Информационно-коммуникационные технологии являются основным источником развития экономической системы государства: телекоммуникации создают новые рабочие места в таких областях, как производство программного обеспечения, а также новые информационно-коммуникационные услуги, такие как образование и обучение. В частности, в результате быстрого развития информационно-коммуникационных технологий, развитие систем искусственного интеллекта и их роль в жизни человека развивается с каждым днем. Не случайно во многих развитых и развивающихся странах особое внимание уделяется развитию этого сектора. Причина в том, что в текущем процессе глобализации все документы передаются в электронном виде. Можно сказать, что это будет решением некоторых проблем человечества. У нас много информации, но человеческий разум не в состоянии ее воспринять, поэтому мы обращаемся к искусственному интеллекту.

Что такое искусственный интеллект? Искусственный интеллект (ИИ) позволяет компьютерам учиться на своем опыте, адаптироваться к заданным параметрам и выполнять задачи, ранее доступные только человеку. Во многих реализациях ИИ - от компьютерных шахматистов до беспилотных транспортных средств - критически важны возможности глубокого обучения и обработки естественного языка. Благодаря этим технологиям компьютеры можно "обучать" выполнению определенных задач путем обработки больших объемов данных и выявления в них закономерностей.

История развития искусственного интеллекта. Термин "искусственный интеллект" появился в 1956 году, но сегодня технология ИИ приобрела реальную популярность на фоне увеличения объемов данных, улучшения алгоритмов, оптимизации вычислительной мощности и средств хранения данных. Первые исследования в области ИИ, начавшиеся в 1950-х годах, были направлены на решение проблем и разработку систем символьных вычислений. В 60-х годах Министерство обороны США заинтересовалось этой областью: американские военные начали обучать компьютеры имитировать человеческую мыслительную деятельность. Например, Агентство перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA) завершило серию проектов виртуальных карт улиц в 1970-х годах. А специалистам DARPA удалось создать интеллектуальных персональных помощников в 2003 году, задолго до появления Siri, Alexa и Cortana. Использовалась автоматизация, которая стала основой для принципов формальной логики. Хотя ИИ часто изображается в научно-фантастических фильмах и романах как научно мощные роботы, на текущем этапе развития технологии ИИ, которая получила распространение в глобальном масштабе, ИИ не очень страшен и умен.

Напротив, развитие искусственного интеллекта принесет реальные преимущества этим технологиям во всех секторах экономики. Ниже приведены примеры использования технологий искусственного интеллекта в здравоохранении, розничной торговле и других отраслях.

Как известно, инфекция "коронавирус" распространилась по всей Земле. Этот вирус распространился и в нашей стране. Сколько наших врачей заразились этой болезнью, чтобы лечить наших пациентов, инфицированных этим вирусом. Но решение было найдено. Сейчас век технологий. Нам пришлось использовать современные технологии против этого вируса. То есть "Искусственный интеллект". Идея заключается в том, чтобы спасти наших врачей от этого глупого вируса, нам нужно заменить их роботами с искусственным интеллектом, по одному в каждой больнице, чтобы ухаживать за пациентами. Они должны быстро подходить к каждому больному, измерять его температуру, давать необходимые лекарства и переходить к другому больному. Основные причины замены врачей роботами: Нет опасности заразиться вирусом (потому что это робот) Робот - это робот по своему названию, он быстро перемещается от одного пациента к другому Он не получает зарплату Но мы не можем сказать, что таких роботов нигде нет. Причина в том, что во многих развитых странах роботы на основе этого искусственного интеллекта ухаживают за пациентами в больницах.

Искусственный интеллект, который использовался для обнаружения рака, теперь применяется для обнаружения коронавируса COVID-19. Программное обеспечение использовалось в 34 больницах Китая, и с его помощью было обследовано более 32 000 случаев, сообщает Neowin. Недавно соотечественник из Гузорского района Кашкадарьинской области создал роботов на основе искусственного интеллекта. Эти роботы предназначены для дезинфекции. Мы хотели бы поблагодарить нашего соотечественника за предоставление таких роботов нашей стране. Теперь мы ждем, когда они представят многофункциональных роботов.

Помимо вышесказанного, тот факт, что большинство потребителей не доверяют роботам, является одним из препятствий для популяризации ИИ. Конечно, потребуется некоторое время, чтобы люди приняли самоуправляемые автомобили или самолеты. Однако противоположное верно для молодого поколения, выросшего в окружении современных технологий, и этот процесс их не так беспокоит. Несмотря на все возражения и критику, ИИ продолжает развиваться и помогать людям. Его важность возрастает, особенно в медицине. Теперь роботы способны выполнять относительно сложные хирургические процедуры. Уникальное сотрудничество роботов-врачей с медицинским персоналом значительно повысило эффективность. Medtronis в сотрудничестве с IBM разрабатывает специальную программу для пациентов с диабетом. Это программное обеспечение сможет обнаружить экстренное падение уровня сахара в крови за 3 часа до этого. Для этого были изучены медицинские данные 600 анонимных пациентов с этим заболеванием. Это означает, что теперь у людей будет возможность регулярно контролировать свое здоровье с помощью специальных программ на мобильных устройствах. Как видите, роль ИИ в нашей жизни становится все глубже с каждым днем. Дебаты по вопросу о том, являются ли они победой или поражением человечества, будут продолжаться долгое время. Самое главное, по словам фантаста Айзека Азимова, девизом создания роботов должно быть избежание вреда людям.

