Tekoälyn edut ja haitat

tekoäly (AI) on yksi lupaavimmista kasvun teknologioista nykyään. Konsulttiyhtiö Gartnerin julkaisemien tuoreiden tietojen mukaan tekoälyä toteuttaneet organisaatiot kasvoivat 4-14 prosenttia vuosien 2018 ja 2019 välillä.

itse asiassa sama konsulttiyritys ottaa tekoälyn mukaan teknologiatrendeihinsä vuodelle 2020. Erityisesti tekoäly keskittyi tietoturvan parantamiseen.

tekoäly on teollisuuden 4.0 koska kaikki edut se tuo yrityksille ja kaikki ne, jotka haluavat aloittaa digitaalisen muutosprosessin olisi otettava se omassa prosessissaan.

mitä on tekoäly?

tekoälyn käsite on ollut olemassa jo pitkään. Itse asiassa John McCarthy loi termin tekoäly vuonna 1950 ja Alan Turing alkoi puhua tästä todellisuudesta jo samana vuonna artikkelissaan ”Computing Machinery and Intelligence”.

sittemmin tämä tietojenkäsittelytieteen tieteenala on kehittynyt paljon.

Massachusetts Institute of Technologyn professorille Patrick H. Winstonille IA ovat ”rajoitusten mahdollistamat algoritmit, jotka altistuvat representaatioille, jotka tukevat luuppimalleja, jotka yhdistävät ajattelun, havainnoinnin ja toiminnan. ”

muut kirjoittajat, kuten Datarobotin toimitusjohtaja Jeremy Achin, määrittelevät tekoälyn tietokonejärjestelmäksi, jonka avulla koneet suorittavat ihmisälyä vaativaa työtä.

Tech Targetin teknologisen tietosanakirjan johtajalle Margaret Roselle se on järjestelmä, joka simuloi erilaisia ihmisen prosesseja, kuten oppimista, päättelyä ja itsensä korjaamista.

kuten huomaamme, tekoälyn kolme määritelmää viittaavat ajatteleviin koneisiin tai tietokonejärjestelmiin. Ne päästävät ihmisen älykkyyttä jäljittelevää päättelyä suorittamaan tehtäviä, joihin vain ihmiset pystyvät.

voi pitää myös: Mikä on digitaalinen transformaatio: myyttejä ja totuuksia

kuitenkin muut lähteet menevät pidemmälle ja määrittelevät tekoälyn tietokonejärjestelmäksi, jota käytetään ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia, jotka ovat ihmisaivojen kapasiteetin ulkopuolella.

tässä mielessä tekoäly valjastaa koneiden voiman ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia, joihin ihmismieli ei yllä.

Future Life Instituten puheenjohtaja Max Tegmark laukoo tähän suuntaan ja toteaa, että ”koska kaikki, mistä pidämme sivilisaatiossamme, on älykkyytemme tuotetta, ihmisälymme täydentäminen tekoälyllä voi auttaa sivilisaatiota kukoistamaan ennennäkemättömällä tavalla”.

asiasta Google Deep Mind ja Oxfordin yliopisto tekivät tutkimusta, jonka johtopäätösten mukaan tekoäly pystyy tulkitsemaan vaurioituneita ja lukukelvottomia Muinaiskreikkalaisia tekstejä. Kun taas historioitsijoiden ja epigrafien virheprosentti on 57.3%, virheprosentti algoritmin vastuussa tästä feat on 30.1%.

nämä esimerkit osoittavat, miten tekoäly ylittää ihmisen kyvyn ratkaista monimutkaisia ongelmia. Mutta miten tekoäly toimii?

miten tekoäly vaikuttaa?

tekoäly toimii ohjelmointisäännöistä ja sen osajoukon koneoppimisesta (ML) ja eri ML-tekniikoista kuten Syväoppimisesta (DL) toimivien algoritmien kautta.

Koneoppiminen (ML)

se on tekoälyn haara ja yksi yleisimmistä, jonka tehtävänä on kehittää tekniikoita algoritmeille, jotka on kehitetty oppimaan ja parantamaan ajan myötä. Siihen liittyy suuri määrä koodia ja monimutkaisia matemaattisia kaavoja, joiden avulla koneet voivat löytää ratkaisun tiettyyn ongelmaan.

tämä tekoälyn osa on yksi tämän hetken kehittyneimmistä kaupallisiin tai liiketoiminnallisiin tarkoituksiin, sillä sen avulla voidaan käsitellä suuria tietomääriä nopeasti ja tallettaa ne ihmisille ymmärrettävällä tavalla.

selkeä esimerkki tästä ovat tiedot tuotantolaitoksista, joissa kytketyt elementit syöttävät jatkuvaa tietovirtaa koneen tilasta, tuotannosta, toiminnallisuudesta, lämpötilasta jne. keskusytimeen.

tämä valtava määrä tuotantoprosessista saatavaa dataa on analysoitava jatkuvan parantamisen ja asianmukaisen päätöksenteon saavuttamiseksi, mutta tämän datan määrän vuoksi ihmisten on käytettävä paljon aikaa (päiviä) analysointiin ja jäljitettävyyteen.

