Geriausios dirbtinio intelekto naudojimo galimybės

Dirbtinio intelekto funkcijos ir populiarumas auga sulig kiekviena diena. Dirbtinis intelektas – tai sistemos ar programos gebėjimas mąstyti ir mokytis iš patirties. Per pastaruosius kelerius metus dirbtinio intelekto panaudojimas labai išsivystė ir rado savo panaudojimą beveik visuose verslo sektoriuose. Šis straipsnis padės jums sužinoti, kokie dirbtinio intelekto panaudojimo būdai yra svarbiausi realiame pasaulyje.

Kas yra dirbtinis intelektas?

Dirbtinis intelektas (DI) – tai mašinų rodomas intelektas, kuris imituoja žmogaus elgesį ar mąstymą ir gali būti apmokytas spręsti konkrečias problemas. Dirbtinis intelektas yra mašininio mokymosi metodų ir gilaus mokymosi derinys. Dirbtinio intelekto tipų modeliai yra apmokyti naudojant didžiulius duomenų kiekius ir geba priimti protingus sprendimus.

Taigi, kokios yra dirbtinio intelekto panaudojimo įvairiose srityse galimybės? Pateikiame svarbiausių dirbtinio intelekto panaudojimo sričių sąrašą:

Dirbtinio intelekto panaudojimas elektroninėje prekyboje

Personalizuotas apsipirkimas

Dirbtinio intelekto technologija naudojama rekomendacijų varikliams, per kuriuos galima geriau užmegzti ryšį su klientais, kurti. Šios rekomendacijos teikiamos atsižvelgiant į jų naršymo istoriją, pageidavimus ir interesus. Tai padeda pagerinti jūsų santykius su klientais ir jų lojalumą jūsų prekės ženklui.

Dirbtinio intelekto valdomi asistentai

Virtualūs apsipirkimo asistentai ir pokalbių robotai padeda pagerinti naudotojų patirtį apsiperkant internetu. Natūralios kalbos apdorojimas naudojamas tam, kad pokalbis skambėtų kuo žmogiškiau ir asmeniškiau. Be to, šie asistentai gali realiuoju laiku bendrauti su jūsų klientais.

Sukčiavimo prevencija

Sukčiavimai su kredito kortelėmis ir netikri atsiliepimai yra dvi svarbiausios problemos, su kuriomis susiduria elektroninės prekybos įmonės. Atsižvelgdamas į naudojimo modelius, dirbtinis intelektas gali padėti sumažinti kredito kortelių sukčiavimo galimybę. Daugelis klientų pageidauja pirkti produktą ar paslaugą remdamiesi klientų atsiliepimais. Dirbtinis intelektas gali padėti nustatyti ir tvarkyti suklastotas apžvalgas.

Dirbtinio intelekto panaudojimas švietime

Nors švietimo sektoriui didžiausią įtaką daro žmonės, dirbtinis intelektas pamažu pradėjo skverbtis ir į švietimo sektorių. Net ir švietimo sektoriuje šis lėtas dirbtinio intelekto perėjimas padėjo padidinti dėstytojų produktyvumą ir padėjo jiems daugiau dėmesio skirti studentams, o ne biuro ar administraciniam darbui.

Kai kurie iš šių panaudojimo būdų šiame sektoriuje yra šie:

Administracinių užduočių automatizavimas siekiant padėti dėstytojams

Dirbtinis intelektas gali padėti dėstytojams atlikti su ugdymu nesusijusias užduotis, pavyzdžiui, automatizuoti užduotis, susijusias su personalizuotais pranešimais studentams, atlikti užklasines užduotis, pavyzdžiui, vertinti dokumentus, organizuoti ir palengvinti bendravimą su tėvais ir globėjais, palengvinti grįžtamąjį ryšį apie įprastus klausimus, valdyti registraciją, kursus ir su žmogiškaisiais ištekliais susijusias temas.

Išmaniojo turinio kūrimas

Naudojant dirbtinį intelektą galima skaitmeninti turinį, pavyzdžiui, vaizdo paskaitas, konferencijas ir vadovėlių vadovus. Galime taikyti įvairias sąsajas, pavyzdžiui, animaciją ir mokymosi turinį, pritaikydami jį skirtingų klasių mokiniams.

Dirbtinis intelektas padeda sukurti turtingą mokymosi patirtį generuojant ir pateikiant garso ir vaizdo santraukas bei integruotus pamokų planus.

