Mākslīgā intelekta risinājumu integrēšana jūsu organizācijā
Mākslīgajam Intelektam ir potenciāls pārveidot visu mūsu dzīves un darba veidu. Zinātnieki turpinās attīstīt AI, un, lai gan tehnoloģija joprojām atrodas agrīnā stadijā, tā rāda lielisku potenciālu. Tikmēr organizācijām būs jānosaka, kuras lietojumprogrammas ir piemērotas AI.
Organizācijas tradicionāli ir paļāvušās uz biznesa informācijas (BI) pārskatiem un iegultajām datu analītikas metodēm, lai atbalstītu augsta līmeņa lēmumu pieņemšanu. Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās rīki un metodes nesen ir iekļauti plašākajā datu analītikas iespēju kopā, ko organizācija var izmantot, lai uzlabotu datu analītikas rezultātus. AI izmantošana lēmumu pieņemšanas uzlabošanai ir ilgstoša ideja, lai gan organizācijām vajadzētu domāt plašāk par to, kur pielietot AI.
Mazāk saprastas ir lietojumprogrammas operāciju pakalpojumu līnijās, kas ir atbildīgas uzņēmuma funkciju veikšanai. Jau pastāv tendence uz automatizāciju, lai papildinātu cilvēka darbaspēku, izmantojot sarežģītas skriptēšanas metodes, kurām nepieciešama klasiskā algoritmu programmēšana. Lai gan skriptēšanas metodes ietaupa daudzas pilna laika ekvivalenta (FTE) stundas, mākslīgais intelekts automatizāciju pacels nākamajā līmenī, ļaujot mašīnām veikt darbintensīvākus uzdevumus nekā cilvēki tāpat kā cilvēks.
Lai gan pastāv pamatotas bažas par darba vietu pārvietošanu arvien pieaugošās automatizācijas dēļ, tehnoloģiskais progress ir neizbēgams, un attiecīgās politiskās struktūras nākotnē risinās šādas situācijas. Brīvajā tirgū un arvien globalizētākā pasaulē organizācijas nevar atļauties neizmantot šādu tehnoloģiju, jo konkurents, visticamāk, to izmantos un iegūs priekšrocības. Tajā pašā laikā tas pats attiecas uz valdībām un bezpeļņas organizācijām, jo bez piekļuves šādai tehnoloģijai tās zaudēs ietekmi salīdzinājumā ar līdzīgām institūcijām.
Šis raksts izpētīs vispārīgās problēmas, ko Mākslīgā intelekta sistēmas ir atrisinājušas, un to, kā tās var izmantot organizatorisku lietojumprogrammu risināšanai.
Nesenas lietojumprogrammas, kas īstenotas, izmantojot mākslīgo intelektu
Šīs lietojumprogrammas izmanto mākslīgo intelektu un pašlaik ir aktīvi izmantotas ražošanas sistēmās kā standarta:
|
Lietotne |
Apraksts |
|
Sejas atpazīšana |
Noteiktas personas seju atklāšana un atpazīšana. Sistēmas tagad ir tikpat precīzas kā cilvēki. |
|
Personalizēti meklētājprogrammas rezultāti |
Meklēšanas dzinēja rezultātu pielāgošana, balstoties uz individuālajām vēlmēm, ko parasti izmanto Google, ja meklēšanas laikā esat pieteicies savā kontā. |
|
Ieteikumu sistēmas |
Sniedz ieteikumus cilvēkiem, balstoties uz viņu vēlmēm par to, kas viņiem varētu patikt, ko bieži izmanto tiešsaistes mazumtirdzniecības veikali un izklaides platformas, piemēram, Netflix. |
|
Mērķtiecīga reklāma |
Izmantojot vairākus personīgos mainīgos, rādīt reklāmu, kas tiek noteikta kā interesanta konkrētai personai. |
|
Virtuālie asistenti |
Ņemot vērā mutiskas vai rakstiskas komandas, virtuālie asistenti nodrošina specifiskus uzdevumus, piemēram, ziņapmaiņu sūtīšanu vai pasūtīšanu tiešsaistē. Visizplatītākie mājas asistentu produkti ir Amazon Alexa un Google Home. |
|
Krāpšanas atklāšana |
Analizējot miljardiem un miljardiem darījumu, atklāt krāpniecību, mācoties atpazīt kopējos modeļus, kas atrodami aizdomīgās darbībās. |
|
Mēstuļu filtrēšana |
Reaģēt uz saņemtajiem surogātpasta ziņojumiem, novērtējot citu e-pastu, kas izskatās līdzīgi, un novirzot tos tieši uz surogātpasta pastkasti. |
|
Valodas noteikšana/tulkošana |
Noteikt dota verbāla vai teksta ievades valodu un iztulkot to citā valodā. |
|
