Топ-15 новейших технологий искусственного интеллекта 2023 года: изменение нашей жизни к лучшему!

В этой статье мы обсудим 15 лучших новейших технологий искусственного интеллекта и то, как они влияют на нашу повседневную жизнь.

Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается созданием интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, обычно выполняемые людьми, такие как визуальное восприятие, принятие решений, распознавание речи и языковой перевод .

По словам Грея Скотта, эксперта по искусственному интеллекту, «нет никаких причин и способов, по которым человеческий разум сможет догнать искусственный интеллект к 2035 году».

Прогнозируется, что рынок ИИ вырастет на 76,44 миллиарда долларов с 2020 по 2025 год, а среднегодовой темп роста составит 21% . ИИ уже оказывает значительное влияние на нашу повседневную жизнь и в ближайшие годы изменит наш мир.

Например, роботы с искусственным интеллектом используются в больницах для выполнения таких задач, как дезинфекция помещений и доставка медикаментов, а чат-боты на основе искусственного интеллекта уже используются многими компаниями для поддержки клиентов.

Но не волнуйтесь, роботы с искусственным интеллектом по-прежнему не могут стирать или застилать вам постель — пока! Технология искусственного интеллекта все еще находится на ранней стадии, и ей предстоит пройти долгий путь, прежде чем она сможет сравниться с возможностями человека.

Хотя ИИ может автоматизировать определенные задачи и оказывать помощь, люди все же должны контролировать и контролировать его, чтобы обеспечить его ответственное и этичное использование.

Топ-15 новейших технологий искусственного интеллекта 2023 г.

Вот список из 15 новейших технологий искусственного интеллекта, которые меняют нашу жизнь к лучшему:

1. Генеративный предварительно обученный преобразователь 3 (GPT-3)

GPT-3 — это усовершенствованная модель обработки языка, разработанная OpenAI, которая генерирует человеческий текст. Он может выполнять ряд задач, таких как написание эссе, составление электронных писем и даже программирование.

GPT-3 получил высокую оценку за возможности генерации естественного языка и используется предприятиями для автоматизации создания контента и поддержки клиентов.

GPT-3 считается одним из самых мощных инструментов искусственного интеллекта, когда-либо созданных, с его потенциальными приложениями, начиная от обработки естественного языка и машинного перевода и заканчивая автоматическим созданием контента.

Это было провозглашено прорывом в области искусственного интеллекта и потенциально может революционизировать то, как мы взаимодействуем с компьютерами.

Например, GPT-3 использовался для создания виртуального помощника, который может отвечать на вопросы клиентов на естественном языке, что сокращает время и ресурсы, необходимые для поддержки клиентов.

3. Автономные транспортные средства

Автономные транспортные средства — это автомобили, которые могут управлять собой без вмешательства человека. Они используют датчики, GPS и искусственный интеллект для навигации по дорогам и принятия решений.

Автономные транспортные средства призваны произвести революцию в транспортной отрасли, сократив число аварий, улучшив транспортный поток и увеличив доступность для людей, не умеющих водить машину.

По данным Allied Market Research, ожидается, что мировой рынок автономных транспортных средств вырастет с 54,23 млрд долларов США в 2019 году до 556,67 млрд долларов США к 2026 году при среднегодовом темпе роста 39,47% .

Технологии автономных транспортных средств разрабатываются крупными производителями автомобилей, технологическими компаниями и стартапами. Такие компании, как Tesla, Toyota и Apple, вкладывают значительные средства в исследования и разработки автономных транспортных средств.

Кроме того, многие страны мира предпринимают шаги по созданию нормативно-правовой базы для внедрения автономных транспортных средств.

Например, Сингапур учредил Сингапурскую инициативу автономных транспортных средств для наблюдения за развитием технологий автономных транспортных средств и обеспечения безопасности населения.

4. Робототехника

Робототехника — это область ИИ, которая занимается созданием роботов, выполняющих задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Эти задачи включают работу на конвейере, хирургию и даже тушение пожара.

Робототехника уже используется в таких отраслях, как производство, здравоохранение и сельское хозяйство. ResearchAndMarkets ожидает, что мировой рынок робототехники вырастет с 62,75 млрд долларов США в 2020 году до 103,94 млрд долларов США к 2026 году при среднегодовом темпе роста 8,8% .

Этот рост обусловлен растущим внедрением роботов в промышленных и непромышленных приложениях. Растущая потребность в автоматизации и растущая стоимость рабочей силы — другие факторы, стимулирующие рост рынка робототехники.

Например, в сельском хозяйстве роботы используются для таких задач, как посадка, прополка, сбор урожая и обрезка, которые являются трудоемкими и требуют точности.

6. Системы рекомендаций

Системы рекомендаций — это алгоритмы искусственного интеллекта, которые анализируют пользовательские данные, чтобы предложить продукты, услуги или контент, которые могут заинтересовать пользователя.