Balso asistentai

Net tiesiogiai nedalyvaujant dėstytojui ar mokytojui, mokinys gali gauti papildomos mokymosi medžiagos ar pagalbos naudodamasis balso asistentais. Per tai sumažėja laikinųjų vadovėlių spausdinimo išlaidos, taip pat lengvai pateikiami atsakymai į labai dažnus klausimus.

Personalizuotas mokymasis

Naudojant pažangiausias dirbtinio intelekto technologijas, hiperpersonifikavimo metodais galima kruopščiai stebėti studentų duomenis ir lengvai generuoti įpročius, pamokų planus, priminimus, mokymosi vadovus, atmintines, užrašų dažnumą ar kartojimą ir pan.

Dirbtinio intelekto panaudojimas gyvenimo būde

Dirbtinis intelektas daro didelę įtaką mūsų gyvenimo būdui. Aptarkime keletą iš jų.

Autonominės transporto priemonės

Tokios automobilių gamybos bendrovės kaip „Toyota”, „Audi”, „Volvo” ir „Tesla” naudoja mašininį mokymąsi, kad išmokytų kompiuterius mąstyti ir vystytis kaip žmonės, kai reikia vairuoti bet kokioje aplinkoje ir aptikti objektus, kad būtų išvengta nelaimingų atsitikimų.

Šlamšto filtrai

Kasdieniniame gyvenime naudojamame elektroniniame pašte yra dirbtinis intelektas, kuris filtruoja nepageidaujamus laiškus, siųsdamas juos į nepageidaujamų laiškų arba šiukšlių aplankus ir leisdamas mums matyti tik filtruotą turinį. Populiariam el. pašto paslaugų teikėjui „Gmail” pavyko pasiekti maždaug 99,9 % filtravimo pajėgumą.

Veido atpažinimas

Mūsų mėgstamuose įrenginiuose, pavyzdžiui, telefonuose, nešiojamuosiuose ir asmeniniuose kompiuteriuose, naudojami veido atpažinimo būdai, naudojant veido filtrus, kad būtų galima aptikti ir atpažinti, siekiant užtikrinti saugią prieigą. Be asmeninio naudojimo, veido atpažinimas yra plačiai naudojama dirbtinio intelekto programa net keliose pramonės šakose, susijusiose su dideliu saugumu.

Rekomendacijų sistema

Įvairiose platformose, kurias naudojame kasdieniame gyvenime, pavyzdžiui, e. prekybos, pramogų svetainėse, socialinėje žiniasklaidoje, dalijimosi vaizdo įrašais platformose, tokiose kaip youtube, ir kt. Tai labai plačiai naudojamas dirbtinio intelekto panaudojimas beveik visose pramonės šakose.

Dirbtinio intelekto panaudojimas navigacijoje

Remiantis moksliniais tyrimais, GPS technologija gali suteikti naudotojams tikslią, savalaikę ir išsamią informaciją, kuri pagerintų saugumą. Technologijoje naudojamas konvoliucinių neuroninių tinklų ir grafinių neuroninių tinklų derinys, kuris palengvina naudotojų gyvenimą, nes automatiškai nustato eismo juostų skaičių ir kelių tipus už kliūčių keliuose. Dirbtinį intelektinį intelektą intensyviai naudoja daugelis logistikos įmonių, kad pagerintų veiklos efektyvumą, analizuotų kelių eismą ir optimizuotų maršrutus.

Dirbtinio intelekto panaudojimas robotikoje

Robotika yra dar viena sritis, kurioje dažnai naudojamas dirbtinis intelektas. Robotai, kuriuose naudojamas dirbtinis intelektas, naudoja realiuoju laiku atnaujinamus duomenis, kad pajustų kliūtis savo kelyje ir iš karto iš anksto suplanuotų savo kelionę.

Jis gali būti naudojamas:

• prekių gabenimui ligoninėse, gamyklose ir sandėliuose.
• Biurų ir didelės įrangos valymui.
• Inventoriaus valdymui.

Dirbtinio intelekto panaudojimas žmogiškųjų išteklių srityje

Ar žinojote, kad įmonės naudoja išmaniąją programinę įrangą, kad palengvintų įdarbinimo procesą?

Dirbtinis intelektas padeda įdarbinti aklai. Naudojant mašininio mokymosi programinę įrangą galima nagrinėti paraiškas pagal tam tikrus parametrus. Dirbtinio intelekto varomosios sistemos gali nuskaityti kandidatų į darbo vietas profilius ir gyvenimo aprašymus, kad įdarbintojai suprastų, iš kokio talentų sąrašo jie turi rinktis.