Objektu noteikšana |
Izmantojot virkni objektu attēlā vai video, atzīmēt objektus un noteikt to robežas. |
|
Kiberdrošība |
Analizējiet aizdomīgos datoru tīkla lietošanas modeļus un reaģējiet uz kiberdrošības draudiem. |
Lietojumi, kur mākslīgā intelekta risinājumi tiek aktīvi pētīti
Šīs lietojumprogrammas izmanto mākslīgo intelektu un pašlaik ir aktīvi pētniecības un izstrādes procesā R&D un tādēļ ir bijuši ierobežoti ražošanas sistēmu lietošanā:
|
Lietotne |
Apraksts |
|
Veselības aprūpe |
Izmantojot virkni diagnostikas attēlu, palīdzēt attēlu analīzē, lai atklātu saslimšanas vai citas potenciālas problēmas. |
|
Autonomie transportlīdzekļi |
Iebūvēt transportlīdzekļa kontroles sistēmās iespējas, kas ļauj droši braukt autonomi, neprasot cilvēka kontroli. |
|
Programmēšanas atbalsts |
Palīdzēt programmētājam rakstīt programmēšanas kodu datorsistēmām, lai izpildītu prasības. |
|
Olbaltumvielu locīšana |
Ņemot vērā proteīnu secību sēriju, nosakiet 3D struktūru, kad proteīni ir salocīti. |
|
Lauksaimniecības ražošanas uzlabošana |
Uzlabot lauksaimniecības ražošanas ražību. |
|
Virtuālie skolotāji |
Palīdzēt studentiem apgūt koncepcijas. |
|
Algoritmiskā tirdzniecība |
Efektīvi tirgoties akciju tirgū, ārvalstu valūtas vai citos tirgos, lai maksimizētu peļņu. |
|
Banku/apdrošināšanas |
Noteikt, vai jāpiešķir aizdevumi vai jāsniedz apdrošināšana, ņemot vērā personas riska profilu. |
|
nepārtraukts audits |
Uzņēmumus parasti auditē reizi gadā, AI, kas nepārtraukti auditē organizāciju, var palīdzēt nodrošināt labāku atbilstību. |
|
Digitālā satura radīšana |
Izveidojiet saturu automātiski izmantošanai dažādās tiešsaistes un tradicionālajās mediju platformās. |
|
Mākslas un grafikas radīšana |
Izveidojiet vizuālus mākslas darbus un grafiku, ņemot vērā tekstuālu aprakstu. |
|
NPC video spēlēs |
Izveidojiet reālistiskākus datora spēlētājus video spēlēs spēlētājiem. |
|
Infrastruktūras aktīvu aizvietošana |
Ekonomiskā veidā noteikt, kad vislabāk aizstāt infrastruktūru, pirms tā sasniedz bojājuma punktu. |
Kā identificēt jaunas problēmas, kurām jūsu uzņēmumā ir piemērots mākslīgais intelekts
Būtu izdevīgi tieša metode, lai noteiktu, kuri organizācijā veiktie uzdevumi būtu piemēroti mākslīgās intelekta sistēmas izmantošanai; ņemot vērā tehnoloģijas jaunumu, vispārīgi lēmumu pieņemšanas ietvari joprojām tiek izstrādāti.
Mūsu pieredze Telemus AI™ ir norādījusi, ka to, kas ir iespējams ar mākslīgo intelektu, parādīšana parasti labi palīz stratēģisko lēmumu pieņēmējiem vislabāk saprast, kur to pielietot, ņemot vērā to, ka viņi vislabāk pazīst savu organizāciju.
Iesakām pārskatīt iepriekš uzskaitīto sarakstu un dažādus gadījumu pētījumus, identificēt atbilstošu problēmu organizācijā, kurā AI varētu būt noderīgs, un pēc tam runāt ar AI ekspertiem, lai apspriestu, vai AI varētu tikt piemērots šajā specifiskajā jomā.
Pareiza mākslīgā intelekta risinājuma izvēle identificētajām problēmām
Nav precīzas zinātnes, kā izvēlēties, kura mākslīgā intelekta sistēma darbotos vislabāk noteiktai lietojumprogrammai. Vairums pētnieku izmanto pētniecisku pieeju, izmantojot kombināciju no zināšanām par domēnu, kuram AI ir piemērots, cilvēka intuīciju par to, kas ir zināms, ka darbojas labi, un veic virkni eksperimentu, izmantojot vairākas metodoloģijas, lai noteiktu, kuras sistēmas darbojas vislabāk. Šis process var būt dārgs un riskants, jo, tāpat kā visā pētniecībā, tiks sasniegti vēlamie rezultāti, un mēs iesakām izvēlēties AI pakalpojumu sniedzēju ar plašu pieredzi, lai samazinātu pieskaitāmās izmaksas.
Sazinieties ar mums jau šodien bezmaksas konsultācijai par to, kā Telemus AI™ var integrēt jūsu organizācijā.
