Phenquestions
Artificiell intelligens och maskininlärning har utvecklats genom åren. Ett bra exempel på AI-trender är ökningen av chatbots som tar över företag för att hantera inkommande kundfrågor. Maskininlärning har hjälpt till att analysera stora datamängder inom några minuter, men kvaliteten på analysen är lika bra som data. För att verkligen dra nytta av maskininlärning och AI måste organisationer hantera sin datanoggrannhet. AI-trenden att tillhandahålla skräddarsydda upplevelser med algoritmer är vanlig i de flesta användarplattformar eftersom de rekommenderar nytt innehåll till användarna. Alan Turing ställde en gång den berömda frågan ”Kan maskiner tänka?”Och nu kommer maskininlärning och AI-trender att berätta om maskiner kan ha känslor eller vara kreativa?
Maskininlärning och AI-trender
Låt oss ta en närmare titt på hur tekniker har bidragit till den senaste utvecklingen av AI och maskininlärning.
1. Automatisering
Intelligent Process Automation, aka IPA, är processen för att säkerställa automatisering av manuella uppgifter med artificiell intelligens. Alla företag har flaskhalsar i olika affärsprocesser. IPA hjälper dem att identifiera trenden och förutsäga framtida flaskhalsar genom att göra det möjligt för dem att förbättra beslutsfattandet effektivt. Amazon Go Store introducerade oss först till upplevelsen av att checka ut från en butik utan kassör. Vem skulle ha trott att det är möjligt?
Automation är en fördel för alla företag att driva sin verksamhet. Till exempel kan automatisering hjälpa till att förhindra bedrägliga cyberattacker genom att identifiera ovanliga användarförfrågningar och deras frekvens. Om det skulle inträffa en sådan händelse kan systemet signalera administratören så att de kan vidta nödvändiga åtgärder.
En annan anmärkningsvärd automatisering är de avancerade automatiserade testverktygen för utvecklare. Kodare kan nu fokusera sina ansträngningar på att läsa och skriva koder istället för att spendera timmar på att testa implementeringar av smarta system och arbeta med felsökning. Dessa automatiserade affärsprocesser har förväntats bli grundläggande standarder för automatisering i framtiden. Det hjälper gradvis företag att bättre förstå sina slutprocesser och hjälpa dem att hantera dem effektivt.
2. Konversations AI Bots
Ett av de mest innovativa sätten att hantera kundfrågor är gryning av Chatbots. Konversations AI-bots ger kraften i AI via Natural Language Processing (NLP) och Natural Language Understanding (NLU). Bots möjliggör funktionalitet av knappar och ett par hundra avsikter för att underlätta kundfrågor. Däremot har konversations AI Bots omfattningen av obegränsad skalbarhet med hjälp av maskininlärning. Naturlig språkbehandling ger kunderna den mänskliga upplevelsen.
Det är nu möjligt för användare att lämna in försäkringsanspråk, boka vårdtider, ansöka om jobb, blockera sina finansiella kort och göra mycket mer med tillkomsten av konversations AI-bots. Detta hjälper företag att automatisera sin kundsupport och hjälpa dem att automatisera försäljnings- och kunskapsstöd.
Till exempel kan biluthyrning automatisera sina uthyrningsprocesser med konversations AI-bots för att ge sina kunder en bättre upplevelse och spara tid för sina anställda och öka effektiviteten. Företag kan också hjälpa sina anställda att inte svara på överflödiga frågor från potentiella anställda eller kunder genom att automatisera processen. Konversations AI-robotar tar hand om alla inkommande frågor genom automatisk semantisk förståelse.
3. Heterogen teknik
Heterogenous System Architecture (HSA) tillåter andra datorprogram att integreras och fungera tillsammans sömlöst. I framtiden kommer det att vara vanlig praxis att ha mjukvarustackar som enkelt kan integreras med applikationsprogrammeringsgränssnitt (API) och andra öppna programutvecklingssatser (SDK). Integrationen av molnprogramvara med andra är nödvändig för att förbättra affärsverksamheten.
