Энтузиасты искусственного интеллекта говорят о большом потенциале новых технологий, в то время как скептики напоминают о рисках и советуют не слишком спешить навстречу прогрессу.

Эксперты рекламируют искусственный интеллект (ИИ) как настоящий инструмент в борьбе за выживание планеты, но говорят, что комбинация с другими новыми технологиями может даже увеличить шансы. последние новости сегодня. Искусственный интеллект - все самые свежие новости дня по теме. ТАСС – ведущее государственное информационное агентство России. Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое. Год 2030 выбран не случайно, по мнению «AI100» именно к этому времени человечество переживет главный бум внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь.

Движущая сила

Массовая безработица и безграничные возможности? Как сегодня поживает искусственный интеллект
Искусственный интеллект / ИТ Новости
Искусственный интеллект в образовании в 2024 году: новые возможности и перспективы EdTech
Новости Искусственного Интеллекта |

Лишённый чувств? Учёный — об искусственном интеллекте

Влияние ML и искусственного интеллекта на различные отрасли промышленности −. Таким образом, актуальность исследований искусственного интеллекта имеет бинарный характер. Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое. Второй разум: как развивается искусственный интеллект и что его ждёт в будущем.

«Сократят 300 млн человек по всему миру»: людей каких профессий совсем скоро могут заменить роботы

В прошлом году было разработано несколько «рисующих» нейросетей. Для создания изображения им требуются подробные текстовые указания. Фактически речь идет о моделях, которые умеют преобразовывать текст в картинку. Одна из них — Midjourney. Программа генерирует изображение по запросу на английском языке. Чем детальнее прописан текстовый запрос, тем точнее конечный результат. Полученные таким способом изображения неидеальны. Но уже сейчас ИИ может выполнять за дизайнеров и художников значительную часть их работы. Последним лишь останется довести ее до ума. Эта нейросеть работает по запросам пользователя, и ее уже прозвали «убийцей Google».

И недаром.

Учёные-нейробиологи до сих пор не могут сказать, как на самом деле внутри нас хранятся эти знания и что же вообще такое интеллект человека. К примеру, многие считают, что мы принимаем решения не только мозгом, но и микробиотой. В нашем кишечнике живут около 3 кг бактерий, и они определяют, кто нам нравится, чего нам хочется, какие эмоции нам сейчас испытывать. Роботы спасут лес — Учёные Сибирского федерального университета наравне с другими разрабатывают новые задачи для искусственного интеллекта. Поделитесь последними достижениями. В 90-х годах она называлась «Экспертные системы». Мы с коллегами считаем, что теорию нужно подкреплять практикой, поэтому разработки ведутся постоянно. К примеру, мы создаём систему распознавания номеров машин для въезда на территорию, огороженную шлагбаумом.

Это удобно и безопасно. Со студенткой 4-го курса разрабатываем приложение для идентификации дикоросов в лесу. Такое приложение будет полезно при сборе грибов, через него можно будет понять, что это за гриб и стоит ли его срезать. Есть разработка, с помощью которой можно быстро выявлять курящих по данным камер видеонаблюдения. Также мы взаимодействуем с промышленными предприятиями. Сейчас меня вдохновляют несколько наших проектов. Первый — это определение качества и количества деревьев в лесопарках. Сегодня специалисты лесного хозяйства делают это «вручную». Мы хотим автоматизировать процесс: запускаем дрон, он облетает территорию, и искусственный интеллект сам считает деревья, определяет, какой они породы и представляют ли угрозу.

Также это позволит вовремя и быстро узнать, на какой стадии поражения находится дерево, чтобы успеть его спасти. Второй проект связан с безопасностью в детских садах. С помощью технологий виртуальной реальности пространство детского сада можно разделить на условно безопасные и опасные зоны. Используя камеры видеонаблюдения, можно следить за перемещением воспитанников и сигнализировать воспитателю, например через смарт-часы, о том, что кто-то попал в красную зону и требует срочного внимания. Конечно, хочется целевого финансирования.

