Post The New Trends in Artificial Intelligence and Robotics appeared first on Coinpedia Fintech News

Mākslīgais intelekts un robotika pēdējos gados ir piedzīvojuši milzīgus sasniegumus, kā rezultātā ir radušās jaunas tendences, kas veido šo tehnoloģiju nākotni. No veselības aprūpes līdz automatizācijai dažas no ievērojamākajām mākslīgā intelekta un robotikas tendencēm ir mašīnmācība, autonomi roboti un personalizēta veselības aprūpes programmatūra.

Kas ir mākslīgais intelekts

Mākslīgais intelekts (AI) attiecas uz cilvēka intelekta procesu simulāciju ar mašīnām, jo ​​īpaši datorsistēmām. AI ļauj mašīnām veikt uzdevumus, kas parasti prasa cilvēka intelektu, piemēram, mācīšanos, spriešanu, problēmu risināšanu, uztveri, valodas izpratni un lēmumu pieņemšanu.

AI sistēmas ir izstrādātas, lai analizētu un interpretētu datus, atpazītu modeļus, pielāgotos jauniem apstākļiem un pieņemtu lēmumus, pamatojoties uz tām pieejamo informāciju. Šīs sistēmas var apmācīt, izmantojot algoritmus un lielas datu kopas, lai precīzi un efektīvi veiktu konkrētus uzdevumus.

Ir divi galvenie AI veidi: šaurais AI (pazīstams arī kā vājš AI) un vispārējais AI (pazīstams arī kā spēcīgs AI). Šaurs AI ir paredzēts šaura uzdevuma veikšanai, piemēram, runas atpazīšanas vai ieteikumu sistēmas. Tajā pašā laikā General AI mērķis ir atkārtot cilvēku kognitīvās spējas un veikt jebkuru intelektuālu uzdevumu, ko cilvēks var paveikt.

AI tehnoloģijas aptver dažādas apakšjomas, tostarp mašīnmācīšanos, dziļo mācīšanos, dabiskās valodas apstrādi, datorredzi, robotiku un ekspertu sistēmas. Šīs tehnoloģijas tiek izmantotas daudzās nozarēs, tostarp veselības aprūpē, finansēs, ražošanā, transportā un izklaidē, lai automatizētu procesus, uzlabotu lēmumu pieņemšanu, uzlabotu efektivitāti un veicinātu inovācijas. Daudzi no šiem uzņēmumiem ir investējami. Varat uzzināt, kas ir CFD tirdzniecība un kā darbojas tādi AI giganti kā Microsoft un Amazon.

Mākslīgais intelekts var mainīt mūsu dzīves un darba veidu, ļaujot mašīnām atdarināt cilvēka kognitīvās funkcijas un veikt sarežģītus uzdevumus tādā sarežģītības līmenī, kāds iepriekš nebija iedomājams. AI attīstoties, tā ietekme uz sabiedrību, ētiku un ekonomiku kļūs arvien nozīmīgāka, veidojot tehnoloģiju nākotni un pārveidojot dažādus mūsu ikdienas dzīves aspektus.

Mašīnmācība

Mašīnmācība, mākslīgā intelekta apakškopa, ietver algoritmus, kas ļauj mašīnām mācīties un uzlabot to veiktspēju bez skaidras programmēšanas. No otras puses, dziļā mācīšanās ir progresīvāks mašīnmācīšanās veids, kas izmanto neironu tīklus, lai apstrādātu lielu datu apjomu. Šīs tehnoloģijas ir radījušas revolūciju tādās nozarēs kā finanses, veselības aprūpe un transports, ļaujot mašīnām pieņemt apzinātus lēmumus, pamatojoties uz datu modeļiem un tendencēm.

Federētā mācīšanās ir decentralizēta mašīnmācīšanās pieeja, kurā modelis tiek apmācīts vairākās ierīcēs vai serveros, vienlaikus lokalizējot datus. Šis paņēmiens saglabā datu privātumu, vienlaikus gūstot labumu no ierīču kolektīvajām zināšanām.

Izskaidrojamā mākslīgā intelekta mērķis ir padarīt mašīnmācīšanās modeļus pārredzamākus un saprotamākus. Izskaidrojot AI sistēmu pieņemtos lēmumus, lietotāji var labāk uzticēties rezultātiem un izprast viņu argumentāciju.

AutoML attiecas uz mašīnmācīšanās procesa automatizāciju, sākot no datu pirmapstrādes un funkciju inženierijas līdz modeļu izvēlei un hiperparametru regulēšanai. Šīs tendences mērķis ir padarīt mašīnmācīšanos pieejamāku personām ar ierobežotām zināšanām šajā jomā.

Pastiprināšanas mācīšanās ir mašīnmācīšanās veids, kurā aģenti mācās, mijiedarbojoties ar vidi un saņemot atgriezenisko saiti kā atlīdzību. Šī pieeja ir noderīga scenārijos, kuros nepieciešama lēmumu pieņemšana un secīgas darbības, piemēram, spēļu spēlēšana, robotika un autonomas sistēmas.

