a mesterséges intelligencia (AI) a növekedés egyik legígéretesebb technológiája. A Gartner tanácsadó cég legfrissebb adatai szerint az AI-t megvalósító szervezetek 4% – ról 14% – ra nőttek 2018 és 2019 között.
valójában ugyanaz a tanácsadó cég magában foglalja a mesterséges intelligenciát a 2020-as év technológiai trendjeiben. Pontosabban, az AI az informatikai biztonság javítására összpontosított.
az AI kulcsfontosságú technológia az ipar 4-ben.0 a vállalatok számára nyújtott összes előny miatt, és mindazoknak, akik el akarják indítani a digitális átalakulási folyamatot, azt a folyamataikban kell alkalmazniuk.
mi a mesterséges intelligencia?
a mesterséges intelligencia fogalma már régóta létezik. Valójában John McCarthy 1950-ben hozta létre a mesterséges intelligencia kifejezést, és Alan Turing már ugyanabban az évben elkezdett beszélni erről a valóságról a “Computing Machinery and Intelligence”című cikkben.
azóta ez a tudományág a számítástechnika sokat fejlődött.
a Massachusetts Institute of Technology professzora, Patrick H. Winston számára az IA ” kényszer-alapú algoritmusok, amelyeket olyan reprezentációk fednek fel, amelyek támogatják a gondolkodást, az észlelést és a cselekvést összekapcsoló hurokmodelleket. “
más szerzők, mint például Jeremy Achin, a DataRobot vezérigazgatója, a mesterséges intelligenciát olyan számítógépes rendszerként definiálják, amelyet a gépek emberi intelligenciát igénylő munkák elvégzésére használnak.
A Tech Target technológiai enciklopédiájának vezetője, Margaret Rose számára ez egy olyan rendszer, amely különböző emberi folyamatokat szimulál, mint például a tanulás, az érvelés és az önkorrekció.
mint láthatjuk, az AI három meghatározása olyan gépekre vagy számítógépes rendszerekre vonatkozik, amelyek gondolkodnak. Az emberi intelligenciát emuláló érvelést bocsátanak ki olyan feladatok elvégzésére, amelyeket csak az emberek tehetnek meg.
tetszhet: mi a digitális átalakulás: mítoszok és igazságok
más források azonban tovább mennek, és az AI-t olyan számítógépes rendszerként határozzák meg, amelyet az emberi agy kapacitását meghaladó összetett problémák megoldására használnak.
ebben az értelemben az AI kihasználja a gépek erejét olyan összetett problémák megoldására, amelyeket az emberi elme nem tud elérni.
a Future Life Institute elnöke, Max Tegmark ebbe az irányba lő, és kijelenti, hogy “mivel minden, amit civilizációnkban szeretünk, az intelligenciánk terméke, az emberi intelligencia mesterséges intelligenciával történő felerősítése lehetővé teszi a civilizáció virágzását, mint még soha”.
ezzel a kérdéssel kapcsolatban a Google Deep Mind és az Oxfordi Egyetem kutatást végzett, amelynek következtetései azt mutatják, hogy az AI képes megfejteni a sérült és olvashatatlan ókori görög szövegeket. Míg a történészek és epigráfusok hibaaránya 57.3%, az algoritmusért felelős hibaarány 30,1%.
Ezek a példák megmutatják nekünk, hogy az AI hogyan haladja meg az emberi képességet az összetett problémák megoldására. De hogyan működik az AI?
hogyan működik az AI?
az AI olyan algoritmusokon keresztül működik, amelyek a programozási szabályokból és részhalmazából, a gépi tanulásból (ML) és a különböző ML technikákból, például a mély tanulásból (dl) működnek.
Gépi tanulás (ML)
Ez a mesterséges intelligencia egyik ága, és az egyik leggyakoribb, amely felelős az algoritmusok technikáinak fejlesztéséért, amelyeket az idő múlásával megtanultak és javítottak. Nagy mennyiségű kódot és összetett matematikai képleteket tartalmaz, amelyek lehetővé teszik a gépek számára, hogy megoldást találjanak egy adott problémára.