Тем не менее люди старшего возраста от 45 до 55 лет чаще отмечают, что ИИ-технологии пока не принесли им никакой конкретной пользы.

Вместе с тем они отмечают свою общую заинтересованность в таких инновациях. Общий тренд на интерес к технологиям искусственного интеллекта и доверие к нему продемонстрировали респонденты с детьми. Заметна и тенденция на рост использования ИИ в повседневной жизни. Респондент мог указать несколько вариантов ответа. ООO «Техкомпания Онор». Место нахождения: 121614, г.

Москва, ул.

Тайна «черного ящика», или «Ларчик просто открывался»? Я прослушала много выступлений и дискуссий, где участвовал директор по развитию технологий ИИ компании Яндекс Александр Крайнов. Он считает, что искусственный интеллект ничего не знает. Он не знает окружающий мир, слова, явления или еще что-нибудь. Он оперирует всегда с числами. Получив множество чисел на входе, ИИ выдает множество чисел на выходе.

И он не знает, что за ними стоит. Просто множество чисел на входе переработали в числа на выходе. Внутри этого «ящика» могут быть какие-то очень сложные схемы типа нейронных сетей, навороченные формулы на миллиарды параметров. Но суть от этого не меняется. Это все равно просто некий «ящик». Уже давно в поисках работают технологии искусственного интеллекта. Вообще, чтобы вы понимали, поисковая формула — это миллиарды параметров сейчас.

Там есть нейронные сети на миллиарды параметров. До того, как туда пришли нейронные сети, это все равно примерно гигабайт информации. Просто одна формула, если ее записать в электронном виде, будет весить примерно гигабайт. А чтобы записать ту же формулу от руки, нужно десять тысяч книг. И, конечно, такую формулу невозможно подбирать вручную. Она каждый раз ищется автоматически. Например, искусственный интеллект применяется сейчас для прогноза погоды, — говорит Александр Крайнов.

В команде Яндекса, которая делает прогноз погоды, есть только один метеоролог. Его взяли просто потому, что нельзя делать прогноз погоды, если у тебя нет ни одного метеоролога. В противном случае ты не имеешь права таким делом заниматься, отберут лицензию. Вот поэтому он там должен быть. А вообще, для того чтобы сейчас сделать свой прогноз погоды, ты собираешь данные, берешь несколько специалистов, которые «умеют хорошо в машинное обучение, в искусственный интеллект». И они там в результате, как мы говорим, «варят» некую формулу. Собирают какое-то что-то, что довольно точно может предсказать, где сейчас пойдет дождь.

При этом, повторюсь, можно ничего не понимать в метеорологии. Ты просто рассматриваешь некое состояние атмосферы или еще что-то как набор изображений. У тебя есть историческая последовательность изображения. И ты по этой последовательности делаешь предсказание. То есть предполагаешь, какое изображение будет следующим. И тем самым решаешь задачу предсказания, какая будет погода. Хотя в целом ты работаешь просто с какой-то последовательностью картинок и тебе не нужно даже иметь специальные знания о дожде.

Тот же самый механизм работает, когда нейросеть выдает осмысленный текст. Выдача сводится просто к вычислению вероятностей появления нового слова в многократной последовательности. У нейросети нет модели реального мира! Нет понимания, как слова описывают явления этого мира. Лишь набор последовательностей. Хотя мы постоянно слышим и видим красивые заголовки статей, как искусственный интеллект обыграл кого-то в шахматы, в го или в покер, нарисовал картину, сочинил музыку. Он это сделал не думая.

И в этом блеск и нищета ИИ одновременно. Научится ли он думать самостоятельно — вот главный вопрос, который волнует человечество. ИИ — кто он: бог или дьявол? Летом прошлого года новость о том, что компания Google отстранила от работы инженера, нашедшего признаки сознания у ИИ, буквально взорвала информационное пространство.