Tämä on, kun Koneoppiminen tulee peliin, jolloin dataa voidaan analysoida sitä mukaa kuin se on sisällytetty tuotantoprosessiin ja tunnistaa toimintamalleja tai poikkeamia nopeammin ja täsmällisemmin. Näin varoitukset tai hälytykset voidaan laukaista päätöksentekoa varten.

ML on kuitenkin suhteellisen laaja kategoria. Näiden tekoälysolmujen kehitys on synnyttänyt niin sanotun syväoppimisen (DL).

Syväoppiminen (DL)

se on vielä tarkempi versio koneoppimisesta (ML), joka viittaa koneoppimiseen suunniteltuihin algoritmeihin (tai neuroverkkoihin), jotka osallistuvat epälineaariseen päättelyyn.

tässä tekniikassa algoritmit ryhmitellään keinotekoisiksi hermoverkoiksi, joiden on tarkoitus toimia aivoissa olevien ihmisen hermoverkostojen tavoin. Se on tekniikka, jonka avulla voit oppia syvällisesti ilman erityistä koodia sille.

Syväoppiminen on olennaisen tärkeää, jotta voidaan suorittaa paljon kehittyneempiä toimintoja, jotka mahdollistavat useiden tekijöiden analysoinnin samanaikaisesti.

esimerkiksi Syväoppimista käytetään autonomisissa autoissa käytettävien antureiden saamien tietojen kontekstualisointiin: kohteiden etäisyyksiin, niiden liikkumisnopeuteen, niiden tekemiin liikkeisiin perustuviin ennusteisiin jne. He käyttävät näitä tietoja muun muassa päättääkseen, miten ja milloin vaihtaa kaistaa.

olemme vielä vaiheessa, jossa DL on vielä hyvin varhaisessa kehitysvaiheessa täyden potentiaalinsa suhteen. Näemme, että sitä käytetään yhä enemmän liiketoiminnassa muuntamalla tietoja paljon yksityiskohtaisemmiksi ja skaalautuviksi sarjoiksi.

tekoäly liiketoimintaympäristössä

tekoälyä käytetään jo monissa kaupallisissa ja tuotantosovelluksissa, kuten automaatiossa, kielen käsittelyssä ja tuotantodatan analysoinnissa.

Tämä mahdollistaa sen, että yleisellä tasolla yritykset optimoivat sekä valmistusprosessejaan, toimintojaan että parantavat sisäistä tehokkuuttaan.

tekoäly toimii erilaisten tietokoneohjelmointisääntöjen kautta, joiden avulla kone voi käyttäytyä ihmisen tavoin ja ratkaista ongelmia.

yritysten intressi toteuttaa TEKOÄLYTEKNIIKOITA prosesseissaan piilee sen tuomissa eduissa.

tekoälyn hyödyt

erilaiset äänet teknologiasektorilla puolustavat tekoälyn (AI) hyötyjä.

Infinia ML: n tuotepäällikkö Andy Chan purkaa yli 40 000 käyntiä YouTubessa sisältäneessä TED-keskustelutilaisuudessa tekoälyn erilaisia hyötyjä työssä.

Kai-Fu Lee, pääomasijoitusrahasto Sinovation Venturesin perustaja ja tekniikan alan johtohahmo, kuvailee tekoälyn tärkeimpiä hyötyjä myös TED Talks-videolla, jossa on yli 600 000 soittoa.

nämä kaksi asiantuntijaa huomioiden nämä olisivat elinkeinoelämään sovellettavan tekoälyn tärkeimmät edut:

1. 1. Automatisoi prosesseja.Tekoälyn avulla robotit voivat kehittää toistuvia, rutiininomaisia ja prosessien optimointitehtäviä automaattisesti ja ilman ihmisen väliintuloa.

2. Paranna luovia tehtäviä. Tekoäly vapauttaa ihmiset rutiininomaisista ja toistuvista tehtävistä ja antaa heille mahdollisuuden käyttää enemmän aikaa luoviin toimintoihin.

myös lukeminen saattaa kiinnostaa: Miten Nexus Integra voi auttaa yrityksesi toimintaympäristössä

1. 3. Antaa tarkkuutta.Tekoälyn soveltaminen pystyy tarjoamaan ihmistä suuremman tarkkuuden, esimerkiksi teollisuusympäristöissä koneet voivat tehdä päätöksiä, jotka on aiemmin tehty käsin tai valvottu ilman tekoälyä.