Pārnešanas mācīšanās ņem informāciju, ko mašīna ir iemācījusies no vienas problēmas, un izmanto šīs zināšanas, lai uzlabotu veiktspēju citā jautājumā. Pārnesot zināšanas, kas iegūtas no apmācības datiem vienā domēnā uz citu, modeļi var ātri pielāgoties jaunām datu kopām un uzdevumiem ar ierobežotiem marķētiem datiem.

Malu skaitļošana ietver datu apstrādi, kas atrodas tuvāk avotam viedtālruņos, sensoros un IoT ierīcēs. Veicot mašīnmācīšanās uzdevumus uz robežas, tiek samazināts latentums un tiek novērstas privātuma un drošības problēmas.

Šīs mašīnmācības tendences atspoguļo notiekošos sasniegumus un inovācijas šajā jomā, ļaujot izmantot sarežģītākus un praktiskākus lietojumus dažādās nozarēs. Mašīnmācībai turpinot attīstīties, pētniekiem, izstrādātājiem un praktiķiem ir jābūt informētiem par jaunajām tendencēm un tehnoloģijām, lai pilnībā izmantotu šīs pārveidojošās disciplīnas potenciālu.

Autonomie roboti

Autonomie roboti ir roboti, kas spēj veikt uzdevumus bez cilvēka iejaukšanās. Šie roboti ir aprīkoti ar sensoriem, kamerām un citām tehnoloģijām, lai pārvietotos un mijiedarbotos ar savu vidi. Autonomie roboti tiek izmantoti dažādās nozarēs, tostarp ražošanā, lauksaimniecībā un transportā, lai racionalizētu procesus un palielinātu efektivitāti.

Autonomo robotu jomā ir vērojamas daudzas jaunas tendences, kas veido robotu attīstību un izvietošanu ar pieaugošu autonomijas un intelekta līmeni. 

Viena no jaunām autonomo robotu tendencēm ir vairāku robotu sistēmu izmantošana, kur vairāki roboti sadarbojas un sazinās, lai efektīvāk un efektīvāk veiktu uzdevumus. Šīs sistēmas var sadalīt uzdevumus starp robotiem, dalīties ar informāciju un koordinēt darbības, lai sasniegtu kopīgus mērķus.

Spietu robotika ietver liela skaita vienkāršu robotu koordinēšanu, lai tie sadarbotos koordinētā veidā, atdarinot dabisko dzīvnieku baru uzvedību. Šī pieeja ļauj robotiem demonstrēt kolektīvu uzvedību, piemēram, pašorganizēšanos, robustumu un mērogojamību, padarot tos piemērotus meklēšanas un glābšanas misijām, vides uzraudzībai un rūpnieciskās automatizācijas lietojumprogrammām.

Vēl viena autonomo robotu tendence ir robotu integrācija cilvēku vidē, kur tie var strādāt kopā ar cilvēkiem, lai uzlabotu produktivitāti un drošību. Sadarbības roboti jeb koboti ir paredzēti, lai palīdzētu cilvēkiem veikt dažādus uzdevumus, piemēram, ražošanu, veselības aprūpi un loģistiku, koplietojot fizisko telpu un veicot papildu darbības.

Tā kā autonomie roboti kļūst arvien sarežģītāki un spējīgāki, pieaug nepieciešamība pēc caurspīdīguma un izskaidrojamības to lēmumu pieņemšanas procesos. Izskaidrojama autonomija nodrošina, ka roboti var izskaidrot savas darbības, ļaujot lietotājiem izprast savu lēmumu iemeslus un veidot uzticību savām spējām.

Pētniecībā un rūpniecībā popularitāti iegūst autonomi roboti, kas spēj pielāgoties mainīgajai videi un mācīties no pieredzes. Šie roboti izmanto mašīnmācīšanās algoritmus, lai laika gaitā uzlabotu savu veiktspēju, pielāgotos jauniem uzdevumiem un risinātu neparedzētas problēmas bez cilvēka iejaukšanās.

Pieaugot autonomo robotu izvietošanai dažādās jomās, arvien lielāks uzsvars tiek likts uz ētisku un sociālo seku risināšanu. Tādi jautājumi kā drošība, privātums, atbildība un automatizācijas ietekme uz darbavietām un sabiedrību ir būtiski apsvērumi, izstrādājot un izvietojot autonomus robotus.

Šīs autonomo robotu tendences ilustrē notiekošos robotikas tehnoloģiju sasniegumus, ļaujot robotiem darboties ar pieaugošu autonomiju, intelektu un pielāgošanās spēju. Tā kā joma turpina attīstīties, ir nepieciešama starpdisciplināra sadarbība un ētiskas pārdomas, lai nodrošinātu, ka autonomie roboti tiek izstrādāti un izvietoti atbildīgi un ētiski.

Personalizēta veselības aprūpe

Mākslīgais intelekts pārveido veselības aprūpes nozari, nodrošinot personalizētus ārstēšanas plānus, kuru pamatā ir individuāli pacienta dati. Ar AI darbināmi algoritmi var analizēt medicīniskos ierakstus, ģenētiku un citus faktorus, lai prognozētu slimības risku, ieteiktu ārstēšanas iespējas un pat palīdzētu operācijā. Robotika tiek izmantota arī veselības aprūpē, lai palīdzētu operācijās, rehabilitācijā un pacientu aprūpē.

