การพัฒนา AI ใดที่ตลาดต้องการในปี 2020

ความก้าวหน้าและนวัตกรรมของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์กำลังกลายเป็นคุณค่าที่สำคัญสำหรับธุรกิจและอุตสาหกรรมอื่นๆ ในยุคของการแปลงเป็นดิจิทัล เราได้เห็นแล้วว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ส่งผลต่อชีวิตประจำวันอย่างไร และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ส่งผลกระทบต่อบุคคลจำนวนมากในบ้าน ที่ทำงาน และรอบๆ ตัวพวกเขา

ประโยชน์ของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มีอิทธิพลอย่างมากต่ออุตสาหกรรมอื่นๆ เช่น เกษตรกรรม ยานยนต์ การดูแลสุขภาพ กฎหมาย และการผลิต เนื่องจากการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ยังคงดำเนินต่อไป ยังมีพื้นที่อีกมากสำหรับนักพัฒนาที่จะปรับปรุงซอฟต์แวร์ของตนเพื่อส่งผลกระทบต่อตลาดอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล

แน่นอน ในอนาคตของโลกดิจิทัล เราจะนำเสนอฟีเจอร์ใหม่ๆ มากมาย เมื่อมีการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์มากขึ้นเรื่อยๆ ความสามารถของปัญญาประดิษฐ์จะเพิ่มขึ้นเพื่อให้ทันกับการเติบโตแบบทวีคูณของข้อมูล ดังนั้นนี่คือการ พัฒนา AI บางส่วนที่ตลาดต้องการในปี 2020

การเรียนรู้การเสริมแรง

การเรียนรู้การเสริมกำลังเป็นหมวดหมู่ทั่วไปที่สามของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง และเป็นกรอบงานที่ใช้การตัดสินใจตามลำดับประสบการณ์ที่คล้ายกับการลองผิดลองถูก หลังจากลงมือปฏิบัติอย่างเหมาะสมโดยปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อมเพื่อเรียนรู้ วิธีการของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องนี้มุ่งสู่เป้าหมายที่ได้รับรางวัล

อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมแรงแตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล การเรียนรู้ภายใต้การดูแลมีหน้าที่ในการเรียนรู้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ และสร้างระบบที่สามารถคาดการณ์ศักยภาพของชุดข้อมูลใหม่ได้ ตัวอย่างเช่น การหาราคารถใหม่โดยพิจารณาจากราคารถของสถานที่นั้นๆ

ในทางกลับกัน อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลมีหน้าที่ในการค้นหาความคล้ายคลึงกัน และยังเชื่อมต่อระหว่างข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับและแม้กระทั่งการทำคลัสเตอร์ ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลสามารถให้สี ขนาด มิติ และพารามิเตอร์อื่นๆ มากมายของชุดรูปภาพที่ไม่มีป้ายกำกับ

สิ่งที่ทำให้อัลกอริธึมการเรียนรู้การเสริมแรงแตกต่างจากรูปแบบทั่วไปอีกสองรูปแบบคือไม่ใช้เทคนิคการรู้จำข้อมูลแม้จะเป็นเฟรมเวิร์กก็ตาม ดังนั้น ผู้พัฒนาวิดีโอเกมจึงค่อย ๆ ใช้มันบนคอมพิวเตอร์เพื่อกำหนดการเคลื่อนไหวที่จำเป็นในการเอาชนะเกม

อัลกอริธึมการเรียนรู้การเสริมกำลังค่อนข้างใหม่ในการเรียนรู้ของเครื่อง ดังนั้นจึงมีเครื่องเกมและหุ่นยนต์เพียงไม่กี่เครื่องที่รวมอัลกอริทึมไว้ อย่างไรก็ตาม อุตสาหกรรมต่างๆ ได้ให้ความสนใจกับอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังแล้ว เพื่อค้นหาการใช้งานและประโยชน์ของมัน รวมทั้งทำการทดลองกับมันต่อไป

การใช้ศักยภาพของการเรียนรู้การเสริมแรง

มีการพิจารณามากมายว่าตลาดจะใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้แบบเสริมกำลังได้อย่างไร อย่างไรก็ตาม มีบางอุตสาหกรรมที่เสนอแนวคิดเกี่ยวกับวิธีการรวมเทคโนโลยีการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเข้าไว้ด้วยกันเพื่อช่วยในที่ทำงานและพนักงาน

ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ เครื่องเรียนรู้การเสริมแรงสามารถช่วยกำหนดนโยบายการรักษาต่างๆ สำหรับการเจ็บป่วยเรื้อรัง เช่น โรคหอบหืด เบาหวาน โรคจิตเภท และอื่นๆ ในระดับการศึกษาที่สูงขึ้น การเรียนรู้แบบเสริมแรงสามารถใช้สำหรับระบบการเรียนรู้ส่วนบุคคลและการสอนผ่านระบบการสอนพิเศษที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

คอมพิวเตอร์ควอนตัม

ตลาดจะต้องใช้วิธีการคำนวณแบบใหม่เพื่อต่อต้านชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน เพราะวิธีการคำนวณแบบดั้งเดิมนั้นไม่มีโอกาส คอมพิวเตอร์ควอนตัมเป็นเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ตลาดต้องการอย่างแน่นอน เพราะมันอาจส่งผลต่อความก้าวหน้าครั้งใหม่ในหลาย ๆ ด้าน