Программное обеспечение на основе искусственного интеллекта или Software - это инструмент, предназначенный для выполнения определенного типа задач на компьютере. Под этим понимается совокупность программных и документационных средств для создания и использования систем обработки данных с помощью компьютерных средств. Именно это программное обеспечение породило термин "сухое железо". Программное обеспечение - это совокупность всех программ, используемых компьютером. В английском языке этот термин означает software, т.е. "soft" - мягкий, "ware" - "продукт". Разработка программного обеспечения - это область, которая объединяет профессионалов, разрабатывающих компьютерные программы. Одни разрабатывают приложения, которые управляют задачами на компьютере или устройстве, управляемом компьютером, а другие разрабатывают основное системное программное обеспечение, которое управляет сетями или более широкими приложениями. Они могут быть вовлечены в разработку программного обеспечения для компьютерных игр, бизнес-приложений или медицинских устройств. Те, кто находится на этом карьерном пути, хорошо разбираются в работе с теорией систем и понимают технические ограничения оборудования, для которого они разрабатывают программное обеспечение. Команды экспертов работают вместе над более крупными проектами, и разработчики программного обеспечения обычно тесно сотрудничают с компьютерными программистами. В некоторых случаях разработчики сами пишут код вместо того, чтобы давать инструкции программистам. Что делает его уникальным? Это постоянно меняющаяся область, поскольку компьютерные приложения и системы вовлекаются во все больше продуктов и услуг. Это требует больше разработки программного обеспечения для улучшения функций продукта, системных приложений и удовлетворенности клиентов.

Искусственный интеллект полностью изменил наш образ жизни с помощью инновационных технологий. Искусственный интеллект вошел в жизнь человека как буря и произвел невероятные изменения, затронув каждую область общества. Термин "искусственный интеллект" был впервые представлен на конференции в 1956 году. Обсуждение на конференции привело к междисциплинарной информационной технологии генерации естественного языка. Появление Интернета помогло быстрому развитию технологий. Технология искусственного интеллекта была независимой технологией в течение трех десятилетий, но теперь приложения этой технологии стали широко распространены во всех сферах жизни. Искусственный интеллект известен под аббревиатурой AI и представляет собой процесс воссоздания человеческого разума в машинах.

Согласно информации Gartner, внедрение искусственного интеллекта выросло с 4% до 15% в 2018-2019 годах. Многие новые и emerging технологии включаются в искусственный интеллект. Стартапы гигантских организаций участвуют в крупной гонке по внедрению искусственного интеллекта для повышения производительности и интеллектуального анализа данных.

Давайте обсудим девять новейших технологий ИИ в этой статье.

Генерация естественного языка занимает первое место в списке технологий искусственного интеллекта, которые считаются актуальными в 2022 году:

Машины обрабатывают и общаются иначе, чем человеческий мозг. Генерация естественного языка - это современная технология, которая преобразует структурированные данные в родной язык. Машины запрограммированы алгоритмами для преобразования данных в формат, требуемый пользователем. Естественный язык является подмножеством искусственного интеллекта, которое помогает разработчикам контента автоматизировать и доставлять контент в желаемом формате. Разработчики контента могут использовать автоматизированный контент для рекламы на различных платформах социальных сетей и других медиаплатформах, чтобы охватить целевую аудиторию. Человеческое вмешательство значительно сокращается, поскольку данные преобразуются в желаемые форматы. Диаграммы данных,

На втором месте находится технология распознавания речи:

Распознавание речи: Распознавание речи - это еще один важный компонент искусственного интеллекта, который преобразует человеческую речь в формат, полезный и понятный компьютерам. Распознавание речи - это мост между взаимодействием человека и компьютера. Технология распознает и преобразует человеческую речь на нескольких языках. iPhone Siri - классический пример распознавания речи.

И третье место принадлежит в настоящее время важной технологии Virtual Agent:

Виртуальный агент: Виртуальные агенты стали ценными инструментами для instructional designers. Виртуальный агент - это компьютерное приложение, которое взаимодействует с людьми. Веб-приложения и мобильные приложения предоставляют чат-ботов в качестве сервисных агентов для взаимодействия с клиентами и ответов на их вопросы. Например, Google Assistant помогает организовать встречи, а Amazon Alexia облегчает покупки. Виртуальный помощник также работает как языковой помощник, который выбирает советы в соответствии с вашим выбором и предпочтениями. IBM Watson понимает типичные запросы службы поддержки, которые задаются несколькими способами. Виртуальные агенты также служат программным обеспечением.

