Может ли искусственный интеллект захватить вашу работу? Мысль о компьютерах и роботах независимо выполняет задачи и принятие решений, когда -то была ограничена сферами научной фантастики, что мы смотрели на серебряном экране для развлечений. Тем не менее, эта концепция превзошла фантазию и стала реальностью. 

Одним из поворотных моментов в истории искусственного интеллекта стал 2016 год, когда миллионы людей по всему миру стали свидетелями того, как программа ИИ Google DeepMind, AlphaGo, победила величайшего игрока в Го в мире Ли Седола в четырех партиях против одной. 

С тех пор в индустрии ИИ наблюдается быстрое продвижение и широкое принятие технологий ИИ, открывая эпоху беспрецедентных изменений. ИИ, когда -то концепция, ограниченная научной фантастикой, превратился в потенциал, чтобы изменить наш мир в различных секторах. Фактически, бизнес -предприятия ИИ увеличились в 14 раз за последние два десятилетия, при этом рынок ИИ в настоящее время оценивается в $164,99 млрд^1,2. 

Как ИИ Формирует Мир

За последнее десятилетие ИИ неуклонно становится неотъемлемой частью бизнеса, повышая эффективность и конкурентоспособность. 

Прошли те времена, когда вам приходилось ждать часами по телефону, чтобы поговорить с агентом по обслуживанию клиентов по простому вопросу, как запрос возврата. Благодаря ИИ, теперь вы можете взаимодействовать с чат-ботами на основе ИИ для простых операций по обслуживанию клиентов. Однако, если это сложный запрос, вы будете перенаправлены агенту по обслуживанию клиентов, который может предоставить вам дополнительную поддержку. 

Кроме того, вы можете принимать телефонные звонки от виртуального помощника с ИИ, напоминающего вам о неоплаченных счетах. Во время таких телефонных звонков некоторые роботы с ИИ могут прослушивать ваши ответы и оказывать соответствующую помощь. 

Это не только улучшает удовлетворенность клиентов, оказывая круглосуточную поддержку, но также освобождает человеческих агентов, чтобы сосредоточиться на более сложных задачах. 

Такие титаны розничной торговли, как Walmart, Amazon и Alibaba, уже зарекомендовали себя как выдающиеся имена в потребительской индустрии, предлагая различные продукты для удовлетворения желаний и потребностей клиентов. Но что, если бы они могли еще больше улучшить свою игру, предвосхищая рыночный спрос? 

Что ж, это уже происходит! 

Гиганты розничной торговли используют возможности прогностической аналитики, основанной на ИИ, для прогнозирования структуры спроса с беспрецедентной точностью. Анализируя исторические данные, тенденции рынка и даже погодные условия, эти системы прогнозируют потребности в запасах в режиме реального времени. Такая оптимизация гарантирует, что предприятия не будут иметь избыточных запасов своей продукции, что приводит к значительной экономии средств и повышению операционной эффективности. 

Финансовый сектор также претерпел замечательную трансформацию в практике торговли посредством интеграции ИИ, переходя от традиционной торговли в стратегии, основанные на ИИ. 

Об этом переходе можно судить по значительному переходу к использованию роботов-консультантов на базе ИИ. Роботы-консультанты предоставляют широкий спектр автоматизированных инвестиционных услуг, адаптированных к индивидуальной толерантности к риску и финансовым целям. Эти системы постоянно отслеживают рыночные условия и автоматически корректируют портфели, когда они отклоняются от заданного алгоритма, помогая трейдерам оптимизировать доходность при минимизации подверженности риску. 

Кроме того, возможность ИИ в реальном времени анализировать социальные сети, новостные статьи и онлайн-форумы позволяют ему оценивать общественные настроения и мнения о акциях, продуктах или брендах. Эти бесценные данные позволяют аналитикам рынка делать более обоснованные прогнозы и решения. 

Узнайте, как генеративный ИИ меняет трейдинг и инвестирование. 

Что Переоценено в ИИ

Хотя преобразующий потенциал и замечательные достижения ИИ неоспоримы, существуют определенные аспекты, которые, как правило, подвержены чрезмерному преувеличению. 

Узнайте больше о том, что переоценено или недооценено в ИИ, от доктора Айеша Ханна, предпринимателя ИИ и консультанта Vantage View. 

