Quais são os desenvolvimentos de IA que o mercado precisará em 2020

O avanço e a inovação das tecnologias de inteligência artificial estão se tornando um valor significativo e promissor para empresas e outras indústrias. Na era da digitalização, já estamos vendo como as tecnologias de inteligência artificial estão afetando o dia a dia. E, especialmente, afetando muitas pessoas em suas casas, locais de trabalho e tudo ao seu redor.

Os benefícios da tecnologia de inteligência artificial influenciaram significativamente outros setores, como agricultura, automóveis, saúde, jurídico e manufatura. Uma vez que o desenvolvimento da inteligência artificial ainda está em andamento. Ainda há muito espaço para os desenvolvedores aprimorarem seus softwares para impactar o mercado de forma eficiente e eficaz.

Certamente, no futuro do mundo digital, apresentaremos muito espaço para novos recursos. À medida que mais e mais desenvolvimentos de inteligência artificial estão surgindo. As capacidades da inteligência artificial aumentarão para acompanhar o crescimento exponencial dos dados. Portanto, aqui estão os poucos desenvolvimentos de IA de que o mercado precisará em 2020.

Aprendizagem por Reforço

O aprendizado por reforço é a terceira categoria comum de algoritmos de aprendizado de máquina. E é uma estrutura que usa a tomada de decisão sequencial de experiência semelhante à tentativa e erro. Depois de tomar as medidas adequadas, interagindo com o ambiente para aprender. Este método de algoritmo de aprendizado de máquina avança em direção a uma meta que gera uma recompensa.

O algoritmo de aprendizado por reforço é completamente diferente do algoritmo de aprendizado supervisionado e não supervisionado. A aprendizagem supervisionada é responsável por aprender os conjuntos de dados rotulados e construir um sistema capaz de prever o potencial de novos conjuntos de dados. Por exemplo, encontrar o preço de um carro novo com base nos preços de um local específico.

Por outro lado, o algoritmo de aprendizagem não supervisionado é responsável por encontrar as semelhanças. E também conectando dados não rotulados e até mesmo agrupando-os. Por exemplo, o algoritmo de aprendizado não supervisionado pode fornecer as cores, tamanhos, dimensões e muitos outros parâmetros de um conjunto de imagens não rotuladas.

O que torna o algoritmo de aprendizagem por reforço único em relação às outras duas formas comuns é que ele não usa técnicas de reconhecimento de dados, apesar de ser uma estrutura. Assim, os desenvolvedores de videogames estão lentamente utilizando-o em computadores para determinar os movimentos necessários para vencer o jogo.

O algoritmo de aprendizado por reforço é relativamente novo no aprendizado de máquina. Portanto, existem apenas algumas máquinas de jogos e robôs que incorporam o algoritmo. No entanto, várias indústrias já estão colocando sua atenção no algoritmo de aprendizagem por reforço para descobrir seus usos e benefícios, bem como continuar a experimentá-lo.

Usos Potenciais de Aprendizagem por Reforço

Tem havido muita consideração sobre como o mercado pode usar tecnologias de aprendizagem por reforço. No entanto, alguns setores forneceram suas idéias sobre como podem incorporar tecnologias de aprendizagem por reforço para auxiliar seu local de trabalho e força de trabalho.

No setor de saúde, as máquinas de aprendizado por reforço podem ajudar a determinar as diferentes políticas de tratamento para doenças crônicas como asma, diabetes, esquizofrenia e muito mais. Em níveis de ensino superior, a aprendizagem por reforço pode ser usada para sistemas de aprendizagem personalizados e ensino por meio de sistemas de tutoria de inteligência baseados em dados.

Computação quântica

O mercado precisará de uma nova forma de computação para enfrentar conjuntos de dados massivos e complexos. Porque a computação tradicional não tem chance. A computação quântica é uma tecnologia de inteligência artificial que o mercado definitivamente precisa. Porque pode influenciar novos avanços em muitos campos.

Algumas dessas inovações podem melhorar significativamente as instalações para beneficiar a todos, como métodos de aprendizado de máquina para diagnosticar doenças mais cedo. Outro avanço possibilitado pela computação quântica são os algoritmos para direcionar rapidamente recursos, medicamentos para salvar vidas e até mesmo construir novos materiais para fazer estruturas e dispositivos eficientes.

A inovação da tecnologia permitiu que os computadores quânticos processassem exponencialmente mais dados realizando cálculos. É baseado na probabilidade do estado de um objeto. Além disso, a supremacia da computação quântica é um termo usado para designar computadores quânticos que superam os computadores clássicos no gerenciamento de qualquer tarefa.

Os computadores quânticos permitiram que os desenvolvedores computassem cálculos mais rápido do que nunca, superando o desempenho de qualquer supercomputador com componentes caros e de ponta. No entanto, a unidade de informação armazenada usada por computadores quânticos são bits quânticos ou qubits.

Ainda existem muitas lacunas, como não ter coerência ou produzir computadores desnecessários. Pesquisadores e desenvolvedores estão encontrando uma maneira de manter a coerência dos qubits para reduzir as taxas de erro da computação essencial.

A Convergência da Inteligência Artificial e Novas Tecnologias

Um fator vital no desenvolvimento da inteligência artificial é sua união com outras tecnologias emergentes. A convergência da inteligência artificial e da Internet das Coisas é algo de que o mercado precisará porque o aumento da criptomoeda está aumentando dramaticamente.

Outra inovação produzida pela convergência da inteligência artificial e da internet das coisas são os carros autônomos. Carros autônomos tornaram-se possíveis usando sensores ao redor do carro para obter dados em tempo real habilitados apenas pela Internet das Coisas. Junto com outros programas e software para conduzir decisões baseadas em julgamento que alimentam os modelos de IA.

O mercado precisará da convergência da IA ​​e da Internet das Coisas. Porque ações inteligentes podem ser tomadas tomando decisões com base nos dados coletados. No entanto, todas essas ações só podem acontecer se as tecnologias contiverem algoritmos de IA encontrados no aprendizado profundo, um subconjunto do aprendizado de máquina.

Como a inteligência artificial ainda não é perfeita, a integração de outra tecnologia disruptiva pode preencher as lacunas da inteligência artificial para torná-la melhor. A integração do Blockchain e da IA ​​pode ajudar a corrigir os pontos fracos um do outro para beneficiar o mercado. O problema com a IA são as questões de privacidade e confiança, enquanto o Blockchain são as questões de segurança e escalabilidade.

Combinar as duas tecnologias disruptivas pode permitir que eles resolvam seus próprios problemas. O benefício de integrá-los é que o Blockchain pode alimentar mercados de dados descentralizados para ajudar na transparência e confiabilidade dos algoritmos de inteligência artificial.

Remover

A inteligência artificial ainda tem um longo caminho. Seu uso e benefícios no mercado ainda estão sendo aprimorados pelos desenvolvedores para evitar que erros sejam cometidos. É claro para muitas indústrias como as tecnologias de IA estão melhorando seu local de trabalho. Além disso, ajuda sua força de trabalho a se tornar mais eficiente e produtiva.

Os desenvolvimentos de IA de que o mercado precisará no ano seguinte são apenas alguns dos avanços e inovações tecnológicas em linha. Mais cedo ou mais tarde, novas tendências de tecnologias serão lançadas para tornar o mercado melhor e também para facilitar a vida dos consumidores.

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