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Essendo un sottosettore dell'informatica, l'Intelligenza Artificiale (AI) è una tecnologia che mira a sviluppare computer per fare cose che sono normalmente svolte dal cervello umano. Se consideriamo la parola intelligenza, si può dire nei termini del laico che l'intelligenza artificiale è una tecnologia che rende i computer intelligenti. È fondamentalmente un termine generico per le macchine. La tecnologia consente alle macchine di dimostrare l'intelligenza a livello umano. La macchina qui ha la capacità di imitare il comportamento umano e di automatizzare i processi di routine. Il concetto sta guadagnando popolarità con ogni passaggio. È stato utilizzato per macchine vecchie come registratori di cassa e calcolatrici.

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Per dirla in termini semplici, i computer e le macchine nel caso dell'intelligenza artificiale vengono insegnati in particolare su ciò che deve essere fatto e su come farlo. Alcuni dei più grandi esempi di sistemi artificialmente intelligenti nel mondo di oggi sono dispositivi smart phone, chatbot, macchine intelligenti e assistenti personali computerizzati come Cortana e Siri. Con l'avanzare di un numero sempre maggiore di progressi tecnologici e l'avvento di Internet, il concetto di automazione delle macchine in modo che possano imparare da soli sta prendendo piede. Oggi questo è popolarmente conosciuto come Machine Learning.

Machine Learning (ML): le basi

Machine Learning (ML) è una parte dell'intelligenza artificiale che consente di programmare computer e macchine in modo tale che siano in grado di apprendere da soli. Quando si tratta di Machine Learning, il principale fattore trainante dello stesso non consiste nell'insegnare esplicitamente alle macchine cosa fare, ma consentendo alla macchina di pensare da sé e trarre conclusioni dagli stessi. Il giudizio mostrato dalla macchina si basa esclusivamente sui dati inseriti nella macchina e non vi è alcun margine di errore quando si basa su dati puri forniti tramite Internet.

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L'apprendimento automatico è basato sulla probabilità. In questo caso, le macchine ricevono numerosi cicli di feedback che abilitano il meccanismo di apprendimento all'interno di queste macchine. Quando un certo tipo di dati viene immesso in una macchina nota per le sue capacità artificialmente intelligenti, il dispositivo è in grado di classificare i dati alimentati secondo una serie di algoritmi. Questo è fatto al fine di intraprendere compiti e dare previsioni.

In un linguaggio semplice, Machine Learning (ML) è una tecnologia che consente a una macchina di rendere soggettive e decessionate alla pari con il cervello umano. Le decisioni prese sono basate esclusivamente sulla fonte dei dati. Questa origine dati è comunemente chiamata Big Data. Gli esempi di Machine Learning nelle nostre vite quotidiane sono Uber e Ola, le popolari app di condivisione del ridge, app che fanno previsioni sul mercato azionario e la tecnologia che guida le cartelle spam nella nostra casella di posta. Machine Learning è una tecnologia che ci ha fornito molti ottimi prodotti. Ciò è dovuto a Internet.

Machine Learning e Internet of Things

L'Internet of Things (IoT) è l'interconnessione di gadget attraverso Internet. L'innovazione consente ai dispositivi intelligenti di rimanere connessi tra loro inviando e accettando le informazioni. L'IoT non si limita solo ai gadget intelligenti; simula inoltre le parti singolari di una macchina, ad esempio il puntatore del livello di inchiostro di una stampante e il motore di flusso di un piano.

IoT è la stringa che interfaccia insieme AI e ML, nel senso che si riempie come una fortuna di informazioni con le quali Artifical Intelligence e Machine Learning possono utilizzare tutte insieme affinché il loro programma funzioni. L'intelligenza artificiale, la ML e l'IoT prosperano in una relazione armoniosa in cui non si può lavorare appropriatamente senza l'altro.