De senaste maskininlärnings- och AI-ramarna som skapats av teknologiföretag kommer att förlita sig på HSA genom att göra dem multimodala. Enligt den nya AI-trenden kan framtida AI-applikationer anpassas med multimodala ramar med förutbildade modeller för att tillgodose unika krav. Till exempel kan multimodala färdigheter som transkription med flera högtalare integreras i alla konversations AI bot ramar.
Förutbildade modeller kan inkludera läppaktivitetsdetektering, blickdetektering, objektdetektering, NLU, gestigenkänning och sentimentdetektering. Ett annat bra framväxande antagande av detta kan ses inom hälso- och sjukvården, där de implementerar multimodala inlärningstekniker, särskilt med medicinsk bildbehandling. Med tiden kommer fler och fler branscher att anpassa sig till AI och heterogen arkitektur.
4. Datahantering
Maskininlärning är i huvudsak AI som lär en maskin ett definierat mönster genom att mata in data och frågor. Om svaret på någon fråga inte är tillgängligt på grund av brist på data kommer maskininlärning att bli meningslöst. Effektiv datahantering kommer att ytterligare förbättra intelligensprocessen med hjälp av data. Den bästa strategin för att organisera data är att fokusera på datastyrning och hantering.
Fördelen med att implementera AI och maskininlärning är att med tiden när datamängden ökar kan systemet lära sig nya trender och fatta smarta beslut och rekommendationer. Därför kommer AI, i kombination med rätt data, alltid att resultera i en bättre applikation för verksamheten och förbättra produkt- och servicekvaliteten.
Molnbaserad datahantering är framtiden. Det tar hand om datainmatning, dataladdning, datatransformation, dataoptimering och datavisualisering allt i ett system. Olika företag har tagit fram olika verktyg för att utföra alla dessa uppgifter med viss framgång. Till exempel erbjuder Amazon Web-tjänster en uppsättning verktyg som gör det möjligt för en organisation att samla in sina data i Amazons molnhanteringsstack.
5. Cybersäkerhet
IT- och nätverkssäkerhet har alltid varit en prioritet i alla organisationer. Inget företag vill hantera dataintrång och ha sin affärsdata hackad. Under årens lopp har stora företag tvingats möta mycket kritik om deras integritetsskydd för konsumenter. Därför är det ingen överraskning att se att dessa företag investerar stora delar av sina resurser i att utveckla sätt att förbättra datasäkerheten.
Förbättrade datasäkerhetsåtgärder gör det möjligt för konsumenterna att bättre kontrollera och äga sina data, till skillnad från vad som har setts tidigare. Captcha var det preliminära fallet att försöka undvika att robotar hackade in i systemet. Men kan de upptäcka om användaren är den faktiska kontoinnehavaren? Artificiell intelligens gör det möjligt att upptäcka kontoinnehavaren och skydda användarna.
Med de kommande AI-trenderna kommer sannolikt motståndarna att bli smartare med tiden och komma med nya sätt att bekämpa AI och hacka in i system. Företag förbereder sig också för att bekämpa teknik med teknik. Avancerad AI-säkerhet möjliggör snabba steg för att låsa alla läckor utan dröjsmål.
Faktum är att AI ännu inte identifierar när ett hot är äkta och ett falskt positivt. AI-teknik har fått förmågan att lära sig i form av maskininlärning. Användningen och konsekvenserna av denna teknik är enorma för framtiden för AI-trender inom cybersäkerhet. Maskininlärning förväntas utvecklas exponentiellt med tiden och påverka cybersäkerhetsterrängen.
6. Virtuellt spel
De nuvarande AI-spelen har inte en robust miljö eller stimuli för sina användare. Anledningen är bristen på datalagring som krävs för att skapa dessa miljöer. Den senaste uppgången i AI-teknik är det push som virtuellt spel behövde. Vi kan förvänta oss att de kommande virtuella spelen blir väldigt realistiska och interaktiva. Genom maskininlärning kan spel utvecklas i framtiden baserat på karaktärsutveckling som tagits av användaren.