ความก้าวหน้าเหล่านี้บางส่วนสามารถปรับปรุงสิ่งอำนวยความสะดวกอย่างมีนัยสำคัญเพื่อประโยชน์ของทุกคน เช่น วิธีแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อวินิจฉัยโรคได้เร็วยิ่งขึ้น ความก้าวหน้าอีกประการหนึ่งที่เกิดขึ้นจากการคำนวณด้วยควอนตัมคืออัลกอริธึมในการควบคุมทรัพยากรอย่างรวดเร็ว การใช้ยาเพื่อช่วยชีวิต หรือแม้แต่สร้างวัสดุใหม่เพื่อสร้างโครงสร้างและอุปกรณ์ที่มีประสิทธิภาพ

นวัตกรรมของเทคโนโลยีทำให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถประมวลผลข้อมูลได้มากขึ้นแบบทวีคูณด้วยการคำนวณ มันขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็นของสถานะของวัตถุ นอกจากนี้ คอมพิวเตอร์ควอนตัมสูงสุดเป็นคำที่ใช้สำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีประสิทธิภาพเหนือกว่าคอมพิวเตอร์คลาสสิกในการจัดการงานที่กำหนด

คอมพิวเตอร์ควอนตัมช่วยให้นักพัฒนาสามารถคำนวณการคำนวณได้เร็วกว่าที่เคย มีประสิทธิภาพเหนือกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ใดๆ ที่มีส่วนประกอบระดับไฮเอนด์และมีราคาแพง อย่างไรก็ตาม หน่วยของข้อมูลที่เก็บไว้ซึ่งใช้โดยคอมพิวเตอร์ควอนตัมคือควอนตัมบิตหรือคิวบิต

ยังมีช่องโหว่อีกมากมาย เช่น การไม่เชื่อมโยงกันหรือผลิตคอมพิวเตอร์ที่ไม่จำเป็น นักวิจัยและนักพัฒนากำลังหาวิธีรักษาความสอดคล้องของ qubits เพื่อลดอัตราความผิดพลาดของการคำนวณที่จำเป็น

การบรรจบกันของปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีใหม่

ปัจจัยสำคัญประการหนึ่งในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์คือการทำงานร่วมกับเทคโนโลยีเกิดใหม่อื่นๆ การบรรจบกันของปัญญาประดิษฐ์และ Internet of Things เป็นสิ่งที่ตลาดต้องการ เนื่องจากการเพิ่มขึ้นของสกุลเงินดิจิทัลนั้นเพิ่มขึ้นอย่างมาก

นวัตกรรมอีกประการหนึ่งที่เกิดจากการบรรจบกันของปัญญาประดิษฐ์และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งคือรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองเป็นไปได้โดยใช้เซ็นเซอร์รอบ ๆ รถเพื่อรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่เปิดใช้งานโดย Internet of Things เท่านั้น พร้อมกับโปรแกรมและซอฟต์แวร์อื่น ๆ เพื่อดำเนินการตัดสินใจโดยใช้วิจารณญาณซึ่งขับเคลื่อนโมเดล AI

ตลาดจะต้องมีการบรรจบกันของ AI และ Internet of Things เนื่องจากการกระทำที่ชาญฉลาดสามารถทำได้โดยการตัดสินใจตามข้อมูลที่รวบรวม อย่างไรก็ตาม การกระทำทั้งหมดเหล่านี้สามารถเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อเทคโนโลยีมีอัลกอริธึม AI ที่พบในการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง

เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ยังไม่สมบูรณ์แบบ การผสานรวมเทคโนโลยีก่อกวนอื่นสามารถอุดช่องโหว่ของปัญญาประดิษฐ์เพื่อให้ดีขึ้นได้ การรวม Blockchain และ AI สามารถช่วยแก้ไขจุดอ่อนของกันและกันเพื่อประโยชน์ของตลาด ปัญหาเกี่ยวกับ AI คือปัญหาด้านความเป็นส่วนตัวและความน่าเชื่อถือ ในขณะที่ Blockchain เป็นปัญหาด้านความปลอดภัยและความสามารถในการขยายขนาด

การรวมเทคโนโลยีก่อกวนทั้งสองเข้าด้วยกันสามารถช่วยให้พวกเขาสามารถแก้ไขปัญหาของตนเองได้ ประโยชน์ของการรวมเข้าด้วยกันคือเพื่อให้ Blockchain สามารถขับเคลื่อนตลาดข้อมูลแบบกระจายอำนาจ เพื่อช่วยให้เกิดความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือของอัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์

ซื้อกลับบ้าน

ปัญญาประดิษฐ์ยังมีหนทางอีกยาวไกล การใช้งานและประโยชน์ของพวกเขาในตลาดยังคงได้รับการปรับปรุงโดยนักพัฒนาเพื่อป้องกันไม่ให้เกิดข้อผิดพลาด เป็นที่ชัดเจนสำหรับหลายอุตสาหกรรมว่าเทคโนโลยี AI ทำให้สถานที่ทำงานดีขึ้นได้อย่างไร นอกจากนี้ยังช่วยให้พนักงานมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น

การ พัฒนา AI ที่ตลาดต้องการในปีต่อไปเป็นเพียงส่วนน้อยของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและนวัตกรรมที่อยู่ในแนวเดียวกัน ไม่ช้าก็เร็ว เทรนด์ใหม่ๆ ของเทคโนโลยีจะออกเพื่อทำให้ตลาดดีขึ้นและช่วยให้ชีวิตของผู้บริโภคง่ายขึ้น

อ่านเพิ่มเติม AI สามารถช่วยในเรื่องความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร