Фон

Приложение

Автоматизация

Автоматизация десятилетиями использовалась для замены человека повторяющейся работой, это делается для повышения эффективности и производительности рабочей силы в различных отраслях. Несколько основных отраслей промышленности внедрили автоматизацию в свои основные операции. Эти сектора включают производство, обслуживание клиентов, здравоохранение, транспорт, сельское хозяйство, финансы и образование. Ниже приведено более подробное описание каждого сектора:

Прогноз

  • Следующий пример — служба поддержки клиентов, представляющая собой чат-бокс на базе искусственного интеллекта, который использовался в различных страховых компаниях, телекоммуникациях и многих других. Это также заменит человеческий труд, потому что они могут автоматизировать ручной труд, необходимый для ответов на отдельные вопросы клиентов, которые иногда могут занимать много времени. Чат-бот использует обработку естественного языка (NLP), чтобы понимать вопросы и запросы пользователей и предоставлять соответствующую информацию.
  • Здравоохранение — еще одна отрасль, в которой много автоматизации. От упорядочения медицинских данных до выявления закономерностей и прогнозирования рисков для здоровья человека. Например, алгоритмы ИИ можно использовать для выявления ранних признаков таких заболеваний, как рак или болезнь Альцгеймера, позволяя врачам вмешиваться и давать подходящее решение, которое может спасти жизнь.
  • Далее идет транспорт, который представляет собой разработку беспилотных автомобилей. Это приложение становится все более важным и актуальным, особенно для таких компаний, как Tesla в США и BYD в Китае. Беспилотные автомобили используют датчики и алгоритмы для навигации по дорогам и обхода препятствий, что делает их более безопасными и потенциально лучшими, чем автомобили с водителем.
  • Сельское хозяйство — еще один сектор, который привлекает большое внимание из-за потенциальной роли ИИ в этом секторе. Например, дроны с искусственным интеллектом могут визуализировать сельскохозяйственный ландшафт, следить за здоровьем сельскохозяйственных культур, оптимизировать урожайность и обнаруживать вредителей и болезни. Эти дроны могут предоставлять фермерам данные в режиме реального времени, которые помогают им принимать более обоснованные решения в отношении орошения, внесения удобрений и других методов ведения сельского хозяйства.
  • Хорошо известно, что финансы используют автоматизацию в этом секторе. Торговля — это пример деятельности, которую раньше трейдеры выполняли вручную, чтобы получить арбитражные преимущества. В настоящее время трейдеры используют искусственный интеллект и автоматизацию для обнаружения возможностей арбитража за доли секунды, что делает их намного быстрее и эффективнее для получения максимальной прибыли на рынке. Примеры компаний включают Citadel и Hudson River Trading (HRT). ИИ также используется для улучшения обнаружения мошенничества и управления рисками, например, алгоритмы ИИ могут анализировать финансовые данные для выявления аномалий, которые могут указывать на мошенническую деятельность в компаниях, выпускающих кредитные карты. Кроме того, ИИ может помочь финансовому учреждению лучше понять рыночные тенденции и принимать более обоснованные инвестиционные решения, например, как повысить доходность своего финансового портфеля.
  • Последним применением ИИ является сектор образования, который, как правило, не имеет явного применения ИИ, но его значение возрастает. ИИ используется в образовании для персонализации учебного процесса для учащихся. Анализируя данные учащихся, алгоритмы могут определить области, в которых учащиеся нуждаются в дополнительной поддержке, и предоставить им целевые ресурсы и отзывы.
  • В здравоохранении алгоритмы искусственного интеллекта используются для прогнозирования потенциальных рисков для здоровья, таких как болезни, диабет и инсульт, на основе данных пациентов. Эти прогнозы могут помочь врачам вмешаться на ранней стадии, предотвратить или лечить хронические состояния и улучшить результаты лечения пациентов.

