby poprawić rozpoznawanie mowy na urządzeniach mobilnych, który wykorzystuje dane z samego urządzenia, aby poprawić dokładność i zminimalizować dane przesyłane z powrotem do chmury.

Szybkie linki:

• Co to jest sztuczna inteligencja?
• Co to jest GPT-3 i dlaczego zmienia oblicze sztucznej inteligencji?
• Potężne przykłady sztucznej inteligencji w użyciu dzisiaj
• Gdzie jest dziś wykorzystywana sztuczna inteligencja?

Wniosek: Najnowsze technologie AI 2023

Podsumowując, sztuczna inteligencja szybko zmienia nasze codzienne życie i wpływa na różne branże. Te 15 technologii sztucznej inteligencji to tylko kilka przykładów innowacji, które kształtują naszą przyszłość.

Ważne jest, aby wziąć pod uwagę wpływ tych technologii na społeczeństwo i zapewnić, że są one rozwijane i wykorzystywane w sposób etyczny i odpowiedzialny.

Ponieważ sztuczna inteligencja nadal ewoluuje, niewątpliwie przyniesie nowe możliwości i wyzwania, a od nas zależy, czy wykorzystamy jej moc dla dobra ludzkości. Lepiej upewnijmy się, że nie stworzymy apokalipsy robotów!

Ogólnie rzecz biorąc, technologie sztucznej inteligencji rewolucjonizują nasze życie, a oczekuje się, że światowy rynek sztucznej inteligencji będzie nadal szybko rósł w ciągu najbliższych kilku lat.

To ekscytujący czas dla sztucznej inteligencji i możemy spodziewać się wielu innych innowacji i przełomów w tej dziedzinie w nadchodzących latach.

Oczekuje się, że globalny rynek sztucznej inteligencji będzie wart prawie dwa biliony dolarów do 2030 r., w porównaniu z obecną wartością około 100 miliardów dolarów .

Przyjmując te nowe technologie, należy pamiętać, że nie są one pozbawione ryzyka i wyzwań.

Od nas zależy, czy będą one opracowywane i wykorzystywane w sposób przynoszący korzyści całemu społeczeństwu, przy jednoczesnym minimalizowaniu potencjalnych zagrożeń i wad.

Chociaż ważna jest świadomość zagrożeń i wyzwań związanych z nowymi technologiami, powinniśmy również pamiętać, że mają one potencjał, by wnieść wiele dobrego dla społeczeństwa.

Na przykład nowe technologie mogą pomóc nam łatwiej i wydajniej komunikować się, łączyć się z innymi na całym świecie oraz uzyskiwać dostęp do informacji i zasobów, które mogą poprawić nasze życie.

Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji możemy spodziewać się dalszych postępów w takich dziedzinach, jak opieka zdrowotna, transport, finanse i wiele innych.

Potencjał sztucznej inteligencji do przekształcania naszego świata jest nieograniczony i to od nas zależy, czy wykorzystamy ją w sposób odpowiedzialny i etyczny, aby stworzyć lepszy świat dla nas samych i dla przyszłych pokoleń.

Jak napisał kiedyś słynny fizyk Stephen Hawking: „Sukces w stworzeniu sztucznej inteligencji byłby największym wydarzeniem w historii ludzkości. Niestety, może to być również ostatnie, chyba że nauczymy się unikać ryzyka”.