Einführung in Anwendungen der künstlichen Intelligenz
Die Anwendung der künstlichen Intelligenz ist in der IT-Welt seit mehr als vier Jahrzehnten weit verbreitet, und sie war durchgehend im Labor.
In der heutigen digitalen Welt reichlich vorhanden
- Aus mehreren Quellen generierte Daten (Big Data)
- Rechen- und Speicherressourcen (lokal und Cloud)
- Internet-Bandbreite
- Komplexe Algorithmen zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Big Data ermöglichten die Entwicklung von KI-Anwendungen mithilfe einer Vielzahl neuer Technologien. KI-Plattformen werden für alte Geschäftsfälle entwickelt, aber aufgrund von Einschränkungen in der Technologie und für neue Anwendungsfälle, die zusammen mit der KI-Technologie entwickelt wurden, nicht implementiert.
Was sind Anwendungen für künstliche Intelligenz?
Bei der KI geht es darum, in Maschinen Intelligenz zu integrieren, um menschliche Aufgaben präzise für die bekannten Vorgänge ausführen zu können. Es packt auch Maschinen mit vielen Datenpunkten, damit die Maschinen unbekannte Situationen lernen und damit umgehen können. KI simuliert Maschinen, um wie Menschen zu arbeiten, zu lernen, zu denken und zu reagieren.
In diesem Artikel sehen wir uns die mit AI-Technologien entwickelten Anwendungen an.
Die meisten verwendeten AI-Technologien
Verarbeitung natürlicher Sprache
NLP ist eine Methode, mit der Maschinen die natürliche Sprache verstehen, die der Mensch spricht oder mit der er interagiert. Es ermöglicht einer Maschine auch, auf den Menschen zu antworten, nachdem er seine Anfrage so bearbeitet hat, wie es der Mensch versteht. Syntax und Semantik sind die Schlüsselparameter in NLP.
Maschinelles Lernen
Mit ML lernt sich die Maschine automatisch anhand der ihnen zur Verfügung stehenden Datenpunkte, ohne auf externe Anweisungen angewiesen zu sein. Der ML-Algorithmus hilft der Maschine, unbekannte Situationen zu handhaben und zu verwalten. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML und funktioniert mit unstrukturierten Big Data mit einem strukturierten Schichtansatz wie dem menschlichen Gehirn, um tiefe Einsichten abzuleiten.
Roboter-Prozessautomatisierung
Es automatisiert den alltäglichen manuellen Transaktionsprozess mit dem Softwareroboter. Dieser Roboter navigiert durch die Schritte der ERP- / CRM- / FSM-Software und schließt die Transaktion wie ein Mensch ab. Es verbessert die Effizienz des Geschäftsbetriebs und gibt manuelle Ressourcen für Mehrwertarbeit frei.
Gesichtserkennung
Es hilft, das menschliche Gesicht mithilfe von Technologie zu identifizieren. Verwenden biometrischer Funktionen Das menschliche Gesicht wird aus einem Video oder Foto abgebildet und mit der Datenbank abgeglichen, um eine Übereinstimmung zu finden. Das Datenschutzproblem ist eine große Herausforderung bei der Verwendung dieser Technologie.
Liste der wichtigsten Anwendungen für künstliche Intelligenz
Anwendungen werden mit den KI-Technologien für Industrie, Landwirtschaft, Bildung und E-Commerce erstellt. Apps wie Digital Assistant, die auf der Basis von Spracherkennungstechnologien entwickelt wurden, sind im öffentlichen Bereich weit verbreitet. AI Apps haben unterschiedliche Reifegrade. Liste der Top-AI-Apps in verschiedenen Segmenten sind
1. Transport
- Autofahrer werden mit KI-Funktionen wie Selbstparken und fortschrittlichen Tempomat-Funktionen unterstützt.
- KI-Techniken verbessern das Verkehrsmanagementsystem und reduzieren Wartezeiten, Kraftstoffverbrauch und Emissionen um 25%
- Automatikgetriebe
- Ein fahrerloses (autonomes) Auto befindet sich in einer Pilotphase.
2. Herstellung
- Roboter in der Fertigung unter nicht ergonomischen Bedingungen.
- Vorausschauende intelligente Wartung zur Vermeidung von Produktionsausfällen
- Frühzeitige Benachrichtigung über wahrscheinliche Qualitätsprobleme in der Fertigungslinie aufgrund des Maschinenverhaltens oder der Rohstoffqualität usw.
3. Gesundheitswesen
- Schnellere Diagnose anhand der Gesundheitsdaten des Patienten und anderer zugehöriger Daten (IBM Watson)
- Scannen von medizinischen Bildern zur Erkennung von Krankheiten.
- Klinisches Entscheidungsunterstützungssystem mit Data Mining
- Roboter für sich wiederholende Arbeiten in der Chirurgie und Patientenversorgung
4. Finanzen und Bankwesen
- Messung der Kreditwürdigkeit von Kunden und der risikofreien Kreditauszahlung mithilfe von Daten aus sozialen Medien und anderen Quellen.
