Как можно использовать ИИ и глубокое обучение, чтобы заглянуть в будущее
Опубликовано: 2018-03-26При правильном применении ИИ может преобразовать общество, а также проложить путь к новому будущему
Человеческий мозг считается очень уникальным — его размеры и способность учиться, адаптироваться, делать выводы, генерировать идеи и т. д. кажутся исключительной привилегией человеческого вида. Настолько, что мы находимся на грани воспроизведения и передачи наших способностей нашим собственным творениям — машинам. ИИ, машинное обучение или глубокое обучение, как бы вы это ни называли, быстро развиваются в этом направлении — выходя за рамки простого выполнения команд или следования правилам, машины теперь приобретают способность УЧИТЬСЯ различным способностям , просто используя опыт.
Мы собираемся исследовать возможности глубокого обучения, которые уже позволяют машинам заглянуть в будущее. Прогнозы, основанные на данных, делаются с большей уверенностью, чем когда-либо прежде, а масштабы роста сродни волшебству!
Хотя машины не на 100% безошибочны и имеют свои собственные требования для правильной работы, при правильном применении широта и глубина их понимания намного больше, чем у человеческого мозга, несмотря на то, что они являются всего лишь дешевыми эмуляциями того же самого.
Давайте кратко рассмотрим технологию, как она на самом деле работает, и некоторые из ее новаторских применений для улучшения нашего общества!
Итак, как ИИ может заглянуть в будущее?
Машинное обучение, как правило, представляет собой программу, которая получает ВВОДЫ (обычно огромные объемы данных), пропускает их через различные уровни НЕЙРОНОВ (например, в нашем мозгу), каждый из которых выполняет простые функции для их оценки, находит в них закономерности (общая вероятность ) и, наконец, предоставить вывод.
Затем этот процесс повторяется, чтобы « ОБУЧИТЬ » машину для оптимизации, и, поскольку машина по своей природе не отличает правильное от неправильного, предоставление как можно большего контекста (исторических данных) значительно улучшает способность машины быть точным в своем обучении.
Например, большинство из нас уже поняли, что, когда небо тускнеет, воздух становится ветреным, птицы начинают разбегаться по своим деревьям, вероятен дождь — дальше, если сейчас сезон муссонов, мы бы знали, что делать дальше. Вероятность оказаться правым намного выше, так как мы научились ожидать дождей в это время.
А теперь представьте, что это делает компьютер с терабайтами информации о каждом движении облаков и изменении температуры, и вы можете ожидать пугающе точных прогнозов погоды!
Тогда как и где это действительно помогает?
Здравоохранение
Мир здравоохранения полон данных — огромных объемов показаний по многочисленным специализациям, полученных как в результате исследований, так и полевых исследований. В то время как большая часть здравоохранения в значительной степени подкреплена наукой, по сути, это (высокоинтеллектуальные) догадки, основанные на симптомах и результатах тестов, проведенных врачами, которые изучили достаточно материала, чтобы заметить эти закономерности.
Рекомендуется для вас:
Как Metaverse изменит индийскую автомобильную промышленность
Что означает положение о борьбе со спекуляцией для индийских стартапов?
Как стартапы Edtech помогают повысить квалификацию рабочей силы Индии и стать готовыми к будущему ...
Технологические акции нового века на этой неделе: проблемы Zomato продолжаются, EaseMyTrip публикует...
Индийские стартапы срезают путь в погоне за финансированием
Цифровая маркетинговая платформа Logicserve Bags Финансирование 80 CR INR, ребрендинг как LS Dig...
Разве это не похоже на то, как работает ИИ? Что ж, это так… и приложения в этой области одновременно революционны и важны на пути человеческого существования…
От способности ставить более точный диагноз для других сложных состояний на самых ранних стадиях до предоставления носимым технологиям возможности прогнозировать, когда человеку может потребоваться медицинская помощь, на основе их показателей в реальном времени, ИИ оказывается спасителем. в этой очень важной отрасли с ее растущей способностью предвидеть многие аспекты здравоохранения как на отраслевом, так и на личном уровне.
Образование
Образование — еще одна отрасль с огромными объемами данных с шаблонами, которые не могут быть легко идентифицированы человеческим интеллектом. ИИ используется для использования данных об оценках тысяч учащихся в разных школах и в течение многих лет, чтобы оптимизировать учебную программу, прогнозировать меры по исправлению положения для каждого человека и даже улучшать методы обучения.
ИИ потенциально может предсказать путь студента и предложить академическое путешествие, которое лучше всего соответствует его интересам и сильным сторонам. Таким образом, следующий Пикассо не будет проводить больше времени, чем необходимо, на уроках физкультуры, а следующий Усэйн Болт не будет вынужден заниматься продвинутой физикой.
Погода
Вероятно, это отрасль с наибольшим объемом данных за самое долгое время, и использование аналитики имеет решающее значение для прогнозирования тенденций погоды на протяжении десятилетий. Теперь, с появлением ИИ, эти методы стали значительно лучше — как государственные, так и частные компании используют алгоритмы глубокого обучения, чтобы лучше обрабатывать огромные объемы данных, собираемых тысячами метеорологических спутников каждую минуту, чтобы генерировать более точные прогнозы для гораздо более длительных окон. в будущее.
Скорее всего, настанет день, когда мы будем точно знать, когда и где произойдет стихийное бедствие, за много лет вперед, что обеспечит нулевые жертвы и минимальный ущерб инфраструктуре. Такого рода предсказания бесценны для многих других аспектов городского планирования и антропологии.
Электронная торговля
Время угадывать, какой сегмент, скорее всего, купит продукт, чтобы перераспределить маркетинговые бюджеты, уходит в прошлое, поскольку аналитика на основе ИИ способна точно предсказать вероятность покупки на индивидуальном уровне! Это конец обобщения и появление персонализации — такие компании, как Boxx.ai, могут давать рекомендации каждому человеку на основе поведения, времени суток, дня месяца, погоды и других факторов в режиме реального времени.
Таким образом, глубокое обучение становится ключом к сокращению высоких расходов на маркетинг, высоких операционных затрат, оттока клиентов, утечек бизнеса и улучшения управления запасами, вовлечения клиентов, конверсий, удержания, лояльности, увеличения рентабельности инвестиций и даже достижения культурного прогресса!
Но на самом деле, независимо от того, смотрите ли вы на это с точки зрения клиента или с точки зрения бизнеса, преимущества огромны!
Другие сегменты пожинают плоды ИИ
От управления транспортными проблемами в больших городах до того, как видеоигры действительно учатся на каждом вашем шаге, от помощи фермерам в планировании урожая на основе прогнозов погоды, до помощи психически больным в планировании следующего эпизода, приложения прогнозирующего ИИ не просто обширны, но и невероятно полезно — люди начинают использовать эту технологию для обработки данных во всех возможных областях.
Поскольку все больше и больше компаний предоставляют инструменты на основе ИИ по доступным ценам, эта область, скорее всего, будет стремительно развиваться в ближайшие годы , тем более что ее рост будет эффективно катализировать ее собственный рост.
В заключение
ИИ и глубокое обучение — это захватывающий шаг к тому, чтобы подтолкнуть мир к следующему уровню прогресса. Машинное обучение, вероятно, станет тем важным шагом в наш век технологий, который изменит все другие отрасли и технологии, чтобы они стали высокооптимизированными.
И независимо от того, действительно ли это взгляд в будущее или просто проверка масштабов вычислений на больших данных, конечный результат кажется столь же многообещающим.