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Sendo um sub-campo da ciência da computação, a Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia que visa desenvolver computadores para fazer coisas que normalmente são feitas pelo cérebro humano. Se considerarmos a palavra inteligência, pode-se dizer, em termos leigos, que a IA é uma tecnologia que torna os computadores inteligentes. É basicamente um termo abrangente para as máquinas. A tecnologia permite que as máquinas demonstrem inteligência em nível humano. A máquina aqui tem a capacidade de imitar o comportamento humano e automatizar os processos de rotina. O conceito está ganhando popularidade a cada passagem. Ele tem sido usado em máquinas tão antigas quanto caixas registradoras e calculadoras.

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Para colocá-lo em termos simples, computadores e máquinas no caso da inteligência artificial são especialmente ensinados sobre o que precisa ser feito e como fazê-las. Alguns dos maiores exemplos de sistemas artificialmente inteligentes no mundo de hoje são dispositivos de smartphones, chatbots, carros inteligentes e assistentes pessoais computadorizados, como Cortana e Siri. Com cada vez mais avanços tecnológicos sendo introduzidos para nós e a ascensão da internet, o conceito de automatizar máquinas para que elas possam aprender por si mesmas está ganhando força. Hoje isso é popularmente conhecido como Machine Learning.

Machine Learning (ML): O Básico

Aprendizado de Máquina (ML) é uma parte da inteligência artificial que permite que computadores e máquinas sejam programados de tal maneira que eles sejam capazes de aprender por si mesmos. Quando se trata de Machine Learning, o principal fator determinante do mesmo não está em ensinar explicitamente às máquinas o que fazer, mas sim permitir que a máquina pense por si mesma e tire conclusões do mesmo. O julgamento mostrado pelo dado pela máquina é baseado exclusivamente nos dados alimentados na máquina e não há margem para erro quando é baseado em dados puros que são fornecidos através da Internet.

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Aprendizado de Máquina é baseado na probabilidade. Nesse caso, as máquinas recebem vários ciclos de feedback que permitem o mecanismo de aprendizado nessas máquinas. Quando um determinado tipo de dado é alimentado em uma máquina que é conhecida por suas capacidades artificialmente inteligentes, o dispositivo é capaz de classificar os dados alimentados de acordo com uma série de algoritmos. Isso é feito para realizar tarefas e dar previsões.

Em linguagem fácil, o Aprendizado de Máquina (ML) é uma tecnologia que permite que uma máquina faça subjetivos e deciões a par com o cérebro humano. As decisões que ele faz são baseadas puramente na fonte de dados. Essa fonte de dados é comumente chamada de Big Data. Os exemplos de Aprendizado de Máquina em nosso dia a dia são Uber e Ola, os populares aplicativos de compartilhamento de viagens, aplicativos que fazem previsões sobre o mercado de ações e a tecnologia que controla as pastas de spam em nossa caixa de correio. Machine Learning é uma tecnologia que nos deu ótimos produtos. Isto é devido à internet.

Aprendizado de Máquina e a Internet das Coisas

A Internet das Coisas (IoT) é a interconexão de gadgets pela Internet. A inovação permite que os dispositivos inteligentes permaneçam conectados entre si enviando e aceitando informações. A IoT não se restringe apenas a gadgets inteligentes; ele também faz a interface de partes singulares de uma máquina, por exemplo, o ponteiro de nível de tinta de uma impressora e o motor de fluxo de um avião.

A IoT é a string que faz a interface entre AI e ML, na medida em que é preenchida como uma fortuna de informações com a qual a Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina podem usar todos juntos para que seu programa funcione. Inteligência artificial, ML e IoT florescem em um relacionamento harmonioso em que não se pode trabalhar adequadamente sem o outro.