- Die Investitionsentscheidung von Finanzinstituten wird durch AI-Engines unterstützt.
- Der algorithmische Handel, komplexe KI-Systeme, wird zur Automatisierung der Handelsentscheidung eingesetzt.
5. Humanressourcen
- AI-unterstützte Rekrutierung
- Vorhersage der Abnutzung von Mitarbeitern
6. Landwirtschaft
- KI-Techniken zur Steigerung des Ernteertrags und Vorschläge zur Steigerung der Effizienz in der Landwirtschaft.
- Überwachung der Ernte und des Bodenzustands, um den Gesundheitszustand der Ernte zu verfolgen
- Dateneingaben an Landwirte zu Änderungen der Wetterbedingungen und des Marktumfelds für den Anbau ihrer Pflanzen.
7. Bildung
- AI Tutor: Individuelle Betreuung der Schüler in den Bereichen, in denen sie zusätzliche Beiträge benötigen.
- AI bietet ein adaptives Lernprogramm, das den Vorlieben der Schüler entspricht
8. E-Commerce
- Visuelle Suche zur Identifizierung von Artikeln zum Einkaufen
- Chatbot zur Bereitstellung von Informationsinhalten
- Automatische Anzeige von Produkten basierend auf dem Browserverlauf
9. Digital Assistant
Spracherkennungsanwendungen sind im öffentlichen Bereich beliebt, und es gibt viele Plattformen für digitale Assistenten auf dem Markt, die mit Menschen interagieren und Informationsinhalte bereitstellen, die ihren Bedürfnissen auf der ganzen Welt entsprechen. Siri (Apple), Alexa (Amazon), Google Now, Cortana (Microsoft), Facebook Messenger, Blackberry Assistant, Teneo, Speaktoit Assistant, Hound und Braina sind die beliebtesten Digital Assistant-Softwareplattformen. Diese Software ist entweder in Endbenutzergeräte wie Telefone und Tablets integriert oder wird als separate Gadgets wie Amazon Echo, Google Home usw. vermarktet.
10. In Geräte eingebettete KI
KI-Anwendungen sind in verbundene Geräte wie Maschinen, Kühlschränke, Klimaanlagen und elektrische Armaturen eingebettet und machen sie intelligenter. Die Benutzer können mit diesen Geräten interagieren und sie remote aktivieren und deaktivieren. Diese Geräte können mit anderen Systemen kommunizieren und bestimmte Funktionen ausführen.
11. ERP
AI-Funktionen sind in Standard-ERP integriert. SAP, Oracle und andere ERP-Anbieter bauen zusätzliche AI-Module in ihr ERP ein und machen sie zu einem intelligenten und intelligenten ERP.
Funktionen der Anwendungen für künstliche Intelligenz
Es kann in die folgenden Funktionen eingeteilt werden
Schmale Anwendungen für künstliche Intelligenz
In Narrow AI sind Systeme so konzipiert, dass sie bestimmte Aufgaben auf reaktive Weise ausführen. Viele erfolgreiche AI-Implementierungen wie Spracherkennungssystem, RPA, Gesichtserkennung und Datenintelligenz gehören zu dieser Kategorie, und diese Apps werden kontinuierlich verbessert.
Starke Anwendungen für künstliche Intelligenz
In der Starken KI sind Systeme so konzipiert, dass sie den kognitiven Fähigkeiten des Menschen entsprechen, um wie Menschen zu denken und zu entscheiden, wenn ungewohnte Szenarien vorliegen. Maschinelles Lernen, Tiefenlernen und neuronale Netze fallen in diese Kategorie. Historische Daten und Daten aus umgebenden Systemen sind für die Integration von Intelligenz in diese Systeme von entscheidender Bedeutung. Auf diese Weise werden autonome / fahrerlose Fahrzeuge und Entscheidungssysteme konzipiert.
Weitere Funktionen von Anwendungen für künstliche Intelligenz
Fähigkeiten wie Wissen, Denken, Problemlösen, Wahrnehmen, Lernen, Planen und Manipulieren sowie körperliche Bewegung müssen in der AI-Programmierung berücksichtigt werden. Der Datenzugriff aus mehreren Quellen und die im Programm integrierten intuitiven Algorithmen helfen AI, diese Fähigkeiten zu erwerben.
Fazit - Künstliche Intelligenz-Anwendungen
Mehr als 50% der wichtigsten Branchen weltweit haben mindestens einen Anwendungsfall in der KI-Technologie implementiert, und die Übernahme von KI ist auf der Überholspur. Es gibt erfolgreiche AI-Implementierungen bei der Automatisierung alltäglicher Aufgaben (RPA, Chatbot), Spracherkennung, Verwaltung von Serviceanrufen und Data Intelligence-Bereichen. Ein aktueller Trend in der KI besteht darin, von der Entscheidungsunterstützungs-KI zur Entscheidungsfindungs-KI zu migrieren.
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