Dirbtinio intelekto panaudojimas sveikatos priežiūros srityje

Dirbtinis intelektas sveikatos priežiūros sektoriuje randa įvairų pritaikymą. Dirbtinis intelektas sveikatos priežiūros srityje naudojamas kuriant sudėtingas mašinas, galinčias aptikti ligas ir nustatyti vėžines ląsteles. Dirbtinis intelektas gali padėti analizuoti lėtines ligas su laboratoriniais ir kitais medicininiais duomenimis, kad būtų užtikrinta ankstyva diagnozė. Naujiems vaistams atrasti dirbtinis intelektas naudoja istorinių duomenų ir medicininio intelekto derinį.

Dirbtinio intelekto panaudojimas žemės ūkyje

Dirbtinis intelektas naudojamas dirvožemio defektams ir maistinių medžiagų trūkumui nustatyti. Tai daroma naudojant kompiuterinę regą, robotiką ir mašininio mokymosi programas, dirbtinis intelektas gali analizuoti, kur auga piktžolės. Dirbtinio intelekto robotai gali padėti nuimti derlių didesne apimtimi ir greičiau nei žmonės darbininkai.

Dirbtinio intelekto panaudojimas žaidimuose

Dar vienas sektorius, kuriame išryškėjo dirbtinio intelekto panaudojimas, yra žaidimų sektorius. Dirbtinis intelektas gali būti naudojamas kuriant protingus, į žmogų panašius nežaidėjų personažus, kurie bendrauja su žaidėjais.

Jis taip pat gali būti naudojamas žmonių elgesiui nuspėti, kad būtų galima patobulinti žaidimų dizainą ir testavimą. 2014 m. išleistame žaidime „Alien Isolation” dirbtinis intelektas naudojamas žaidėjui persekioti viso žaidimo metu. Žaidime naudojamos dvi dirbtinio intelekto sistemos – „Režisieriaus AI”, kuris dažnai žino jūsų buvimo vietą, ir „Užsieniečio AI”, valdomas jutiklių ir elgsenos, kuris nuolat medžioja žaidėją.

Dirbtinio intelekto naudojimas automobiliuose

Dirbtinis intelektas naudojamas kuriant savaeiges transporto priemones. Norint valdyti transporto priemonę, dirbtinis intelektas gali būti naudojamas kartu su transporto priemonės kamera, radaru, debesijos paslaugomis, GPS ir valdymo signalais. Dirbtinis intelektas gali pagerinti automobilio naudojimo patirtį ir suteikti papildomų sistemų, pavyzdžiui, avarinio stabdymo, aklosios zonos stebėjimo ir vairavimo pagalbos vairuotojai.

Dirbtinio intelekto naudojimas socialinėje žiniasklaidoje

Instagram

Instagrame dirbtinis intelektas atsižvelgia į jūsų „patinka” ir sekamas paskyras, kad nustatytų, kokie įrašai jums bus rodomi skirtuke „Ištirti”.

Facebook

Dirbtinis intelektas taip pat naudojamas kartu su priemone „DeepText”. Naudodamas šį įrankį „Facebook” gali geriau suprasti pokalbius. Jį galima naudoti automatiškai verčiant pranešimus iš skirtingų kalbų.

Twitter (dabar X platforma)

Platformoje „Platform X” dirbtinis intelektas naudojamas sukčiavimui aptikti, propagandai ir neapykantą kurstančiam turiniui šalinti. Platforma „Platform X” taip pat naudoja dirbtinį intelektą, kad rekomenduotų tviterio žinutes, kurios naudotojams galėtų patikti, atsižvelgdama į tai, su kokio tipo žinutėmis jie bendrauja.

Dirbtinio intelekto naudojimas rinkodaroje

Dirbtinio intelekto (DI) panaudojimas populiarus ir rinkodaros srityje.

• Naudodami dirbtinį intelektą rinkodaros specialistai gali pateikti labai tikslingus ir suasmenintus skelbimus, pasitelkdami elgsenos analizę, mašininio mokymosi modelių atpažinimą ir kt. Jis taip pat padeda pakartotinai nukreipti auditorijas tinkamu laiku, kad būtų užtikrinami geresni rezultatai ir sumažėtų nepasitikėjimo ir susierzinimo jausmas.
• Dirbtinis intelektas gali padėti vykdyti turinio rinkodarą taip, kad ji atitiktų prekės ženklo stilių ir balsą. Jis gali būti naudojamas įprastinėms užduotims, tokioms kaip veiklos rezultatai, kampanijų ataskaitos ir kt.
• Pokalbių robotai, veikiantys naudojant dirbtinį intelektą – natūralios kalbos apdorojimą, natūralios kalbos generavimą ir natūralios kalbos supratimą – gali analizuoti naudotojo kalbą ir reaguoti taip, kaip reaguoja žmonės.
• Naudojant dirbtinį intelektą naudotojams gali būti teikiamas jų elgsena paremtas personalizavimas realiuoju laiku, taip pat juo galima redaguoti ir optimizuoti rinkodaros kampanijas, kad jos atitiktų vietos rinkos poreikius.