Tipos de Inteligência Artificial

  • Inteligência Artificial Estreita: IA Fraca, da mesma forma, conhecida por AI restrita é uma estrutura de IA que é criada e preparada para um empreendimento específico. O AI estreito é personalizado para executar uma tarefa solitária e funciona dentro de um ambiente restrito. É ótimo em ocupações físicas e psicológicas de rotina. Por exemplo, o AI estreito pode distinguir o exemplo e as conexões da informação de forma mais eficaz do que as pessoas. Lida com expectativas, compra de propostas e estimativas climáticas, alguns exemplos de inteligência artificial estreita. De fato, até o Google Translation Engine é um tipo de IA estreita. No ramo automobilístico, os automóveis autônomos são os efeitos posteriores da coordenação de algumas AI limitadas. No entanto, ele não pode crescer e levar os empreendimentos além de seu campo, por exemplo, o motor de IA que transcreve reconhecimento de imagem não pode realizar propostas de transações.
  • Inteligência Geral Artificial: A Inteligência Artificial Geral (AGI) é uma estrutura de inteligência artificial com capacidades psicológicas resumidas que descobrem respostas para a nova tarefa que ela aborda. É proeminentemente chamado de IA forte, que pode compreender e raciocinar a terra como um humano faria. Caso contrário, é chamado AI humana, mas é difícil caracterizar uma dimensão humana produzida pelo homem. O conhecimento humano provavelmente não terá a capacidade de processar tão rápido quanto os PCs, no entanto, eles podem pensar de maneira única, planejar e resolver problemas sem entrar em sutilezas. Ainda mais vitalmente, as pessoas podem desenvolver e levantar considerações e pensamentos que não têm trilhas nem prioridade.

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  • Super Inteligência Artificial : A Super Inteligência Artificial (ASI) é uma tecnologia que fala sobre a posição em que os PCs / máquinas superam as pessoas e as máquinas teriam a capacidade de representar ações humanas. ASI refere-se a uma circunstância em que a capacidade subjetiva das máquinas será melhor que as pessoas. Anteriormente, houve avanços como o supercomputador Watson da IBM derrotando jogadores humanos em perigo e dispositivos de apoio como o Siri, incluindo discussões com indivíduos, mas ainda não existe uma máquina que possa processar a profundidade da informação e capacidade intelectual como a de um completamente criado humano. ASI tinha duas escolas de considerações, de um lado pesquisador incrível como Stephen Hawking viu o avanço completo da IA como um risco para a humanidade, enquanto outros, por exemplo, Demis Hassabis, co-fundador e CEO da DeepMind confia que mais astuto a IA acaba ser melhor o mundo seria e alguma assistência à humanidade.

Componentes da Inteligência Artificial

A pesquisa em IA fala sobre as diversas partes do pensamento humano e da máquina. Seja como for, a maioria dos frameworks atuais, especialmente os itens orientados ao consumidor como Siri da Apple, Microsoft Cortana e Google Now, fazem uso de cada uma dessas três camadas.

Essas estruturas são únicas no novo ambiente de IA e são finalizadas, de ponta a ponta. Eles fazem uso do reconhecimento do discurso e da idade nos dois encerramentos, e utilizam a programação da linguagem básica para remover termos que orientam um modelo de escolha, o que, assim, faz sentido para o que você pediu e, dessa maneira, que tarefa executar. Uma reação pode então ser criada e dada à estrutura da era do discurso. O resultado é que cada um deles dá um caso aparentemente solitário, elaborado a partir de uma mistura de funcionalidades.

As áreas de acompanhamento dão a você uma ideia de como as três partes do conhecimento – percepção, raciocínio e atuação – se encontram nesse tipo de estrutura.

  • Sensing: Os assistentes móveis orientados ao consumidor usam a tecnologia de reconhecimento de fala para reconhecer as palavras que você abordou no framework. Eles fazem isso pegando sua voz e utilizando a forma de onda subseqüente para perceber muitas palavras. Cada uma dessas estruturas usa sua própria adaptação de reconhecimento de voz, com a Apple fazendo uso de um item trabalhado pela Nuance, e tanto a Microsoft quanto o Google fazendo o seu próprio. Apesar do fato de que esses assistentes podem pegar as palavras, eles não percebem prontamente o que essas palavras significam. Eles simplesmente abordam as palavras que você disse da mesma forma que eles abordariam a chance de que você as tenha composto. A conseqüência desse procedimento é extremamente apenas uma série de palavras. Para utilizá-los, essas estruturas precisam raciocinar sobre as palavras, que incorporam descobrir o que elas significam, o que você pode precisar e como elas podem ajudá-lo a obter o que você precisa. Isso ocorre utilizando um pequeno pedaço de dialeto comum.
  • Razão: Embora cada estrutura tenha sua própria interpretação do problema, todos eles fazem basicamente o mesmo que as coisas neste estágio. Trata-se de tratamento de fala genuinamente leve, orientado por definições e conexões básicas, permitindo que essas estruturas estabeleçam que um indivíduo precisa de um restaurante de pizza ou, ainda mais inequivocamente, interpretando que o indivíduo precisa saber onde ele pode descobrir um. Reconhecer o que fazer, em qualquer caso, é completamente diferente de perceber como fazê-lo. Essas mudanças – de sons a palavras, a pensamentos e às necessidades do cliente – fornecem a essas estruturas os dados esperados para agora atender a esses requisitos. Embora o pensamento associado à resolução de vários planos de atividade seja certamente AI, os planos serão, em geral, conteúdos básicos para dados de assuntos sociais. Em qualquer caso, sua franqueza não deve minar seu trabalho em uma estrutura de IA. Saber precisamente o que fazer e quando fazer é regularmente chamado de "habilidade ".