Tipi di intelligenza artificiale

  • Intelligenza artificiale ristretta: l'intelligenza artificiale debole, nota anche per l'IA ristretta, è una struttura di intelligenza artificiale creata e preparata per un'impresa specifica. L'IA ristretta è personalizzata per svolgere un compito solitario e funziona all'interno di un'impostazione limitata. È grande nelle occupazioni fisiche e psicologiche di routine. Ad esempio, l'IA ristretta può distinguere l'esempio e le connessioni dalle informazioni in modo più efficace delle persone. Offre aspettative, acquista proposte e indicatori di clima alcuni esempi di intelligenza artificiale limitata. Infatti, anche il motore di traduzione di Google è un tipo di IA ristretta. Nel settore automobilistico, le auto a guida autonoma sono l'effetto collaterale della coordinazione di alcune IA limitate. Tuttavia, non può crescere e prendere le imprese oltre il suo campo, ad esempio, il motore di intelligenza artificiale che trascrive il riconoscimento dell'immagine non può eseguire proposte di offerte.
  • Intelligenza Generale Artificiale: l'Intelligenza Artificiale Generale (AGI) è una struttura di intelligenza artificiale con capacità psicologiche riassuntive che scoprono le risposte per il nuovo incarico che subisce. È chiamato in modo prominente come un'intelligenza artificiale forte che può comprendere e ragionare la terra come un essere umano. Altrimenti chiamata IA umana, è ancora difficile caratterizzare una dimensione umana creata dall'uomo. La conoscenza umana probabilmente non ha la capacità di elaborare rapidamente quanto i PC, tuttavia essi possono pensare in modo univoco, pianificare e affrontare i problemi senza entrare in sottigliezze. A maggior ragione, le persone possono sviluppare e sollevare considerazioni e pensieri che non hanno tracce o priorità.

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  • Artificial Super Intelligence: l' Artificial Super Intelligence (ASI) è una tecnologia che racconta la posizione in cui PC / macchine supereranno le persone e le macchine avrebbero la capacità di impersonare azioni umane. L'ASI si riferisce a una circostanza in cui la capacità soggettiva delle macchine sarà migliore delle persone. Precedentemente, c'erano stati progressi come il supercomputer Watson di IBM che batteva i giocatori umani a perigli e gadget assistenziali come Siri anche in una discussione con individui, ma non esiste ancora una macchina in grado di gestire la profondità delle informazioni e la capacità intellettuale come quella di un completamente creato umano. ASI ha avuto due scuole di considerazioni, da un lato un incredibile ricercatore come Stephen Hawking ha visto il pieno avanzamento dell'IA come un rischio per l'umanità mentre altri, per esempio, Demis Hassabis, co-fondatore e CEO di DeepMind crede che l'intelligenza artificiale sia più astuta essere migliori sarebbe il mondo e qualche aiuto all'umanità.

Componenti di intelligenza artificiale

La ricerca in AI racconta le diverse parti del pensiero umano e meccanico. Comunque sia, la maggior parte degli attuali framework, in particolare gli articoli orientati al consumatore come Apple 's Siri, Microsoft ' s Cortana, e Google 's Now, fanno uso di ciascuno dei tre di questi livelli.

Questi framework sono unici nel nuovo ambiente AI e sono finiti, end-to-end. Fanno uso del riconoscimento del discorso e dell'età alle due chiusure, e utilizzano la programmazione di base della lingua per rimuovere i termini che guidano un modello di scelta, il che, quindi, ha senso di ciò che hai chiesto e in questo modo quale compito eseguire. Una reazione può quindi essere creata e data alla struttura dell'età del discorso. Il risultato è che ognuno di questi dà un aspetto apparentemente solitario elaborato da una miscela di funzionalità.

Le aree di accompagnamento ti danno un'idea di come le tre parti della conoscenza – percezione, ragionamento e azione – si incontrano in questo tipo di struttura.

  • Sensing: gli assistenti mobili orientati al consumatore utilizzano la tecnologia del riconoscimento vocale per riconoscere le parole che hai indirizzato al framework. Lo fanno catturando la tua voce e utilizzando la successiva forma d'onda per percepire molte parole. Ognuno di questi framework utilizza il proprio adattamento del riconoscimento vocale, con Apple che utilizza l'elemento di un oggetto lavorato da Nuance e Microsoft e Google che si muovono da soli. Nonostante il fatto che questi assistenti possano prendere le parole, non capiscono subito cosa significano quelle parole. Si avvicinano semplicemente alle parole che hai detto in modo simile che le avrebbero avvicinate nella remota possibilità che tu le avessi composte. La conseguenza di questa procedura è estremamente solo una serie di parole. Per poterli utilizzare, questi framework devono ragionare sulle parole, che comprendono capire che cosa significano, che cosa potresti aver bisogno e come possono permetterti di ottenere quello che ti serve. Ciò si verifica utilizzando un piccolo frammento di dialetto comune.
  • Reasonin: Sebbene ogni framework abbia una propria interpretazione del problema, tutti sono fondamentalmente uguali alle cose in questa fase. Si tratta di una gestione del parlato veramente leggera, guidata da definizioni e connessioni di base, che consente a queste strutture di stabilire che un individuo ha bisogno di un pizzaiolo o, ancor più inequivocabilmente, di capire che l'individuo ha bisogno di sapere dove può scoprirne uno. Riconoscere cosa fare, in ogni caso, è completamente diverso dal realizzare come farlo. Questi cambiamenti, dai suoni alle parole, ai pensieri, alle esigenze dei clienti, forniscono a questi quadri i dati attesi che ora intendono soddisfare tali requisiti. Mentre il pensiero associato all'assestamento su vari piani di attività è sicuramente AI, i piani saranno in generale contenuti di base per i dati di vicenda sociale. In ogni caso, la loro schiettezza non dovrebbe pregiudicare il loro lavoro in un quadro di intelligenza artificiale. Sapere esattamente cosa fare e quando farlo è regolarmente chiamato "abilità. "

