Как высокотехнологичная отрасль использует ИИ для экспоненциального роста бизнеса

Искусственный интеллект и машинное обучение прокладывают себе путь практически во всех отраслях. Его следующая цель - отрасль высоких технологий. Появление искусственного интеллекта в мире машиностроения и машиностроения вызвало множество вопросов. Каковы возможности искусственного интеллекта в сфере высоких технологий? Стоит ли инвестировать в ИИ? Заменит ли ИИ инженеров? Легко ли искусственному интеллекту обогнать все области высоких технологий?

Нет сомнений в том, что искусственный интеллект стремительно развивается. Он может применяться в самых разных областях и претерпел заметные изменения во многих отраслях. Перед нами пример алгоритмов Google, Amazon и Facebook. Но с учетом текущих разработок в области искусственного интеллекта он не сможет в ближайшее время обогнать высокотехнологичную машиностроительную промышленность. Он может изменить традиционные инструменты отрасли, но бесполезен без человеческих ресурсов.

В этой статье мы оценили возможности искусственного интеллекта в индустрии высоких технологий. Мы также обсудили препятствия на пути внедрения ИИ в отрасли.

Сфера применения ИИ в индустрии высоких технологий

Искусственный интеллект сейчас присутствует практически во всех отраслях, в том числе в сфере высоких технологий. За последние годы он добился значительного прогресса и, похоже, имеет хорошие возможности в технической сфере.

• Эффективное исследование

Наиболее значимое развитие искусственного интеллекта находится в области исследований. Сегодня инструменты и программное обеспечение ИИ намного эффективнее хранят и оценивают данные. Они помогают исследователям максимально использовать существующие исследования. Теперь исследователи могут больше сосредоточиться на поиске новых решений, чем на том, чтобы тратить время на извлечение информации из предыдущей работы с помощью ИИ.

• Большая база данных

Искусственный интеллект может обрабатывать и оценивать данные намного быстрее и эффективнее, чем человеческий мозг. Он может хранить гораздо больше данных, чем традиционные вычислительные устройства, и обрабатывать их всего за несколько секунд. Теперь, хотите ли вы сопоставить существующую базу данных с данными многовековой давности. Или вам нужно получить результаты на основе обширной базы данных, программное обеспечение и инструменты искусственного интеллекта помогут вам. Они могут служить эффективными помощниками аналитиков данных и однажды могут взять на себя их роль.

• Обеспечивает точность

Инструменты и программное обеспечение ИИ работают с гораздо более крупными базами данных и, как ожидается, в большинстве случаев позволяют делать точные суждения. Например, человеческий мозг может запутаться при идентификации металла или химического вещества. Но инструменты искусственного интеллекта могут обнаружить это точно и эффективно.

Точно так же обнаружение отпечатков пальцев и распознавание лиц можно быстро и с меньшими сомнениями сделать с помощью инструментов искусственного интеллекта. Из-за точности инструментов ИИ предполагается, что в будущем искусственный интеллект заменит многих инженеров и специалистов.

• Барьеры на пути внедрения ИИ

Хотя возможности ИИ кажутся весьма многообещающими в сфере высоких технологий, есть некоторые препятствия для внедрения ИИ.

• Более высокое потребление ресурсов

Все проекты на основе искусственного интеллекта требуют много времени и инвестиций. Отрасли и организации нуждаются в специальных аппаратных и программных инструментах для реализации модели ИИ. Кроме того, обучение модели само по себе является очень трудоемкой и дорогостоящей процедурой.

Поскольку успех экспериментов с искусственным интеллектом не является многообещающим, многие инвесторы не хотят вкладывать свои ресурсы в такие проекты. Таким образом, ограничение инвестиций в проекты искусственного интеллекта с высоким уровнем риска является одним из основных препятствий на пути его внедрения в отрасли высоких технологий.

• Долгий и утомительный процесс

Создание оборудования на основе ИИ и обучение моделей ИИ - очень трудоемкий и утомительный процесс. Он дает результаты медленнее.

Принимая во внимание более высокие темпы развития индустрии высоких технологий, большинство машин и моделей искусственного интеллекта устаревают еще до их фактического запуска. Этот промежуток времени между идеей и ее реализацией является препятствием на пути развития ИИ.

• Зависимость от данных

Инструменты и программное обеспечение ИИ зависят от потока данных к ним. Они могут только обрабатывать и оценивать данные, которые есть в системе. Все, что выходит за рамки существующей информации, также выходит за рамки возможностей инструментов искусственного интеллекта. Более того, он не может обнаруживать ошибки в переданных ему данных.

Следовательно, любая человеческая ошибка при вводе данных может привести к сбою всей модели ИИ. Следовательно, эта зависимость от данных является еще одним серьезным препятствием на пути ее внедрения в отрасли высоких технологий.

• Отсутствие творчества

Отрасль высоких технологий требует быстрого и эффективного принятия решений. К сожалению, хотя инструменты ИИ могут быстро и эффективно принимать решения во многих ситуациях, им не хватает творчества.

На сегодняшний день никакие инструменты искусственного интеллекта не могут принимать абстрактные решения на основе сценариев, как это может делать человеческий разум. Без сомнения, инструменты ИИ универсальны, но они намного уступают творческим возможностям человеческого мозга.

Заключение

Кажется, что искусственный интеллект широко используется в индустрии высоких технологий, особенно в области телекоммуникаций и вычислений. Но ему предстоит пройти долгий путь, прежде чем он будет принят в биотехнической и инженерной областях.

ИИ - это вложение с высоким риском. А нежелание использовать ИИ является серьезным препятствием на пути его развития и прогресса.

Имиджевый кредит:предоставлен автором; спасибо!