4. Vähentää inhimillisiä virheitä. Tekoäly vähentää ihmisen rajoitteista johtuvia epäonnistumisia. Joillakin tuotantolinjoilla tekoälyä käytetään havaitsemaan infrapunasensorien avulla pieniä halkeamia tai vikoja osissa, joita ihmissilmä ei pysty havaitsemaan.

5. Vähentää tietojen analysointiin käytettyä aikaa. Sen avulla tuotannosta saatavan tiedon analysointi ja hyödyntäminen voidaan toteuttaa reaaliaikaisesti.

6. Ennakoiva huolto. Sen avulla voidaan suorittaa huolto teollisuuden laitteiden perustuu kertaa ja toimintaedellytykset saman, jolloin voidaan lisätä sen suorituskykyä ja elinkaaren.

7. Päätöksenteon parantaminen sekä tuotannon että liiketoiminnan tasolla. Kun tietoa on enemmän jäsennellysti, jokainen vastuuhenkilö voi tehdä päätöksiä nopeammin ja tehokkaammin.

8. Tuotantoprosessien ja tuotantolinjojen valvonta ja optimointi AI: n avulla saavutetaan tehokkaampia, virheettömiä prosesseja, joilla saadaan suurempi kontrolli yrityksen tuotantolinjoihin.

9. Tuotannon tuottavuuden ja laadun kasvu. Tekoäly ei ainoastaan lisää tuottavuutta konetasolla, se myös tekee työntekijöistä tuottavampia ja parantaa heidän tekemänsä työn laatua. Kun heillä on enemmän tietoa, he voivat keskittyä työhönsä ja tehdä parempia päätöksiä.

tekoälyn riskit ja esteet

jotkut äänet uskovat, että tekoälyssä (tekoälyssä) on riskejä. Varsinkin, jos tutkitaan tekoälyn mahdollisuuksia eikä rajoituta vain ihmisen tehtävien lisääntymiseen. Muun muassa Stephen Hawking tai Bill Gates ja eri tutkijat ovat ilmaisseet huolensa tekoälystä.

liittymisen esteiden osalta nämä ovat yleisimpiä, mitä liiketoimintaympäristössä voi tapahtua:

• tietojen saatavuus. Usein tiedot esitetään erillään yrityksistä tai ne ovat epäjohdonmukaisia ja heikkolaatuisia, mikä on merkittävä haaste yrityksille, jotka pyrkivät luomaan arvoa tekoälyllä mittakaavalla. Tämän esteen ylittämiseksi on ensiarvoisen tärkeää laatia alusta alkaen selkeä strategia, jotta tietoja voidaan kerätä järjestelmällisellä ja johdonmukaisella tavalla.

• pätevien ammattilaisten puute. Toinen este, joka usein esiintyy liiketoiminnan tasolla käyttöönottoa AI on niukka profiileja osaamista ja kokemusta tämäntyyppisten toteutusten. Näissä tapauksissa on ratkaisevaa, että mukana on ammattilaisia, jotka ovat jo työskennelleet saman kokoluokan hankkeissa.

Tutustu Nexus integran ammattilaistiimin kehittämiin projekteihin

• TEKOÄLYPROJEKTIEN kustannuksiin ja toteutusaikaan. Toteutuskustannukset, sekä ajanhetkellä että taloudellisella tasolla, ovat erittäin tärkeä tekijä päätettäessä toteuttaa tämäntyyppisiä hankkeita. Yritysten, joilla ei ole sisäistä osaamista tai jotka eivät tunne TEKOÄLYJÄRJESTELMIÄ, on arvostettava sekä toteutuksen että ylläpidon ulkoistamista, jotta hankkeessa saadaan onnistuneita tuloksia.

lyhyesti sanottuna tekoälystä on tullut yrityksille erittäin tärkeä voimavara, koska sen avulla ne voivat olla paljon kilpailukykyisempiä ja saada suurempia etuja erityisesti valmistus-ja tuotantoympäristöissä.

kaikista näistä syistä tämäntyyppisille ammattiprofiileille on yhä enemmän kysyntää teollisuussektorilla, minkä vuoksi on välttämätöntä, että alan asiantuntijaryhmät kehittävät tehokkaita strategioita digitaaliseen muutokseen.

harkitsetko yrityksesi muuttamista digitaalisesti? Nexus Integra autamme sinua projektissasi.

ota yhteyttä!