AI algoritmi var analizēt lielus veselības datu apjomus, tostarp elektroniskos veselības ierakstus, attēlveidošanas skenējumus un ģenētisko informāciju, lai prognozētu slimības risku, identificētu agrīnās brīdinājuma pazīmes un prognozētu ārstēšanas rezultātus. Prognozējošā analītika ļauj veselības aprūpes sniedzējiem nodrošināt personalizētas iejaukšanās un profilaktiskus pasākumus, pamatojoties uz individuāliem pacienta datiem.

Precīzā medicīna ietver medicīniskās ārstēšanas un iejaukšanās pielāgošanu individuālajām īpašībām, piemēram, ģenētiku, dzīvesveidu un vidi. Ar AI darbināmi rīki var analizēt pacientu datus, lai noteiktu optimālās ārstēšanas iespējas, paredzētu atbildes reakciju uz medikamentiem un vadītu personalizētus ārstēšanas plānus dažādiem stāvokļiem, sākot no vēža līdz hroniskām slimībām.

AI tehnoloģijas nodrošina pacientu veselības datu attālinātu reāllaika uzraudzību, ļaujot veselības aprūpes sniedzējiem izsekot dzīvībai svarīgām pazīmēm, simptomiem un slimības progresēšanai ārpus tradicionālajiem klīniskajiem apstākļiem. Attālās uzraudzības sistēmas, ko darbina AI, var agrīni atklāt iespējamās veselības problēmas, nodrošināt savlaicīgu iejaukšanos un uzlabot pacientu rezultātus personalizētā veselības aprūpē.

Ar AI darbināmi tērzēšanas roboti un virtuālie palīgi tiek izmantoti, lai uzlabotu pacientu iesaistīšanos, sniegtu personalizētu informāciju par veselību un piedāvātu atbalstu hronisku slimību pārvaldīšanai. Šie rīki var atbildēt uz pacientu jautājumiem, ieplānot tikšanās, sniegt atgādinājumus par medikamentiem un piedāvāt garīgās veselības atbalstu, tādējādi uzlabojot pacienta rezultātus un pilnveidojot aprūpes sniegšanu.

AI algoritmi var analizēt pacientu datus, klīniskās vadlīnijas un zinātnisko literatūru, lai radītu personalizētus ārstēšanas ieteikumus veselības aprūpes sniedzējiem. Šīs ar AI darbināmās sistēmas palīdz klīnicistiem pieņemt apzinātus lēmumus par ārstēšanas stratēģijām, zāļu izvēli, devu pielāgošanu un aprūpes plāniem, kas pielāgoti individuālajām pacienta vajadzībām un vēlmēm.

AI algoritmi, kas integrēti valkājamās ierīcēs un sensoru tehnoloģijās, var nepārtraukti uzraudzīt pacientu veselības rādītājus, piemēram, sirdsdarbības ātrumu, asinsspiedienu un aktivitātes līmeni. Ar mākslīgo intelektu darbināmi valkājamie piederumi nodrošina personalizētu veselības izsekošanu, veselības problēmu agrīnu atklāšanu un reāllaika atgriezenisko saiti par dzīvesveida ieradumiem, lai atbalstītu profilaktiskās aprūpes un slimību pārvaldības stratēģijas.

Šīs personalizētās veselības aprūpes AI tendences izceļ mākslīgā intelekta pārveidojošo ietekmi uz pacientu iznākuma uzlabošanu, aprūpes kvalitātes uzlabošanu un individuālām vajadzībām pielāgotu ārstēšanas pieeju optimizēšanu. AI attīstoties veselības aprūpē, personalizētā medicīna kļūst par vienu no svarīgākajām prioritātēm, lai sniegtu uz pacientu vērstu, precīzu aprūpi strauji mainīgajā veselības aprūpes vidē.

Tērzēšanas roboti un virtuālie palīgi

Tērzēšanas roboti un virtuālie palīgi ir ar AI darbināmas programmatūras, kas mijiedarbojas ar lietotājiem, izmantojot tekstu vai runu. Šie rīki kļūst arvien populārāki klientu apkalpošanas, mārketinga un citās nozarēs, jo tie var nodrošināt ātras, personalizētas atbildes uz klientu jautājumiem un racionalizēt komunikācijas procesus.

Bottom Line

Noslēgumā jāsaka, ka jaunas mākslīgā intelekta un robotikas tendences rada revolūciju nozarēs un virza inovācijas dažādās jomās. Sākot ar mašīnmācību un beidzot ar autonomiem robotiem, šīs tehnoloģijas maina to, kā mēs dzīvojam, strādājam un mijiedarbojamies ar apkārtējo pasauli. Tā kā šīs tendences turpina attīstīties, uzņēmumiem, pētniekiem un politikas veidotājiem ir jāapsver ētiskās sekas un jānodrošina, ka AI un robotika tiek izmantota sabiedrības labā.