Spelutvecklare förväntas förvärva nya färdigheter inom AI för att hålla jämna steg med kraven från användarna, som inte längre håller sig nöjda med visualiseringen. De förväntar sig att njuta av spel så nära det verkliga livet som möjligt genom att integrera virtuell verklighet och teknik som 3D-förstärkning.
Stationära datorer och spelkonsoler har förändrats under det senaste decenniet, och det har även utvecklats av mobilspel. Vi kan inte förvänta oss att AI: s fulla kapacitet ska övergå till utvecklingen av mobilspel, men märkbara förändringar är ännu inte synliga. Mobilspelutvecklare har nu möjlighet att visa upp sina färdigheter på vilket sätt de vill.
7. Prediktiv textning
Vi har alla sett förutsägbar textning i Gmail. Det finns dock fortfarande utrymme för förbättringar. De prediktiva texterna är för korta och utesluter ofta detaljer som människor tenderar att lägga till i sin konversation. Ändå kan prediktiv textning kombinerat med AI göra det lättare för många att skriva och erbjuder definitivt en lovande funktion för våra dagliga aktiviteter. Detta kan också hjälpa människor att skriva bättre och snabbare.
8. Ansiktsigenkänning och AI
Ansiktsigenkänning är ett av de övervakningsverktyg som används av regeringar, som nyligen har antagits av många organisationer som ingår i prylar. Det här verktyget förväntas inte längre användas som ett säkerhetsalternativ inom kort. Med avancerad AI-teknik implementerad kommer ansiktsigenkänning att användas för att spåra enskilda platser och rörelser. Denna trend med artificiell intelligens kommer att utvidgas över hela världen till många aspekter av vårt dagliga liv mycket snart.
9. Artificiell intelligens inom tillverkning
Tillverkningsföretag med tunga maskiner kan utnyttja dataanalys och AI för att optimera verksamheten genom att fatta beslut baserat på tillgänglig data och anpassade AI-programvarulösningar. AI-maskiner kan hjälpa till att upptäcka brister i produkter som människor inte kan och därmed hjälpa till med kvalitetskontroll. Falska larm och felförutsägelser kan minimeras med hjälp av AI och förvandlas till ett minne blott.
AI kan hjälpa operatörer att prioritera tester för att undvika produktfel. Med data- och maskininlärning kan AI-system hjälpa företag att förutsäga behovet av underhåll i förväg och undvika oplanerade och oönskade störningar i tillverkningsprocessen. När AI blir överkomligt med tiden kan tillverkningsföretag dra nytta av optimering av processer som möjliggör en minskning av driftskostnaderna.
10. Transport
Artificiell intelligens och maskininlärning kan utnyttjas av den statliga transportavdelningen och andra sådana privata företag. Människors säkerhet, trafikflöde och trafiksäkerhetsåtgärder kan alla förbättras och kontrolleras med hjälp av AI i transportbranschen. Att installera AI-chips i trafikljus kan till exempel hjälpa trafikledare att identifiera trafikmönster och optimera trafikdirigering och schemaläggning.
Transportföretag kan använda dataanalys för att planera bättre och spara resurser. Genom att övervaka förarens beteendedata kan de förbättra och erbjuda bättre tjänster. Låt oss inte glömma de självdrivna fordonen. Företag som Tesla har främjat autonom körning genom lanseringen av sina halvautomatiska fordon. Dessa fordon har intelligensen för att förutsäga möjliga kollisioner med andra fordon på vägen med data som matas in i deras system via maskininlärning.
Eftersom statliga myndigheter skaffar data om fordonsunderhåll och förarbeteende kan de förbättra fotgängarnas säkerhet och hjälpa brottsbekämpare att vidta nödvändiga åtgärder mot förövare. Trenderna för AI och maskininlärning används i många verkliga applikationer, där AI-systemet matar realtidsdata till trafiksäkerhets- och brottsbekämpande myndigheter. En kritisk aspekt av denna typ av systemimplementering, som diskuterats tidigare, är förutsägelse av olyckor.