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  • Atuação: Após a detecção e o raciocínio terem sido ativados, os efeitos posteriores dessas estruturas devem ser transmitidos aos clientes. Isso inclui classificar os resultados em uma organização sensata dos pensamentos a serem transmitidos, mapear os pensamentos em uma frase ou duas e depois transformar essas palavras em sons.

Como a Inteligência Artificial pode ser usada nas empresas?

Inteligência Artificial pode ser usada para cuidar de empresas em todos os casos. A inteligência simulada pode permitir que as organizações expandam negócios, identifiquem deturpações, aprimorem o contato com o cliente, informatizem os formulários de trabalho e façam um exame presciente. Empreendimentos como seguro social, carro, administrações relacionadas a dinheiro e coordenações têm muito a ganhar com as execuções de AI. A inteligência humana pode permitir que o bem-estar se preocupe com as cooperativas especializadas, com melhores dispositivos para o diagnóstico precoce. Os veículos de autogoverno são um efeito imediato das melhorias na IA.

As administrações relacionadas ao dinheiro podem lucrar com a localização de robôs e de deturpação de processos baseados em IA. Organizações de logística podem usar AI para melhor estoque e transmitir os executivos. O negócio de varejo pode descrever a conduta utilizando a inteligência artificial.

A ascensão de chatbots e assistentes virtuais são, além disso, um efeito posterior do raciocínio criado pelo homem. O Alexa da Amazon, o Google's Home, o Siri da Apple e a Cortana da Microsoft utilizam todos os cálculos baseados em IA para melhorar a vida. Esses avanços terão empregos progressivamente perceptíveis na gestão da conduta futura do comprador. A maior parte de suas futuras trocas será finalizada com a ajuda de um chatbot ou um ajudante remoto baseado em IA.

Percebendo o potencial da inteligência artificial

  • Implementar aprendizado de máquina e IA afetará principalmente a produtividade da sua associação. Estruturas perspicazes podem informatizar muito do seu trabalho e ajudar a diminuir o risco de erros humanos. Com o passar do tempo, seus frameworks aprenderão e serão mais astutos. Isso resultará em melhores resultados.

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  • Numerosas organizações estão começando a perceber as enormes vantagens e a potencial vantagem agressiva que podem obter ao utilizar a inteligência artificial. Há um entusiasmo crescente de cada indústria sobre a investigação dos resultados possíveis.
  • As associações estão, a partir de agora, utilizando recursos cerebrais artificiais para decidir sobre as escolhas da Terra. Por exemplo, a Coca-Cola dispensou Cherry Sprite, dependendo de sua investigação de item AI. Além disso, a organização soda pop está pretendendo fazer o seu próprio ajudante servil para se fundir em suas máquinas de doces.

Implementando Inteligência Artificial no seu negócio

Com uma quantidade tão grande de discussão sobre IA, existe um genuíno pavor de perder. Tenha em mente que é o começo da transformação AI. O que resta das organizações está em diferentes estágios de planejamento. Então, no caso de você ainda não ter um acordo baseado em AI, não congele. É vital começar a ver aparelhos concebíveis para o seu negócio. Aqui estão algumas metodologias:

