Phenquestions
Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn in de loop der jaren geëvolueerd. Een goed voorbeeld van AI-trends is de opkomst van chatbots die bedrijven overnemen om inkomende vragen van klanten te beheren. Machine learning heeft geholpen om grote datasets binnen enkele minuten te analyseren, maar de kwaliteit van de analyse is net zo goed als de gegevens. Om echt te profiteren van de voordelen van machine learning en AI, moeten organisaties de nauwkeurigheid van hun gegevens beheren. De AI-trend om aangepaste ervaringen te bieden met behulp van algoritmen is gebruikelijk in de meeste gebruikersplatforms, omdat ze nieuwe inhoud aanbevelen aan gebruikers. Alan Turing stelde ooit de beroemde vraag: "Kunnen machines denken?"?” en nu zullen opkomende machine learning en AI-trends ons vertellen of machines emoties kunnen hebben of creatief kunnen zijn?
Machine learning en AI-trends
Laten we eens nader bekijken hoe techneuten hebben bijgedragen aan de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van AI en machine learning.
1. Automatisering
Intelligente procesautomatisering, ook wel IPA genoemd, is het proces om handmatige taken te automatiseren met kunstmatige intelligentie. Alle bedrijven hebben knelpunten in verschillende bedrijfsprocessen. IPA zal hen helpen de trend te identificeren en toekomstige knelpunten te voorspellen door hen in staat te stellen de besluitvorming effectief te verbeteren. Amazon Go Store liet ons voor het eerst kennismaken met de ervaring van afrekenen in een winkel zonder kassiers. Wie had gedacht dat dat mogelijk was?
Automatisering is een gunstige vooruitgang voor elk bedrijf om zijn activiteiten te stimuleren. Automatisering kan bijvoorbeeld frauduleuze cyberaanvallen helpen voorkomen door ongebruikelijke gebruikersverzoeken en hun frequentie te identificeren identifying. Mocht zich een dergelijke gebeurtenis voordoen, dan kan het systeem de beheerder hiervan op de hoogte stellen, zodat deze de nodige acties kan ondernemen.
Een andere opmerkelijke automatisering zijn de geavanceerde geautomatiseerde testtools voor ontwikkelaars. Codeurs kunnen hun inspanningen nu richten op het lezen en schrijven van codes in plaats van uren te besteden aan het testen van implementaties van slimme systemen en het debuggen. Van deze geautomatiseerde bedrijfsprocessen werd lang verwacht dat ze in de toekomst de basisnormen voor automatisering zullen worden. Het helpt bedrijven geleidelijk hun end-to-end-processen beter te begrijpen en hen te helpen deze efficiënt te beheren.
2. Conversationele AI-bots
Een van de meest innovatieve manieren om vragen van klanten af te handelen, is de opkomst van chatbots. Conversationele AI-bots brengen de kracht van AI in via Natural Language Processing (NLP) en Natural Language Understanding (NLU). Bots maken de functionaliteit van knoppen en een paar honderd intenties mogelijk om vragen van klanten te vergemakkelijken. Conversatie-AI Bots hebben daarentegen de reikwijdte van onbeperkte schaalbaarheid met behulp van machine learning. Natuurlijke taalverwerking geeft klanten de menselijke ervaring.
Het is nu mogelijk voor gebruikers om verzekeringsclaims in te dienen, afspraken in de gezondheidszorg te boeken, te solliciteren, hun financiële kaarten te blokkeren en nog veel meer te doen met de komst van conversatie-AI-bots. Dit zal bedrijven helpen hun klantenondersteuning te automatiseren en hen te helpen verkoop- en kennisondersteuning te automatiseren.
Autoverhuur kan bijvoorbeeld hun verhuurprocessen automatiseren met behulp van conversatie-AI-bots om hun klanten een betere ervaring te bieden en tijd te besparen voor hun werknemers en de efficiëntie te verhogen. Bedrijven kunnen hun werknemers ook helpen overbodige vragen van potentiële werknemers of klanten te beantwoorden door het proces te automatiseren. Conversationele AI-bots zorgen voor alle inkomende vragen via Automatic Semantic Understanding.
3. Heterogene technologie
Met heterogene systeemarchitectuur (HSA) kunnen andere computerprogramma's naadloos integreren en samenwerken. Het zal in de toekomst een standaardpraktijk zijn om softwarestacks eenvoudig te integreren met Application Programming Interfaces (API's) en andere open Software Development Kits (SDK's). De integratie van cloudsoftware met anderen is nodig om de bedrijfsvoering te verbeteren.
