Термин «искусственный интеллект» был впервые введен в 1956 году Джоном Маккарти на семинаре, и он описал ИИ следующим образом: «Исследование должно продолжаться на основе предположения, что каждый аспект обучения или любая другая характеристика интеллекта в принципе может быть так точно описана. что машина может быть сделана для имитации этого». В общем, ИИ должен дать машинам силу таким образом, чтобы мы могли научить их (или научиться сами по ТЕРМИНАТОРУ), чтобы они могли учиться столько же, сколько может человек, но с помощью математики, алгоритмов и множества транзисторов. … много. Итак, с тех пор мы относимся к ИИ настолько серьезно, насколько это возможно, в стартапах, новых рынках, традиционных рынках и
в основном для среднего потребителя таким образом, что вашей бабушке не нужно знать, что такое ИИ, чтобы спросить Siri. для прогноза погоды в ее день рождения.
Я могу с уверенностью сказать, что «революция ИИ» вместе с большими данными произведет революцию во всех областях, которые у нас есть в обществе, но в этом посте я расскажу только о некоторых из них, чтобы сделать точку.

ЗДРАВООХРАНЕНИЕ

Индустрия здравоохранения работала только* со знаниями врачей для работы с болезнями и профилактической медициной, но ситуация меняется. В настоящее время вы идете к своему врачу и ждете, может быть, 30 минут или, в зависимости от больницы, час, чтобы пройти осмотр у врача в течение 3 минут и узнать, что у вас простуда, или, может быть, вы плохо себя чувствовали и сделали УЗИ, и ваш врач не мог не нахожу в нем ничего подходящего, но как ИИ может с этим помочь?

ИИ может учиться на миллионах случаев по всему миру, чтобы находить закономерности, и это может быть в симптомах или даже в распознавании изображений. изображения сетчатки, а затем и ваши, этот объем данных предоставляет компьютеру возможность найти закономерности и изучить корреляции между изображениями и диагнозами, а затем, возможно, установить флажок для возможного заболевания.

Эти данные, доступные машине, способствуют предварительной диагностике и картированию заболеваний, с помощью этих знаний компьютер может давать рекомендации немедицинским пользователям, чтобы помочь им вести лучший и более здоровый образ жизни. Что, если бы после пары обследований и ПОСТОЯННОГО отслеживания ваших ежедневных привычек Siri могла бы сказать вам, чтобы вы урезали углеводы или, может быть, обратились бы к кардиологу, потому что вы чувствуете усталость в последнее время, и почему она может вам это сказать? Она может, потому что знает, что вы заказываете McDonald’s 3 раза в неделю и не делаете упражнений, а ваше кровяное давление (носимые гаджеты) поднялось за последний год.

Возможности безграничны: от интеллектуального анализа данных и распознавания сложных изображений до вашего личного диетолога.

*Сделай это проще

ФИНАНСОВЫЕ РЫНКИ

Другим рынком, который захватили ИИ и боты, является финансовый рынок, особенно фондовый рынок. ИИ и машинное обучение (ML) использовались для управления портфелями, используя профили и цели пользователей, чтобы выбрать лучшие инвестиции, подходящие для них. Другие приложения ИИ включают управление рисками, когда речь идет о безопасности и обнаружении мошенничества, например, необычные банковские переводы денежных сумм (например, 15000 долларов США человеку, который не рискует или имеет низкие расходы). В случае мошенничества он может идентифицировать подозрительное поведение и сообщения, заставляя компьютер помечать их, например, как мошенничество или предупреждение, а также тот факт, что система учится, ИИ становится умнее при каждом взаимодействии и изучает новые «методы», созданные мошенниками.
Что касается более числовой области, у нас есть фондовый рынок, каждый новый день все больше наводняемый ботами, которые: не испытывают эмоций и не боятся потерять деньги, могут проводить предварительное сканирование моделей в тысячах компаний, ищущих окна прибыли и основная функция, если вам не нравится стратегия вашего бота, просто выберите один с хорошими рейтингами и результатами и запустите его. Я не говорю, что люди хуже роботов, есть много людей, зарабатывающих много денег с помощью внутридневной торговли или фундаментального анализа, на то, что ИИ потребуются годы, чтобы полировать себя до такого рода менее «математических» решений.
Итак, боты на фондовом рынке и в ваших банках здесь, чтобы остаться и поблагодарить их за то, что они не позволили вам попасть в ловушку.

