6 näidet tehisintellektist, mida ühiskonnas rakendatakse

On tõsiasi, et tehisintellekt on juba meie seas. Alati ei ole see nii, nagu mõni aasta tagasi ulmefilmides näidati, kuid seal nad on: paljudes asjades, millega me iga päev aega veedame.

Kui kasutame mobiiltelefoni, surfame internetis või sõidame lihtsalt linnas sõidukiga; Kõigil neil juhtudel osaleb enamasti tahtmatult ühel või teisel viisil tehisintellekt.

Selle artikli eesmärk ei ole muud kui näidata mõnda nägu, mida selline reaalsus eeldab. Selle jaoks me näeme erinevaid näiteid tehisintellektist, mis on kasutusel juba täna või tulevad lähiajal.

• Seotud artikkel: "Inimese intelligentsuse teooriad"

6 näidet tehisintellektist

Tehisintellekt (AI) on arvutusteaduste valdkond, mis vastutab kuvatavate masinate või algoritmide väljatöötamise, kavandamise ja tootmise eest. tööparameetrid, mis toovad nad lähemale inimese poolt teabe töötlemisele. Seega on tavaliselt kaasatud sellised funktsioonid nagu väga keeruliste probleemide lahendamine, tekstide mõistmine ja protokollide planeerimine väga erinevates valdkondades; kuigi viimastel aastatel on seda laiendatud järk-järgult laiematele valdkondadele (nagu need, millest siin juttu tuleb).

Praegused tehnoloogiad võimaldavad realiseerida seda, mida vaid paar aastat tagasi ei osanud ulme isegi mõelda. Terviseprobleemi diagnoosida suutvate robotite kasutamisest (üha inimlikuma välimusega) autonoomselt (mehitamata) liikuvate sõidukiteni välja. Põhirõhk on orienteeritud intelligentsete masinate kontseptsioonile, mis on võimelised õppima ilma vajaduseta inimese järelevalve all ja isegi kasutavad meie enda närvisüsteemi struktuuriga sarnast struktuuri keskne. Tegelikult, hakatakse uurima robotolenditega koos elamisega kaasnevaid afektiivseid tagajärgi, esilekerkivad teooriad, nagu häiriv org.

See on pöörase tehnoloogilise arengu valdkond, mis tõenäoliselt lähitulevikus hõlmab ka igapäevane kooseksisteerimine tehisolenditega, kes suudavad iseennast mõista ja isegi omamoodi välja arendada teadlikkust. Muudel juhtudel uurib see vähem "käegakatsutavaid" tehnoloogiatüüpe, mis esinevad algoritmide ja/või koodide kujul, millel need põhinevad. palju "nähtamatuid" protsesse igapäevaelus: alates lennujuhtimisest kuni tohutute koguste jälgimise ja analüüsini. teavet. kõik see täiustatud statistiliste strateegiate kaudu.

Seega, kuna ulme kaotab oma perekonnanime ja muutub ainult teaduseks, on vajalik, et inimene hakkate eeldama, et kujundate oma kätega paradigma muutust selles, kuidas me mõistame maailmas. Selle illustreeriva näitena toome siin välja vaid mõned näited tehisintellektist, mis on tulemas või mis on juba meie seas. Teabe arusaadavamaks korraldamiseks täpsustatakse see valdkondade kaupa.

1. Reklaam

Tehisintellekt konkreetses reklaamivaldkonnas on suunatud digitaalse turunduse kampaaniate optimeerimisele, kasutades selleks progressiivse keerukusega algoritmid, mille eesmärk on tuvastada potentsiaalse tarbija kõik vajadused eesmärgiga näidata neid "kohti", mis võiksid huvitavamad olla. Selles mõttes on see sulam andmete kasutamise, loovuse (selles sektoris alati ilmne) ning info- ja kommunikatsioonitehnoloogia kasutamise vahel.

Tehisintellekt selles valdkonnas jälgib reaalajas "võrguliiklust" ja iga surfari profiili. selleks, et optimeerida müügiks mõeldud toodete või teenuste kuvamiseks mõeldud erinevate ruumide valikuprotsessi (tagastamine majanduslik). Eesmärgiks on, et sobiv sõnum jõuaks parimal võimalikul ajal sobivaima inimeseni, mis kiirendab veenmisprotsessi, millele see teadmisvaldkond on suunatud.

