Einführung in die künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist nicht mehr auf die Bereiche Science Fiction und Research Labs beschränkt. Die Mainstream-Übernahme hat begonnen, Früchte zu ernten. Es trug letztes Jahr mehr als 2 Billionen US-Dollar zur Wirtschaft bei, und laut PWC-Bericht wird diese Zahl bis 2030 auf 15, 7 Billionen US-Dollar ansteigen. Künstliche Intelligenz berührt täglich Millionen von Menschen, wo sie über Smartphones, Personal Computer mit uns interagiert. und anderen intelligenten Geräten bietet es enorme Vorteile in allen Sektoren, darunter Gesundheitswesen, Fertigung, Transportwesen, Einzelhandel, Bildung, Informationstechnologie und Marketing.
Hauptvorteile der künstlichen Intelligenz
Nachfolgend sind die Vorteile der künstlichen Intelligenz aufgeführt:
1. Reduzierung der menschlichen intensiven Arbeit
Die KI hat durch den Einsatz von Smart Automation einen wesentlichen Beitrag zur Reduzierung des Personalaufwands geleistet. Laut dem Oxford Economics Report im Juni 2019 sind weltweit mehr als 2, 25 Millionen Roboter im Einsatz (dreifache Zunahme gegenüber dem letzten Jahrzehnt). Heute werden in vielen Fabriken alle schweren Hebe-, Trage-, Transport- und sonstigen Tätigkeiten von AI-fähigen Robotern ausgeführt. Dies erspart eine Menge menschlicher Anstrengungen, die für produktivere Tätigkeiten besser genutzt werden können.
Beispiel : Amazon setzt in seinem Fulfillment-Center mehr als 100.000 KI-basierte Kiva-Roboter ein. Der Einsatz von KI-fähigen Robotern verringert nicht nur den menschlichen Aufwand bei der Ausführung körperlich intensiver Arbeiten wie dem Transport großer Bestandsmengen von einem Regal zum anderen, sondern erhöht auch die Sicherheit am Arbeitsplatz. Diese Cyborgs können einen vollen Anhänger mit Vorräten in weniger als 30 Minuten be- und entladen, was für menschliche Arbeiter mehr als ein paar Stunden in Anspruch nahm.
2. Steigerung der Effizienz in der Pharmaindustrie
AI war ein Segen für die Pharma- und Gesundheitsbranche. Laut der Studie des MIT bestehen nur 13% der Medikamente die klinischen Studien. Darüber hinaus kostet es Pharmaunternehmen Millionen von Dollar, wenn eines ihrer Medikamente die klinischen Studien besteht. Daher setzen Pharmaunternehmen KI ein, um eine bessere Nutzung ihres F & E-Budgets zu gewährleisten und die Chancen zu erhöhen, dass ihre Medikamente die klinischen Studien abschließen. Verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen helfen Wissenschaftlern dabei, die richtige Zusammensetzung verschiedener Salze in den Arzneimitteln zu finden, indem sie historische Daten zu Genen, chemischen Reaktionen und anderen Attributen analysieren.
Beispiel: Novartis, ein führendes Pharmaunternehmen, hat mithilfe des Algorithmus für maschinelles Lernen herausgefunden, welche Verbindung am besten zur Bekämpfung der untersuchten erkrankten Zellen geeignet ist. Zuvor umfasste dieses Verfahren die manuelle mikroskopische Untersuchung für jede Probe, die sowohl zeitaufwendig als auch anfällig für menschliche Fehler war. Mit Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren, können sie Echtzeitsimulationen durchführen und schneller genauere Ergebnisse erzielen.
3. Transformation des Finanzsektors
Bei den meisten Finanzanwendungen geht es darum, frühere Daten zu analysieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Es ist keine Überraschung, dass die künstliche Intelligenz, deren USP vergangene Daten analysiert, im Finanzsektor großen Erfolg hat. AI hat vielfältige Anwendungen in der Finanzbranche, unter anderem in den Bereichen Risikobewertung, Betrugserkennung, algorithmischer Handel, Finanzberatung und Finanzmanagement.
Beispiel: Paypal verwendet den erweiterten Deep Learning-Algorithmus, um betrügerische Transaktionen zu erkennen. Paypal verarbeitet eine enorme Menge an Transaktionsdaten und verarbeitet Zahlungen in Höhe von über 235 Milliarden US-Dollar aus 4 Milliarden Transaktionen, die von mehr als 170 Millionen Benutzern ausgeführt wurden. Paypal verwendet den Deep-Learning-Algorithmus, um die große Datenmenge zu analysieren und Transaktionen mit den in der Datenbank gespeicherten Betrugstransaktionsmustern zu vergleichen. Basierend auf diesem Mustervergleich kann es betrügerische Transaktionen von normalen Transaktionen erkennen.