  • Conheça as necessidades do seu negócio: conheça o seu negócio e descubra os principais focos de tormento que podem ser resolvidos usando soluções baseadas em IA. Inteligência artificial pode dar um exame presciente ao seu negócio. Pode permitir-lhe robotizar empresas. Através do exame, você pode decidir os destinos corretos para o seu negócio.
  • Estime os riscos envolvidos: Qualquer inovação traz perigos, mas a melhor maneira de fazer isso é usá-lo e aprender com seus erros. Você pode realizar atividades com extensões menores e, basicamente, avaliar cada bug. Isso permitirá que você compreenda seus fatores de risco e forneça informações para definir melhores escolhas posteriormente.
  • Encontre bons serviços: para incorporar tecnologias de IA, você precisa de engenheiros de IA. Por causa do rápido desenvolvimento da IA, designers são um recurso raro. Além disso, para preparar e enviar os aplicativos de AI, os projetistas precisam ter acesso a uma base computacional versátil e razoável que possa reforçar o manuseio essencial de IA. Além disso, eles exigem informações brutas e profissionais para nomeação de informações, demonstram aprovação de rendimento e, em seguida, alguns. Construir este quadro de IA é tedioso e exorbitante. A maioria das organizações basicamente não pode se alistar 100 mapeadores de informações internamente e atualizar a estrutura para ajudá-los, no entanto, existem administrações acessíveis que tornam a melhoria da aplicação de AI disponível e moderada para as organizações. Então você não precisa montar a fundação e o capital humano.
  • Faça o contexto certo: para vencer em qualquer guerra de inovação, você precisa dos indivíduos ideais e da cultura correta. Alistando trabalhadores requer um investimento significativo. Construir uma cultura decente requer alguma energia séria. Você tem que contribuir com ativos para melhorar suas chances. Embora seja caro investir recursos em novas inovações e novas habilidades, isso se justifica, apesar de todos os problemas. Pode mudar o seu negócio.

Exemplos Recentes de Tecnologias Artificiais Inteligentes

As máquinas não assumiram o controle. Ainda não, de qualquer forma. Não obstante, eles estão vazando para nossas vidas, influenciando como vivemos, trabalhamos e nos engajamos. De colegas individuais alimentados por voz como Siri e Alexa, a todos os avanços mais ocultos e básicos, por exemplo, cálculos de conduta, investigações sugestivas e veículos autônomos controlados que exibem capacidades prescientes inovadoras, há alguns precedentes e exemplos de intellgience artificial sendo usado hoje.

  • Alexa: Alexa ascensão para se tornar o ponto central da casa inteligente, tem sido em algum grau transitório. No momento em que a Amazon inicialmente apresentou o Alexa, ele superou uma grande parte do mundo. Seja como for, a utilidade e a capacidade incomum de interpretar a fala de qualquer lugar da sala tornaram-se um item progressivo que nos permite vasculhar a web em busca de dados, compras, planejar planos, definir cuidados e um milhão de coisas diferentes. , além de ajudar a controlar nossas casas afiadas e ser um condutor para aqueles que podem ter versatilidade restrita.
  • Cogito: inicialmente ajudou a estabelecer pelo CEO, Joshua Devour e, Dr. Sandy Pentland, Cogito é possivelmente uma das principais instâncias proficientes de mudança de conduta de acordo com o avanço dos bits energéticos de conhecimento de clientes reforçar especialistas que existe A organização pode ser um mistura de aprendizado de máquina e conduzir ciência para promover a cooperação do cliente para especialistas em telefonia. Isso se aplica a toneladas de chamadas de voz que estão ocorrendo em um passo a passo.
  • com: A IA baseada em valor da Amazon é algo que está presente há muito tempo, permitindo que ela lucre na web. Com seus cálculos cada vez mais refinados a cada ano que passa, a organização ficou intensamente brilhante em antecipar exatamente o que estamos interessados em adquirir, dependente de nossa conduta on-line. Embora a Amazon pretenda enviar itens para nós antes mesmo de percebermos que precisamos deles, ainda não chegou exatamente. Seja como for, definitivamente está em sua mira.

Conclusão:

Inúmeras organizações adotam inovações artificialmente inteligentes para diminuir os custos operacionais, aumentar a produtividade, desenvolver renda e melhorar o contato com o cliente. Para vantagens mais notáveis, as organizações devem dar uma olhada em colocar o escopo completo de avanços inteligentes – incluindo aprendizado de máquina, manuseio de dialeto regular e o céu é o limite de lá – em seus procedimentos e itens. No entanto, mesmo as organizações que são novas na IA podem receber benefícios reais. Na Offshore Software Solutions, nossos desenvolvedores estão à sua disposição durante todo o processo de desenvolvimento e fornecem tecnologias que aproveitam o poder da inteligência artificial em vários níveis. Você pode conferir nossos serviços aqui www.offshoresoftware.solutions