Az AI ezen aspektusa jelenleg az egyik legfejlettebb kereskedelmi vagy üzleti célokra, mivel nagy mennyiségű adat gyors feldolgozására és az emberek számára érthető módon történő letétbe helyezésére használják.
erre egyértelmű példa a gyártóüzemekből származó adatok, ahol a csatlakoztatott elemek állandó adatáramlást táplálnak a gép állapotáról, termeléséről, funkcionalitásáról, hőmérsékletéről stb. egy központi magba.
a gyártási folyamatból származó hatalmas mennyiségű adatot elemezni kell a folyamatos fejlesztés és a megfelelő döntéshozatal érdekében, azonban ezeknek az adatoknak a mennyisége azt jelenti, hogy az embereknek sok időt (napot) kell fordítaniuk az elemzésre és a nyomon követhetőségre.
Ez az, amikor a gépi tanulás játékba kerül, lehetővé téve az adatok elemzését, mivel beépülnek a gyártási folyamatba, és gyorsabban és pontosabban azonosítják a működési mintákat vagy rendellenességeket. Ily módon figyelmeztetések vagy riasztások válthatók ki a döntéshozatalhoz.
az ML azonban viszonylag tág kategória. Ezeknek a mesterséges intelligencia csomópontoknak a fejlesztése eredményezte azt, amit ma mély tanulásnak (DL) neveznek.
mély tanulás (DL)
Ez a gépi tanulás (ML) még specifikusabb változata, amely olyan algoritmusok (vagy neurális hálózatok) halmazára utal, amelyeket gépi tanulásra terveztek és részt vesznek a nemlineáris érvelésben.
ebben a technikában az algoritmusok mesterséges neurális hálózatokba vannak csoportosítva, amelyek célja, hogy úgy viselkedjenek, mint az agyban jelen lévő emberi neurális hálózatok. Ez egy olyan technika, amely lehetővé teszi, hogy mélyen tanuljon, anélkül, hogy ehhez külön kód lenne.
a mély tanulás alapvető fontosságú a sokkal fejlettebb funkciók elvégzéséhez, amelyek lehetővé teszik a tényezők széles körének elemzését egyszerre.
például a mély tanulást használják az autonóm autókban használt érzékelők által kapott információk kontextualizálására: a tárgyak távolsága, a mozgás sebessége, az általuk végzett mozgás alapján történő előrejelzések stb. Ezeket az információkat többek között arra használják, hogy eldöntsék, hogyan és mikor kell sávot váltani.
még mindig abban a szakaszban vagyunk, ahol a DL még mindig nagyon korai szakaszában van a teljes potenciáljának fejlesztésében. Látjuk, hogy egyre inkább használják az üzleti életben az adatok sokkal részletesebb és skálázható halmazokká történő átalakításával.
AI az üzleti környezetben
az AI-t már számos kereskedelmi és termelési alkalmazásban használják, beleértve az automatizálást, a nyelvi feldolgozást és a termelési adatok elemzését.
Ez lehetővé teszi, hogy általános szinten a vállalatok optimalizálják mind gyártási folyamataikat, mind működésüket, mind belső hatékonyságukat.
az AI különböző számítógépes programozási szabályokon keresztül működik, amelyek lehetővé teszik a gép számára, hogy emberként viselkedjen és megoldja a problémákat.
a vállalatok érdeke az AI technikák végrehajtása során az általa nyújtott előnyökben rejlik.
az AI előnyei
a technológiai szektorban különböző hangok védik a mesterséges intelligencia (AI) előnyeit.
az Infinia ML termékmenedzsere, Andy Chan egy TED-beszélgetésen, amelyen több mint 40 000 látogató volt a Youtube-on, lebontja az AI különböző előnyeit a munkahelyen.
Kai-Fu Lee, a sinovation Ventures kockázatitőke-alap alapítója és a technológia egyik vezető alakja, szintén leírja az AI fő előnyeit egy TED Talks videóban, amely több mint 600 000 darabot tartalmaz.
figyelembe véve ezt a két szakértőt, ezek lennének az AI fő előnyei az üzleti szektorban:
- 1. Automatizálja a folyamatokat.A mesterséges intelligencia lehetővé teszi a robotok számára, hogy ismétlődő, rutinszerű és folyamatoptimalizálási feladatokat dolgozzanak ki automatikusan és emberi beavatkozás nélkül.
- 2. Fokozza a kreatív feladatokat. Az AI megszabadítja az embereket a rutinszerű és ismétlődő feladatoktól, és lehetővé teszi számukra, hogy több időt töltsenek kreatív funkciókkal.
Az olvasás is érdekelheti: Hogyan Nexus Integra segíthet a működési környezet az üzleti
- 3. Pontosságot biztosít.Az AI alkalmazása nagyobb pontosságot képes biztosítani, mint az emberek, például ipari környezetben a gépek olyan döntéseket hozhatnak, amelyeket korábban manuálisan hoztak vagy AI nélkül felügyeltek.