В то же время технология Decision Management, которая в настоящее время необходима особенно крупным предприятиям и организациям, находится на четвертом месте в списке:

Управление решениями

Современные организации внедряют системы управления решениями для преобразования и интерпретации данных в прогнозные модели. Корпоративные приложения реализуют системы управления решениями для получения актуальной информации при анализе бизнес-данных для помощи в принятии организационных решений. Управление решениями помогает принимать быстрые решения, избегать рисков и автоматизировать процесс. Система управления решениями широко используется в финансовом секторе, секторе здравоохранения, торговле, страховом секторе, электронной коммерции и т.д.

Пятое место в списке занимает технология Deep Learning:

Глубокое обучение; Другая ветвь искусственного интеллекта, основанная на искусственных нейронных сетях, - это Deep Learning. Эта техника учит компьютеры и машины учиться как люди. Термин "глубокий" был придуман потому, что нейронные сети имеют скрытые слои. Обычно нейронная сеть имеет 2-3 скрытых слоя и может иметь максимум 150 скрытых слоев. Глубокое обучение эффективно в больших данных для обучения модели и обработки графиков. Алгоритмы работают в иерархии автоматизации прогнозной аналитики. Глубокое обучение успешно используется во многих отраслях, таких как аэрокосмическая и военная, для обнаружения объектов со спутников, помощи в улучшении безопасности рабочих путем обнаружения опасных событий при приближении к рабочей машине,

Еще одной важной технологией года является Machine Learning, которая заняла шестое место в списке.

Машинное обучение - это раздел искусственного интеллекта, который позволяет машине извлекать смысл из набора данных без программирования. Методы машинного обучения помогают предприятиям принимать обоснованные решения с помощью анализа данных, поддерживаемого алгоритмами и статистическими моделями. Предприятия активно инвестируют в машинное обучение, чтобы воспользоваться его приложениями в различных отраслях. Медицинской профессии и здравоохранению нужны методы машинного обучения для анализа данных пациентов для прогнозирования заболеваний и эффективного лечения. Банковскому и финансовому сектору нужно машинное обучение для анализа данных клиентов, чтобы выявлять и рекомендовать клиентам инвестиционные возможности, а также предотвращать риски и мошенничество.

Другой тип технологий искусственного интеллекта, такой как автоматизация процессов с помощью роботизации, занимает седьмое место:

Автоматизация процессов с помощью роботизации

Автоматизация процессов через роботизацию - это приложение искусственного интеллекта, которое настраивает робота (программное приложение) для интерпретации, общения и анализа данных. Эта дисциплина искусственного интеллекта помогает автоматизировать повторяющиеся и основанные на правилах операции, которые частично или полностью выполняются вручную.

Восьмое место в нашем списке занимает Peer-to-peer network.

Одноранговая сеть помогает соединять различные системы и компьютеры для обмена данными без передачи через сервер. Одноранговая сеть имеет возможность решать самые сложные проблемы. Эта технология используется в криптовалютах. Использование этой технологии обеспечивает экономию, потому что отдельные компьютеры соединены, и серверы не требуются.

И, наконец, внизу нашего списка находится Hardware optimized for Artificial Intelligence.

Аппаратное обеспечение, оптимизированное для искусственного интеллекта

Программное обеспечение искусственного интеллекта пользуется большим спросом в бизнес-мире. С повышенным вниманием к программному обеспечению возникает потребность в аппаратном обеспечении для поддержки программного обеспечения. Традиционный чип не поддерживает модели искусственного интеллекта. Разрабатываются чипы искусственного интеллекта следующего поколения для нейронных сетей, глубокого обучения и компьютерного зрения. Аппаратное обеспечение ИИ включает ЦП для обработки масштабируемых рабочих нагрузок, специальные встроенные кремниевые чипы для нейронных сетей, нейроморфные чипы и многое другое. Крупные организации, такие как Nvidia, Qualcomm и AMD, создают чипы, которые могут выполнять сложные вычисления искусственного интеллекта. Здравоохранение и автомобилестроение, вероятно, станут областями, которые выиграют от этих чипов.

Искусственный интеллект и программное обеспечение на основе искусственного интеллекта связаны и дополняют друг друга. В настоящее время они очень важны для жизни человека. Интеллект можно определить как структуры, модели и операционные функции, которые можно запрограммировать для решения проблем, делать выводы, обрабатывать язык и так далее. Преимущества использования искусственного интеллекта уже используются во многих отраслях. Организации, использующие искусственный интеллект, должны проводить тестирование перед выпуском, чтобы устранить ошибки и недочеты. Дизайн, модели должны быть надежными. После развертывания искусственных систем предприятия должны постоянно контролировать их в различных сценариях. Организациям необходимо создавать и поддерживать стандарты и нанимать экспертов из разных дисциплин для принятия лучших решений.