De nieuwste machine learning- en AI-frameworks die door technologische bedrijven zijn gemaakt, vertrouwen op HSA door ze multimodaal te maken. Volgens de nieuwe AI-trend kunnen toekomstige AI-applicaties worden aangepast met behulp van multimodale frameworks met vooraf opgeleide modellen om tegemoet te komen aan unieke eisen. Multimodale vaardigheden zoals transcriptie met meerdere sprekers kunnen bijvoorbeeld worden opgenomen in elk conversatie-AI-botframework.
Vooraf getrainde modellen kunnen detectie van lipactiviteit, blikdetectie, objectdetectie, NLU, gebarenherkenning en sentimentdetectie omvatten. Een andere goede opkomende adoptie hiervan is te zien in de gezondheidszorg, waar ze multimodale leertechnieken implementeren, vooral met medische beeldvorming. Na verloop van tijd zullen steeds meer industrieën zich gaan aanpassen aan AI en heterogene architectuur.
4. Gegevensbeheer
Machine learning is in wezen AI die een machine een gedefinieerd patroon aanleert door deze gegevens en query's te geven. Als het antwoord op een vraag niet beschikbaar is vanwege een gebrek aan gegevens, wordt machine learning zinloos. Effectief datamanagement zal het proces van intelligence met behulp van data verder versterken. De beste strategie om gegevens te ordenen, is focussen op gegevensbeheer en -beheer.
Het voordeel van het implementeren van AI en machine learning is dat met de tijd, naarmate de dataset toeneemt, het systeem zichzelf nieuwe trends kan leren en slimme beslissingen en aanbevelingen kan nemen. Daarom zal AI, gecombineerd met de juiste data, altijd resulteren in een betere toepassing voor de business en een verbetering van de product- en servicekwaliteit.
Cloudgebaseerd databeheer heeft de toekomst. Het zorgt voor gegevensopname, gegevensladen, gegevenstransformatie, gegevensoptimalisatie en gegevensvisualisatie allemaal in één systeem. Verschillende bedrijven hebben verschillende tools bedacht om al deze taken met enig succes te volbrengen. Amazon-webservices bieden bijvoorbeeld een reeks tools waarmee een organisatie hun gegevens kan verzamelen in de cloudgegevensbeheerstack van Amazon.
5. Cyberbeveiliging
IT- en netwerkbeveiliging zijn altijd een prioriteit geweest in alle organisaties. Geen enkel bedrijf wil te maken krijgen met data-inbreuken en hun bedrijfsgegevens laten hacken. In de loop der jaren hebben grote bedrijven veel kritiek gekregen op de privacy van hun consumentengegevens. Het is dan ook geen verrassing dat deze bedrijven grote delen van hun middelen investeren in het ontwikkelen van manieren om de gegevensbeveiliging te verbeteren.
Door maatregelen voor gegevensbeveiliging te verbeteren, krijgen consumenten meer controle over en eigendom van hun gegevens, in tegenstelling tot wat in het verleden is gezien. Captcha was het voorlopige geval van proberen te voorkomen dat robots het systeem hacken. Kunnen ze echter detecteren of de gebruiker de daadwerkelijke accounthouder is?? Kunstmatige intelligentie zal de detectie van de accounthouder mogelijk maken en de gebruikers beschermen.
Met de opkomende AI-trends zullen tegenstanders met de tijd waarschijnlijk slimmer worden en nieuwe manieren bedenken om AI te bestrijden en systemen te hacken. Ondernemingen bereiden zich ook voor om technologie met technologie te bestrijden. Geavanceerde AI-beveiliging maakt snelle stappen mogelijk om alle lekken zonder vertraging te sluiten.
AI moet inderdaad nog vaststellen wanneer een dreiging echt is en een vals positief. AI-technologieën hebben het vermogen gekregen om te leren in de vorm van machine learning. Het gebruik en de implicaties van deze technologie zijn enorm voor de toekomst van AI-trends in cyberbeveiliging. Verwacht wordt dat machine learning met de tijd exponentieel zal evolueren en een impact zal hebben op het cyberbeveiligingsterreinsecurity.
6. Virtueel gamen
De huidige AI-games hebben geen robuuste omgeving of stimuli voor hun gebruikers. De reden hiervoor is het gebrek aan gegevensopslag die nodig is om deze omgevingen te creëren. De recente opkomst van AI-technologie is het duwtje dat virtueel gamen nodig had. We kunnen verwachten dat de komende virtuele games zeer realistisch en interactief zullen zijn. Door machine learning kunnen games in de toekomst evolueren op basis van karakterontwikkeling door de gebruiker.
Van game-ontwikkelaars wordt verwacht dat ze nieuwe vaardigheden op het gebied van AI verwerven om te voldoen aan de eisen van de gebruikers, die niet langer tevreden zijn met de visualisatie. Ze verwachten games zo dicht mogelijk bij het echte leven te spelen door virtual reality en technologie zoals 3D-augmentatie te integreren.
Desktops en gameconsoles zijn het afgelopen decennium getransformeerd, en dat geldt ook voor de ontwikkeling van mobiele games. We kunnen niet verwachten dat de volledige capaciteit van AI zal worden omgezet in mobiele game-ontwikkelingen, maar merkbare veranderingen moeten nog worden gezien. Mobiele game-ontwikkelaars hebben nu de mogelijkheid om hun vaardigheden te laten zien op elke gewenste manier.
7. Voorspellend sms'en
We hebben allemaal voorspellende sms'jes gezien in Gmail. Er is echter nog ruimte voor verbetering. De voorspellende teksten zijn te kort en sluiten vaak details uit die mensen in hun gesprek toevoegen. Niettemin kan voorspellend sms'en in combinatie met AI schrijven voor veel mensen gemakkelijker maken en biedt het zeker een veelbelovende functie voor onze dagelijkse activiteiten. Dit kan mensen ook helpen om beter en sneller te schrijven.
8. Gezichtsherkenning en AI
Gezichtsherkenning is een van de bewakingstools die door overheden wordt gebruikt en die onlangs door veel organisaties is toegepast in gadgets. Deze tool zal naar verwachting binnenkort niet meer als beveiligingsoptie worden gebruikt. Met geavanceerde AI-technologie geïmplementeerd, zal gezichtsherkenning worden gebruikt om individuele locaties en bewegingen te volgen. Deze trend op het gebied van kunstmatige intelligentie zal zich binnenkort wereldwijd uitbreiden naar vele aspecten van ons dagelijks leven lives.
9. Kunstmatige intelligentie in productie
Productiebedrijven met zware machines kunnen gebruikmaken van data-analyse en AI om activiteiten te optimaliseren door beslissingen te nemen op basis van beschikbare gegevens en aangepaste AI-softwareoplossingen. AI-machines kunnen helpen bij het opsporen van gebreken in producten die mensen niet kunnen, en zo helpen bij de kwaliteitscontrole. Valse alarmen en foutvoorspellingen kunnen worden geminimaliseerd met behulp van AI en tot het verleden behoren.
AI kan operators helpen bij het prioriteren van tests om productstoringen te voorkomen. Met data en machine learning kunnen AI-systemen bedrijven helpen de behoefte aan onderhoud van tevoren te voorspellen en ongeplande en ongewenste verstoringen in het productieproces te voorkomen. Nu AI in de loop van de tijd betaalbaar wordt, kunnen productiebedrijven profiteren van de optimalisatie van processen waardoor de operationele kosten kunnen worden verlaagd.
10. vervoer
Kunstmatige intelligentie en machine learning kunnen worden gebruikt door de transportafdeling van de overheid en andere dergelijke particuliere bedrijven. De veiligheid van mensen, de verkeersstroom en verkeersveiligheidsmaatregelen kunnen allemaal worden verbeterd en gecontroleerd met behulp van AI in de transportsector. Door bijvoorbeeld AI-chips in verkeerslichten te installeren, kunnen verkeersleiders verkeerspatronen identificeren en de routering en planning van het verkeer optimaliseren.
Transportbedrijven kunnen data-analyse gebruiken om beter te plannen en middelen te besparen. Door gegevens over het rijgedrag van bestuurders te monitoren, kunnen ze de dienstverlening verbeteren en beter aanbieden. Laten we de zelfrijdende voertuigen niet vergeten. Bedrijven zoals Tesla promoten autonoom rijden door de lancering van hun semi-automatische voertuigen. Deze voertuigen hebben de intelligentie om mogelijke botsingen met andere voertuigen op de weg te voorspellen met de gegevens die via machine learning in hun systeem worden ingevoerd.
Aangezien overheidsinstanties gegevens verzamelen over het onderhoud van voertuigen en het rijgedrag van de bestuurder, kunnen ze de veiligheid van voetgangers verbeteren en wetshandhavers helpen de nodige maatregelen te nemen tegen daders. De trends van AI en Machine Learning worden gebruikt in veel real-world toepassingen, waar het AI-systeem realtime gegevens doorgeeft aan verkeersveiligheids- en wetshandhavingsinstanties. Een cruciaal aspect van dit soort systeemimplementatie, zoals eerder besproken, is de voorspelling van ongevallen.
