Introduktion till artificiell intelligens

Artificiell intelligens är inte längre begränsad till riket av science fiction och research labs. Dess mainstream-antagande har börjat skörda frukt. Det bidrog med mer än 2 biljoner dollar till ekonomin förra året och enligt PWC-rapporten är detta nummer inställt på att uppgå till 15, 7 biljoner dollar år 2030. Artificiell intelligens berör miljontals liv varje dag där det interagerar med oss ​​via Smart Phone, Personal Computer, och andra smarta enheter, det ger enorma fördelar i alla sektorer som sträcker sig från hälsovård, tillverkning, transport, detaljhandel, utbildning, informationsteknologi, marknadsföring bland flera andra.

Viktiga fördelar med artificiell intelligens

Nedan visas fördelarna med artificiell intelligens:

1. Minska mänskligt intensivt arbete

AI har bidragit till att minska mänskligt intensivt arbete genom att utnyttja Smart Automation. Enligt Oxford Economics Report i juni 2019 är mer än 2, 25 miljoner robotar utspridda över hela världen (tre gånger ökat från förra decenniet). I många fabriker utförs all tung lyft, transport, transport och andra vardagliga aktiviteter av AI-aktiverade robotar. Detta sparar många mänskliga ansträngningar som kan utnyttjas bättre i mer produktiva aktiviteter.

Exempel : Amazon distribuerar mer än 100 000 AI-baserade Kiva-robotar i deras uppfyllingscenter. Användningen av AI-aktiverade robotar minskar inte bara mänskliga ansträngningar för att utföra fysiskt intensivt arbete som att bära stora lagermängder från en hylla till en annan, utan förbättrar också säkerheten på arbetsplatsen. Dessa Cyborgs kan ladda och lossa en full trailer med lager på mindre än 30 minuter vilket tog mer än ett par timmar för mänskliga arbetare.

2. Öka effektiviteten inom farmaindustrin

AI har varit en välsignelse för läkemedels- och sjukvårdsindustrin. Enligt MIT-studien klarar bara 13% av läkemedlen de kliniska prövningsstegen, dessutom kostar det Pharma-företag miljoner dollar för något av dess läkemedel att klara de kliniska prövningarna. Därför distribuerar Pharma-företag för att säkerställa ett bättre utnyttjande av deras FoU-budget AI för att öka chanserna för att deras läkemedel rensar de kliniska prövningarna. Olika maskininlärningsalgoritmer hjälper forskare att hitta rätt sammansättning av olika salter i läkemedlen genom att analysera historiska data relaterade till gener, kemiska reaktioner och andra attribut.

Exempel: Novartis, ett ledande Pharma Company, har använt Machine Learning Algoritm för att ta reda på vilken förening som är bäst att bekämpa de sjuka cellerna som undersöks. Tidigare involverade denna procedur den manuella mikroskopiska undersökningen för varje prov som både var tidskrävande och benägna att mänskliga fel. Med maskininlärningsbaserade algoritmer kan de köra realtids simuleringar och få mer exakta resultat förr.

3. Förändring av finanssektorn

De flesta av de finansiella applikationerna handlar om att analysera tidigare data för att få bättre resultat. Det är ingen överraskning att Artificiell intelligens vars USP analyserar tidigare data har stor framgång inom finanssektorn. AI har omfattande tillämpningar inom finansbranschen, allt från riskbedömning, bedrägeriupptäckt, algoritmbaserad handel, finansiell rådgivning och finanshantering bland flera andra.

Exempel: Paypal har använt avancerad Deep Learning Algoritm för att upptäcka bedrägliga transaktioner. Paypal bearbetar en enorm mängd transaktionsdata, den bearbetade mer än 235 miljarder dollar i betalningar från 4 miljarder transaktioner som gjorts av mer än 170 miljoner användare. Paypal använder djup inlärningsalgoritm för att analysera storskalan av data och jämföra transaktioner med transaktionsmönster för bedrägerier lagrade i sin databas. Baserat på denna mönsterjämförelse kan den upptäcka bedrägliga transaktioner från normala transaktioner.

