แนวโน้มเทคโนโลยี AI อันดับต้น ๆ สำหรับปี 2564 และปีต่อ ๆ ไป

เทรนด์เทคโนโลยี AI ล้วนแล้วแต่เป็นกระแสในช่วงที่ผ่านมา เป็นเรื่องที่น่าสนใจที่ AI มีอิทธิพลต่อภาคส่วนต่างๆ ของอุตสาหกรรมต่างๆ

นับตั้งแต่การถือกำเนิดของปัญญาประดิษฐ์ พื้นฐานของอุตสาหกรรมก็เริ่มเปลี่ยนแปลงไปในทางที่ดีขึ้น ตอนนี้ บริษัทพัฒนา AI อื่น ๆ ทุกบริษัท ไม่ว่าจะอยู่ในประเภทอุตสาหกรรมใด ต่างก็ต้องการความอัศจรรย์ของเทคโนโลยีนี้

ขอบเขตของความนิยมของ AI คือ จากข้อมูลของ SemRush ตลาด AI ทั่วโลกคาดว่าจะเพิ่มขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ซึ่งจะมี มูลค่าตลาดถึง 190.61 พันล้านดอลลาร์ในปี 2568

สถิติการทำนาย AI 2021 อื่นที่แสดงโดย Gartner ระบุว่าภายในปี 2021 การโต้ตอบการบริการลูกค้ามากถึง 15% ทั่วโลกจะถูกขับเคลื่อนโดย AI

ตามสถิติการเติบโตของปัญญาประดิษฐ์ GDP โลกจะเติบโต 15.7 ล้านล้านดอลลาร์ ภายในปี 2573

นั่นคือเหตุผลที่บริษัทต่างๆ ผสานรวมเทคโนโลยี AI เพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ

เพื่อเป็นสักขีพยานการเติบโตแบบทวีคูณ และการพัฒนา AI ล่าสุด ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การแพทย์และการดูแลสุขภาพ การธนาคารและการเงิน การขนส่ง การค้าปลีกและการพาณิชย์ โซเชียลมีเดีย การผลิต และธุรกิจ เราได้วิเคราะห์ แนวโน้ม AI ล่าสุด ในอุตสาหกรรมเฉพาะ

เหตุใดปัญญาประดิษฐ์จึงเป็นเทคโนโลยีก่อกวน?

ขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์นั้นกว้างใหญ่ และด้วยเหตุนี้จึงเป็นตัวแทนเสริมอำนาจที่สำคัญสำหรับนวัตกรรมที่ก่อกวน ซึ่งกระตุ้นให้ผลิตภัณฑ์และบริการที่เปลี่ยนแปลงเกมพร้อมที่จะให้บริการผู้ซื้อระดับล่างหรือที่ไม่ได้รับบริการ และย้ายไปยังตลาดกระแสหลัก

เนื่องจากระบบอัตโนมัติค่อยๆ กลายเป็นความซับซ้อน ไม่ต้องสงสัยเลยว่า AI กำลังอยู่ในขั้นตอนของการทำลายอุตสาหกรรมและตลาด

เทคโนโลยี AI ที่ก่อกวนนี้เป็นแรงผลักดันหลักเบื้องหลังนวัตกรรมก่อกวนที่เรากำลังเห็นอยู่ในปัจจุบัน

ตัวอย่างเช่น AI ช่วยให้เศรษฐกิจการแบ่งปันเป็นรูปแบบธุรกิจใหม่ที่ผู้คนสามารถแบ่งปันทรัพยากรของตนเองกับผู้อื่นในฐานะผู้ดูแลระบบเพื่อใช้ทรัพยากรเหล่านี้และเพื่อสร้างผลประโยชน์ โมเดลนี้ถูกนำไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพในโดเมนต่างๆ เช่น การแชร์รถ การสร้างต้นแบบอัจฉริยะ สมาร์ทกริด และอื่นๆ

เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ใน AI คืออะไร?

กำเนิด AI

นวัตกรรมล่าสุดในปัญญาประดิษฐ์ได้อนุญาตให้องค์กรจำนวนมากสร้างอัลกอริธึมและเครื่องมือเพื่อสร้างภาพ 3 มิติและ 2 มิติโดยอัตโนมัติ การคำนวณเหล่านี้โดยพื้นฐานแล้วจะจัดโครงสร้าง Generative AI ซึ่งช่วยให้เครื่องสามารถใช้สิ่งต่างๆ เช่น เนื้อหา เสียง และภาพเพื่อสร้างเนื้อหาได้

Generative AI นวัตกรรมล่าสุดในปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยในการรักษาพยาบาลด้วยการแสดงแขนขาเทียม โมเลกุลอินทรีย์ และสิ่งต่าง ๆ ตั้งแต่เริ่มต้นเมื่อเปิดใช้งานผ่านการพิมพ์ 3 มิติ, CRISPR และความก้าวหน้าอื่น ๆ ที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถช่วยให้สามารถพิสูจน์ความแตกต่างในระยะเริ่มต้นของความร้ายกาจที่อาจเกิดขึ้นกับแผนการรักษาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น ในกรณีของภาวะเบาหวานขึ้นจอตา ระบบปัญญาประดิษฐ์ (Generative AI) นำเสนอทฤษฎีที่อิงตามรูปแบบ ตลอดจนการสร้างการสแกนและการสร้างเนื้อหา ซึ่งสามารถช่วยในการแจ้งขั้นตอนต่อไปของแพทย์ได้