11. Mental hälsa
Artificiell intelligens har börjat påverka människors beteende och psykiska hälsa. Mentalvårdspersonal kan använda data, automatisering av AI-teknik och maskininlärning för forskning, patientbedömning, behandling och andra beslutsaspekter av forsknings- och behandlingsändamål. AI, i kombination med maskininlärning, är mycket som att hjälpa till vid tidig upptäckt av psykiska sjukdomar. Således hjälper mentalvårdspersonal.
AI kan hjälpa till att sminka från bristen på psykiatrisk personal. Detta är inte att säga att AI kan upptäcka psykiska diagnoser korrekt. Hälso- och sjukvårdspersonal kan använda medicinska AI-system för att förbättra kvaliteten på deras service och forskning. AI kan också hjälpa till att minska kostnaderna för psykisk hälsa och göra det mer tillgängligt för den bredare befolkningen.
AI-assisterade bedömningar är lättare eftersom människor tycker det är enklare att fastställa saker till en bot snarare än människor på sina första möten. Detta är anledningen till att många appar har utvecklats med AI-bots. Människor bör vara uppmärksamma när de laddar ner applikationer för psykisk hälsa online, eftersom inte alla samarbetar med psykologer.
12. Utbildning
Utbildningsföretag har funnits i över fem år nu. Online-utbildning är en verklighet för alla, särskilt med pandemin för närvarande. Nästa steg kommer när företag försöker hålla jämna steg med AI-trenderna genom att utveckla olika verktyg för att bedöma elevernas resultat på deras kunskap och anpassa läroplaner och studieplaner.
Eftersom AI hjälper lärare att skapa bättre läroplaner och studieplaner kan lärare nu se till att alla sina elever får samma uppmärksamhet och är på samma nivå som sina kamrater. Det finns AI-verktyg som kan hjälpa lärare och studenter att transkribera föreläsningar. Därför behöver inte lärare skriva allt ord för ord, och elever med funktionsnedsättning eller andra funktionshinder kan fortsätta lära sig utan hinder.
Speciella AI-verktyg använder 3D-teknik för att få läroböcker till liv genom korta demonstrationer, för att hjälpa eleverna att visualisera ämnet de studerar. Sådan teknik möjliggör en bättre förståelse av begrepp. Med en blandning av teknik och utbildning kan lärare fokusera bättre på varje elevs behov. Utbildning kan inte enbart lita på AI. Artificiell intelligensassisterad utbildning är rätt väg som banar väg mot framtiden.
13. Sjukvård
Människokroppen är en komplex uppsättning nerver, muskler och mycket mer. Hälsoproblem i kroppen är svåra att bota utan korrekt diagnos. Sjuksköterskor, läkare, medicintekniker och en mängd andra vårdpersonal förenklas på grund av maskininlärning och artificiell intelligens. Denna revolutionerande teknik hjälper till att diagnostisera hälsofrågor snabbare och därmed minska kostnaderna.
Maskininlärning hjälper sjukvårdspersonal vid screening av bilder, vilket hjälper dem att ställa snabba diagnoser. Läkemedelsföretag använder AI för att hantera sin produktion och forskning för medicinutveckling. Bioteknikföretag använder AI-verktyg för att kartlägga sjukdomar för att prioritera genombrott i utvecklingen av ny medicin. Kliniska läkemedelsförsök är ett annat område där AI hjälper vårdpersonal att identifiera de bästa kandidaterna för studier för att gå vidare med behandlingsplaner.
AI kan också hjälpa kliniker och sjukhus att förbättra hanteringen av deras patienttrafik. Artificiell intelligens automatiserar massor av meniala och repetitiva uppgifter för läkare och sjuksköterskor. Det här är bara början på AI: s inverkan på sjukvårdsindustrin. Mycket mer förväntas bli strömlinjeformat och utbrett under de kommande åren när användarna kommer ikapp med dessa AI-trender.