Сферы применения систем искусственного интеллекта

«Эпоха искусственного интеллекта началась»: Билл Гейтс опубликовал эссе о том, как нейросети изменят нашу жизнь. Искусственный интеллект Microsoft Copilot следующего поколения будет требовать использования нейронных процессоров с вычислительной мощностью не менее 40 триллионов операций в секунду (TOPS). «Капсулы здоровья»: как искусственный интеллект изменит будущее медицины 18 апр.

Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ

Погружаясь в мир искусственного интеллекта, я нахожусь на пути открытий, постоянно поражаясь быстрому прогрессу и глубокому влиянию, которое ИИ оказывает на нашу жизнь. Как методы искусственного интеллекта помогают сегодня распознавать, выявлять объекты, персоны, ситуации высокой сложности и с высокой точностью. Искусственный интеллект однозначно стал главной темой мира технологий в 2022 году.

Проект по применению искусственного интеллекта

Но всё это лишь количественные показатели. Да, они будут расти. Но приведёт ли этот тренд к качественным прорывам? Я сомневаюсь. Моё мнение: большие языковые модели — это бездумные «обезьянки», которые просто достают из «мешков со словами» каждое следующее слово. Они по своей сути такими и останутся, что бы мы с ними ни делали.

Используемая сегодня архитектура нейросетей просто не позволит им совершить качественный скачок. Поэтому стоит ожидать концентрации усилий разработчиков на создании когнитивных архитектур, которые называют BICA biologically inspired cognitive architectures. Здесь могут появиться очень интересные решения. Такие модели способны конвергировать с архитектурами, основанными на других принципах. Сейчас есть все предпосылки для развития в этом направлении.

Развитие опенсорсных моделей и демократизация ИИ Что случилось за год Параллельно с закрытыми проприетарными моделями развились нейросети с открытым исходным кодом. Если в 2022 году анонс свободной языковой модели BLOOM BigScience large open-science open-access multilingual language model стал громким событием, то в 2023 году IT-комьюнити представило сотни опенсорсных нейронок. Начало этому процессу положила представленная в феврале 2023 года цукерберговская модель LLaMA , а затем её более продвинутый вариант LLaMA 2 , разработанный совместно с Microsoft. Нейросетка, представленная в типоразмерах на 7, 13, 33, 65 и 70 миллиардов параметров, по ряду показателей показала результаты, сопоставимые с GPT-3. Цукерберг решил сыграть против тренда на закрытость и объявил, что LLaMA будет доступна с рядом ограничений для научных организаций, которые его компания посчитает заслуживающими доверия.

Но модель вскоре «утекла» в интернет , где её начали распространять и «допиливать» энтузиасты ИИ и свободного ПО. Она стала основой для множества проектов, развивающих модель за счёт экспериментов с архитектурой, вариантами тонкой настройки и обучения. Следующий прорыв случился, когда учёные из Стэнфорда провели тонкую настройку модели и научили один из вариантов LLaMA следовать инструкциям пользователя, затратив на это всего лишь 600 долларов. Нейросеть получила название Alpaca. Сейчас таких проектов стало больше и не все они основаны на LLaMA.

Вот некоторые из самых интересных опенсорсных моделей, которые появились в 2023 году: Dolly от компании Databricks, специализирующейся на разработках в области больших данных. Отечественная ruGPT-3. Для неё опубликована лишь предобученная версия «претрейн» , поэтому для выполнения инструкций её нужно дообучать. Orca 2 от Microsoft. Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира.

При необходимости они могут быть дообучены и настроены с учётом пожеланий заказчика и требований местного законодательства. Большинство опенсорсных моделей содержат меньшее число параметров, чем известные проприетарные сети. За счёт этого они могут быть запущены на относительно слабом «железе», иногда даже на домашнем компьютере. Сравнение возможностей опенсорсных и проприетарных LLM Инфографика: Майя Мальгина для Skillbox Media Опенсорсные модели, которые можно запустить локально на сервере или компьютере, снижают риски утечки данных и взлома инфраструктуры. Но возрастает опасность, что такие нейросети могут использоваться в противозаконной деятельности.