สหพันธ์การเรียนรู้

ตามที่ระบุไว้ในรายงานการวิจัยของ Google ที่ชื่อว่า Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data การเรียนรู้แบบรวมศูนย์มีลักษณะเป็นวิธีการเรียนรู้ที่อนุญาตให้ผู้ใช้จัดหาประโยชน์ของแบบจำลองที่ใช้ร่วมกันซึ่งจัดเตรียมจากข้อมูลจำนวนมากโดยไม่จำเป็นต้องเก็บไว้ที่ส่วนกลาง ในการพูดเชิงเทคนิคมากขึ้น จะเผยแพร่กระบวนการ ML ไปยังขอบ

สมาคมการแพทย์ส่วนใหญ่ไม่สามารถแบ่งปันข้อมูลได้เนื่องจากข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัว การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐสามารถช่วยแก้ไขข้อกังวลนี้ผ่านการกระจายอำนาจโดยขจัดความจำเป็นในการรวมข้อมูลในพื้นที่เดียวและเตรียมในรอบต่างๆ ที่ไซต์ต่างๆ

การบีบอัดโครงข่ายประสาทเทียม

โดยทั่วไป โครงข่ายประสาทเทียม มี น้ำหนักมากกว่ามาก โดยแสดงด้วยความแม่นยำสูงกว่าที่จำเป็นสำหรับงานเฉพาะซึ่งได้รับการฝึกฝนให้ดำเนินการ หากเราต้องการนำความอัจฉริยะแบบเรียลไทม์หรือแอปพลิเคชั่นที่ล้ำสมัยมาใช้ โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมจะต้องมีขนาดเล็กกว่า สำหรับการบีบอัดแบบจำลอง นักวิจัยใช้วิธีการต่อไปนี้: การตัดแต่งและแบ่งปันพารามิเตอร์ การหาปริมาณ การแยกตัวประกอบระดับต่ำ ตัวกรอง Convolutional แบบถ่ายโอนหรือแบบบีบอัด และการกลั่นความรู้

ด้วยขนาดที่เพิ่มขึ้นของโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกสำหรับการประมวลผลที่ซับซ้อน ความต้องการด้านการจัดเก็บข้อมูลก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ นักวิจัยได้มาพร้อมกับแนวคิดและเทคนิคในอนาคตของปัญญาประดิษฐ์ที่เรียกว่าการบีบอัดโครงข่ายประสาทเทียม

การจัดโครงสร้างทางประสาทประกอบด้วยการโหลดที่ปฏิเสธไม่ได้ โดยระบุถึงความแม่นยำที่สูงกว่าที่จำเป็นสำหรับงานเฉพาะ ซึ่งได้รับการฝึกฝนให้ดำเนินการ หากเราต้องการนำข้อมูลอัจฉริยะแบบเรียลไทม์หรือแอปพลิเคชั่นที่ล้ำสมัยมาใช้ โมเดลการจัดโครงสร้างทางประสาทควรมีขนาดเล็กลง สำหรับการบีบอัดแบบจำลอง นักวิจัยขึ้นอยู่กับกลยุทธ์ที่เกี่ยวข้อง: การตัดแต่งกิ่งและแบ่งปันขอบเขต การแยกตัวประกอบระดับต่ำ และการกลั่นความรู้ และอื่นๆ

ต่อไปนี้คือแนวโน้มเทคโนโลยี AI ที่น่าทึ่งบางส่วนที่เป็นพยานถึงโอกาสที่นำเข้าสู่ภาคส่วนเหล่านี้ และ ผลกระทบของ AI ในปี 2564

เทคโนโลยีที่ใช้กับ AI

1. อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง

AI ใน IoT มีประโยชน์สำหรับการประมวลผลทั้งแบบเรียลไทม์และหลังเหตุการณ์ ในอดีต AI ช่วยในการระบุรูปแบบในชุดข้อมูลและเรียกใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ขณะประมวลผลแบบเรียลไทม์ จะช่วยในการตอบสนองต่อเงื่อนไขอย่างรวดเร็วและรวบรวมความรู้เกี่ยวกับการตัดสินใจเกี่ยวกับเหตุการณ์เหล่านั้น เช่น กล้องวิดีโอระยะไกลที่จับภาพป้ายทะเบียนสำหรับการชำระเงินค่าจอดรถ

มีโลกทั้งใบที่การรวม AI ใน IoT เชื่อมต่ออุปกรณ์ทุกเครื่องเข้าด้วยกันเพื่อให้สามารถใช้งานฟังก์ชันเพิ่มเติมได้

2. บล็อคเชน

Blockchain เป็นอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมซึ่งสร้างโมเมนตัมในทุกอุตสาหกรรม ตอนนี้ AI กับ Blockchain เป็นเพียงสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลก เป็นเช่นนั้น เพื่อให้ คุณได้รับ ประโยชน์ เช่น ธุรกรรมที่ดีขึ้น ข้อมูลคุณภาพสูง ความฉลาดที่กระจายอำนาจ อุปสรรคในการเข้าสู่ตลาดที่ต่ำกว่า ความโปร่งใสที่มากขึ้น ความไว้วางใจที่ พัฒนาขึ้น โดย การพัฒนาแอ พ บล็อคเชน