4. Snabbare och enklare kundservice med AI Chat-Bots

En tidigare version av interaktioner med Chat-Bots var mycket tidskrävande och frustrerande. Bots användes för att stöta på slingor och kunde bara hjälpa till i fördefinierade uppgifter. De AI-drivna chatbots som använder Natural Language Processing har en bättre förståelse för mänskliga interaktioner och kan lära sig på egen hand och är därför mycket mer skickliga när det gäller att ge ett adekvat svar till kunderna.

Exempel: Bank of America virtuell assistent Erica är ett sådant exempel på AI-aktiverad chat-bot. Det har redan hjälpt 7 miljoner klienter sedan lanseringen i juni 2018. Erica använder Artificial Intelligence, Predictive Analytics och Artificial Neural Network för att betjäna mer än 50 miljoner klientförfrågningar som den mottog förra året. Begäran spänner från vanliga bankuppgifter som bankbalansinformation, Bill Payment till komplexa uppgifter som investeringsplanering och budgetförslag .

5. Öka säkerheten på vägar

Enligt rapport från Världshälsoorganisationen dör mer än en miljon människor i trafikolyckor varje år. Artificiell intelligens spelar en viktig roll för att minska sådana dödsolyckor. Många företag har börjat använda AI för att registrera och analysera varje minuts detaljer om körmönstret för olika förare, allt från spårdisciplin, trafikreglernas övervakning, distans underhålls med andra fordon på vägen. De uppgifter som samlas in används av AI-applikationer för att ge säkerhetsrekommendationer till föraren och hjälpa bilföretag att komma med säkrare fordon.

Exempel: Microsoft har experimenterat med HAMS (Harnessing Auto-Mobiles for Safety) för att förbättra säkerheten på indiska vägar. Den tar hänsyn till två faktorer - förarens tillstånd och hans / hennes fordons position i förhållande till andra fordon. Den använder sig av främre och bakre kamera monterad framför förarsätet. Den främre kameran används för att mäta förarens fysiska tillstånd som trötthet genom att upptäcka ögonrörelse och gäspfrekvens. Dessa upptäcks med hjälp av Mouth Aspect Ratio. Bakre kamera analyserar körfält och avstånd med andra fordon. All denna data analyseras med hjälp av AI-applikationer med hjälp av Edge-baserad behandling och säkerhetsbaserade rekommendationsvarningar genereras i realtid.

6. Förutsäga och aktivera snabbare respons på katastrof

Konstgjord intelligens har visat sig vara ett silverfoder för oss inför olycka. Nu-dagar används Artificiell intelligens-applikationer för att förebygga naturkatastrofer med olika algoritmer för mönsterigenkänning. Det används också för att mildra förlusterna efter sådana katastrofer genom att hjälpa katastrofhjälp. AIDR (Artificial Intelligence for Disaster Response) används ofta för detta ändamål.

Exempel: AIDR utplacerades i räddningsinsatser efter jordbävningen i Nepal (2015). Volontärer och räddningsarbetare kunde snabbt nå ut till de drabbade offren med hjälp av AIDR. AIDR använder analys av sociala medier för att kategorisera alla taggade tweets. Insikten från dessa tweets hjälpte inte bara räddare att nå det drabbade området snabbt utan hjälpte dem också att kategorisera områden baserade på brådska för att bättre kanalisera räddningsinsatsen.

Slutsats

Artificiell intelligens har en enorm potential och det har börjat visa konkreta resultat i alla sektorer. När det gäller att utnyttja potentialen har vi precis repat ytan och det finns en lång väg att gå innan vi utnyttjar den verkliga kraften i AI.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till fördelarna med artificiell intelligens. Här har vi också diskuterat introduktionen om fördelarna med artificiell intelligens och de viktigaste fördelarna med artificiell intelligens med exempel. Du kan också gå igenom våra givna artiklar för att lära dig mer-

  1. Vad är konstgjord intelligens
  2. Introduktion till artificiell intelligens
  3. Typer av konstgjord intelligens
  4. Artificiell intelligensverktyg
  5. Hur konstgjord intelligens fungerar?
  6. Artificiell intelligensföretag

Kategori:

Big Data