ОБСЛУЖИВАНИЕ КЛИЕНТОВ

Вы когда-нибудь стояли в очереди пару часов, пытаясь решить простую задачу, но вас переводили к трем или четырем разным людям, прежде чем ваша проблема была решена? Я вам сочувствую… В последние годы рынок обслуживания клиентов перевернулся с ботами в телефонных звонках, веб-поддержке и оформлении заказа, таким образом, что становится естественным видеть маяки для выполнения заказов и онлайн-приложений, которые простыми шагами вы сделайте свой заказ без ошибок. Помимо сокращения со стороны работодателя, компьютер может предоставлять более персональные услуги, потому что он знает, что вам нравится и когда вам это нравится, с другой стороны, если вам не понравилось то, что вы получили, они будут 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, чтобы получить ваше жалуется, и это может быть 1, 2 или 1000 одновременно, потому что бот может быть реплицирован и ему не нужен сон.
Для бизнеса боты просты в развертывании, почти подключи и работай. Кроме того, они всегда активны и, обучаясь, могут рекомендовать другие услуги компании таким образом, чтобы клиент стал более заинтересованным и более удовлетворенным своими отношениями с услугами и продуктами.

Поездка и трафик

Вероятно, если у вас есть Android-устройство с включенным Google Assistant, каждое утро вы получаете уведомление с пробками на работу и прогнозом погоды на день. ЭТО УДИВИТЕЛЬНО, как компьютер знает, где вы живете и где ваша работа, только по времени, которое вы где-то проводите, немного жутковато, но УДИВИТЕЛЬНО. На днях я ждал попутку к дому друга, и гугл уведомил меня, что автобус, идущий рядом с моим домом, отправится через 5 минут, и я смогу его успеть, если потороплюсь, : | , OMFG, это невероятно, это может помочь вам оставаться всегда вовремя и изучать свои привычки, это предлагает Uber over lift или рассчитать время в пути на основе вашей ежедневной поездки (в моем случае на велосипеде).
Что касается трафика, мы видим , опять же…, погуглите с waymo, tesla с электрическими полуавтономными автомобилями и такими компаниями, как Uber, тестирующими беспилотные автомобили. Представьте себе мир без пробок и почти нулевых аварий, это то, что эти компании защищают с помощью своих систем искусственного интеллекта, которые управляют сами собой, но если вы остановитесь и подумаете, они правы! Зачем у нас светофоры, кроме пешеходов, переходящих улицу? Они существуют для того, чтобы люди могли врезаться друг в друга, компьютерными машинами они могли разговаривать между собой, и, делая это, они могли ТОЧНО отображать, где все остальные, и создавать идеальный поток в потоке трафика.
Другим применением является шоссе. Tesla объявила о выпуске полуприцепа с некоторыми автономными функциями, которые могут изменить отношение к дорогам. В Бразилии, в моем случае, большинство автомагистралей забиты уставшими, невыспавшимися, а иногда и одурманенными (чтобы не заснуть) водителями, которые могут стать причиной аварий на высоких скоростях, этого можно избежать с помощью функций самостоятельного вождения и сделать для всех дороги поездки что-то менее напряженное и пустая трата продуктивного или веселого времени.

СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
Да! Сельское хозяйство! The New York Times опубликовала 12 декабря 2017 года статью (https://www.nytimes.com/2017/12/12/climate/food-waste-emissions.html) о пищевых отходах, в которой говорилось, что мы выбрасываем из около 1,3 миллиарда тонн продуктов питания каждый год. Это треть всего продовольствия, которое мы производим в мире за год. И как в этом может помочь ИИ? Компьютер может узнавать о шаблонах вредителей и с помощью дрона он может отображать, является ли растение вредителем, а также он может узнавать из различных источников данных новые шаблоны, которые могут сделать урожай более эффективным. С помощью этих данных ИИ также может автоматизировать систему орошения и узнавать о ее влиянии на здоровье урожая.
Наряду с функциями данных ИИ может помочь с беспилотными тракторами, которые могут сделать процесс сбора урожая более быстрым, эффективным и гибким. , так как это можно было сделать в любое время дня, без перерывов и очень точно благодаря программному обеспечению для распознавания изображений и передовым технологиям GPS, датчиков и радаров.

В общем… наконец… ИИ останется здесь, и мы должны стараться использовать его как можно чаще, потому что ему нужно учиться, и мы не можем бояться, что он станет умнее нас, нам нужно научиться работать. с ним и сделать нашу жизнь более эффективной и лучше. Не забывайте, если они стали терминатором, просто вырубите вилку, и они мертвы :).