ผล กระทบของ AI บนบล็อคเชน นั้นเราคาดหวังเพียงแค่การเป็นหุ้นส่วนนี้เพื่อมอบเทคโนโลยีและคุณสมบัติที่โดดเด่นยิ่งขึ้นให้กับเรา

3. เพิ่มความเป็นจริง

ด้วยโครงข่าย Deep Neural ของปัญญาประดิษฐ์ ทำให้สามารถตรวจจับระนาบแนวตั้งและแนวนอน ประเมินและวิเคราะห์ภาพความลึกและแบ่งส่วนเพื่อการบดเคี้ยวที่เหมือนจริงได้ ยิ่งไปกว่านั้น ยังสามารถสรุปตำแหน่ง 3 มิติของสิ่งต่าง ๆ ในแบบเรียลไทม์ได้อีกด้วย เนื่องด้วยคุณสมบัติและฟังก์ชันดังกล่าว โมเดล AI ได้เข้ามาแทนที่วิธีการคอมพิวเตอร์วิทัศน์แบบเดิมๆ ที่กักเก็บประสบการณ์ AR อันน่าทึ่งไว้

การแพทย์และการดูแลสุขภาพด้วย AI

4. การถ่ายภาพและการวินิจฉัยทางการแพทย์

ข้อดี อย่างหนึ่ง ของปัญญาประดิษฐ์ในการดูแลสุขภาพ คือการถ่ายภาพทางการแพทย์ กระบวนการที่ภาพของลักษณะภายในของร่างกายถูกเปิดเผยผ่านกระบวนการสร้างภาพที่ไม่รุกราน ซึ่งจะช่วยในการวินิจฉัยและรักษาโรค การรุกของสมาร์ทโฟนพร้อมกับการจดจำภาพที่พัฒนาขึ้นทำให้โทรศัพท์มือถือเป็นเครื่องมือแบบครบวงจรสำหรับการวินิจฉัยที่บ้าน นอกจากนี้เรายังตั้งตารอที่ FDA อนุมัติ AI ใน Healthcare ให้เป็นเครื่องมือทางการแพทย์

5. การลงทะเบียนทดลองทางคลินิก

การลงทะเบียนกลุ่มคนที่เหมาะสมมีความสำคัญต่อความสำเร็จของการทดลองทางคลินิกใดๆ และไม่ใช่กระบวนการที่ง่าย แต่อย่างใด อย่างไรก็ตาม ด้วยความช่วยเหลือจาก AI Technology ทำให้สามารถเข้าถึงและดึงข้อมูลจากเวชระเบียนแล้วเปรียบเทียบกับการศึกษาที่กำลังดำเนินการอยู่ ด้วยวิธีนี้ การศึกษาแนะนำให้แพทย์และผู้ป่วยมีความเกี่ยวข้องและเชื่อถือได้มากขึ้น

6. ปรับปรุงการดูแลสุขภาพไบโอเมตริกซ์

ด้วยโครงข่ายประสาทเทียมของ AI นักวิทยาศาสตร์กำลังวิเคราะห์ ปัจจัย เสี่ยงทั่วไปที่ซับซ้อนเกินกว่าจะวัดได้ AI ใน Healthcare ใช้พลังในการพัฒนาอุตสาหกรรมในหลาย ๆ ด้าน เช่น การสแกนม่านตา การตรวจสอบและบันทึกการเปลี่ยนแปลงของสีผิว และอื่นๆ ความเชี่ยวชาญของเทคโนโลยี AI ในการค้นหารูปแบบจะทำให้การปลดล็อกวิธีการวินิจฉัยแบบใหม่เป็นไปได้ และคาดการณ์ปัจจัยเสี่ยงที่ไม่ทราบได้

7. การค้นพบยาที่มีประสิทธิภาพ

เพื่อยุติวงจรการค้นคว้ายาที่ยาวนานซึ่งน่าเบื่อหน่าย องค์กรเภสัชกรรมแบบดั้งเดิมจึงตั้งความหวังและศรัทธาในการเริ่มต้นเทคโนโลยีชีวภาพ AI ใหม่ แม้ว่าบริษัทสตาร์ทอัพจำนวนมากจะอยู่ในขั้นตอนการระดมทุนขั้นพื้นฐาน แต่ก็ยังมีลูกค้าจำนวนมากอยู่แล้ว เราสามารถเห็นแนวโน้มของการลงทุนในเทคโนโลยีชีวภาพ AI โดยบริษัทยาที่ยังคงดำเนินต่อไปในปี 2020

ค้าปลีก/อีคอมเมิร์ซและ AI

8. เทคโนโลยีการค้นหา

ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งของ AI - เทคโนโลยีการค้นหาเป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจใด ๆ บางทีอาจเป็นเหตุผลว่าทำไมผู้ครองตำแหน่งในอุตสาหกรรมจำนวนมากจึงเริ่มลงทุนในเรื่องนี้ ขณะนี้ การเข้าใจบริบทของข้อความค้นหาไม่ได้อยู่ในระยะทดลองแล้ว การนำคำค้นหาไปใช้ทั่วโลกยังอีกยาวไกล อย่างไรก็ตาม เอเจนซี่ SaaS จำนวนมาก ออกมาเพื่อนำเสนอเทคโนโลยีการค้นหาแก่ผู้ค้าปลีกบุคคลที่สาม และการลงทุนในสแต็กเทคโนโลยีนี้ทำให้เป็น เทรนด์ AI ล่าสุด ของ ปี 2021