Dirbtinio intelekto panaudojimas pokalbių robotuose

Dirbtinio intelekto pokalbių robotai gali suprasti natūralią kalbą ir atsakyti žmonėms internete, kurie naudojasi „gyvų pokalbių” funkcija, kurią daugelis organizacijų teikia klientų aptarnavimui. Dirbtinio intelekto pokalbių robotai yra veiksmingi naudojant mašininį mokymąsi ir gali būti integruoti į įvairias svetaines ir programas. Galiausiai dirbtinio intelekto pokalbių robotai gali sukurti atsakymų duomenų bazę, be to, jie gali imti informaciją iš sukurto integruotų atsakymų pasirinkimo. Toliau tobulėjant dirbtiniam intelektui, šie pokalbių robotai gali efektyviai spręsti klientų problemas, atsakyti į paprastas užklausas, gerinti klientų aptarnavimą ir teikti pagalbą visą parą. Apskritai šie dirbtinio intelekto pokalbių robotai gali padėti padidinti klientų pasitenkinimą.

Dirbtinio intelekto panaudojimas finansų srityje

Pranešama, kad 80 % bankų pripažįsta, kokią naudą gali suteikti dirbtinis intelektas. Nesvarbu, ar tai būtų asmeniniai finansai, įmonių finansai, ar vartotojų finansai, labai išvystyta technologija, kurią siūlo dirbtinis intelektas, gali padėti gerokai pagerinti įvairias finansines paslaugas. Pavyzdžiui, klientai, ieškantys pagalbos, susijusios su turto valdymo sprendimais, gali lengvai gauti reikiamą informaciją naudodamiesi SMS žinutėmis arba internetiniais pokalbiais, kurie visi yra paremti dirbtiniu intelektu. Dirbtinis intelektas taip pat gali aptikti sandorių modelių pokyčius ir kitas galimas raudonas vėliavėles, kurios gali reikšti sukčiavimą ir kurias žmonės gali lengvai praleisti, ir taip išgelbėti įmones ir asmenis nuo didelių nuostolių. Be sukčiavimo aptikimo ir užduočių automatizavimo, dirbtinis intelektas taip pat gali geriau numatyti ir įvertinti paskolų riziką.

Dirbtinis intelektas astronomijoje

Jei yra viena sąvoka, kuri visus užklupo šiame gražiame technologijų pasaulyje, tai, be jokios abejonės, turi būti – AI (dirbtinis intelektas). AI, arba dirbtinis intelektas, per daugelį metų sulaukė įvairiausių taikymo sričių, įskaitant sveikatos priežiūrą, robotiką, elektroninę prekybą ir net finansus.

Kita vertus, astronomija yra beveik neištirta tema, kuri yra tokia pat intriguojanti ir jaudinanti kaip ir kitos. Kalbant apie astronomiją, viena sudėtingiausių problemų yra duomenų analizė. Dėl to astronomai, norėdami sukurti naujas priemones, kreipiasi į mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą.

• Neseniai grupė mokslininkų, atlikdami galaktikų susiliejimo tyrimą, pasitelkė dirbtinį intelektą ir nustatė, kad galaktikų susiliejimas yra pagrindinė jėga, lemianti žvaigždžių sprogimus. Atsižvelgdami į kolekcijos dydį, tyrėjai sukūrė gilaus mokymosi sistemą, kuri pati mokėsi nustatyti susiliejančių galaktikų buvimo vietą. Pasak vieno iš astronomų, dirbtinio intelekto privalumas yra tas, kad jis pagerina tyrimo pakartojamumą. Taip yra dėl to, kad algoritmo naudojami susiliejimo apibrėžimai yra nuoseklūs.
• Besikeičiantis dangus patraukė visų dėmesį kaip vienas iš labiausiai stebinančių visų laikų projektų. Šiuo projektu siekiama kiekvieną naktį ištirti visą naktinį dangų, per vieną kartą surinkti daugiau kaip 80 terabaitų duomenų ir ištirti, kaip laikui bėgant keičiasi žvaigždės ir galaktikos kosmose.
• Viena iš svarbiausių astronomo pareigų – rasti. Teorija teigia, kad kai egzoplaneta praeina priešais savo motininę žvaigždę, dalis šviesos užstoja šviesą, kurią žmonės gali matyti. Šią vietą astronomai naudoja egzoplanetos orbitai tirti ir susidaryti šviesos kritimo vaizdą. Tuomet jie nustato daugybę planetos parametrų, tokių kaip jos masė, dydis ir atstumas iki žvaigždės, ir dar keletą iš jų. Tačiau šiuo atveju dirbtinis intelektas pasirodo esąs daugiau nei gelbėtojas. Naudojantis AI laiko eilučių analizės galimybėmis, įmanoma analizuoti duomenis kaip nuoseklią seką ir nustatyti planetų signalus iki 96 % tikslumu.
• Visatos katastrofiškiausių įvykių signalų paieška astronomams yra labai svarbi. Kai egzoplanetos susiduria viena su kita, jos sukelia bangavimą erdvėlaikyje. Juos galima nustatyti toliau stebint silpnus signalus Žemėje. Gravitacinių bangų detektorių – „Ligo” ir „Virgo” – bendradarbiavimas šioje srityje puikiai pasiteisino. Abu jie veiksmingai atpažino signalus naudodami mašininį mokymąsi. Dabar astronomai gauna pranešimus, leidžiančius nukreipti teleskopus tinkama kryptimi.

Dirbtinis intelektas duomenų saugumo srityje

Daugelis žmonių mano, kad dirbtinis intelektas yra technologijų sektoriaus dabartis ir ateitis. Daugelis pramonės lyderių naudoja dirbtinį intelektą įvairiais tikslais, įskaitant vertingų paslaugų teikimą ir savo įmonių parengimą ateičiai.

Duomenų saugumas, kuris yra vienas svarbiausių bet kurios į technologijas orientuotos įmonės turtų, yra vienas iš labiausiai paplitusių ir kritiškai svarbių dirbtinio intelekto panaudojimo būdų. Kadangi internete saugomi konfidencialūs duomenys – nuo vartotojų duomenų (pvz., kredito kortelių informacija) iki organizacijos paslapčių – duomenų saugumas yra gyvybiškai svarbus bet kuriai įstaigai, kad ji galėtų įvykdyti tiek teisines, tiek veiklos pareigas. Dabar šis darbas yra tiek pat sudėtingas, kiek ir gyvybiškai svarbus, todėl daugelis įmonių diegia dirbtiniu intelektu pagrįstus saugumo sprendimus, kad jų duomenys nepatektų į netinkamas rankas.

Kadangi pasaulis yra protingesnis ir labiau susijęs nei bet kada anksčiau, dirbtinio intelekto funkcija versle šiandien yra labai svarbi. Remiantis keliais skaičiavimais, laikui bėgant kibernetinės atakos taps atkaklesnės, todėl saugumo komandos turės pasikliauti dirbtinio intelekto sprendimais, kad išlaikytų sistemų ir duomenų kontrolę.

Nustato nežinomas grėsmes

Žmogus gali nesugebėti atpažinti visų pavojų, su kuriais susiduria verslas. Kasmet programišiai dėl įvairių priežasčių surengia šimtus milijonų išpuolių. Nežinomos grėsmės gali padaryti didelę žalą tinklui. Dar blogiau, jos gali turėti įtakos dar prieš jums jas atpažįstant, nustatant ir užkertant joms kelią.

Kadangi užpuolikai išbando įvairias taktikas – nuo kenkėjiškų atakų iki sudėtingų kenkėjiškų atakų, siekiant jų išvengti, reikėtų naudoti šiuolaikinius sprendimus. Paaiškėjo, kad dirbtinis intelektas yra vienas veiksmingiausių saugumo sprendimų, leidžiančių nustatyti netikėtas grėsmes ir užkirsti joms kelią, kad jos nepadarytų žalos korporacijai.

Trūkumų nustatymas

Dirbtinis intelektas padeda aptikti duomenų perpildymą buferyje. Kai programos sunaudoja daugiau duomenų nei įprastai, tai vadinama buferio perpildymu. Be žmogaus sukeltų klaidų, suveikiančių pažeidžiant svarbius duomenis. Šias klaidas taip pat pastebi AI, jos nustatomos realiuoju laiku ir taip užkertamas kelias būsimiems pavojams.