Например, для воссоздания голоса и внешнего вида реальных людей с их использованием для получения доступа к банковским счетам или социальной инженерии. Стоит быть осторожным при внедрении опенсорсных разработок от малоизвестных коллективов, поскольку они могут быть обучены на неполных или предвзятых данных и иметь недокументированные проблемы в работе.

Он обрабатывает огромное количество данных каждый день, обеспечивая непрерывное улучшение своих алгоритмов. Amazon Alexa Alexa, виртуальный ассистент от Amazon, постоянно обновляется и улучшается, включая улучшенные навыки для домашней автоматизации и управления музыкой. Она постоянно обновляется для улучшения взаимодействия с пользователем и интеграции с другими устройствами. Этот ИИ широко используется в автомобильной индустрии и игровом секторе. Он обучен распознавать и интерпретировать естественный язык, что позволяет ему взаимодействовать с пользователем почти как человек. Он значительно упрощает процесс разработки программного обеспечения. Facebook AI Research FAIR FAIR — это отдел ИИ Facebook, разрабатывающий инновационные методы машинного обучения и искусственного интеллекта, которые применяются во всей экосистеме продуктов Facebook, также активно участвуют в научном сообществе, публикуя свои исследования. PaddlePaddle активно используется в большом числе областей, от рекомендательных систем до систем самоуправляемых автомобилей.

Einstein способен автоматически анализировать данные и предлагать оптимальные стратегии общения с клиентами.

Вы сможете открыть страницу магазина с сотнями тысяч таких узкоспециализированных чат-ботов и купить нужные. Искусственный интеллект уже используется в управлении компаний, а в ближайшие годы с ним познакомятся даже те, кто до сих пор умудрился ничего не слышать про ИИ и нейросети. Потому что производители продуктов и устройств, рассчитанных на максимально широкую аудиторию, прямо сейчас вступают в гонку ИИ. В экс-Twitter вот-вот появится свой чат-бот Grok, Google интегрирует ИИ во все свои сервисы, генеративный искусственный интеллект в ближайшие месяцы ждут в новых флагманских смартфонах Samsung, да и Apple работает в том же направлении. Крупнейшие мировые корпорации вступили в колоссальную «гонку вооружений» и вкладывают миллиарды долларов в ИИ.

Плоды всего этого появятся уже в ближайшие полгода-год. Но и сейчас компаниям есть чем похвастаться. На днях стало известно о том, что Airbnb купила стартап, занимающийся развитием ИИ. Сервис хочет использовать нейросети для помощи в планировании клиентами своих поездок. Одновременно Google предложила рекламодателям инструменты генеративного ИИ для создания рекламы от написания заголовков до рисования баннеров. Продавцам на Amazon ИИ пригодился для составления страниц с описанием товаров.

Adobe и Microsoft упростили работу дизайнеров и художников, позволив редактировать и создавать изображения с помощью простых текстовых описаний и команд. Большие изменения уже происходят со СМИ. Недавно Gizmodo, одно из крупнейших изданий о технологиях, заменило часть редакции искусственным интеллектом. Вообще, Gizmodo — англоязычный ресурс, но часть контента дублируется на испанском языке. До сентября этим занимался отдельный круг специалистов. Владельцы сайта решили сократить штат и доверить создание испаноязычного контента ИИ.

Забавно, что «подвох» заметили далеко не сразу. Судя по всему, в целом затея оказалась удачной. Впрочем, из этого примера хорошо заметны и проблемы стремительного распространения ИИ. Они все те же, что и год назад. Проблемы ИИ Ни OpenAI, ни остальные корпорации, связанные с развитием ИИ, не говорят, сколько людей уже лишились работы, а сколько останутся без нее из-за нейросетей.

Представитель компании в разговоре с порталом The Verge отметил, что «интеграция ChatGPT в продукты будет проходить постепенно. С 18 апреля поддержку ИИ-бота получит смартфон Phone 2. Через несколько недель такой же поддержкой обзаведутся смартфоны Phone 1 и Phone 2a ». В блоге компании также сообщается, в новую версию Nothing OS будут добавлены виджеты для запуска ChatGPT, а в меню управления скриншотами и всплывающем окне буфера обмена появилась функция, позволяющая напрямую вставить изображения в запрос для ChatGPT. Чем раньше это сделать, тем выше вероятность выживания пациента. Но часто источник заболевания остаётся неизвестным, а узнают о нём по появлению клеток метастаз в лимфе или других биологических жидкостях человека. Врачи научились распознавать некоторые из них, но привязка клеток метастаз к видам онкологии остаётся непростой задачей, а ИИ — это тот инструмент, который может делать это лучше. Клетка метастаз рака молочной железы. Они взяли за основу 12 типов наиболее распространённой онкологии, которые сопровождаются выбросом раковых клеток в лёгочную жидкость и жидкость брюшной полости, включая рак лёгких, яичников, молочной железы и желудка. Некоторые другие формы рака, в том числе те, которые возникают в предстательной железе и почках, включить в исследование не удалось, поскольку они обычно не сопровождаются выбросом клеток метастаз в биологические жидкости человека. По словам учёных, каждый год из 300 тыс. Против рака нет универсального метода лечения — оно своё для каждого случая, поэтому выживаемость среди больных без диагноза самая низкая. Исследователи обучили свою ИИ-модель примерно на 30 тыс. Затем они протестировали свою модель на 27 тыс. Наконец, в процессе анализа примерно 500 изображений ИИ оказался лучшим прогнозистом, чем опытные врачи. Также была проверена группа из 391 пациента, четыре года назад получившая лечение в соответствии с прогнозом ИИ и прогнозами врачей. Оказалось, что если курс лечения соответствовал прогнозу ИИ, то выживаемость пациентов была выше, а если врачи не брали в расчёт прогноз ИИ, то ниже. В сочетании с другими методами диагностики онкологических заболеваний, считают исследователи, использование ИИ для распознавания источников опухолей по идентификации клеток метастаз обещает значительно повысить вероятность лечения этого смертельного недуга. По мнению главы компании Arm Рене Хааса Rene Haas , это может привести к тому, что уже к концу текущего десятилетия общие объёмы потребляемой системами ИИ энергии превзойдут объёмы энергопотребления Индии, самой густонаселённой страны в мире. Чтобы эти системы стали лучше, им потребуется дополнительное обучение — этап, который включает в себя бомбардировку программного обеспечения огромными наборами данных. Этот процесс рано или поздно столкнётся с пределом наших энергетических мощностей», — рассказал Хаас в интервью Bloomberg. Хаас формально ставит себя в один ряд с растущим числом людей, выражающих обеспокоенность по поводу возможного ущерба, который ИИ может нанести мировой энергетической инфраструктуре. Но он также заинтересован в том, чтобы отрасль перешла на использование чипов с Arm-архитектурами, которые всё больше завоёвывают популярность в центрах обработки данных. Технологии компании, которые к настоящему моменту получили широкое распространение в смартфонах, разработаны с целью более эффективного использования энергии по сравнению с традиционными серверными чипами. Arm рассматривает ИИ в качестве одного из основных драйверов своего роста. Технологии компании уже используются в процессорах, являющихся основой серверных систем AWS, Microsoft и Alphabet, разработавших собственные чипы для снижения своей зависимости от Intel и AMD. По словам Хааса, используя больше чипов, изготовленных по индивидуальному заказу, компании могут сократить ограничивающие факторы и повысить энергоэффективность их систем. Однако отрасль нуждается в более масштабных технологических прорывах. В 2022 году, опираясь на полученный в этих сферах опыт, он создал Mentee Robotics —стартап в области робототехники. Сегодня компания представила гуманоидного робота Menteebot, главными преимуществами которого создатель называет продвинутое машинное зрение и обучающийся генеративный ИИ. Источник изображений: Mentee Robotics «Мы находимся на пороге сближения компьютерного зрения, понимания естественного языка, мощных и детальных симуляторов, а также методологий перехода от моделирования к реальному миру, — заявил Шашуа.