9. ร้านค้าปลีก—ไม่ชำระเงิน

บริษัทต่างๆ เช่น Standard Cognition และ AmazonGo เป็นผู้เล่นรายแรกๆ ของระบบ Check-out ฟรี AI หมายความว่าลูกค้าสามารถช้อปได้โดยไม่ต้องเช็คเอ้าท์หรือสแกนสินค้า ซึ่งคาดว่าจะสามารถติดตามการโจรกรรมและปัญหาอื่นๆ การนำระบบที่ใช้ AI มาใช้จะขึ้นอยู่กับการปรับใช้และต้นทุนการสูญเสียสินค้าคงคลังอื่น ๆ อันเนื่องมาจากความผิดพลาดทางเทคนิค ณ วันที่ รหัส 2019 มีร้าน AmazonGo 11 แห่งที่เปิดให้บริการ โดยไม่ต้องใช้แคชเชียร์

10. โลจิสติกส์สำหรับคลังสินค้า

กล่าวกันว่าโลจิสติกส์เป็น สาขาที่กำลังพัฒนาและมีแนวโน้มล่าสุดในด้านปัญญา ประดิษฐ์ ในคลังสินค้าแห่งอนาคต โลจิสติกส์จะมีบทบาทสำคัญ เนื่องจากคลังสินค้าจะได้รับการพัฒนาเพื่อรองรับมนุษย์ ไม่ใช่ แต่เป็นหุ่นยนต์ที่มีความเชี่ยวชาญสูง ซึ่งจะสามารถทำงานได้ 24X7 โดยไม่ต้องใช้ สิ่งอำนวยความสะดวกพื้นฐาน เช่น ระบบไฟ

{อ่านโบนัส: ต้นทุนการพัฒนาแอปโลจิสติกส์แบบออนดีมานด์มีค่าใช้จ่ายเท่าไร}

11. เครือข่ายเพียร์ทูเพียร์

AI Machine Learning ต้องการข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อให้เครื่องสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล เครือข่ายแบบ Peer-to-peer เช่นเดียวกับเครือข่ายที่ปรับใช้โดย cryptocurrencies ให้องค์กรทุกขนาดได้เปรียบในการรันโปรแกรม AI โดยการกระจายพลังของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลในเครือข่าย เครือข่ายนี้รวมกับ AI จะส่งเสริมความโปร่งใสในเครื่องมือค้นหา

ขนาดตลาด AI ทั่วโลก เช่น ปัญญาประดิษฐ์ใน ขนาดตลาดค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซคาดว่าจะเพิ่มขึ้นที่ CAGR ที่ 42.8% ในช่วงระยะเวลาคาดการณ์ 2019-2025 และรับรายได้ 19.37 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2568

ภาครัฐ/ภาครัฐและ AI

12. การจดจำใบหน้า

การจดจำใบหน้าเป็นรูปแบบที่โดดเด่นของการรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์ เนื่องจากการวิจัยอย่างกว้างขวางในด้านนี้ อัตราความสามารถในการอ่านและความแม่นยำของแอปพลิเคชัน AI นี้จึงดีขึ้นอย่างรวดเร็ว ข้อดี อย่างหนึ่งของ ฟีเจอร์การจดจำใบหน้า ของปัญญาประดิษฐ์ ก็คือ มันจะช่วยให้หน่วยงานด้านความปลอดภัยสามารถระบุและลบองค์ประกอบที่หลอกลวงออกจากสังคมได้ ไม่เพียงแค่นี้ แต่ธุรกิจต่างๆ กำลัง ผสานรวมฟีเจอร์ AI นี้เข้ากับแอป และโซลูชันอื่นๆ ที่ใช้ในกระบวนการอย่างรวดเร็ว ตามรูปแบบธุรกิจของพวกเขา

13. การล่าภัยคุกคามทางไซเบอร์

การไล่ล่าภัยคุกคามทางไซเบอร์เป็นแนวทางเชิงรุกรวมกับฟังก์ชันความปลอดภัยสูง เพื่อตรวจจับผู้โจมตีแบบลอบเร้นและหยุดกิจกรรมที่เป็นอันตรายที่เริ่มต้นโดยแฮ็กเกอร์ดังกล่าว ข้อดีอย่าง หนึ่ง ของ AI ที่ผสานเข้ากับเทคโนโลยีนี้คือการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง การตรวจจับองค์ประกอบภายนอกและการละเมิดความปลอดภัยจะกลายเป็นเรื่องยุ่งยาก

14. การเฝ้าระวังผ่านคอมพิวเตอร์วิทัศน์

Computer Vision เป็นพื้นที่ของการวิจัย AI ซึ่งอิงตามอัลกอริธึม กรณีการใช้งานที่โดดเด่นของโรงงานสามารถเห็นได้ใน อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ของญี่ปุ่น AI Guardman ซึ่งตรวจจับพฤติกรรมที่น่าสงสัยของผู้ซื้อและแจ้งเตือนเจ้าของร้านค้าบนมือถือ ในทำนองเดียวกัน คอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่เพิ่มเข้าไปในโดรนจะช่วยในการเฝ้าระวังสถานที่แออัด AI ในภาครัฐบาลคาดว่าจะเพิ่มขึ้นในอนาคตอันใกล้นี้ เนื่องจากมีการสำรวจวิธีการใหม่ๆ

