Trí tuệ nhân tạo là gì? technology trí tuệ tự tạo đã phân phát triển như vậy nào? tiện ích của trí tuệ nhân tạo là gì? các ứng dụng thực tiễn của trí tuệ nhân tạo là gì? Các công nghệ trí tuệ nhân tạo chính là gì? các thành phần chính của cấu tạo ứng dụng AI là gì? Việc thực thi AI có những thách thức nào? AWS có thể hỗ trợ các yêu ước về kiến thức nhân tạo của công ty như ráng nào?

Trí tuệ tự tạo (AI) là nghành khoa học máy tính chuyên giải quyết và xử lý các vấn đề nhận thức thường tương quan đến trí tuệ con người, ví dụ như học tập, trí tuệ sáng tạo và dấn diện hình ảnh. Những tổ chức hiện đại thu thập vô số dữ liệu từ khá nhiều nguồn khác nhau như cảm ứng thông minh, nội dung vị con tín đồ tạo, công cụ giám sát và đo lường và nhật ký kết hệ thống. Phương châm của AI là tạo thành các hệ thống tự học hoàn toàn có thể tìm ra ý nghĩa của dữ liệu. Sau đó, AI áp dụng kỹ năng thu được để xử lý các vụ việc mới theo cách y hệt như con người. Ví dụ: công nghệ AI rất có thể trả lời cuộc truyện trò với con tín đồ một bí quyết hợp lý, tạo thành hình ảnh và văn bản gốc cũng tương tự đưa ra đưa ra quyết định dựa trên đầu vào tài liệu theo thời gian thực. Tổ chức chúng ta cũng có thể tích hợp công dụng AI vào vận dụng để về tối ưu hóa tiến trình kinh doanh, nâng cao trải nghiệm người sử dụng và đẩy mạnh quá trình thay đổi mới.

Bạn đang xem: Công nghệ ai


Trong bài báo siêng đề của Alan Turing từ năm 1950, “Máy tính và trí tuệ”, ông vẫn xem xét sự việc liệu máy móc có thể xem xét hay không. Trong bài xích báo này, Turing lần trước tiên đưa ra thuật ngữ trí tuệ nhân tạo và trình diễn nó như một khái niệm kim chỉ nan và triết học.

Từ năm 1957 mang đến năm 1974, sự trở nên tân tiến của năng lượng điện toán cho phép máy tính tàng trữ nhiều dữ liệu hơn và xử trí nhanh hơn. Trong tiến độ này, các nhà kỹ thuật đã trở nên tân tiến thêm các thuật toán thiết bị học (ML). Sự văn minh trong nghành nghề này đã khiến các cơ quan như Cơ quan chỉ đạo các Dự án nghiên cứu Quốc phòng tiên tiến (DARPA) tạo nên một quỹ cho nghiên cứu AI. Cơ hội đầu, mục tiêu chính của nghiên cứu và phân tích này là mày mò xem vật dụng tính có thể phiên âm với dịch ngôn từ nói giỏi không.

Trong suốt trong năm 1980, tất cả nguồn tài trợ được tăng tốc và những nhà kỹ thuật về bộ giải pháp thuật toán không ngừng mở rộng được sử dụng trong cải cách và phát triển AI phù hợp. David Rumelhart và John Hopfield vẫn xuất bản các bài báo về kỹ thuật học sâu, cho biết máy tính hoàn toàn có thể học hỏi từ kinh nghiệm.

Từ năm 1990 mang lại đầu trong những năm 2000, các nhà công nghệ đã đạt được không ít mục tiêu chính yếu của AI, như đánh bại nhà đương kim vô địch cờ vua cụ giới. Với khá nhiều dữ liệu điện toán và kỹ năng xử lý trong thời đại văn minh hơn so với đều thập kỷ trước, nghiên cứu và phân tích AI bây giờ trở nên thịnh hành và dễ tiếp xúc hơn. Nó hối hả phát triển thành trí tuệ chung để phần mềm hoàn toàn có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Phần mềm rất có thể tự tạo, ra đưa ra quyết định và từ bỏ học những nhiệm vụ mà trước đó chỉ giới hạn ở con người.


Trí tuệ nhân tạo có công dụng cung cấp một loạt các lợi ích cho những ngành công nghiệp không giống nhau.

