Kesan masa depan kecerdasan buatan
Kecerdasan Buatan mengubah cara perniagaan bekerja pada kedua-dua pihak pekerja dan pelanggan, serta berinteraksi dengan proses, produk dan orang. Diramalkan menjelang 2022, pasaran perisian kecerdasan buatan global akan mencecah AS$62 bilion, peningkatan lebih daripada 20%. Pendigitalan ini mengubah permainan untuk syarikat merentas semua industri kerana ia membolehkan operasi perniagaan yang lebih bijak, lebih ramping dan lebih menjimatkan kos serta memacu operasi yang lebih tangkas dalam persekitaran yang mengganggu hari ini.
Dengan mengambil kira perkara ini, mari kita lihat kemungkinan kesan kecerdasan buatan pada masa hadapan, kerana teknologi terus berkembang dan menyusup lebih banyak kes penggunaan perniagaan.
Impak ke atas Rancangan Perniagaan
Perniagaan dari semua saiz dan merentasi pelbagai industri nampaknya terus menerima AI sebagai sebahagian daripada strategi perniagaannya. Dengan mengambil langkah ke belakang dan mengambil pendekatan strategik yang digabungkan untuk melaksanakan teknologi yang dipertingkatkan AI seperti automasi pintar, pemimpin boleh meraih faedah perniagaan yang jelas, termasuk tetapi tidak terhad kepada perkhidmatan pelanggan yang lebih baik, peningkatan daya saing, peningkatan produktiviti dan lebih berpuas hati. tenaga kerja.
Sama ada mengurangkan masa menunggu pelanggan dalam perkhidmatan kewangan, menjadikan rantaian bekalan lebih berdaya tahan dan fleksibel, atau menambah baik penjagaan pesakit dengan meminimumkan usaha pentadbiran manual, automasi pintar boleh menjadi kunci untuk merealisasikan faktor pendorong pelan strategik perniagaan.
Tenaga Kerja yang Berkembang
Dengan teknologi dipacu AI untuk menambah baik proses dan transformasi, perniagaan boleh menggunakan minda mengutamakan digital untuk membayangkan semula Cara operasi mereka. Ini, seterusnya, akan membolehkan pekerja menumpukan pada tugas yang lebih bermatlamat, termasuk yang tertumpu pada perkhidmatan pelanggan, dan kurang fokus pada fungsi pentadbiran.
Secara relatifnya, teknologi automasi pintar ialah bahagian yang lebih mudah dalam penambahbaikan dan transformasi proses. Automasi pintar menjadikan pelaksanaan kejuruteraan semula operasi lebih mudah dan mempunyai kesan yang besar terhadap cara perniagaan melihat pekerja, kerja dan keupayaan mereka untuk melaksanakan perubahan yang mempunyai nilai strategik kepada perniagaan.
Keupayaan robot digital membolehkan teknologi melakukan tugasan berat, memperkasakan pekerja untuk melakukan kerja yang lebih bermakna dan kompleks. Tumpuan adalah pada peralihan modal insan ke arah penjanaan hasil, atau aktiviti tertumpu kepada pelanggan, yang akan memberi laluan kepada keupayaan yang dipertingkat, kerja yang lebih memuaskan untuk pekerja dan lebih fleksibiliti dan skalabiliti sumber merentas industri .
Memandangkan semakin banyak perniagaan mengusahakan kecerdasan buatan dan teknologi transformatif lain, kami akan melihat semakin banyak perniagaan di seluruh dunia terjejas dan bergerak ke arah yang lebih baik.
Rangkaian Autonomi
Dalam dunia digital dan perniagaan yang serba pantas hari ini, perniagaan bergantung pada rangkaian untuk operasi harian mereka. Walau bagaimanapun, menggunakan perkhidmatan rangkaian untuk memenuhi permintaan dunia kerja hibrid baharu ini kini memerlukan rangkaian yang memanfaatkan kecerdasan buatan dan keupayaan autonomi yang lain.
Automasi itu sendiri, dan idea bahawa teknologi boleh menyediakan sendiri, mendiagnosis diri dan menyembuhkan diri, telah wujud sejak sekian lama, tetapi, berkat kemajuan dalam kecerdasan buatan, rangkaian autonomi kini menjadi realiti.
Melalui konfigurasi bebas, pemantauan dan penyelenggaraan, rangkaian autonomi beroperasi dengan sedikit atau tiada campur tangan manusia. Kecerdasan buatan kini memberi impak yang besar kepada perusahaan, menggantikan rangkaian yang terhad, terdedah kepada ralat dan melegakan pasukan IT yang terbeban yang ditugaskan untuk mencari dan menyelesaikan masalah dan bukannya memperkasakan dan membolehkan orang dan sambungan .
Semua orang boleh mendapat manfaat daripada rangkaian autonomi yang dikuasakan oleh kecerdasan buatan. Untuk kemudahan perubatan, rangkaian sedemikian mempunyai keupayaan, contohnya, untuk menyambungkan helikopter perubatan dengan doktor pada helipad atau memantau pam intravena yang memastikan pesakit terus hidup.
Untuk sekolah, mereka boleh membuat bilik darjah rangkaian dengan perisian sokongan untuk membantu kanak-kanak mengatasi cabaran pembelajaran, atau memantau kehadiran dan secara proaktif melibatkan pelajar yang tidak terlibat dalam pendidikan.