การขนส่งและ AI

15. ยานพาหนะที่ขับเอง

เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองจะเพิ่ม ขนาดตลาด AI จาก 54 พันล้านดอลลาร์ในปี 2019 เป็น 556 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2026 ซึ่งเติบโตที่ 39% CAGR ตาม รายงาน ของ Allied Market Research นอกจากนี้ ภายในปี 2025 AI ในการขนส่งคาดว่าจะช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายได้ 173 หมื่นล้านดอลลาร์ทั่วทั้งห่วงโซ่อุปทาน OEM ยานยนต์ทั้งหมด

16. การจัดการจราจร

แนวโน้มเทคโนโลยี AI ของปี 2564 ยังประกอบด้วยการจัดการจราจรด้วยความช่วยเหลือของแอปพลิเคชันที่คาดการณ์และตรวจพบอุบัติเหตุที่อาจเกิดขึ้นจากการจราจร ซึ่งทำได้โดยการเปลี่ยนเซ็นเซอร์จราจรให้เป็นตัวแทน "อัจฉริยะ" โดยใช้กล้อง กรณีการใช้งานที่ประสบความสำเร็จสำหรับสิ่งนี้คือ Rapid Flow Technologies

17. แทร็คอัจฉริยะ

Smart Tracks เป็นความคิดริเริ่มที่ริเริ่มโดยจีน ชื่อว่า ART- Autonomous Rail Rapid Transit ซึ่งไม่จำเป็นต้องมีรางใดๆ เนื่องจากรถไฟวิ่งไปตามรางเสมือนที่สร้างด้วยเส้นประที่ทาสี แนวโน้มปัญญาประดิษฐ์ที่ น่าประหลาดใจ นี้คาดว่าจะแพร่กระจายไปทั่วโลกในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

18. ป้ายทะเบียนดิจิตอลสำหรับรถยนต์

แนวโน้มล่าสุดในปัญญาประดิษฐ์ จะช่วยให้เทคโนโลยีอัจฉริยะปรับโฉมใหม่เพื่อขนส่งป้ายทะเบียนได้อย่างน่าสนใจ ป้ายทะเบียนดิจิทัลที่สร้างขึ้นด้วยเทคโนโลยี AI จะช่วยขนส่งเจ้าหน้าที่ในหลายระดับ ตั้งแต่การแจ้งเตือนหน่วยงานในกรณีที่เกิดอุบัติเหตุ หรือใช้ GPS ในการตรวจจับตำแหน่ง

การผลิตและ AI

19. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์และอัลกอริทึม

การใช้อัลกอริธึม AI ผู้ผลิตจะสามารถคาดการณ์ความล้มเหลวของเครื่องจักรที่ไม่คาดคิดได้ดีขึ้น สิ่งนี้จะช่วยประหยัดเงินได้หลายล้านดอลลาร์สำหรับผู้ดำรงตำแหน่ง อัลกอริธึมการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ปรับใช้การรวบรวมข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์ก่อนที่จะเกิดขึ้น เนื่องจากต้นทุนเซ็นเซอร์ที่ลดลง การประมวลผลแบบเอดจ์ ความก้าวหน้าของ AI และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์จึงพร้อมใช้งานในวงกว้างมากขึ้น

20. คอมพิวเตอร์วิชันสำหรับการตรวจจับข้อบกพร่อง

เราได้พูดคุยกันแล้วว่า Computer Vision จะช่วยในการเฝ้าระวังได้อย่างไร ในทำนองเดียวกัน จะพิสูจน์ได้ว่าเป็นจอกศักดิ์สิทธิ์สำหรับอุตสาหกรรมการผลิตในการกำกับดูแลกระบวนการผลิตของพวกเขา และชี้ให้เห็นถึงความคลาดเคลื่อนเพียงเล็กน้อยในผลิตภัณฑ์โดยไม่ต้องรวมปัจจัยมนุษย์ กล้องในการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์มีความแม่นยำอย่างยิ่งในการจับจุดบกพร่องซึ่งมีความกว้างเพียงครึ่งเดียวของเส้นผม

21. การทำงานร่วมกันของมนุษย์และหุ่นยนต์

แม้ว่าจะฟังดูล้ำสมัยมาก แต่ก็ไม่มากนัก ตาม รายงาน บางฉบับจะมีหุ่นยนต์มากกว่า 1.7 ล้านตัวที่จะนำไปใช้ในโรงงานต่างๆ ทั่วโลกภายในปี 2020 ในไม่ช้าพวกเขาจะทำงานร่วมกับคนงานที่เป็นมนุษย์และปรับปรุงระดับผลิตภาพ หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะได้รับการออกแบบมาเพื่อควบคุมงานด้านการผลิต และพนักงานที่เป็นมนุษย์จะได้รับการฝึกอบรมสำหรับงานในตำแหน่งที่สูงขึ้นในด้านการออกแบบ การเขียนโปรแกรม และการบำรุงรักษา

22. การมาถึงของคุณภาพ 4.0

คุณภาพ 4.0 เป็นผลิตภัณฑ์จากการบูรณาการ AI ในอุตสาหกรรมการผลิต สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับอัลกอริธึม AI เพื่อแจ้งทีมผู้ผลิตเกี่ยวกับข้อบกพร่องในการผลิตที่ตรวจพบ เพื่อให้สามารถดำเนินการอย่างเหมาะสมเพื่อหยุดการผลิตผลิตภัณฑ์ที่ผิดพลาดและประหยัดเงินทุนจำนวนมาก ข้อผิดพลาดดังกล่าวอาจเป็นการเบี่ยงเบนจากสูตรที่ตั้งไว้ การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของเครื่องจักร การเปลี่ยนแปลงของวัตถุดิบ และอื่นๆ