Seda tehisintellekti vormi on alates aastast väga palju kritiseeritud Arvatakse, et see rikub kasutaja privaatsust, kuigi tänapäeval on see laialt levinud praktiliselt kogu võrgus (suurema või väiksema keerukusega). Viimased andmekaitsepoliitikat käsitlevad seadused nõuavad nende külastajate hoiatamist Internetis avaldama teavet selliste tavade kasutamise kohta (küpsised, tegevuste kogumine, jne.).

• Teid võib huvitada: "7 psühholoogia võtit, mida rakendatakse turunduses ja reklaamis"

2. Transport

Ka tehisintellekt on sisenemas pidurdamatule avardumisele transpordisektoris, nii avalikus kui ka erasektoris. Nende tehnoloogiliste arenduste eesmärk on suurendada sõidukis reisijate ja ka reisijate ohutust. jalakäijad, kes on teie ümber sõidu ajal või isegi reguleerivad lubatud teede kasutamist selle eest. Mõne ettevõtte eesmärk on ka tulevikus keskkonnareostust vähendada, seda ka selle valdkonna edusammude kaudu.

Autonoomseid navigatsioonisüsteeme hakatakse rakendama igasuguste sõidukite jaoks; ja mitte ainult lennukites, kus seda on kasutatud väga pikka aega (sest piloot eeldab "ainult" õhusõiduki juhtimine stardi ja maandumise ajal või siis, kui ilmastikuolud seda nõuavad. vajab). Sellistel juhtudel vastutab kesküksuse poolt korraldatud algoritmide jada tohutute mahtude töötlemise eest. teave suhtelise asukoha kohta ruumis ja selle kohta, mida ruum sisaldab, et teha otsuseid palju suurema kiiruse ja täpsusega (tõhususega) kui ükski inimene.

Arvutipõhiseid tööriistu hakatakse kasutama ka iga päevaga täiustatumalt, et juhtida liiklust maanteedel või kiirteedel; kõigi keskkonnatingimuste kontrollimine ja liiklusummikute ennustamine kontekstuaalse teabe ja eelnevate sündmuste statistilise töötlemise põhjal. Võimalik on isegi autojuhtimise ajal tuvastada, kes teie mobiiltelefoni kasutab, ja teavitada ametiasutusi!

3. rahandus ja majandus

Ühiskonna laienedes ja järjest keerukamaks muutudes muutub inimeste alasti võime seda teha genereeritava teabe hõivamine/töötlemine seisab paratamatult silmitsi selle piirangutega sellisel määral, et see muutub oluliseks alternatiivide otsimine ja rakendamine, mis annavad elujõulisuse seni harjunud mehhanismidele elama. Seetõttu on vaja tehnoloogilist revolutsiooni. Ja selles mõttes tehisintellekt on leidnud panganduse ja majanduse vallas ammendamatu kasutusvaldkonna.

Infomaht, mida finantssektoris praegu analüüsitakse, on tõesti tohutu. Selle eripära on aga põhimõtteliselt kvantitatiivsete andmete (näiteks investeeringud, komisjonitasud, võlad jne) kasutamine ja suur regulaarsus, nii et See hõlbustab tehisintellekti käivitamist algoritmidega, mida tulevikus laiendatakse praktiliselt kõikidele nende valdkondade valdkondadele. äri.

Tehisintellekti rahanduses peetakse tänapäevalgi teismeliste tehnoloogiaks, ehkki tõusuteel (ainult 25% praegu tegutsevatest üksustest ei kavatse seda 24 aasta jooksul kasutada kuud). Tänapäeval on kõige levinum utiliit maksupettuste avastamine ja varahaldus, kuigi need hakkavad laienema ka isiklikele rahalistele vahenditele ja laenutaotlustele.

4. Haridus

Tehisintellekt haridusvaldkonnas püüab lahjendada barjääri, mis praegu seisab formaalse õpetamise (klassiruumis) ning õpilaste autonoomse ja iseseisva õppimise vahel. Eesmärk on minimeerida noortele antavate ülesannete koondamist, edendades koostöömeetodeid teadmiste loomisel ja autonoomia stimuleerimisel. Selleks kasutatakse personaalseid suhtlussüsteeme (internet, mobiilseadmed jne) väljaspool traditsioonilisi ruume, kus õpetamis-õppimisprotsess arenes.

Tehisintellekt võib aidata kaasa pidevale hindamissüsteemile, jälgides õpilaste tulemusi reaalajas ja ennustades võimalikud raskused, mis võivad tekkida õppeajal, nõudmiste optimeerimine ja õpetajate teavitamine nendest asjaoludest.

Hariduslike erivajaduste ja isegi spetsiifiliste õpihäirete varajane avastamine oleks samuti lubatud kiiremad ja tõhusamad lahendused erinevate ravis osalevate spetsialistide poolt (terapeutiline pedagoogika, psühholoogia, logopeedia, jne.).

• Teid võib huvitada: "Kasvatuspsühholoogia: määratlused, mõisted ja teooriad"

5. Tööstus

Praegu kasutatakse tehisintellekti tööstussektoris massiliselt, tootmisprotsesside automatiseerimine ja materjali/inimressursside täiustamine. Näiteks kasutatakse seda väga sageli jahude ja saiade valmistamisel, mille puhul kasutatakse algoritme. suure keerukusega, mis on võimeline ennustama sündmusi, mis võivad mõjutada selle kvaliteeti või toitumismaatriksit. Seda tüüpi tehnoloogiaga tehakse otsuseid ettenägematute olukordade lahendamiseks, mis kuni viimase ajani nõudsid käsitsi sekkumist.

Samuti on võimalikud pildistamistehnikad fikseerida kõik kõrvalekalded standardist koosteliinidel või tootmisliinidel, millest paljud on inimsilmale märkamatud ja hoiatavad olukorra eest enne seda, kui see on omandada ettevõtte jaoks katastroofilised või kõrged kulud (aheldatud vead, tehase defektid, jne.).

6. Tervis

Tervis on üks eluvaldkondi, kus tehisintellekt kogeb tänapäeval suuremat buumi. Seega on olemas tehnoloogiad, mis on loodud esimeste või järjestikuste psühhootiliste episoodide tuvastamiseks funktsionaalsest magnetresonantstomograafiast eraldatud andmete põhjal. edukus kuni 80% ja mis kujutab endast enneolematut verstaposti vaimse tervise ajaloos (kuna see on bioloogiline marker sellise tõsise haiguse diagnoosimiseks psühhopatoloogia). Viimastel aastatel on nende neuropildistamise tehnikate kasulikkus siiski kahtluse alla seatud, mistõttu tuleb seda kasutada.

Teises järjekorras hakatakse kasutama ka sotsiaalvõrgustikke ja seda tohutul hulgal teave, mida saab neisse visata, kui paljude füüsiliste patoloogiate ja vaimne. praeguseks, levinuim kasutus on suunatud suitsiidiriski ja meeleoluhäirete avastamisele, kuigi eeldatakse, et suurandmete haldamise (arvutipõhiste tehnoloogiate) paranemisega mis on ette nähtud tohutute andmemahtude töötlemiseks) võivad laieneda muudele asjaoludele Tervis.

Kuigi vaimse tervise valdkonnas on tehisintellekti pealetungi veel väga vähe, siis teistes sellega seotud valdkondades, näiteks meditsiinis, see nii ei ole. Juba mõnda aega on tarkvara osad loodud kaaskahju hindamiseks kiiritusravi meditsiiniliste dokumentide ja registreerimissüsteemide ühtlustamisest kogutud teabe kaudu või Kontrollima. Selle abil on võimalik parandada prognostilisi tegureid ja prognoosida selle raviviisi sekundaarseid mõjusid.

Viimastel aastatel on tehtud ka jõupingutusi liiguvad kõigi tervisevaldkonna haiguslugude automatiseerimise suunas, koostoimes keha enda seisundit iseloomustavate praeguste näitajatega, mille kaudu toimub areng a patsienti ennustavate algoritmide kaudu, mille korral kogusse kogunevaid tõendeid pidevalt ajakohastatakse teaduslik. Nii saavad spetsialistid automaatselt teada, kuidas nende patsient on, ja pakkuda objektiivsematel alustel põhinevat ravi. Tasapisi taskukohasemaks muutuv geneetiline kaardistamine mängib samuti võtmerolli pidurdamatus protsessis tervise digitaalse ümberkujundamise suunas.