#1 Полная автономия и замена работы

Одним из наиболее распространенных и гипертрофированных убеждений является то, что ИИ сделает человеческий труд устаревшим во всех отраслях.

“Тот факт, что люди больше не будут нужны, потому что ИИ сможет практически сам управлять организациями — нет ничего более далекого от истины.” 

Dr. Ayesha Khanna, ИИ предприниматель и консультант

В то время как ИИ может автоматизировать многие задачи и процессы, представление о том, что он может полностью заменить людей-работников и управлять организациями без человеческого руководства, часто преувеличивается. 

Большинство систем ИИ, особенно тех, кто участвует в процессе принятия решений, по-прежнему требует человеческого руководства и контроля. 

Например, системы ИИ в здравоохранении могут помочь врачам в диагностике заболеваний, но окончательный диагноз и лечение часто требуют суждения врача, основанного на их опыте и уникальных обстоятельствах пациента. 

На платформах социальных сетей для обнаружения и удаления неподходящего контента используются боты с ИИ. Однако люди часто участвуют в просмотре помеченного контента для принятия взвешенных решений, особенно когда важен контекст.

#2 Общий Искусственный Интеллект (AGI)

Общий Искусственный Интеллект (AGI)-это теоретическая форма ИИ, которая направлена ​​на достижение когнитивной функции на уровне человека, включая способность к самообучению. Сроки его реализации часто переоцениваются, и многие люди полагают, что мы находимся на пороге достижения AGI. 

Однако не все исследователи верят, что вообще возможно разработать систему AGI, и эксперты в этой области подчеркивают, что это остается сложной и долгосрочной целью, сопряженной со значительными техническими и этическими препятствиями, которые необходимо преодолеть. 

#3 ИИ в повседневной жизни

Интеграция ИИ в нашу повседневную жизнь, несомненно, привела к значительным достижениям и удобствам. Однако ожидания, связанные с приложениями ИИ, особенно в области виртуальных помощников и самоуправляемых автомобилей, не оправдали тех высоких ожиданий, которые они изначально порождали. 

Видение самоуправляемых автомобилей, заполонивших наши дороги, захватило воображение людей будущего. Такие компании, как Tesla и Waymo, добились значительных успехов в области технологий автономных транспортных средств, и хотя самоуправляемые автомобили действительно являются реальностью в некоторых контролируемых средах, они не достигли изначально обещанного уровня полной автономии. 

Громкие аварии с участием самоуправляемых автомобилей подчеркнули трудности навигации по сложным сценариям дорожного движения в реальном мире. Сроки широкого внедрения полностью автономных транспортных средств остаются неопределенными, и первоначальный оптимизм уступил место более осторожным прогнозам. 

Что Недооценено в ИИ

Несмотря на то, что большое внимание было сосредоточено на захватывающих достижениях ИИ, есть несколько областей, где истинный потенциал этой технологии остается недооцененным, часто затмеваемый более широко обсуждаемыми приложениями.

“Еще одна область, где его недооценивают, – это способность делать процессы, машины, Интернет вещи интеллектуальными. И области интеллектуального производства действительно набирают обороты”. 

Dr. Ayesha Khanna, ИИ предприниматель и консультант

#1 Интеллектуальные Процессы и IoT (Интернет вещей)

Одним из недооцененных аспектов ИИ является его способность наполнять процессы, машины и Интернет вещи (IoT) интеллектом, превращая ИИ в «умный ИИ». 

Следующий рубеж в области ИИ связан с улучшением нашего окружения, чтобы оно было умнее и эффективнее. Например, интеллектуальное производство – это область, в которой ИИ готов преуспеть. Интегрируя ИИ в производственные процессы, отрасли промышленности могут оптимизировать производство, сократить время простоя и усилить контроль качества. 

Способность делать машины и устройства IoT более интеллектуальными не просто технологическим достижением; Он может революционизировать целые отрасли, от производства до сельского хозяйства и за ее пределами. Эта недооцененная трансформация обещает большую производительность, экономическую эффективность и устойчивость. 

#2 Передовые Исследования

Помимо широко разрекламированных достижений ИИ, в передовых исследованиях в области ИИ есть скрытые жемчужины, которые заслуживают признания.  