การเล่นเกมและ AI

23. เทคโนโลยีการแสดงภาพที่ได้รับการปรับปรุง

แนวโน้มล่าสุดในปัญญาประดิษฐ์คือภาคเกม ด้วยความช่วยเหลือของการเรียนรู้เชิงลึกและข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างไม่หยุดยั้ง AI สามารถปรับปรุงคุณภาพภาพในวิดีโอเกมได้ สภาพแวดล้อมของเกมและตัวละครจะสมจริงยิ่งขึ้นและดูเป็นธรรมชาติอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน AI มีคุณภาพในการปรับปรุงอย่างมากว่าตัวละครเคลื่อนไหวและแสดงออกอย่างไรเพื่อให้ประสบการณ์การเล่นเกมทั้งหมดมีความสมจริงมากขึ้น

24. ประสบการณ์จริงกับผู้ช่วยเสียง

ผู้ช่วย เสียง ซึ่ง เป็นสาขาสำคัญของ AI ถูกเพิ่มเข้าไปในเกมเช่น Destiny 2 ซึ่งช่วยให้ผู้เล่นเข้าถึงคุณสมบัติเกมบางอย่างโดยไม่ต้องเข้าถึงเมนูเกมทุกครั้ง ไม่เพียงแค่นี้ แต่ยังมีเกมอินเทอร์แอคทีฟมากมายที่ผู้เล่นจะไม่อยู่เฉยๆ อีกต่อไป

25. การเล่นเฉพาะตัวสำหรับเกมเมอร์แต่ละคน

หลังจากได้รับข้อมูลจากผู้เล่นเกมแต่ละคน อัลกอริธึม AI จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโลกของเกมที่มีความเฉพาะตัวและตอบสนองต่อผู้เล่นแต่ละคนในเกมมากขึ้น ด้วย เทคโนโลยี AI ในอนาคต เราสามารถเข้าถึง MMORPG ที่จะแนะนำผู้เล่นในทิศทางของภารกิจและผู้เล่นคนอื่นๆ ที่เข้ากับสไตล์ของพวกเขา มีความเป็นไปได้มากมายในพื้นที่นี้ และเรารู้สึกตื่นเต้นที่จะได้เห็นสิ่งที่จะประกอบด้วยแนวโน้มเทคโนโลยี AI ใน ปี 2021

ธุรกิจและ AI

26. ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า

เนื่องจากลูกค้าต้องการบริการที่อำนวยความสะดวกและพัฒนามากขึ้น ธุรกิจต่างๆ ต่างมองหาเกมของพวกเขาเพราะพวกเขาไม่ต้องการเสียลูกค้าไปอย่างแน่นอน ปัจจุบัน AI ถูกนำไปใช้เป็นเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจหลายแห่งไม่ต้องเผชิญหน้า

อนาคตของปัญญาประดิษฐ์ใน ประสบการณ์ของลูกค้ากำลังได้รับการปรับปรุงโดยใช้ Chatbots การสนับสนุน 24X7 ความช่วยเหลือเสมือนจริง และระบบ VR แบบช่วยเหลือตนเอง เนื่องจากการประมวลผลภาษาธรรมชาตินั้นปรับปรุงและเรียนรู้เพิ่มเติมจากคลังข้อมูลที่เพิ่มขึ้นของประสบการณ์ที่ผ่านมา

27. ขั้นตอนการจ้างงานขั้นสูง

โซลูชันเทคโนโลยี AI เช่น X.ai และ ClearFit สามารถช่วยเหลือนายหน้าในการกำหนดเวลาสัมภาษณ์และค้นหาผู้สมัครที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงาน ตอนนี้ กระบวนการสรรหาบุคลากรไม่ใช่กลไก ซึ่งเป็นสาเหตุที่ AI ได้รับการพัฒนาโดยการเพิ่มปัจจัยของมนุษย์ เช่น การเอาใจใส่ บุคลิกภาพ และคุณลักษณะอื่นๆ ของมนุษย์ ที่จะช่วยอัลกอริทึม AI ในการวิเคราะห์และเลือกผู้สมัครเช่นเดียวกับที่มนุษย์ทำ ผลกระทบของ AI ต่อธุรกิจ นั้นชัดเจนอย่างแน่นอน และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นภายในปี 2020 เท่านั้น

28. การเปลี่ยนแปลงรูปแบบธุรกิจ

อนาคตของปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ กำลังเปลี่ยนแปลงพื้นฐานของหน้าที่ทางธุรกิจ การเปลี่ยนแปลงในภาคส่วนนี้เท่ากับการผสานรวมฟีเจอร์ AI เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล การทำนายประสิทธิภาพ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และอื่นๆ ด้วยคุณสมบัติที่เหลือเชื่อดังกล่าว ไม่นานนักที่องค์กรธุรกิจจะค้นพบวิธีการใหม่และนวัตกรรมในการพัฒนาเทคโนโลยีนี้ให้เป็นสิ่งใหม่และกำหนด แนวโน้ม เทคโนโลยี AI ในอนาคตที่ ไม่มีใครเทียบได้