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  • Recitazione: sulla scia del sensing e del ragionamento sono stati attivati, i postumi di queste strutture dovrebbero essere trasmessi ai clienti. Ciò include l'ordinamento dei risultati in una ragionevole disposizione di pensieri da impartire, la mappatura dei pensieri su una frase o due e dopo quella trasformazione di quelle parole in suoni.

Come può essere utilizzata l'intelligenza artificiale nelle aziende?

L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per prendersi cura delle imprese in tutti i casi. L'intelligenza simulata può consentire alle organizzazioni di espandere le trattative, identificare la falsa dichiarazione, migliorare l'incontro con il cliente, informatizzare le forme di lavoro e fornire un esame preliminare. Venture come le assicurazioni sociali, le auto, le amministrazioni e i coordinatori legati al denaro hanno molto da raccogliere dalle esecuzioni di IA. L'intelligenza artificiale può consentire al benessere di pensare a cooperative specializzate con dispositivi migliori per la diagnosi precoce. I veicoli autonomi sono una conseguenza immediata dei miglioramenti nell'IA.

Le amministrazioni monetarie possono trarre profitto dalla robotizzazione dei processi basata sull'intelligenza artificiale e dal posizionamento errato. Le organizzazioni logistiche possono utilizzare l'intelligenza artificiale per ottenere migliori scorte e trasmettere i dirigenti. L'attività di vendita al dettaglio può delineare la condotta utilizzando l'intelligenza artificiale.

L'ascesa di chatbot e assistenti virtuali sono inoltre un effetto collaterale del ragionamento artificiale. Alexa di Amazon, Home di Google, Siri di Apple e Cortana di Microsoft sono nel complesso basati su calcoli basati sull'intelligenza artificiale per migliorare la vita. Questi progressi prenderanno progressivamente posti di lavoro notevoli nella gestione della condotta futura dell'acquirente. La maggior parte dei tuoi futuri scambi sarà completata con l'assistenza di un chatbot basato su AI o di un helper remoto.

Realizzare il potenziale dell'intelligenza artificiale

  • L'implementazione dell'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale influiranno notevolmente sulla produttività della tua associazione. Insightful frameworks può automatizzare molto del tuo lavoro e aiutare a ridurre il pericolo di errori umani. Col passare del tempo, i tuoi quadri impareranno e diventeranno più astuti. Risulterà risultati migliori.

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  • Numerose organizzazioni stanno iniziando a percepire gli enormi vantaggi e il potenziale margine aggressivo che possono sfruttare dall'utilizzo dell'IA. C'è un entusiasmo in via di sviluppo da parte di ogni industria sull'indagine sui risultati possibili.
  • Le associazioni stanno già utilizzando le capacità intellettuali create dall'uomo per stabilirsi nelle scelte terrestri. Ad esempio, Coca-Cola ha scaricato Cherry Sprite in base alla sua indagine sugli oggetti AI. Inoltre, l'organizzazione del soda pop ha intenzione di fare il proprio servitore di servitù per fondere le sue macchinette per dolciumi.

Implementazione dell'intelligenza artificiale nella tua attività

Con una tale quantità di discussioni sull'IA, c'è un vero timore di perdere. Tieni presente che è solitario l'inizio della trasformazione dell'IA. Tutto ciò che resta delle organizzazioni si trova in diverse fasi di pianificazione. Quindi, nel caso in cui non si disponga ancora di un accordo basato sull'intelligenza artificiale, non congelare. È vitale iniziare a vedere apparati concepibili per il tuo business. Ecco un paio di metodologie:

