sztuczna inteligencja (AI) jest obecnie jedną z najbardziej obiecujących technologii dla rozwoju. Według ostatnich danych opublikowanych przez firmę konsultingową Gartner organizacje, które wdrożyły sztuczną inteligencję, wzrosły z 4 do 14% w latach 2018-2019.
w rzeczywistości ta sama firma konsultingowa uwzględnia sztuczną inteligencję w swoich trendach technologicznych na rok 2020. W szczególności sztuczna inteligencja skupiła się na poprawie bezpieczeństwa IT.
AI jest kluczową technologią w przemyśle 4.0 ze względu na wszystkie korzyści, jakie przynosi firmom i wszystkim tym, którzy chcą rozpocząć proces transformacji cyfrowej, musiałoby to przyjąć w swoich procesach.
czym jest sztuczna inteligencja?
koncepcja sztucznej inteligencji istnieje od dawna. W rzeczywistości John McCarthy stworzył termin sztuczna inteligencja w 1950 roku, a Alan Turing już w tym samym roku zaczął mówić o tej rzeczywistości w artykule zatytułowanym „Computing Machinery and Intelligence”.
od tego czasu ta dyscyplina informatyki bardzo się rozwinęła.
dla profesora Massachusetts Institute of Technology Patricka H. Winstona, IA są „algorytmami umożliwiającymi ograniczenie ujawnianymi przez reprezentacje, które wspierają modele pętli, które łączą myśl, percepcję i działanie. „
inni autorzy, tacy jak prezes Datarobot Jeremy Achin, definiują sztuczną inteligencję jako system komputerowy, który jest używany przez maszyny do wykonywania pracy, która wymaga ludzkiej inteligencji.
dla szefowej encyklopedii technologicznej Tech Target, Margaret Rose, jest to system, który symuluje różne procesy ludzkie, takie jak uczenie się, rozumowanie i samoregulacja.
jak widzimy, trzy definicje sztucznej inteligencji odnoszą się do maszyn lub systemów komputerowych, które myślą. Emitują one rozumowanie naśladujące ludzką inteligencję do wykonywania zadań, które mogą wykonywać tylko ludzie.
Możesz również polubić: czym jest cyfrowa transformacja: mity i prawdy
jednak inne źródła idą dalej i definiują sztuczną inteligencję jako system komputerowy służący do rozwiązywania złożonych problemów, które wykraczają poza możliwości ludzkiego mózgu.
w tym sensie sztuczna inteligencja wykorzystuje moc maszyn do rozwiązywania złożonych problemów, do których ludzki umysł nie może dotrzeć.
prezes Future Life Institute, Max Tegmark, strzela w tym kierunku i stwierdza, że „ponieważ wszystko, co lubimy w naszej cywilizacji, jest produktem naszej inteligencji, wzmocnienie naszej ludzkiej inteligencji Sztuczną Inteligencją ma potencjał, aby pomóc cywilizacji rozkwitnąć jak nigdy dotąd”.
w tej kwestii Google Deep Mind i Uniwersytet Oksfordzki przeprowadziły badania, których wnioski wskazują, że sztuczna inteligencja jest w stanie rozszyfrować uszkodzone i nieczytelne starożytne teksty Greckie. Podczas gdy wskaźnik błędów historyków i epigrafów wynosi 57.3%, wskaźnik błędu algorytmu odpowiedzialnego za ten wyczyn wynosi 30,1%.
te przykłady pokazują nam, jak sztuczna inteligencja wykracza poza ludzką zdolność rozwiązywania złożonych problemów. Ale jak działa AI?
jak działa AI?
AI działa poprzez algorytmy, które działają na podstawie zasad programowania i jego podzbiorowego uczenia maszynowego (ML) oraz różnych technik ML, takich jak głębokie uczenie (DL).
Machine Learning (ML)
jest to gałąź sztucznej inteligencji i jeden z najczęstszych, który jest odpowiedzialny za rozwój technik dla algorytmów, które zostały opracowane w celu uczenia się i poprawy w czasie. Wymaga to dużej ilości kodu i złożonych formuł matematycznych, aby umożliwić maszynom znalezienie rozwiązania danego problemu.
ten aspekt sztucznej inteligencji jest obecnie jednym z najbardziej rozwiniętych do celów komercyjnych lub biznesowych, ponieważ jest używany do szybkiego przetwarzania dużych ilości danych i deponowania ich w sposób zrozumiały dla ludzi.
wyraźnym tego przykładem są dane z zakładów produkcyjnych, w których połączone elementy dostarczają stały przepływ danych o stanie maszyny, produkcji, funkcjonalności, temperaturze itp. do centralnego rdzenia.
ta ogromna ilość danych pochodzących z procesu produkcyjnego musi być analizowana w celu osiągnięcia ciągłego doskonalenia i właściwego podejmowania decyzji, jednak ilość tych danych oznacza, że ludzie muszą spędzać dużo czasu (dni) na analizie i identyfikowalności.
To jest, gdy Machine Learning wchodzi w grę, umożliwiając analizę danych, ponieważ są one włączone do procesu produkcyjnego i identyfikacji wzorców lub anomalii w działaniu szybciej i dokładniej. W ten sposób mogą być uruchamiane ostrzeżenia lub Alerty w celu podejmowania decyzji.
jednak ML jest stosunkowo szeroką kategorią. Rozwój tych węzłów sztucznej inteligencji dał początek temu, co jest obecnie znane jako głębokie uczenie (DL).
Deep Learning (DL)
jest to jeszcze bardziej specyficzna wersja uczenia maszynowego (ML), która odnosi się do zestawu algorytmów (lub sieci neuronowych) zaprojektowanych do uczenia maszynowego i uczestniczących w nieliniowym rozumowaniu.
w tej technice algorytmy są zgrupowane w sztuczne sieci neuronowe, które mają działać jak ludzkie sieci neuronowe obecne w mózgu. Jest to technika, która pozwala uczyć się w głęboki sposób bez konkretnego kodu do niej.
Deep Learning jest podstawą do wykonywania znacznie bardziej zaawansowanych funkcji pozwalających na analizę szerokiego zakresu czynników w tym samym czasie.
na przykład głębokie uczenie jest używane do kontekstualizacji informacji odbieranych przez czujniki używane w autonomicznych samochodach: odległość obiektów, prędkość, z jaką się poruszają, przewidywania oparte na ruchu, który wykonują itp. Korzystają z tych informacji, aby zdecydować, jak i kiedy zmienić pasy ruchu, między innymi.
wciąż jesteśmy na etapie, w którym DL jest jeszcze w bardzo wczesnym stadium rozwoju swojego pełnego potencjału. Widzimy, że jest on coraz częściej stosowany w biznesie, przekształcając dane w znacznie bardziej szczegółowe i skalowalne zestawy.
AI w środowisku biznesowym
AI jest już wykorzystywana w wielu aplikacjach komercyjnych i produkcyjnych, w tym w automatyzacji, przetwarzaniu języków i analizie danych produkcyjnych.
pozwala to, że na poziomie ogólnym firmy optymalizują zarówno procesy produkcyjne, operacje, jak i poprawiają wewnętrzną wydajność.
AI Działa na podstawie różnych reguł programowania, które pozwalają maszynie zachowywać się jak człowiek i rozwiązywać problemy.
zainteresowanie firm wdrażaniem technik sztucznej inteligencji w swoich procesach leży w korzyściach, jakie przynosi.
zalety sztucznej inteligencji
różne głosy w sektorze technologicznym bronią zalet sztucznej inteligencji (AI).
menedżer produktu Infinia ML, Andy Chan, podczas TED Talks z ponad 40 000 odwiedzinami na Youtube, omawia różne zalety sztucznej inteligencji w pracy.
Kai-Fu Lee, założyciel funduszu venture capital Sinovation Ventures i wiodąca postać w dziedzinie technologii, również opisuje główne zalety sztucznej inteligencji w filmie TED Talks z ponad 600 000 odtworzeń.
biorąc pod uwagę tych dwóch ekspertów, byłyby to główne zalety sztucznej inteligencji stosowane w sektorze biznesowym:
- 1. Automatyzuje procesy.Sztuczna inteligencja pozwala robotom opracowywać powtarzalne, rutynowe i optymalizujące procesy zadania automatycznie i bez interwencji człowieka.
- 2. Zwiększ kreatywne zadania. Sztuczna inteligencja uwalnia ludzi od rutynowych i powtarzalnych zadań i pozwala im spędzać więcej czasu na kreatywnych funkcjach.
: Jak Nexus Integra może pomóc w środowisku operacyjnym Twojej firmy
- 3. Zapewnia precyzję.Zastosowanie sztucznej inteligencji jest w stanie zapewnić większą precyzję niż ludzie, na przykład w środowiskach przemysłowych maszyny mogą podejmować decyzje, które wcześniej były podejmowane ręcznie lub monitorowane bez sztucznej inteligencji.