การเงินและ AI

29. การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต

ในภาคการเงิน การเก็บบันทึกข้อมูลลูกค้าถือเป็นเรื่องที่สอง ตอนนี้ จะไม่น่าแปลกใจหรือถ้าเราสามารถใช้ข้อมูลทั้งหมดนั้นเพื่อตรวจสอบประวัติของลูกค้าและความสามารถในการชำระหนี้เงินกู้และบัตรเครดิตที่พวกเขามีอยู่แล้ว AI ในด้านการเงิน จะทำอย่างนั้นและอีกมากมาย แมชชีนเลิร์นนิงและ AI กำลังเข้ามาแทนที่นักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์เพื่อกำหนดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับภาคการเงินและจัดหาโซลูชั่นการพัฒนาด้านการเงินสำหรับพวกเขา

30. การตรวจจับการฉ้อโกงอย่างง่าย

องค์ประกอบที่เป็นการฉ้อโกงเป็นหนึ่งในความกังวลหลักของอุตสาหกรรมการธนาคารและการเงิน เพื่อขจัดความเสี่ยงดังกล่าว AI ในด้านการเงินใช้แมชชีนเลิร์นนิงและอัลกอริธึมเพื่อระบุรูปแบบ และหากมีสิ่งแปลกปลอมเกิดขึ้น ก็จะสามารถตรวจจับความคลาดเคลื่อน ได้ง่าย มาก ตัวอย่างเช่น มีการใช้บัตรเครดิตในประเทศอื่น หลังจากที่มีการใช้ที่อื่นทันที จะเป็นการเตือนให้สถาบันดำเนินการ นอกจากนี้ยังสามารถพัฒนาในลักษณะที่จะรับรู้ว่าอะไรถือเป็นการฉ้อโกงและสิ่งที่ไม่

31. ซื้อขายอย่างปลอดภัยด้วยการทำนาย

เช่นเดียวกับพื้นที่อื่น ๆ การซื้อขายจะได้รับการอำนวยความสะดวกด้วยการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึมของ AI รวมกับสาขาอื่น ๆ ด้วยการวิเคราะห์ ขนาดตลาด AI และเงื่อนไข จากข้อมูลที่ผ่านมาในระบบคลาวด์ องค์กรและบุคคลจะสามารถเอาชนะความเสี่ยงที่ไม่คาดคิด ไม่ว่าจะเป็นการซื้อหรือขายหุ้นและหุ้น

32. การประมวลผลการอ้างสิทธิ์อัตโนมัติ

หลายครั้ง ที่บริษัทการเงินต้องเผชิญกับสถานการณ์ที่ยากลำบากที่พวกเขาต้องจ่ายประกันให้กับลูกค้า เพื่อต่อสู้กับปัญหาการทุจริตและตรวจสอบความถูกต้องของสถานการณ์ บริษัทประกันและบริษัทสตาร์ทอัพกำลังใช้ AI ในการคำนวณ “คะแนนความเสี่ยง” ของเจ้าของรถ ตรวจสอบภาพอุบัติเหตุ และติดตามพฤติกรรมของผู้ขับขี่ด้วย

โซเชียลมีเดียและ AI

33. การปรับปรุงเครือข่ายโซเชียล

AI มีบทบาทสำคัญในการสร้างแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียตามที่เป็นอยู่ AI ในโซเชียลมีเดียได้หล่อหลอมอุตสาหกรรมทั้งหมดตั้งแต่ Facebook นำ AI มาใช้ในปี 2013 ตอนนี้ ไม่ว่าจะเป็นการหาเพื่อนผ่านโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเรียนรู้ที่จะแท็กเพื่อจดจำภาพ หรือระบุข่าวที่ไม่ถูกต้อง AI ก็ทำทุกอย่าง

34. ส่งเสริมนักการตลาด

นักการตลาดใช้ประโยชน์จากข้อดีของ AI ในโซเชียลมีเดีย เพื่อทำความเข้าใจและวิเคราะห์ลักษณะการซื้อของลูกค้าและความชอบของพวกเขา วิธีนี้จะช่วยให้พวกเขาปรับแต่งคำแนะนำผลิตภัณฑ์ตามนิสัยการซื้อของพวกเขาและสิ่งที่กระตุ้นให้พวกเขาตัดสินใจ

35. การกำหนดเป้าหมายผู้ชมที่มีประสิทธิภาพ

นักการตลาดยังได้รับ ประโยชน์จาก AI อีกประการหนึ่ง ซึ่งก็คือการขยายแคมเปญของพวกเขานอกเหนือจากการแบ่งกลุ่มลูกค้าแบบเส้นตรงและกลุ่มเป้าหมายที่คล้ายกับฐานลูกค้าปัจจุบันของคุณ นอกจากนี้ การกำหนดเป้าหมายที่มีประสิทธิภาพคือสิ่งสำคัญสำหรับแคมเปญโฆษณาที่เสียค่าใช้จ่ายในทุกแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เนื่องจากกิจกรรมของคนจะถูกเก็บไว้ออนไลน์ การใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI เพื่อเข้าถึงข้อมูลนี้จะช่วยให้พวกเขาได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับการใช้โซเชียลมีเดีย พฤติกรรมผู้ใช้ออนไลน์ ฯลฯ