Искусственный интеллект: ближайшее будущее

Об этом рассказала руководитель научно-учебной лаборатории систем искусственного интеллекта института космических и информационных технологий СФУ Анна Пятаева. Мозг равно кишечник? Корреспондент krsk. Чем же он отличается от человеческого? Анна Пятаева: Термин «искусственный интеллект» появился ещё в 1956 году.

В Стэнфордском университете состоялся семинар с таким названием. Тогда впервые учёные обсуждали не автоматизацию, а именно моделирование мыслительных способностей человека. Это и назвали «искусственным интеллектом». Задачи, в решении которых человек применяет своё умение думать, например, узнавание друг друга, умение ориентироваться в пространстве, понимание речи, принятие решений о том, съесть пиццу или кашу, чтение, письмо — все эти и многие другие действия человека по праву считаются интеллектуальными.

Искусственным интеллектом мы пользуемся каждый день: приложения с навигацией, голосовые помощники, переводчики, реклама, которая следит за нашими предпочтениями. Также рекомендательные системы в медицине для диагностики заболеваний, персонализация образовательного процесса, транспортные системы, позволяющие оптимизировать движение в городской среде, и многое другое. Нельзя заменить человека полностью, и вряд ли когда-либо это произойдёт. Компьютерная система не заменит нас в областях, связанных с эмоциями и межличностным взаимодействием.

Например, нейронная сеть не скажет, что вы сейчас хотите: чай или кофе. Каждому человеку нравится своё, а ещё это очень зависит от настроения. Кстати, искусственный интеллект — это не только моделирование нашего мозга в нейронных сетях. Есть второй вектор его развития, это может быть как угодно устроенное мыслящее устройство.

Главное, чтобы работало. Считается, что когда мы применяем свой естественный интеллект, то основываемся на знаниях. Но есть некий парадокс. Учёные-нейробиологи до сих пор не могут сказать, как на самом деле внутри нас хранятся эти знания и что же вообще такое интеллект человека.

К примеру, многие считают, что мы принимаем решения не только мозгом, но и микробиотой.

Во-вторых, нам доступны сырые данные, «провалившись» в которые мы можем убедиться в корректности расчета. Конечно, о рейтинге будет много споров. Мимо такого проекта не пройдешь, а мы этого и хотим». Ai, Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, кандидат физико-математических наук, а также Дмитрий Романов, основатель Университета искусственного интеллекта. Подробно со всеми номинациями и представленными в них компаниями можно ознакомиться на специальной странице рейтинга искусственного интеллекта. Там же можно ознакомиться с методикой обучения алгоритма ИИ, который впоследствии собрал данный рейтинг.

Кстати, искусственный интеллект — это не только моделирование нашего мозга в нейронных сетях. Есть второй вектор его развития, это может быть как угодно устроенное мыслящее устройство. Главное, чтобы работало. Считается, что когда мы применяем свой естественный интеллект, то основываемся на знаниях.

Но есть некий парадокс. Учёные-нейробиологи до сих пор не могут сказать, как на самом деле внутри нас хранятся эти знания и что же вообще такое интеллект человека. К примеру, многие считают, что мы принимаем решения не только мозгом, но и микробиотой. В нашем кишечнике живут около 3 кг бактерий, и они определяют, кто нам нравится, чего нам хочется, какие эмоции нам сейчас испытывать.

Роботы спасут лес — Учёные Сибирского федерального университета наравне с другими разрабатывают новые задачи для искусственного интеллекта. Поделитесь последними достижениями. В 90-х годах она называлась «Экспертные системы». Мы с коллегами считаем, что теорию нужно подкреплять практикой, поэтому разработки ведутся постоянно.

К примеру, мы создаём систему распознавания номеров машин для въезда на территорию, огороженную шлагбаумом. Это удобно и безопасно. Со студенткой 4-го курса разрабатываем приложение для идентификации дикоросов в лесу. Такое приложение будет полезно при сборе грибов, через него можно будет понять, что это за гриб и стоит ли его срезать.

Есть разработка, с помощью которой можно быстро выявлять курящих по данным камер видеонаблюдения. Также мы взаимодействуем с промышленными предприятиями. Сейчас меня вдохновляют несколько наших проектов. Первый — это определение качества и количества деревьев в лесопарках.