14. AI och människor
Eftersom ML och AI har utvecklats snabbt och kommer att fortsätta ytterligare i framtiden, uppstår ett behov av att vänja oss vid idén att arbeta tillsammans med digitala arbetare. AI kan hantera komplexa uppgifter utan att behöva regelbunden mänsklig tillsyn. Det kan hantera flera funktioner samtidigt. Trots sina fördelar är AI fortfarande inte sofistikerad nog för att använda kreativitet, fantasi och lägga mänskliga känslor till sitt arbete.
När manuella uppgifter automatiseras genom AI och maskininlärning öppnar det upp och föder upp nya branscher och möjligheter för arbetskraften. Detta kommer att få dem att skaffa sig olika färdighetsuppsättningar för att utföra sina respektive jobb i framtiden. Majoriteten av organisationerna över hela världen skulle prioritera att anställa kandidater som kan växla med efterfrågan på kompetens som krävs för att hålla jämna steg med de ständigt utvecklande AI-trenderna.
AI kan hjälpa människor att generera analytiska rapporter baserat på datamängder som matas till systemet via maskininlärning. AI-system glömmer inte, vilket resulterar i en säker felfri produktivitet på 99.9%, till skillnad från människor. AI är också utmärkt för att behålla fokus på arbete utan distraktioner. Dessa egenskaper är mycket fördelaktiga för den mänskliga världens utveckling till ett mer avancerat system.
15. AI och lag
Den juridiska industrin undersöker AI-trender som introduceras varje år. Maskininlärning i kombination med AI och lag fungerar enligt liknande principer, där de båda tar hänsyn till historiska exempel för att härleda regler som gäller för nya situationer. AI-programvara hjälper jurister enormt genom att minska tiden som krävs för att läsa efterlevnad och kontrollera noggrannhet för alla juridiska protokoll.
Eftersom programvara tar över de viktigaste uppgifterna för att granska och felkontrollera dokumentation och andra manuella processer kommer det att minska belastningen på juristerna. Advokater kan nu ägna mer tid åt att undersöka ärenden, skapa kontrakt, rådgöra klienter och domstolsrepresentationer. Som ett resultat kommer rättshjälp att vara lättillgängligt för alla eftersom kostnaderna förändras baserat på arbetsbelastning och tid i varje enskilt fall.
Att sortera i dokument kan vara besvärligt eftersom maskiner kan prestera snabbare än människor och producera resultat och resultat som kan valideras statistiskt. AI-programvara effektiviserar kontraktsrevision genom att markera standardklausuler för olika applikationer och flagga saknade klausuler. I framtiden kan AI ta över registerförande roller som dokumenthantering.
Advokatbyråer som anpassar sig till dessa AI-trender kommer att göra det möjligt för dem att förbättra kund- och företagsrelationer vilket leder till att företagets anseende ökar. Juridiska dokument är en känslig pool av information som behöver privata portaler för säker lagring och användning av dessa dokument. Mer AI och maskininlärningsteknik förväntas införlivas i den juridiska industrin för att befria yrkesverksamma från överflödiga uppgifter och förbättra datasäkerheten.
Avslutande tankar
Med de nya AI-trenderna spekuleras det på om det kan finnas en ojämn fördelning av välstånd. Om AI ersätter många människor i arbetskraften kommer detta att leda till ojämn fördelning av välstånd. AI är inte immun mot misstag, men andelen misstag jämfört med mänskliga fel kommer fortfarande inte att motivera att helt ersätta människor med AI.
Nya jobb kommer att skapas med tillkomsten av AI, och det är bäst att komma ihåg de möjliga frågor som kan påverka samhället över hela världen med tiden. Vi kan inte vara rädda för förändring, och samtidigt bör vi inte förbise möjligheterna för frågor som kommer med att genomföra nya förändringar i framtiden.