  • Conoscere le esigenze della tua azienda: Conoscere la propria attività e capire quali aspetti chiave del tormento possono essere risolti utilizzando soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale può dare un esame preliminare alla tua attività. Ti può permettere di robotizzare le imprese. Attraverso l'esame, puoi decidere le destinazioni corrette per la tua attività.
  • Stimare i rischi coinvolti: qualsiasi nuova innovazione porta dei pericoli, tuttavia il modo migliore per cogliere l'innovazione è usarlo e imparare dai propri errori. Puoi svolgere attività con estensioni più piccole e valutare fondamentalmente ciascun bug. Vi consentirà di comprendere i fattori di rischio e di fornirvi le informazioni per stabilirvi in seguito scelte migliori.
  • Trova buoni servizi: per incorporare le tecnologie IA nella realtà, hai bisogno di ingegneri IA. Grazie alla vetrina AI in rapida evoluzione, i designer sono una risorsa rara. Inoltre, per preparare e inviare le applicazioni AI, i progettisti richiedono l'accesso a una base computazionale versatile e ragionevole in grado di sostenere la gestione essenziale dell'IA. Inoltre, richiedono informazioni grezze e professionisti per la denominazione delle informazioni, dimostrano l'approvazione del rendimento e poi alcuni. Costruire questo quadro IA è noioso ed esorbitante. La maggior parte delle organizzazioni non è in grado di integrare internamente 100 mappatori di informazioni e attualizzare il framework per aiutarli, tuttavia ci sono delle amministrazioni accessibili che rendono il miglioramento delle applicazioni AI disponibile e moderato per le organizzazioni. Quindi non è necessario riunire le fondamenta e il capitale umano.
  • Fai lo sfondo giusto: per vincere in qualsiasi guerra dell'innovazione, hai bisogno delle persone ideali e della cultura corretta. Arruolare i lavoratori richiede un investimento significativo. Costruire una cultura decente richiede un po 'di energia seria. Devi contribuire con risorse per migliorare le tue probabilità. Mentre è costoso mettere risorse in nuove innovazioni e nuove capacità, è giustificato, nonostante tutti i problemi. Può cambiare la tua attività.

Esempi recenti di tecnologie artificialmente intelligenti

Le macchine non hanno assunto il controllo. Non ancora in ogni caso. Nonostante ciò, si stanno facendo strada nelle nostre vite, influenzando il modo in cui viviamo, lavoriamo e ci impegniamo. Ad esempio, da singoli colleghi come Siri e Alexa, a tutti i progressi più nascosti e fondamentali, ad esempio, conducono calcoli, indagini suggestive e veicoli auto-controllanti controllati da autodifesa che sfoggiano capacità preveggenti rivoluzionarie, ci sono alcuni precedenti e esempi di intelligenza artificiale utilizzati oggi.

  • Alexa: l' ascesa di Alexa per diventare il fulcro della casa intelligente, è stata in qualche misura transitoria. Nel momento in cui Amazon inizialmente ha presentato Alexa, ha travolto una grande parte del mondo. In ogni caso, la sua disponibilità e la sua straordinaria capacità di interpretare il discorso da qualsiasi punto della stanza lo hanno reso un elemento progressivo che ci consente di setacciare il web per dati, acquistare, pianificare accordi, impostare avvertenze e un milione di cose diverse , tuttavia, aiuta anche a controllare le nostre case acustiche e ad essere un direttore d'orchestra per coloro che potrebbero avere una versatilità limitata.
  • Cogito: inizialmente aiutato a stabilire dal CEO, Joshua Devour e, il dottor Sandy Pentland, Cogito è probabilmente uno dei principali esempi di cambiamento di condotta in conformità con il progresso i bit energici di conoscenza del cliente rinforzano gli specialisti esistenti L'organizzazione potrebbe essere un mix di machine learning e scienza del comportamento per far progredire la cooperazione con i clienti per gli specialisti telefonici. Questo si applica a tonnellate di chiamate vocali che si verificano in un avvio graduale.
  • com: l' AI basata sul valore di Amazon è qualcosa che è rimasta in circolazione per molto tempo, permettendole di trarre profitto dal web. Con i suoi calcoli affinati sempre di più ogni anno che passa, l'organizzazione è diventata intensamente brillante nell'anticipare esattamente ciò che desideriamo acquisire dalla nostra condotta online. Mentre Amazon intende spedirci degli oggetti prima ancora che realizziamo di averli richiesti, non è ancora arrivato esattamente. Comunque sia, è sicuramente nel mirino.

Conclusione:

Numerose organizzazioni adottano innovazioni artificialmente intelligenti per cercare di ridurre i costi operativi, aumentare la produttività, sviluppare reddito e migliorare l'incontro con i clienti. Per i vantaggi più degni di nota, le organizzazioni dovrebbero prendere in considerazione la possibilità di sfruttare appieno i progressi – incluso l'apprendimento automatico, la gestione regolare dei dialetti e il limite del cielo da lì – nelle loro procedure e articoli. Nondimeno, anche le organizzazioni che sono nuove nell'intelligenza artificiale possono ricevere benefici reali. Nelle soluzioni software offshore i nostri sviluppatori sono a vostra disposizione durante tutto il processo di sviluppo e vi forniscono tecnologie che sfruttano il potere dell'intelligenza artificiale su numerosi livelli. Puoi controllare i nostri servizi qui www.offshoresoftware.solutions