В то время как автоматизация была очень полезным инструментом применения ИИ, который широко используется в настоящее время, прогнозирование — это следующий рубеж ИИ. Прогноз использует статические инструменты, корреляции и анализ больших данных, чтобы экстраполировать события, которые могут произойти в будущем. Это на шаг впереди автоматизации, поскольку теперь она определяет только текущие входные данные, но также прогнозирует будущие результаты. Этот инструмент является очень мощным и начинает использоваться в различных отраслях промышленности. Ниже приведены примеры отраслей, которые используют прогнозирование для поддержки своих процессов:

Риски

  • В финансах ИИ используется для прогнозирования рыночных тенденций, анализа инвестиционных возможностей и управления рисками. Алгоритмы ИИ могут анализировать огромное количество финансовых данных в режиме реального времени и делать прогнозы о ценах на акции, колебаниях рынка и обменных курсах валют. Примерами фирм, использующих это приложение, являются хедж-фонды, взаимные фонды и торговые компании, такие как Citadel, Point 72, HRT и Vanguard. Эти фонды полагаются на будущее движение цен на акции, чтобы зарабатывать деньги, поэтому они используют прогнозирование ИИ для получения прибыли.
  • ИИ используется в маркетинге для прогнозирования поведения потребителей, определения тенденций и персонализации рекламы. Гигантские технологические компании, такие как Google и Amazon, в значительной степени полагаются на эту технологию, поскольку они используют большие данные, полученные от своих пользователей, для анализа поведения потребителей. Эти собранные данные представлены в форме данных о потребителе, включая историю просмотров, шаблоны поиска и активность в социальных сетях, чтобы предсказать, какие продукты или услуги могут заинтересовать потребителя, и персонализировать рекламный опыт.
  • Уголовное правосудие — еще одно применение инструмента прогнозирования в ИИ. Алгоритмы используются для прогнозирования моделей преступности и потенциально преступного поведения на основе исторических данных о преступлениях. Это может помочь правоохранительным органам более эффективно распределять ресурсы и предотвращать преступления до их совершения. Примером этого является стартап SEE IT из Вирджинии. Они используют общественные системы видеонаблюдения, чтобы обнаруживать любые потенциальные подозрительные движения и прогнозировать насилие с применением огнестрельного оружия в этом районе.
  • Применение ИИ в прогнозировании погоды очень полезно в обществе. Системы на базе искусственного интеллекта используются для прогнозирования погодных условий, включая суровые погодные явления, с высокой точностью. Эти системы используют данные датчиков, спутников и других источников для анализа погодных условий и прогнозирования погодных условий. Этот инструмент не только полезен для общественности, чтобы увидеть прогноз погоды, но также является очень важным приложением в сельскохозяйственном секторе, чтобы помочь фермерам в их деятельности и прогнозировать, когда собирать урожай и поливать урожай.
  • Наконец, инструмент прогнозирования ИИ начал использоваться в сфере образования. Алгоритм используется для прогнозирования результатов учащихся, таких как оценки и академическая успеваемость, на основе данных учащихся. Это может помочь преподавателям выявить учащихся, которым грозит отставание, и предоставить им дополнительную поддержку и ресурсы. Они все чаще используются в государственных школах США, особенно во время пандемии, чтобы определить, какие учащиеся нуждаются в большей помощи с репетиторством, поскольку пандемия серьезно повлияла на успеваемость учащихся.
  • Смещение рабочих мест является одной из основных проблем автоматизации. Автоматизация может заменить человека в определенных отраслях, что приведет к потере рабочих мест и экономическому спаду. Примером этого являются склады Amazon, где они используют автоматизацию, такую ​​как робототехника, для выполнения повторяющихся работ, тем самым вытесняя прежних работников физического труда. Хотя автоматизация может привести к повышению эффективности и производительности, она также может оказать негативное влияние на рабочую силу и общество. Поскольку машины и алгоритмы продолжают выполнять рутинные и повторяющиеся задачи, людям может потребоваться адаптироваться к новым ролям, требующим навыков и опыта более высокого уровня.