Naudodamas mašininį mokymąsi AI gali tiksliai aptikti kibernetinio saugumo trūkumus, gedimus ir kitas problemas. Mašininis mokymasis taip pat padeda AI nustatyti abejotinus bet kurios programos teikiamus duomenis. Kenkėjiškos programos ar virusai, kuriuos programišiai naudoja siekdami gauti prieigą prie sistemų, taip pat pavogti duomenis, vykdomi per programavimo kalbos klaidas.

Grėsmių prevencija

Dirbtinio intelekto technologijas nuolat tobulina kibernetinio saugumo pardavėjai. Pažangioje versijoje dirbtinis intelektas skirtas aptikti sistemos ar net atnaujinimo trūkumus. Jis iš karto pašalintų bet kurį asmenį, bandantį pasinaudoti tomis problemomis. Dirbtinis intelektas yra puiki priemonė užkirsti kelią bet kokių grėsmių atsiradimui. Jis gali įdiegti papildomas ugniasienes, taip pat ištaisyti kodo klaidas, dėl kurių kyla pavojai.

Reagavimas į grėsmes

Tai kažkas, kas vyksta po to, kai grėsmė patenka į sistemą. Kaip paaiškinta anksčiau, dirbtinis intelektas naudojamas neįprastam elgesiui aptikti ir virusų ar kenkėjiškų programų aprašui sudaryti. Šiuo metu dirbtinis intelektas imasi atitinkamų veiksmų prieš virusus ar kenkėjišką programinę įrangą. Reakciją dažniausiai sudaro infekcijos pašalinimas, gedimo taisymas ir padarytos žalos administravimas. Galiausiai AI užtikrina, kad toks incidentas nepasikartotų, ir imasi tinkamų prevencinių veiksmų.

Atpažinti nenustatytą veiksmą

AI leidžia aptikti neįprastą elgesį sistemoje. Jis gali aptikti neįprastą elgesį nuolat skenuodamas sistemą ir rinkdamas atitinkamą kiekį duomenų. Be to, AI nustato neteisėtą prieigą. Kai nustatomas neįprastas elgesys, dirbtinis intelektas pasitelkia tam tikrus elementus, kad nustatytų, ar tai yra tikra grėsmė, ar išgalvotas įspėjimas. Siekiant padėti dirbtiniam intelektui nustatyti, kas yra ir kas nėra neįprastas elgesys, naudojamas mašininis mokymasis. Laikui bėgant mašininis mokymasis taip pat tobulėja, todėl dirbtinis intelektas galės aptikti net ir nedideles anomalijas. Dėl to dirbtinis intelektas nurodys viską, kas sistemoje yra negerai.

Dirbtinis intelektas kelionėse ir transporte

Pastaraisiais metais išmaniosios technologijos tapo mūsų kasdienio gyvenimo dalimi. Ir, technologijoms tobulėjant visoje visuomenėje, vis labiau plinta nauji dirbtinio intelekto panaudojimo būdai, ypač transporto srityje. Tai sukūrė naują rinką įmonėms ir verslininkams, kurie kuria novatoriškus sprendimus, kaip viešąjį transportą padaryti patogesnį, prieinamesnį ir saugesnį.

Pažangiosios transporto sistemos gali tapti vienu iš veiksmingiausių būdų pagerinti žmonių gyvenimo kokybę visame pasaulyje. Yra daugybė panašių sistemų, naudojamų įvairiuose sektoriuose, pavyzdžių.

Sunkiasvorių krovinių vežimas

Pavyzdžiui, sunkvežimių platooning, kuris sujungia sunkiasvorius krovininius automobilius, gali būti labai vertingas transporto priemonių vežimo įmonėms arba kitiems dideliems daiktams gabenti.

Sunkvežimių būrio pagrindinę transporto priemonę vairuoja žmogus vairuotojas, tačiau kitų sunkvežimių vairuotojai žmonės vairuoja pasyviai, tik perima vairą itin pavojingose ar sudėtingose situacijose.

Kadangi visi būrio sunkvežimiai yra sujungti tinklu, jie važiuoja išsirikiavę ir tuo pačiu metu aktyvuoja veiksmus, kuriuos atlieka vadovaujančioje transporto priemonėje esantis vairuotojas žmogus. Taigi, jei pagrindinis vairuotojas visiškai sustoja, visos paskui jį važiuojančios transporto priemonės taip pat sustoja.