- 4. Redukuje błędy ludzkie. Sztuczna inteligencja redukuje awarie spowodowane ludzkimi ograniczeniami. W niektórych liniach produkcyjnych sztuczna inteligencja służy do wykrywania, za pomocą czujników podczerwieni, małych pęknięć lub wad części, które są niewykrywalne dla ludzkiego oka.
- 5. Skraca czas poświęcony na analizę danych. Umożliwia analizę i wykorzystanie danych pochodzących z produkcji w czasie rzeczywistym.
- 6. Konserwacja predykcyjna. Pozwala to na przeprowadzenie konserwacji urządzeń przemysłowych w oparciu o czasy i warunki pracy tego samego, co pozwala zwiększyć jego wydajność i cykl życia.
- 7. Poprawa w podejmowaniu decyzji zarówno na poziomie produkcyjnym, jak i biznesowym. Mając więcej informacji w ustrukturyzowany sposób, pozwala to każdej z osób odpowiedzialnych za podejmowanie decyzji w szybszy i bardziej efektywny sposób.
- 8. Kontrola i optymalizacja procesów produkcyjnych i linii produkcyjnych poprzez AI uzyskuje się bardziej wydajne, bezbłędne procesy, uzyskując większą kontrolę nad liniami produkcyjnymi w firmie.
- 9. Wzrost wydajności i jakości produkcji. Sztuczna inteligencja nie tylko zwiększa produktywność na poziomie maszyny, ale także zwiększa produktywność pracowników i podnosi jakość wykonywanej pracy. Posiadanie większej ilości informacji pozwala im mieć bardziej skoncentrowany pogląd na swoją pracę i podejmować lepsze decyzje.
zagrożenia i bariery si
niektóre głosy uważają, że sztuczna inteligencja (AI) niesie ze sobą ryzyko. Zwłaszcza jeśli potencjał sztucznej inteligencji jest badany i nie ogranicza się tylko do reprodukcji ludzkich zadań. Autorzy tacy jak Stephen Hawking czy Bill Gates i różni badacze wyrazili swoje obawy dotyczące sztucznej inteligencji.
jeśli chodzi o bariery wejścia, byłyby to jedne z najczęstszych, które mogą wystąpić w środowisku biznesowym:
- dostępność danych. Często dane są przedstawiane w oderwaniu od firm lub są niespójne i niskiej jakości, co stanowi poważne wyzwanie dla firm, które chcą tworzyć wartość dzięki sztucznej inteligencji na dużą skalę. Aby przezwyciężyć tę barierę, konieczne będzie opracowanie od samego początku jasnej strategii, tak aby dane te mogły być pozyskiwane w zorganizowany i spójny sposób.
- brak wykwalifikowanych specjalistów. Kolejną przeszkodą, która często występuje na poziomie biznesowym dla przyjęcia AI, jest niedobór profili posiadających umiejętności i doświadczenie w tego typu wdrożeniach. W takich przypadkach kluczowe znaczenie ma zatrudnianie specjalistów, którzy już pracowali nad projektami tej samej wielkości.
poznaj projekty opracowane przez profesjonalny zespół Nexus Integra
- koszt i czas realizacji projektów si. Koszt realizacji, zarówno na poziomie czasowym, jak i ekonomicznym, jest bardzo ważnym czynnikiem decydującym o wyborze realizacji tego typu projektu. Firmy, które nie mają wewnętrznych umiejętności lub nie są zaznajomione z systemami AI, muszą docenić outsourcing zarówno wdrożenia, jak i utrzymania, aby uzyskać pomyślne wyniki w swoim projekcie.
krótko mówiąc, sztuczna inteligencja stała się bardzo ważnym zasobem dla firm, ponieważ pozwala im być znacznie bardziej konkurencyjnymi i uzyskiwać większe korzyści, zwłaszcza w środowiskach produkcyjnych i produkcyjnych.
z tych wszystkich powodów tego rodzaju profile zawodowe są coraz bardziej poszukiwane w sektorze przemysłowym, co sprawia, że niezbędne jest posiadanie grup ekspertów w tej dziedzinie w celu opracowania skutecznych strategii transformacji cyfrowej.
myślisz o cyfrowej transfromacji swojej firmy? W Nexus Integra pomożemy Ci w realizacji Twojego projektu.
skontaktuj się z nami!