- 4. Csökkenti az emberi hibákat. Az AI csökkenti az emberi korlátok által okozott kudarcokat. Egyes gyártósorokon az AI-t infravörös érzékelők segítségével apró repedések vagy hibák észlelésére használják olyan részekben, amelyeket az emberi szem nem észlel.
- 5. Csökkenti az adatelemzésre fordított időt. Lehetővé teszi a termelésből származó adatok valós idejű elemzését és hasznosítását.
- 6. Prediktív karbantartás. Ez lehetővé teszi, hogy végezzen karbantartást az ipari berendezések alapján az idő és a működési feltételek az azonos, amely lehetővé teszi, hogy növelje a teljesítményt és az életciklus.
- 7. A döntéshozatal javítása mind termelési, mind üzleti szinten. Azáltal, hogy strukturált módon több információval rendelkezik, lehetővé teszi az egyes felelős személyek számára, hogy gyorsabban és hatékonyabban hozzanak döntéseket.
- 8. A termelési folyamatok és gyártósorok vezérlése és optimalizálása az AI-n keresztül hatékonyabb, hibamentes folyamatok érhetők el, nagyobb ellenőrzést biztosítva a vállalat gyártósorai felett.
- 9. A termelékenység és a minőség növelése a termelésben. Az AI nemcsak a gép szintjén növeli a termelékenységet, hanem produktívabbá teszi a munkavállalókat és javítja az elvégzett munka minőségét. A több információ lehetővé teszi számukra, hogy koncentráltabb képet kapjanak munkájukról, és jobb döntéseket hozzanak.
az AI kockázatai és akadályai
egyes hangok úgy vélik, hogy a mesterséges intelligenciának (AI) vannak kockázatai. Különösen, ha az AI potenciálját feltárják, és nem csak az emberi feladatok reprodukálására korlátozódnak. Olyan szerzők, mint Stephen Hawking vagy Bill Gates, és különböző kutatók aggodalmukat fejezték ki az AI miatt.
ami a belépési akadályokat illeti, ezek a leggyakoribbak, amelyek az üzleti környezetben előfordulhatnak:
- Az adatok rendelkezésre állása. Gyakran előfordul, hogy az adatokat elkülönítve mutatják be a vállalatok között, vagy következetlenek és rossz minőségűek, ami jelentős kihívást jelent azoknak a vállalatoknak, amelyek az AI-ből értéket kívánnak létrehozni. Ennek az akadálynak a leküzdéséhez elengedhetetlen, hogy kezdettől fogva világos stratégiát dolgozzunk ki annak érdekében, hogy az adatok szervezett és következetes módon nyerhetők ki.
- képzett szakemberek hiánya. Egy másik akadály, amely gyakran fordul elő üzleti szinten az AI elfogadásához, az ilyen típusú megvalósításokban készségekkel és tapasztalattal rendelkező profilok szűkössége. Ezekben az esetekben elengedhetetlen, hogy olyan szakemberek legyenek, akik már dolgoztak azonos nagyságrendű projekteken.
fedezze fel a Nexus Integra szakmai csapata által kifejlesztett projekteket
- az AI projektek költsége és végrehajtási ideje. A megvalósítás költsége mind az akkori, mind a gazdasági szinten nagyon fontos tényező az ilyen típusú projektek végrehajtásának megválasztásában. Azoknak a vállalatoknak, amelyek nem rendelkeznek belső készségekkel, vagy nem ismerik az AI rendszereket, értékelniük kell mind a megvalósítás, mind a karbantartás kiszervezését annak érdekében, hogy sikeres eredményeket érjenek el projektjükben.
röviden, Az AI nagyon fontos erőforrássá vált a vállalatok számára, mivel lehetővé teszi számukra, hogy sokkal versenyképesebbek legyenek és nagyobb előnyöket érjenek el, különösen a gyártási és termelési környezetben.
mindezen okok miatt az ilyen típusú szakmai profilok egyre inkább keresettek az ipari szektorban, ezért elengedhetetlen, hogy a területen szakértői csoportok dolgozzanak ki hatékony stratégiákat a digitális átalakuláshoz.
gondolkodik a vállalat digitális átalakításán? A Nexus Integra-ban segítünk a projektben.
lépjen kapcsolatba velünk!