Eismo valdymas

Užsikimšusios miestų gatvės yra pagrindinė miesto transporto kliūtis visame pasaulyje. Visame pasaulyje miestai išplėtė greitkelius, pastatė tiltus ir įdiegė kitas transporto rūšis, pavyzdžiui, traukinius, tačiau eismo problema išlieka. Tačiau dirbtinio intelekto pažanga eismo valdymo srityje teikia realių vilčių pakeisti padėtį.

Išmanusis eismo valdymas gali būti naudojamas eismo taisyklėms įgyvendinti ir eismo saugumui skatinti. Pavyzdžiui, didžiųjų duomenų analizė ir vaizdinė paieškos sistema, siekiant realiuoju laiku stebėti kelių tinklus ir mažinti spūstis.

Dalijimasis važiavimo paslaugomis

Tokiose platformose kaip „Uber” dirbtinis intelektas naudojamas siekiant pagerinti naudotojų patirtį, sujungiant keleivius ir vairuotojus, gerinant naudotojų bendravimą ir pranešimų siuntimą bei optimizuojant sprendimų priėmimą. Pavyzdžiui, „Uber” turi savo patentuotą platformą „Michelangelo”, kuri gali numatyti pasiūlą ir paklausą, nustatyti kelionių anomalijas, pavyzdžiui, avarijas, ir įvertinti atvykimo laiką.

Maršruto planavimas

Maršrutų planavimas naudojant dirbtinį intelektą, naudojant prognozuojamąją analizę, gali padėti ir įmonėms, ir žmonėms. Pasivažinėjimo dalijimosi paslaugomis paslaugos jau dabar tai pasiekia analizuodamos daugybę realaus pasaulio parametrų, kad optimizuotų maršruto planavimą.

Maršruto planavimas su dirbtiniu intelektu yra puikus būdas įmonėms, ypač logistikos ir laivybos pramonės šakoms, sukurti efektyvesnį tiekimo tinklą numatant kelių sąlygas ir optimizuojant transporto priemonių maršrutus. Prognozuojamoji analizė planuojant maršrutus – tai išmanusis mašinų atliekamas kelių naudojimo keliuose parametrų, pavyzdžiui, spūsčių lygio, kelių apribojimų, eismo modelių, vartotojų pageidavimų ir pan. vertinimas.

Krovinių logistikos įmonės, pavyzdžiui, transporto priemonių vežimo paslaugos ar kitos bendrosios logistikos įmonės, gali naudoti šią technologiją siekdamos sumažinti pristatymo išlaidas, pagreitinti pristatymo laiką ir geriau valdyti turtą bei operacijas.

Dirbtinis intelektas automobilių pramonėje

Prieš šimtmetį idėja, kad mašinos gali suvokti, atlikti sudėtingus skaičiavimus ir parengti veiksmingus atsakymus į aktualius klausimus, buvo labiau mokslinės fantastikos rašytojų vizija nei prognozuojama tikrovė. Vis dėlto įžengę į trečiąjį XXI a. dešimtmetį neįsivaizduojame savo gyvenimo be akcijų prekybos ir rinkodaros robotų, gamybos robotų, išmaniosios pagalbos, virtualių kelionių agentų ir kitų naujovių, kurios tapo įmanomos dėl dirbtinio intelekto ir mašinų mokymosi pažangos. Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi svarbos automobilių sektoriuje neįmanoma pervertinti.

Dirbtinis intelektas skatina didesnį automobilių sektoriaus panaudojimą, todėl vis daugiau įmonių nusprendžia diegti dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi modelius gamyboje.

Gamyba

Įdiegus dirbtinį intelektą į gamybą, automobilių gamintojai gali pasinaudoti išmanesnių gamyklų teikiamais privalumais, padidinti našumą ir sumažinti sąnaudas. Dirbtinis intelektas gali būti naudojamas automobilių surinkimo, tiekimo grandinės optimizavimo, robotų naudojimo gamybos ceche, našumo gerinimo naudojant jutiklius, automobilių projektavimo ir po gamybos vykdomos veiklos srityse.

Tiekimo grandinė

2021 ir 2022 m. automobilių sektorių kamuoja tiekimo grandinės pertrūkiai ir iššūkiai. Šiuo atžvilgiu taip pat gali padėti dirbtinis intelektas. AI padeda įmonėms nustatyti kliūtis, su kuriomis jos susidurs ateityje, prognozuodamas ir prireikus papildydamas tiekimo grandines. AI taip pat gali padėti spręsti maršrutų sudarymo sunkumus, apimties prognozes ir kitas problemas.

Keleivių ir vairuotojų patirtis

Visi norime, kad kelionė mūsų transporto priemonėmis būtų maloni. Dirbtinis intelektas taip pat gali padėti tai padaryti. Vairuojant dirbtinis intelektas gali padėti vairuotojams išlikti susikaupusiems, nes mažina išsiblaškymą, analizuoja vairuotojo elgesį ir gerina visą klientų patirtį. Keleiviams dirbtinio intelekto dėka gali būti teikiamos individualiai pritaikytos prieinamumo, taip pat pristatymo automobiliuose paslaugos.

Patikrinimai

Automobilio apžiūros procedūra, kurią atlieka nuomos agentūra, draudimo paslaugų teikėjas ar net autoservisas, yra labai subjektyvi ir atliekama rankiniu būdu. Pasitelkus dirbtinį intelektą, automobilių patikra gali tapti skaitmeninė – šiuolaikinės technologijos gali analizuoti transporto priemonę, nustatyti, kur yra trūkumų, ir parengti išsamią būklės ataskaitą.

Kokybės kontrolė

Kiekvienas trokšta aukščiausios kokybės transporto priemonės ir patirties. Argi nenorėtumėte žinoti, ar jūsų automobiliui kažkas negerai, dar prieš jam sugendant? Šiuo panaudojimu dirbtinis intelektas leidžia atlikti itin tikslią prognozuojamąją stebėseną, nustatyti gedimus ir kitas funkcijas.

Ar dirbtinis intelektas riboja žmogaus taikymą?

Gali atrodyti, kad žmonės sparčiai lenkia žmones tose pramonės šakose, kuriose vis plačiau diegiamas dirbtinis intelektas. Tačiau žmonės vis dar geba atlikti įvairią sudėtingą veiklą geriau nei dirbtinis intelektas. Kol kas kūrybiškumo reikalaujančios užduotys yra už dirbtinio intelekto kompiuterių galimybių ribų.

Pavyzdžiui, rašytojas naudojo dirbtinį intelektą, kad sukurtų naujus televizijos komedijos „Draugai” epizodų scenarijus, kuriuos visus buvo sunku perskaityti. Nors kai kurie autoriai kreipiasi į dirbtinio intelekto rašymo įrankius ieškodami įkvėpimo savo poezijai ir grožinei literatūrai, dirbtinis intelektas negali atlikti visų darbų už juos.

Be to, nors natūralios kalbos apdorojimas gerokai pažengė į priekį, dirbtinis intelektas vis dar nelabai gerai supranta skaitomus žodžius. Nors kalba dažnai yra pakankamai nuspėjama, kad dirbtinis intelektas galėtų dalyvauti patikimoje komunikacijoje tam tikromis aplinkybėmis, netikėtos frazės, ironija ar subtilumas gali jį suklaidinti. Taip pat AI dar negali parodyti empatijos ar kritinio mąstymo. Palyginti su dirbtiniu intelektu, žmonės ir toliau puikiai atlieka šių gebėjimų reikalaujančias užduotis.

Dirbtinis intelektas sparčiai tobulėjo ir tapo svarbia mūsų kasdienio gyvenimo dalimi. Tačiau iki dienos, kai dirbtinis intelektas viską padarys už mus, o mes galėsime leisti dienas ilsėdamiesi arba mokydamiesi savo malonumui, dar toli. Dirbtinis intelektas dar turi tobulėti tokiose srityse kaip kalbos apdorojimas, kūrybiškumas, problemų sprendimas ir subtilus supratimas. Jei nerimaujate, kad robotai atims jūsų darbą, ugdykite šias savybes savyje, kad ateityje galėtumėte įsidarbinti.

Kodėl naudojamas dirbtinis intelektas?

Žmonės naudojasi dirbtinio intelekto privalumais, nes kasdien daugėja darbų, kuriuos jiems reikia atlikti. Taigi kasdienių užduočių automatizavimas yra protinga idėja. Taip taupomi organizacijos darbuotojai, kartu didinant našumą. Be to, naudodama dirbtinį intelektą organizacija gali gauti kompetentingų asmenų įmonės plėtrai.

Be to, šiais laikais įmonės mano, kad nori automatizuoti visas įprastas ir įprastas užduotis. Ir jos mano, kad tokias įprastas užduotis gali automatizuoti naudodamos paprastą programą. Nes automatizavimas tampa vis labiau paplitęs tobulėjant duomenų mokslui. Šis dirbtinis intelektas dažniausiai naudojamas internetiniuose pokalbių portaluose. Neabejotinai esate matę sveikinimo pranešimą, kai lankotės svetainėse. Po to paprastai prasideda tikras pokalbis.