Нельзя утверждать, что преимущества приложений ИИ были большим успехом за последние десятилетия в различных областях и отраслях. Однако, несмотря на эти преимущества, ИИ по-прежнему сопряжен с серьезными рисками, связанными с его использованием. Некоторые из рисков автоматизации и прогнозирования в ИИ включают:

Заключение

  • Предвзятость и дискриминация — еще одна серьезная этическая проблема, требующая решения. Алгоритмы ИИ могут сохранять и усиливать предубеждения, существующие в данных, на которых они обучаются (X). Если данные неполные, предвзятые или нерепрезентативные, алгоритмы могут генерировать предвзятые или дискриминационные результаты, закрепляя существующее социальное неравенство. Это может иметь серьезные негативные последствия для отдельных лиц и сообществ, например, ограничивать доступ к возможностям или увековечивать стереотипы. Пример этого FaceApp, с помощью которого алгоритм будет определять особенности лиц пользователей и сможет анализировать и отправлять выходные данные о характеристиках пользователей. Это, безусловно, может усилить расовые стереотипы в обществе.
  • Конфиденциальность и безопасность вызывают все большую озабоченность в ИИ и техническом сообществе. Алгоритмы ИИ часто требуют доступа к большим объемам личных данных, что может представлять угрозу безопасности конфиденциальности, если не управлять ими должным образом. Злоумышленники могут использовать уязвимости в системе искусственного интеллекта, чтобы получить несанкционированный доступ к конфиденциальной информации, такой как финансовые данные, медицинские записи или личные сообщения. Кроме того, алгоритмы ИИ могут использоваться для создания поддельного или манипулируемого контента, такого как дипфейки, которые можно использовать для распространения дезинформации или манипулирования общественным мнением.
  • В нашем нынешнем обществе трудно представить какую-либо работу или деятельность, не затронутую технологиями. Почти все повторяющиеся действия, которые раньше выполняли люди, теперь автоматизируются машинами и программами. Например, на складах Amazon большая часть посылок обрабатывается роботами, например, для упаковки товаров, а также для облегчения перемещения товаров по складам до доставки. Это делается потому, что машины или роботы отлично справляются с повторяющимися задачами с минимальным уровнем ошибок и высокой производительностью. Есть много других примеров, таких как Amazon, которые внедряют автоматизацию в свой бизнес. Это может иметь такие последствия, как замена рабочих мест автоматизацией в большинстве развитых стран, таких как США. Хотя использование массовой автоматизации, такой как робототехника, можно считать новой, эта технология существует уже довольно давно. Нынешний прорыв, разработанный учеными-компьютерщиками и исследователями по всему миру, — это применение искусственных технологий (ИИ) и машинного обучения (МО). ChatGPT — прекрасный пример новейшего применения ИИ в реальном мире, благодаря которому алгоритм будет предсказывать результат или ответ на любые вопросы, заданные в окне чата. ChatGPT не использует ручной труд для ответов на вопросы, вместо этого он использует предыдущую модель обучения, полученную с веб-сайтов и экспертов для автоматизации ответов и, следовательно, способную дать точный ответ на любые заданные вопросы. Это пример автоматизации с использованием искусственного интеллекта. Но также стоит отметить, что ИИ также может выполнять более прогностические задачи, такие как использование статистических моделей и больших данных, чтобы иметь возможность предсказывать, что произойдет в будущем. Например, это прогноз погоды на ближайшие пару дней или недель. ИИ сможет использовать прошлые исторические модели и данные для анализа будущих тенденций, а при использовании достаточного количества данных он сможет предсказывать происходящие события с высокой степенью точности. Прежде чем углубляться в различия между автоматизацией и прогнозированием, важно понять определения автоматизации и прогнозирования. Автоматизация — это способность машин и алгоритмов выполнять рутинные и повторяющиеся задачи без вмешательства человека. Он включает использование основанных на правилах алгоритмов и процессов принятия решений для выполнения конкретной задачи. С другой стороны, предсказание относится к способности машин и алгоритмов анализировать и интерпретировать данные для прогнозирования будущих результатов. Он включает использование алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей и корреляций в данных для прогнозирования будущих событий.

Чтобы снизить эти риски, крайне важно, чтобы заинтересованные стороны применяли ответственный и этичный подход к разработке, развертыванию и регулированию систем ИИ. Это включает в себя обучение пользователей и работников ИИ этическим нормам и обеспечению прозрачности во всем, что они делают. Это обеспечит справедливость, подотчетность и прозрачность систем ИИ. В целом, прогнозирование и автоматизация — это два разных приложения ИИ, которые имеют разные возможности, преимущества и риски. Если приложения ИИ можно использовать правильным образом, ИИ может принести нашему обществу очень много пользы.

Автоматизация против прогнозирования в искусственном интеллекте (ИИ)