11. Mentale gezondheid
Kunstmatige intelligentie begint de gedrags- en mentale gezondheid van mensen te beïnvloeden. Professionals in de geestelijke gezondheidszorg kunnen de gegevens, automatisering van AI-technologie en machine learning gebruiken voor onderzoek, patiëntbeoordeling, behandeling en andere besluitvormingsaspecten van onderzoeks- en behandelingsdoeleinden. AI, gecombineerd met machine learning, helpt graag bij het vroegtijdig opsporen van psychische aandoeningen. Dus, het helpen van professionals in de geestelijke gezondheidszorg.
AI kan make-up helpen bij het gebrek aan professionals in de geestelijke gezondheidszorg. Dit wil niet zeggen dat AI diagnoses van de geestelijke gezondheid nauwkeurig kan detecteren detect. Zorgprofessionals kunnen medische AI-systemen gebruiken om de kwaliteit van hun dienstverlening en onderzoek te verbeteren. AI kan ook helpen bij het verlagen van de kosten voor geestelijke gezondheidszorg en het toegankelijker maken voor de bredere bevolking.
AI-ondersteunde beoordelingen zijn gemakkelijker omdat mensen het eenvoudiger vinden om dingen vast te pinnen op een bot in plaats van op mensen bij hun eerste afspraken. Dit is de reden waarom er veel apps zijn ontwikkeld met behulp van AI-bots. Mensen moeten oplettend zijn wanneer ze online toepassingen voor geestelijke gezondheidszorg downloaden, aangezien ze niet allemaal samenwerken met professionals in de geestelijke gezondheidszorg.
12. Onderwijs
Onderwijsbedrijven bestaan nu al meer dan vijf jaar. Online onderwijs is een realiteit voor iedereen, vooral met de huidige pandemie. De volgende stap komt wanneer bedrijven proberen de AI-trends bij te houden door verschillende tools te ontwikkelen om de prestaties van studenten op hun kennis te beoordelen en het curriculum en studieplannen aan te passen.
Omdat AI docenten helpt bij het opstellen van betere leerplannen en studieplannen, kunnen docenten er nu voor zorgen dat al hun studenten gelijke aandacht krijgen en op hetzelfde niveau staan als hun leeftijdsgenoten. Er zijn AI-tools die docenten en studenten kunnen helpen bij het transcriberen van colleges. Docenten hoeven daardoor niet alles woord voor woord in te typen en leerlingen met een (andere) beperking kunnen ongehinderd blijven leren.
Speciale AI-tools maken gebruik van 3D-technologie om studieboeken tot leven te brengen door middel van korte demo's, om studenten te helpen het onderwerp dat ze bestuderen te visualiseren. Dergelijke technologie maakt een beter begrip van concepten mogelijk. Met een mix van technologie en onderwijs kunnen docenten zich beter concentreren op de behoeften van elke leerling. Onderwijs kan niet alleen vertrouwen op AI. Door kunstmatige intelligentie geassisteerd onderwijs is de juiste weg naar de toekomst.
13. Gezondheidszorg
Het menselijk lichaam is een complex geheel van zenuwen, spieren en nog veel meer. Alle gezondheidsproblemen in het lichaam zijn moeilijk te genezen zonder de juiste diagnose. Verpleegkundigen, artsen, medische technici en tal van andere gezondheidswerkers worden vereenvoudigd dankzij machine learning en kunstmatige intelligentie. Deze revolutionaire technologie helpt gezondheidsproblemen sneller te diagnosticeren en daardoor de kosten te verlagen.
Machine learning helpt zorgprofessionals bij het screenen van beelden, wat hen helpt bij het stellen van snelle diagnoses. Farmaceutische bedrijven maken gebruik van AI om hun productie en onderzoek voor de ontwikkeling van medicijnen te beheren. Biotechnologiebedrijven gebruiken AI-tools om ziekten in kaart te brengen en prioriteit te geven aan doorbraken in de ontwikkeling van nieuwe medicijnen. Klinische geneesmiddelenonderzoeken zijn een ander gebied waar AI zorgprofessionals helpt bij het identificeren van de beste kandidaten voor onderzoeken om door te gaan met behandelplannen.
AI kan klinieken en ziekenhuizen ook helpen het beheer van hun patiëntenverkeer te verbeteren. Kunstmatige intelligentie automatiseert veel ondergeschikte en repetitieve taken voor artsen en verpleegkundigen. Dit is nog maar het begin van de impact van AI op de zorgsector. Er wordt verwacht dat er de komende jaren nog veel meer zal worden gestroomlijnd en wijdverbreid naarmate gebruikers deze AI-trends inhalen.