Giải quyết những vấn đề phức tạp

Công nghệ AI có thể sử dụng những mạng trang bị học với học sâu để giải quyết các vấn đề phức tạp bằng trí óc giống con người. AI rất có thể xử lý thông tin ở quy mô lớn — xử lý những mẫu, xác minh thông tin và cung ứng câu trả lời. Chúng ta có thể sử dụng AI để giải quyết và xử lý các sự việc trong một loạt các lĩnh vực như phát hiện nay gian lận, chẩn đoán y tế và phân tích ghê doanh.

Tăng tác dụng kinh doanh

Không giống hệt như con người, technology AI gồm thể vận động 24/7 cơ mà không làm bớt mức hiệu suất. Nói giải pháp khác, AI có thể thực hiện các tác vụ bằng tay thủ công mà không tồn tại lỗi. Bạn cũng có thể cho phép AI tập trung vào những nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tẻ nhạt, bởi vậy bạn cũng có thể sử dụng nguồn lực lượng lao động vào những lĩnh vực marketing khác. AI hoàn toàn có thể giảm khối lượng các bước của nhân viên đồng thời điều chỉnh tất cả các trọng trách liên quan đến kinh doanh.

Đưa ra quyết định thông minh hơn

AI có thể sử dụng đồ vật học nhằm phân tích cân nặng lớn dữ liệu nhanh hơn ngẫu nhiên con tín đồ nào hoàn toàn có thể so sánh. Căn nguyên AI rất có thể phát hiện nay xu hướng, phân tích dữ liệu và hỗ trợ hướng dẫn. Với tác dụng dự báo dữ liệu, AI có thể giúp khuyến cáo hướng hành động cực tốt trong tương lai.

Tự hễ hóa các bước kinh doanh

Bạn rất có thể đào chế tạo AI với máy học để tiến hành các tác vụ đúng mực và nhanh chóng. Điều này rất có thể làm tăng hiệu quả hoạt động bằng cách tự động hóa hóa các vận động kinh doanh mà nhân viên chạm mặt khó khăn hoặc cảm giác nhàm chán. Tương tự, chúng ta cũng có thể sử dụng tự động hóa AI để giải phóng tài tại sao viên cho các bước phức tạp và sáng chế hơn.

*


Trí tuệ nhân tạo có vô số các ứng dụng. Tuy vậy không nên là danh sách đầy đủ, nhưng đây là lựa chọn những ví dụ làm khá nổi bật các trường hợp sử dụng AI đa dạng.

Xử lý tài liệu thông minh

Xử lý tài liệu thông minh (IDP) diễn giải những định dạng tư liệu phi cấu tạo thành dữ liệu rất có thể sử dụng được. Ví dụ: tác dụng này biến đổi các tài liệu sale như email, hình ảnh và PDF thành tin tức có cấu trúc. IDP thực hiện các technology AI như xử trí ngôn ngữ thoải mái và tự nhiên (NLP), học sâu cùng tầm nhìn máy tính để trích xuất, phân loại và đảm bảo dữ liệu.

Ví dụ: HM Land Registry (HMLR) xử lý những quyền sở hữu tài sản cho rộng 87% của anh và xứ Wales. Nhân viên HMLR so sánh và coi xét các văn phiên bản pháp lý phức tạp liên quan đến thanh toán tài sản. Tổ chức đã xúc tiến một ứng dụng AI để tự động hóa việc so sánh tài liệu, giúp cắt giảm một nửa thời gian chu đáo và bức tốc quy trình phê duyệt ủy quyền tài sản. Để biết thêm thông tin, hãy tò mò cách HMLR thực hiện Amazon Textract.

Giám tiếp giáp hiệu năng ứng dụng

Theo dõi công suất ứng dụng (APM) là quá trình sử dụng các công cụ phần mềm và dữ liệu đo từ bỏ xa để theo dõi hiệu suất của những ứng dụng đặc trưng với doanh nghiệp. Những công vậy APM dựa trên AI áp dụng dữ cũ để dự đoán những vấn đề trước lúc chúng xảy ra. Bọn chúng cũng rất có thể giải quyết những vấn đề trong thời hạn thực bằng cách đề xuất các chiến thuật hiệu quả cho những nhà cách tân và phát triển của bạn. Chiến lược này duy trì các vận dụng chạy tác dụng và giải quyết các vụ việc bế tắc.