Системы рекомендаций уже используются сайтами электронной коммерции, потоковыми сервисами и платформами социальных сетей.

По данным Zion Market Research, ожидается, что мировой рынок систем рекомендаций вырастет с 3,6 млрд долларов США в 2020 году до 11,1 млрд долларов США к 2026 году при среднегодовом темпе роста 20,9% .

Поскольку рекомендательные системы продолжают совершенствоваться, они становятся все более важными для компаний, чтобы оставаться конкурентоспособными в эпоху цифровых технологий.

Анализируя модели покупок, предпочтения и интересы клиентов, системы рекомендаций могут давать персонализированные и целевые рекомендации, которые повышают уровень вовлеченности и конверсии.

Например, рекомендательная система Amazon «часто покупаемые вместе» предназначена для того, чтобы предлагать клиентам товары, которые могут их заинтересовать, на основе их прошлых покупок.

8. Распознавание речи

Распознавание речи — это область ИИ, которая позволяет машинам распознавать и интерпретировать человеческую речь. Распознавание речи уже используется в виртуальных помощниках, умных колонках и программах для диктовки.

По данным MarketsandMarkets, ожидается, что мировой рынок распознавания речи и голоса вырастет с 7,5 млрд долларов США в 2020 году до 27,16 млрд долларов США к 2026 году при среднегодовом темпе роста 23,0%.

Технология используется в различных отраслях, включая здравоохранение, автомобилестроение, потребительские товары и предприятия. Он также становится все более популярным в сфере образования, поскольку помогает сделать обучение более интерактивным и увлекательным.

Например, использование технологии распознавания голоса в классе позволило учащимся попрактиковаться в разговорной речи на иностранном языке и мгновенно получить обратную связь о своем произношении.

9. Глубокое обучение

Глубокое обучение — это область ИИ, которая позволяет машинам учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования.

Глубокое обучение уже используется в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и транспорт.

По данным MarketsandMarkets, ожидается, что мировой рынок глубокого обучения вырастет с 2,9 млрд долларов США в 2020 году до 17,2 млрд долларов США к 2025 году при среднегодовом темпе роста 42,7%.

Этот рост во многом обусловлен растущим спросом на решения с поддержкой ИИ и растущей потребностью в анализе данных в реальном времени.

Кроме того, ожидается, что появление сетей 5G еще больше ускорит рост рынка.

Например, медицинские решения, основанные на глубоком обучении, используются для диагностики таких заболеваний, как рак, болезни Альцгеймера и Паркинсона , а также для обнаружения нарушений в рентгеновских снимках и МРТ.

10. Распознавание лиц

Распознавание лиц — это технология, которая позволяет машинам распознавать и идентифицировать лица людей. Распознавание лиц уже используется в сфере безопасности, маркетинга и даже здравоохранения.

По данным MarketsandMarkets, ожидается, что мировой рынок распознавания лиц вырастет с 3,2 млрд долларов США в 2020 году до 8,5 млрд долларов США к 2025 году при среднегодовом темпе роста 21,3% .

Этот рост объясняется растущим спросом на технологию распознавания лиц в различных секторах, а также ее растущим внедрением в виде биометрических систем контроля доступа и наблюдения.

Кроме того, все более широкое использование технологии распознавания лиц в правоохранительных органах является ключевым фактором, стимулирующим рынок.

Например, столичная полицейская служба Великобритании использует технологию распознавания лиц для выявления разыскиваемых лиц в людных местах с целью снижения уровня преступности.

11. Граничные вычисления

Пограничные вычисления — это технология, позволяющая обрабатывать и анализировать данные локально на устройстве, а не на централизованном сервере.

Пограничные вычисления уже используются в таких отраслях, как здравоохранение, производство и транспорт.

По данным MarketsandMarkets, ожидается, что мировой рынок периферийных вычислений вырастет с 3,6 млрд долларов США в 2020 году до 15,7 млрд долларов США к 2025 году при среднегодовом темпе роста 34,1% .

Этот рост обусловлен потребностью в анализе данных в реальном времени, более широким внедрением устройств IoT, а также потребностью в низкой задержке и высокой пропускной способности.

Ожидается, что граничные вычисления произведут революцию в способах обработки и анализа данных.

Например, в здравоохранении граничные вычисления могут использоваться для обнаружения аномалий в медицинских изображениях, что позволяет врачам диагностировать заболевания в режиме реального времени и оказывать более быструю медицинскую помощь.

12. Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это область ИИ, которая позволяет машинам учиться на обратной связи и улучшать свои способности принимать решения.

Обучение с подкреплением уже используется в таких отраслях, как игры, робототехника и финансы.

По данным MarketsandMarkets, ожидается, что мировой рынок обучения с подкреплением вырастет с 303 млн долларов США в 2020 году до 9,9 млрд долларов США к 2025 году при среднегодовом темпе роста 75,8% .

Этот быстрый рост связан с растущим спросом на автоматизацию и инновационные решения на основе искусственного интеллекта в разных отраслях.

Ожидается, что в ближайшие годы обучение с подкреплением будет использоваться все больше и больше для создания более интеллектуальных и эффективных систем и процессов.

Например, Amazon использует обучение с подкреплением для таких задач, как оптимизация операций в цепочке поставок и принятие решений о ценообразовании.

13. Объяснимый ИИ

Объяснимый ИИ — это технология, которая позволяет интерпретировать решения и результаты ИИ так, чтобы их могли легко понять люди.

Объяснимый ИИ становится все более важным, поскольку ИИ интегрируется в важные процессы принятия решений.

По данным MarketsandMarkets, ожидается, что глобальный рынок объяснимого ИИ вырастет с 1,7 млрд долларов США в 2020 году до 4,5 млрд долларов США к 2025 году при среднегодовом темпе роста 21,7% .

Этот рост во многом связан с растущим вниманием к прозрачности и доверию к решениям, основанным на ИИ, а также с необходимостью соблюдения различных правил, связанных с объяснимым ИИ.

Растущий спрос на приложения с поддержкой ИИ по отраслевым вертикалям также способствует росту рынка объяснимого ИИ.

Например, ожидается, что рынок здравоохранения на основе ИИ значительно вырастет из-за более широкого использования объяснимого ИИ в медицинском секторе.

14. Федеративное обучение

Федеративное обучение — это метод, позволяющий обучать модели машинного обучения на децентрализованных источниках данных без ущерба для конфиденциальности данных.

Федеративное обучение становится все более важным, поскольку все больше данных генерируется устройствами IoT и другими источниками.

По данным MarketsandMarkets, ожидается, что мировой рынок федеративного обучения вырастет со 117 млн ​​долларов США в 2020 году до 831 млн долларов США к 2025 году при среднегодовом темпе роста 47,8% .

Эта технология набирает обороты у крупных технологических компаний, таких как Google, Microsoft и Apple. Растущий спрос на конфиденциальность и безопасность данных стимулирует рост рынка федеративного обучения.

Например, Google разработала федеративную систему обучения на основе искусственного интеллекта для улучшения распознавания речи на мобильных устройствах, которая использует данные с самого устройства для повышения точности и минимизации данных, отправляемых обратно в облако.

Быстрые ссылки:

• Что такое искусственный интеллект?
• Что такое GPT-3 и почему он меняет облик искусственного интеллекта?
• Мощные примеры искусственного интеллекта, используемые сегодня
• Где сегодня используется искусственный интеллект?

Вывод: новейшие технологии искусственного интеллекта 2023 г.

В заключение, ИИ быстро меняет нашу повседневную жизнь и влияет на различные отрасли. Эти 15 технологий искусственного интеллекта — лишь несколько примеров инноваций, формирующих наше будущее.

Важно учитывать влияние этих технологий на общество и обеспечивать их разработку и использование этичным и ответственным образом.

Поскольку ИИ продолжает развиваться, он, несомненно, принесет новые возможности и вызовы, и мы должны убедиться, что мы используем его силу для улучшения человечества. Нам лучше убедиться, что мы не устроим апокалипсис роботов!

В целом, технологии искусственного интеллекта революционизируют нашу жизнь, и ожидается, что мировой рынок искусственного интеллекта будет продолжать быстро расти в течение следующих нескольких лет.

Это захватывающее время для ИИ, и мы можем ожидать еще много инноваций и прорывов в этой области в ближайшие годы.

Ожидается , что к 2030 году мировой рынок ИИ будет стоить почти два триллиона долларов США по сравнению с его текущей стоимостью около 100 миллиардов долларов США .

По мере того, как мы внедряем эти новые технологии, важно помнить, что они не лишены рисков и проблем.

От нас зависит, чтобы они разрабатывались и использовались таким образом, чтобы приносить пользу обществу в целом, сводя при этом к минимуму потенциальные риски и недостатки.

Хотя важно знать о рисках и проблемах, связанных с новыми технологиями, мы также должны помнить, что они могут принести много пользы обществу.

Например, новые технологии могут помочь нам легче и эффективнее общаться, общаться с другими людьми по всему миру и получать доступ к информации и ресурсам, которые могут улучшить нашу жизнь.

Поскольку ИИ продолжает развиваться, мы можем ожидать дальнейшего прогресса в таких областях, как здравоохранение, транспорт, финансы и многих других.

Потенциал искусственного интеллекта для преобразования нашего мира безграничен, и мы должны обеспечить его ответственное и этичное использование, чтобы создать лучший мир для себя и для будущих поколений.

Как однажды написал знаменитый физик Стивен Хокинг: «Успех в создании ИИ стал бы крупнейшим событием в истории человечества. К сожалению, она может оказаться и последней, если мы не научимся избегать рисков».