36. การออกแบบเนื้อหาที่รองรับ AI

ไม่มีข่าวว่าคอนเทนต์คือราชาแห่งการตลาดโซเชียลมีเดียและการเพิ่มประสิทธิภาพด้วย AI เป็นสิ่งที่ดีที่สุดที่สามารถเกิดขึ้นได้กับอุตสาหกรรมนี้ ด้วยเครื่องมือ AI ที่ศึกษารูปแบบการโพสต์เนื้อหาและประเภทของแบรนด์ จึงสามารถแนะนำได้ว่าเนื้อหาประเภทใดที่ต้องการและเนื้อหาใดที่ต้องได้รับการปรับให้เหมาะสม

37. ชิปที่ขับเคลื่อนด้วย AI กลายเป็นที่นิยม

หากคุณคิด เกี่ยวกับอนาคตของปัญญาประดิษฐ์ แสดงว่าคุณได้เข้ามาแล้ว ปัญญาประดิษฐ์ขึ้นอยู่กับโปรเซสเซอร์เฉพาะอย่างมาก เมื่อเห็นความต้องการในปัจจุบันของ AI ชิปกำลังถูกผลิตและรวมเข้ากับเทคโนโลยี AI เพื่อทำหน้าที่ที่เราต้องการ อุปกรณ์ แยกต่างหาก ณ ตอนนี้ ชิปเหล่านี้จะถูกใช้งานโดยเปิดใช้งานเครื่องมือ AI เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การรู้จำคำพูด และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

อนาคตของปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

หลังจากที่ได้เห็น แนวโน้มของ อุตสาหกรรม AI ที่น่าเหลือเชื่อเหล่านี้ เราก็สามารถคาดเดาได้ว่าเทคโนโลยี AI นี้จะยิ่งใหญ่เพียงใด และความหลีกเลี่ยงไม่ได้ของเทคโนโลยี AI นี้จะครอบคลุมทุกภาคส่วนของทุกอุตสาหกรรม จนถึงปัจจุบัน ธุรกิจต่างๆ กำลัง ใช้ AI เพื่อพัฒนาแอพมือถือ ยุคหน้าเพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วมของลูกค้าและขยายธุรกิจในที่สุด

เทคโนโลยี AI ที่ก่อกวนและแนวคิดในอนาคตของปัญญาประดิษฐ์ที่องค์กรยินดีลงทุนอย่างหนักเมื่อพิจารณาถึงการรับประกันที่แสดงให้เห็นจนถึงปัจจุบัน!. พวกเราที่ Appinventiv เรากำลังช่วยเหลือองค์กรต่างๆ กับบริษัทพัฒนา AI ของเราในสหรัฐอเมริกาให้อยู่ในระดับแนวหน้าด้วยการนำ AI ไปใช้ในโครงสร้างเทคโนโลยีที่มีอยู่เพื่อเก็บเกี่ยวผลประโยชน์และความได้เปรียบที่จะเกิดขึ้น

ณ จุดนี้ เป็นการยากที่จะจินตนาการถึงอนาคตโดยปราศจากปัญญาประดิษฐ์ เมื่อใกล้ถึงปี 2022 เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะได้เห็นความยอดเยี่ยมที่จะนำมาสู่โต๊ะ

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

ถาม : ขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ในอนาคตเป็นอย่างไร?

แนวโน้มอุตสาหกรรม AI เป็นแนวโน้มล่าสุดที่บริษัทต่างๆ กำลังทำงาน และแน่นอนว่ามีบทบาทสำคัญในอนาคตของเรา เทคโนโลยีนี้จะอำนวยความสะดวกให้กับเราในหลายระดับและในหลาย ๆ ด้านตั้งแต่การเปิดใช้งานชิปที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งจะทำให้การเดินทางฟรีไปยังแหล่งช้อปปิ้งที่ไม่ต้องใช้แคชเชียร์ คุณจินตนาการมันและ AI จะทำมันภายในช่วงเวลา ไม่กี่ ปี

ถาม อุตสาหกรรมใดบ้างที่จะได้รับผลกระทบจาก AI

เนื่องจากคุณสมบัติที่ AI เข้ามาเพียบ อุตสาหกรรมเกือบทั้งหมดจึงนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ตามจังหวะของตนเองและในรูปแบบของตนเอง อุตสาหกรรมต่างๆ ได้แก่ การดูแลสุขภาพ การเงิน ธุรกิจ การผลิต การค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ ภาครัฐและภาครัฐ โซเชียลมีเดีย การขนส่ง และการเล่นเกม กำลังเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จาก AI ที่ผสานรวมกับเทคโนโลยี เช่น IoT, Blockchain, AR และ Cloud

ถาม ปัญญาประดิษฐ์กำลังพลิกโฉมธุรกิจอย่างไร

ด้วยการถือกำเนิดของ AI ในธุรกิจ ปัจจัยพื้นฐานหลักก็เปลี่ยนไป ตอนนี้ เป็นไปได้ที่จะจ้างบุคลากรอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง การให้บริการลูกค้าที่ดีขึ้นและยกระดับประสบการณ์ลูกค้าได้พัฒนาขึ้นจริงๆ โดยใช้แชทบอทและฟีเจอร์ AI อื่นๆ นอกจากนี้ เทคโนโลยีต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การคาดคะเนประสิทธิภาพ และการวิเคราะห์ข้อมูล ได้เพิ่มลงในรายการ อนาคตของปัญญาประดิษฐ์และประโยชน์ที่ธุรกิจจะ ได้รับจากการผสานเทคโนโลยี AI