Одной из таких жемчужин является GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), известный своими замечательными возможностями генерации языков. GPT-3 может создавать связный и контекстуально релевантный текст в беспрецедентных масштабах. Его потенциал выходит за рамки создания текста, похожего на человеческий; он перспективен для таких задач, как понимание естественного языка, создание контента и даже помощь в задачах кодирования. 

Будущее ИИ

Судя по тому, что мы наблюдали до сих пор, нынешние достижения в области ИИ, несомненно, впечатляют, но все еще есть значительные возможности для улучшения и есть на что рассчитывать.

Общественное влияние

В то время как многие опасаются последствий перемещения рабочих мест из-за ИИ, реальность совершенно противоположна. 

ИИ подстегнул спрос на новые роли и навыки, с инженерами ИИ, учеными для данных, экспертами по машинному обучению и этиками ИИ в настоящее время. Кроме того, отрасли, управляемые ИИ, такие как автономные транспортные средства и ИИ в здравоохранении, вызвали совершенно новые категории вакансий. 

Также важно осознавать критическую важность программ переквалификации и повышения квалификации. Эти инициативы необходимы для того, чтобы помочь работникам перейти на должности, связанные с ИИ, и снабдить их необходимыми навыками, позволяющими оставаться актуальными в меняющихся условиях работы. 

Влияние на Бизнес

Поскольку технологии ИИ продолжают развиваться, они окажут все более глубокое влияние на различные аспекты общества. Обработка естественного языка (NLP) подвергла значительному росту с разработкой таких моделей, как GPT-3. Эти модели обладают способностью понимать и генерировать человеческий текст, обеспечивая такие приложения, как чат-боты, автоматизированная генерация контента и улучшенные услуги языкового перевода.

“ИИ действительно крут для кого-то вроде меня, когда он приносит ощутимый социальный эффект и влияет на бизнес в целом.”

Dr. Ayesha Khanna, ИИ предприниматель и консультант 

Компьютерное видение развивается быстрыми темпами, позволяя системам ИИ распознавать и интерпретировать изображения и видео. Эта технология имеет далеко идущие последствия – от усиления систем наблюдения и безопасности до создания автономных транспортных средств и облегчения анализа медицинских изображений. 

В сочетании с развитием глубокого обучения ИИ сможет автоматизировать более сложные задачи, революционизируя способы взаимодействия бизнеса с клиентами и роста в отрасли.

Этические Дилеммы

Обеспечение прозрачности и подотчетности в разработке ИИ имеет первостепенное значение. Высокопрофильные случаи, связанные с принятием решений в области искусственного интеллекта, например, в автономных транспортных средствах или алгоритмах уголовного приговора, подняли вопросы о подотчетности за действия, управляемые ИИ. 

Необходимо подчеркнуть необходимость справедливости и стратегий смягчения последствий предвзятости в развитии ИИ. Исследователи и организации активно участвуют в создании алгоритмов, которые являются справедливыми и беспристрастными, а также работают над разработкой этических руководящих принципов для развертывания ИИ. 

Узнайте больше об этических проблемах в трейдинге, основанной на ИИ. 

Проблемы Реализации

Несмотря на то, что будущее ИИ многообещающе, предприятия сталкиваются с многочисленными проблемами при внедрении решений на основе ИИ. 

Обработка огромных объемов данных, особенно конфиденциальных данных клиента, требует надежных мер конфиденциальности. Будущее потребует более пристального внимания к конфиденциальности данных и этическому развитию ИИ. Предприятия и политики должны сотрудничать, чтобы установить четкие руководящие принципы и правила, защищать конфиденциальность отдельных лиц и обеспечить ответственное использование ИИ. 

Эффективность моделей ИИ в значительной степени зависит от качества учебных данных. Сбор и курирование разнообразных и репрезентативных наборов данных представляет собой критическую проблему. Кроме того, смягчение смещений, присущих данным обучения, имеет важное значение для гарантирования справедливых результатов ИИ. 

Как вы будете использовать ИИ?

Трансформационный путь ИИ только начался. 

Его постоянное влияние на общество, технологии и глобальную экономику обещает быть не чем иным, как революционным. Благодаря сотрудничеству, адаптивности и обязательствам использовать весь потенциал ИИ, мы можем охватить будущее, где возможности ИИ ограничены только нашим воображением. 

Как вы будете использовать ИИ в своей торговле? Подписывайтесь на наши социальные сети @vantagemarkets и пишите в комментариях! 

Анықтама