Pemperibadian dan penyesuaian
Di sisi pelanggan, pengguna perkhidmatan digital telah mendapat manfaat daripada penggunaan AI, yang telah terbukti meningkatkan kecekapan penglibatan pengguna. Walaupun AI masih dalam peringkat awal pembangunannya, nampaknya ia akan menyokong peningkatan pemperibadian dan penyesuaian dari semasa ke semasa.
Apabila kami memasuki era metaverse baharu, kami hanya akan mempunyai akses kepada lebih banyak titik data, yang bermakna kami akan dapat menggunakan AI dengan lebih berkesan untuk mencipta pengalaman yang disesuaikan untuk pelanggan kami.
Pada masa hadapan, pengalaman jenama kami akan sentiasa disesuaikan. Sebagai contoh, apabila memasuki pasar raya di Metaverse, rak akan disusun dengan cara yang berbeza.
Kecerdasan buatan sudah pun memacu pengesyoran dalam talian yang lebih baik dan pengiklanan disasarkan. Pada masa hadapan, ia juga akan melampaui dan mempengaruhi interaksi. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, kita telah melihat semakin banyak aplikasi praktikal teknologi kecerdasan buatan, dan pada tahun-tahun akan datang, ia akan menjadi meluas. Memandangkan kecerdasan buatan menjadi sebahagian daripada kehidupan seharian kita, adalah penting untuk mengingati dan melindungi privasi. Data yang diproses hendaklah sentiasa tanpa nama dan digunakan hanya untuk tujuan tertentu.
Kecerdasan Buatan dalam Industri
Memandangkan AI terus berkembang pada tahun-tahun akan datang, ia akan mengganggu lebih banyak operasi dalam lebih banyak industri, meningkatkan kecekapan dan mengurangkan tekanan pekerja. Impak terbesar AI akan datang daripada perusahaan yang paling berkesan boleh meletakkan model dalam pengeluaran dan mencari cara untuk menyepadukan model ini dengan proses perniagaan sedia ada dengan terbaik.
Potensi transformasi AI yang paling tinggi mungkin terletak pada penjagaan kesihatan, di mana walaupun kadar penggunaan semasa sebanyak 36%, aplikasi penjagaan kesihatan, seperti kaedah diagnostik yang lebih baik atau lipatan protein, boleh membawa pulangan sosial dan ekonomi yang luar biasa.
Industri lain seperti pembinaan dan logistik boleh memanfaatkan model ML untuk mengoptimumkan perkhidmatan. Sebagai contoh, industri pembinaan menggunakan model ML untuk mengoptimumkan perkhidmatan apabila merancang projek dan mencegah kemalangan serta meningkatkan keselamatan dengan mengesan potensi risiko di tapak.
Kami juga melihat prestasi AI yang lebih baik, didorong oleh peningkatan dalam cara pembangun mencipta model dan hakikat bahawa kami boleh memampatkan model dan menjalankannya pada perkakasan edge, yang membolehkan lebih banyak aplikasi. AI juga menjadi lebih mudah diakses berkat kemunculan teknologi seperti pasaran AI, pembuat AI, kit alat guru dan platform AI tanpa kod rendah.
Secara keseluruhannya, penambahbaikan ini telah meningkatkan penggunaan kecerdasan buatan dalam industri, dan menjelang akhir tahun 2021, hampir satu pertiga daripada perusahaan akan mempunyai model dalam pengeluaran.
Kesihatan Mesin dalam Pembuatan
Pembuatan akan melihat potensi yang besar untuk inovasi melalui rangka kerja baru yang dipanggil Kesihatan Mesin. Ciri ini menggunakan IoT dan kecerdasan buatan untuk meramal dan mencegah kegagalan mesin industri dan meningkatkan prestasi mesin melalui analitik.
Kecerdasan buatan menerajui revolusi perindustrian keempat bersama-sama dengan teknologi seperti automasi dan Internet Perkara. Pembuatan ialah salah satu industri yang sudahpun melihat manfaat besar kerana AI digunakan untuk memberikan keterlihatan yang lebih besar ke dalam proses, kecekapan dan keupayaan perniagaan ini. Contoh utama ialah penyelesaian dipacu AI yang memantau kesihatan mesin, menyediakan analisis ramalan mengenai peralatan kritikal dan sampingan dalam kilang pembuatan.
Penderia menangkap getaran, suhu dan data magnet daripada mesin perindustrian, dan kecerdasan buatan menggunakan data ini dan input daripada pakar kebolehpercayaan manusia untuk mendiagnosis masalah mesin, menerangkan perkara yang menyebabkan masalah itu dan membangunkan satu tindakan.
Impak kes penggunaan AI ini sangat besar. Apabila mesin kritikal gagal, keseluruhan barisan pengeluaran akan terhenti, yang akan mempunyai kesan huluan dan hiliran yang serius ke atas keseluruhan rantaian bekalan. Hasilnya, kesihatan mesin membolehkan pengeluar mengukuhkan daya tahan mereka terhadap isu rantaian bekalan atau peristiwa global yang memberi kesan kepada pengeluaran.
Atas ialah kandungan terperinci Kesan masa depan kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