Сегодня специалисты лесного хозяйства делают это «вручную». Мы хотим автоматизировать процесс: запускаем дрон, он облетает территорию, и искусственный интеллект сам считает деревья, определяет, какой они породы и представляют ли угрозу.

В результате Edge AI может значительно улучшить нашу повседневную жизнь, добавив контекстную осведомленность в широко используемую бытовую электронику с помощью передовых методов глубокого обучения. С развитием искусственного интеллекта и машинного обучения произошел значительный прогресс в технологиях, включающих использование микрочипов, известных как ASIC интегральные схемы специального назначения. Потенциальное влияние этого прогресса можно увидеть во многих отраслях, включая розничную торговлю, производство и энергетику.

Эти интеллектуальные и экономичные устройства имеют широкий спектр применения: от здравоохранения и безопасности до технического обслуживания и контроля качества. Ожидается, что они улучшат процесс принятия решений на производственных объектах, предприятиях розничной торговли и складах, повысив производительность и эффективность. Более точная диагностика здоровья кредиты: pixabay Достижения технологий и искусственного интеллекта открывают новую эру более точной диагностики здоровья. Благодаря интеграции передовых алгоритмов искусственного интеллекта и методов машинного обучения специалисты здравоохранения теперь могут предлагать пациентам более точные и надежные диагностические оценки. Одно из ключевых преимуществ этих технологические инновации Это способность быстро и эффективно анализировать огромные объемы данных о пациентах.

Сюда входят данные медицинской визуализации, генетического профиля, электронных медицинских карт и носимых устройств. Диагностические инструменты на основе искусственного интеллекта могут анализировать это огромное количество информации, чтобы выявить закономерности, аномалии и потенциальные риски для здоровья, которые специалистам-практикам может быть сложно обнаружить. Более того, эти достижения могут сделать здравоохранение более персонализированным. Принимая во внимание уникальную генетическую структуру человека, историю болезни и стиль жизни факторов, диагностика на основе искусственного интеллекта может адаптировать рекомендации и планы лечения к конкретным потребностям каждого пациента. Такой персонализированный подход повышает точность диагностики и общее качество оказания медицинской помощи.

Лучшее прогнозирование спроса и автоматизация рабочих процессов в розничной торговле В розничной торговле происходит революция благодаря технологиям на базе искусственного интеллекта, которые меняют способы прогнозирования тенденций и прогнозирования спроса. Эти достижения помогают ритейлерам оптимизировать свою планирование запасов , что приводит к увеличению потенциального дохода. Такое сокращение логистических затрат приводит к повышению рентабельности. Это не только приводит к экономии средств, но и высвобождает ценные человеческие ресурсы для решения более стратегических задач. Это сводит к минимуму возникновение нехватки товаров на складе, что может привести к потере продаж и недовольству клиентов.

Это приводит к повышению удовлетворенности и лояльности клиентов. Ожидается, что в 2023 году ИИ продолжит играть заметную роль в секторе розничной торговли, а его приложения расширятся за пределы управления запасами, цепочками поставок и логистикой. Вот некоторые области, где ИИ может оказать существенное влияние: Автоматизация кассового аппарата: Кассовые системы на базе искусственного интеллекта, такие как магазины без касс, станут более распространенными, что сократит время ожидания и улучшит общее впечатление от покупок. Персонализация опыта магазина: Алгоритмы искусственного интеллекта будут анализировать данные клиентов, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации по продуктам, предложениям и впечатлениям в магазинах, повышая вовлеченность клиентов и продажи. Оформление витрин: Решения на основе искусственного интеллекта оптимизируют планировку магазинов и размещение продуктов на основе данных в реальном времени, повышая видимость продуктов и продажи.

Предотвращение потерь: Системы наблюдения на базе искусственного интеллекта помогут ритейлерам более эффективно выявлять и предотвращать кражи и мошенничества.

Новости актуальность искусственного интеллекта