4. Schneller und einfacher Kundenservice mit AI Chat-Bots
Eine frühere Version von Chat-Bots-Interaktionen war sehr zeitaufwändig und frustrierend. Die Bots liefen früher in Schleifen und konnten nur bei vordefinierten Aufgaben helfen. Die KI-gestützten Chat-Bots, die Natural Language Processing verwenden, haben ein besseres Verständnis der menschlichen Interaktionen und können von selbst lernen. Sie sind daher viel geschickter darin, den Kunden eine angemessene Antwort zu geben.
Beispiel: Die virtuelle Assistentin der Bank of America Erica ist ein Beispiel für einen AI-fähigen Chat-Bot. Seit seiner Einführung im Juni 2018 hat das Unternehmen bereits 7 Millionen Kunden geholfen. Erica bedient sich der künstlichen Intelligenz, der prädiktiven Analytik und des künstlichen neuronalen Netzwerks, um mehr als 50 Millionen Kundenanfragen zu bearbeiten, die es im letzten Jahr erhalten hat. Die Anfrage reicht von normalen Bankaufgaben wie Kontostandinformationen, Rechnungszahlung bis hin zu komplexen Aufgaben wie Investitionsplanung und Budgetierungsvorschlägen .
5. Mehr Sicherheit im Straßenverkehr
Laut dem Bericht der Weltgesundheitsorganisation sterben jedes Jahr mehr als eine Million Menschen bei Verkehrsunfällen. Künstliche Intelligenz spielt eine wichtige Rolle bei der Reduzierung solcher Todesfälle. Viele Unternehmen verwenden KI, um jede Minute Details zum Fahrverhalten verschiedener Fahrer aufzuzeichnen und zu analysieren. Dies reicht von Fahrspurdisziplin über Einhaltung der Verkehrsregeln bis hin zur Entfernung, die mit anderen Fahrzeugen auf der Straße eingehalten wird. Die so gesammelten Daten werden von AI-Anwendungen verwendet, um dem Fahrer Sicherheitsempfehlungen zu geben und den Automobilunternehmen dabei zu helfen, sicherere Fahrzeuge zu entwickeln.
Beispiel: Microsoft hat mit HAMS (Harnessing Auto-Mobiles for Safety) experimentiert, um die Sicherheit auf indischen Straßen zu verbessern. Dabei werden zwei Faktoren berücksichtigt: der Zustand des Fahrers und die Position seines Fahrzeugs im Verhältnis zu anderen Fahrzeugen. Es wird eine vordere und eine hintere Kamera verwendet, die vor dem Fahrersitz montiert sind. Die Frontkamera misst den physischen Zustand des Fahrers wie Müdigkeit, indem sie Augenbewegungen und Gähnfrequenzen erkennt. Diese werden mit dem Mouth Aspect Ratio erkannt. Die Rückfahrkamera analysiert die Fahrspurdisziplin und die Entfernung mit anderen Fahrzeugen. Alle diese Daten werden mithilfe von KI-Anwendungen mithilfe von Edge-basierter Verarbeitung analysiert, und sicherheitsrelevante Empfehlungsbenachrichtigungen werden in Echtzeit generiert.
6. Vorhersage und Aktivierung einer schnelleren Reaktion auf Katastrophen
Künstliche Intelligenz hat sich angesichts des Unglücks als Silberstreifen für uns herausgestellt. Heutzutage werden Anwendungen für künstliche Intelligenz eingesetzt, um Naturkatastrophen mithilfe verschiedener Mustererkennungsalgorithmen vorzubeugen. Es wird auch verwendet, um die Verluste nach solchen Katastrophen durch Unterstützung bei der Katastrophenhilfe zu verringern. AIDR (Artificial Intelligence for Disaster Response) wird häufig für diesen Zweck eingesetzt.
Beispiel: AIDR wurde nach dem Erdbeben in Nepal (2015) im Rahmen von Rettungsmaßnahmen eingesetzt. Freiwillige und Rettungskräfte konnten mit Hilfe von AIDR die betroffenen Opfer schnell erreichen. AIDR verwendet Social Media Analytics, um alle getaggten Tweets zu kategorisieren. Die Erkenntnisse aus diesen Tweets halfen nicht nur Rettungskräften, das betroffene Gebiet schnell zu erreichen, sondern auch, Gebiete nach Dringlichkeit zu kategorisieren, um die Rettungsbemühungen besser zu kanalisieren.
Fazit
Künstliche Intelligenz hat ein immenses Potenzial und zeigt in allen Sektoren greifbare Ergebnisse. In Bezug auf die Nutzung des Potenzials haben wir gerade die Oberfläche zerkratzt und es ist ein langer Weg, bis wir die wahre Kraft der KI nutzen können.
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Dies war ein Leitfaden für die Vorteile der künstlichen Intelligenz. Hier haben wir auch die Einführung in die Vorteile der künstlichen Intelligenz und die wichtigsten Vorteile der künstlichen Intelligenz anhand von Beispielen erörtert. Sie können auch in unseren Artikeln nachlesen, um mehr zu erfahren.
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- Einführung in die künstliche Intelligenz
- Arten der künstlichen Intelligenz
- Künstliche Intelligenz Tools
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