Ví dụ: Atlassian tạo nên các sản phẩm để hợp lý hóa tinh thần thao tác nhóm với tổ chức. Atlassian sử dụng các công gắng AI APM để liên tục theo dõi các ứng dụng, phát hiện những vấn đề tiềm ẩn và ưu tiên các vấn đề nghiêm trọng. Với chức năng này, các nhóm hoàn toàn có thể nhanh chóng đánh giá các đề xuất do ML đưa ra và giải quyết và xử lý sự suy giảm hiệu suất.

Tìm hiểu về APM »

Bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán cải thiện AI là quy trình sử dụng trọng lượng lớn dữ liệu để khẳng định các vấn đề có thể dẫn đến thời hạn chết trong hoạt động, khối hệ thống hoặc dịch vụ. Duy trì dự đoán có thể chấp nhận được các doanh nghiệp xử lý các sự việc tiềm ẩn trước lúc chúng xảy ra, góp giảm thời gian chết và tránh gián đoạn.

Ví dụ: Baxter thực hiện 70 các đại lý sản xuất bên trên toàn trái đất và chuyển động 24/7 nhằm cung cấp công nghệ y tế. Baxter sử dụng bảo trì dự đoán để auto phát hiện những điều kiện không bình thường trong vật dụng công nghiệp. Fan dùng có thể triển khai các chiến thuật hiệu quả trước thời hạn nhằm giảm thời gian chết và cải thiện hiệu quả hoạt động. Để mày mò thêm, hãy mày mò cách Baxter áp dụng Amazon Monitron.

Nghiên cứu y học

Nghiên cứu vớt y học áp dụng AI để phù hợp hóa các quy trình, tự động hóa những tác vụ lặp đi tái diễn và xử lý con số lớn dữ liệu. Chúng ta cũng có thể sử dụng công nghệ AI trong nghiên cứu y học để tạo điều kiện phát hiện nay và cách tân và phát triển dược phẩm từ trên đầu đến cuối, xào nấu hồ sơ y tế và nâng cao thời gian đưa ra thị trường các thành phầm mới.

Một ví dụ thực tiễn là C2i Genomics thực hiện trí tuệ nhân tạo để chạy những đường ống gen quy mô cao, có thể thiết lập và soát sổ lâm sàng. Bằng cách sử dụng các chiến thuật tính toán, các nhà nghiên cứu rất có thể tập trung vào hiệu suất lâm sàng và cải cách và phát triển phương pháp. Những nhóm kỹ thuật cũng thực hiện AI để giảm nhu cầu tài nguyên, duy trì kỹ thuật và giá thành NRE. Để biết thêm chi tiết, hãy tò mò cách C2i Genomics sử dụng AWS Healt
Homics.

Phân tích ghê doanh

Phân tích marketing sử dụng AI để thu thập, cách xử trí và phân tích những tập tài liệu phức tạp. Bạn có thể sử dụng so với AI để tham gia báo những giá trị vào tương lai, nắm rõ nguyên nhân căn nguyên của dữ liệu và giảm những quy trình tốn thời gian.

Ví dụ: Foxconn sử dụng phân tích ghê doanh cải thiện AI để nâng cấp độ đúng chuẩn của dự báo. Họ đã đạt tới tăng 8% về độ đúng đắn dự báo, giúp tiết kiệm 533.000 USD hàng năm trong số nhà đồ vật của họ. Bọn họ cũng áp dụng phân tích kinh doanh để giảm tiêu tốn lãng phí lao đụng và tăng sự hài lòng của doanh nghiệp thông qua câu hỏi ra đưa ra quyết định dựa bên trên dữ liệu.


Mạng nơ-ron học sâu chế tác thành cơ bản của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Bọn chúng phản ánh quá trình xử lý ra mắt trong não người. Khối óc chứa hàng triệu tế bào thần kinh chuyển động cùng nhau để cách xử lý và so sánh thông tin. Mạng nơ-ron học sâu sử dụng các tế bào thần kinh nhân tạo cùng nhau xử trí thông tin. Mỗi nơ-ron nhân tạo, hoặc nút, sử dụng các phép giám sát học nhằm xử lý tin tức và giải quyết và xử lý các vụ việc phức tạp. Phương thức học sâu này rất có thể giải quyết những vấn đề hoặc tự động hóa hóa những nhiệm vụ thường cần có trí xuất sắc của nhỏ người.

Sage
Maker2-2.png" alt="*">