14. AI en mensen
Aangezien ML en AI snel vorderen en in de toekomst verder zullen doorgaan, ontstaat er een behoefte om onszelf te acclimatiseren aan het idee om samen te werken met digitale werknemers. AI kan complexe taken aan zonder dat er regelmatig menselijk toezicht nodig is. Het kan meerdere functies tegelijk beheren. Ondanks zijn voordelen is AI nog steeds niet geavanceerd genoeg om creativiteit en verbeeldingskracht te gebruiken en menselijke emotie aan zijn werk toe te voegen.
Naarmate handmatige taken geautomatiseerd worden door AI en machine learning, ontstaan er nieuwe industrieën en kansen voor het personeel. Dit zal hen ertoe aanzetten verschillende vaardigheden te verwerven om hun respectievelijke taken in de toekomst uit te voeren. De meerderheid van de organisaties wereldwijd zou prioriteit geven aan het aannemen van kandidaten die kunnen meebewegen met de vraag naar vaardigheden die nodig zijn om gelijke tred te houden met de steeds veranderende AI-trends.
AI kan mensen helpen analytische rapporten te genereren op basis van datasets die via machine learning naar het systeem worden gevoerd. AI-systemen vergeten niet, wat resulteert in een gegarandeerde foutloze productiviteit van 99.9%, in tegenstelling tot mensen. AI is ook uitstekend in het behouden van de focus op het werk zonder afleiding. Deze kenmerken zijn zeer voordelig voor de evolutie van de menselijke wereld naar een meer geavanceerd systeem.
15. AI en recht
De juridische sector onderzoekt AI-trends die elk jaar worden geïntroduceerd. Machine learning in combinatie met AI en wetgeving werkt volgens vergelijkbare principes, waarbij ze beide rekening houden met historische voorbeelden om regels af te leiden die van toepassing zijn op nieuwe situaties. AI-software helpt juridische professionals enorm door de tijd te verminderen die nodig is om de naleving te lezen en de due diligence voor alle juridische protocollen te controleren.
Aangezien software de ondergeschikte taken van het beoordelen en controleren van documentatie en andere handmatige processen overneemt, zal dit de belasting voor juridische professionals verminderen. Advocaten kunnen nu meer tijd besteden aan het onderzoeken van zaken, het maken van contracten, het adviseren van cliënten en gerechtelijke vertegenwoordigingen. Als gevolg hiervan zal rechtsbijstand voor iedereen gemakkelijk toegankelijk zijn, aangezien de kosten veranderen op basis van de werkdruk en tijd per zaak.
Het sorteren van documenten kan omslachtig zijn omdat machines sneller kunnen presteren dan mensen en output en resultaten produceren die statistisch kunnen worden gevalideerd. AI-software maakt contractrevisie efficiënter door standaardclausules voor verschillende toepassingen te benadrukken en ontbrekende clausules te markeren. In de toekomst kan AI administratieve taken zoals documentbeheer overnemen.
Advocatenkantoren die zich aanpassen aan deze AI-trends zullen hen in staat stellen de relaties met klanten en bedrijven te verbeteren, wat leidt tot een grotere reputatie van het kantoor. Juridische documenten zijn een gevoelige pool van informatie die privéportals nodig heeft voor beveiligde opslag en gebruik van deze documenten. Er wordt verwacht dat er meer AI- en machine learning-technologie zal worden opgenomen in de juridische sector om professionals te ontlasten van overbodige taken en de gegevensbeveiliging te verbeteren.
Gedachten beëindigen
Met de nieuwe AI-trends wordt er voortdurend gespeculeerd of er mogelijk een ongelijke verdeling van rijkdom is. Als AI veel mensen in de beroepsbevolking vervangt, leidt dit tot een ongelijke verdeling van rijkdom wealth. AI is niet immuun voor fouten, maar het percentage fouten in vergelijking met menselijke fouten zal nog steeds niet volledig rechtvaardigen dat mensen volledig worden vervangen door AI.
Met de komst van AI zullen nieuwe banen worden gecreëerd, en het is het beste om rekening te houden met de mogelijke problemen die de samenleving wereldwijd in de loop van de tijd kunnen beïnvloeden. We mogen niet bang zijn voor verandering, en tegelijkertijd mogen we de mogelijkheden niet over het hoofd zien van problemen die komen kijken bij het implementeren van nieuwe veranderingen in de toekomst.
