Pagtagna sa pamatasan sa AI: Mga makina nga gidisenyo aron matagna ang umaabot

• Author:
• Ngalan sa tagsulat

  Quantumrun Foresight
• Hinaot 17, 2023

Ang mga aparato nga gipadagan sa mga algorithm sa pagkat-on sa makina (ML) paspas nga nagbag-o kung giunsa kami nagtrabaho ug nakigsulti. Ug uban sa pagpaila sa sunod nga henerasyon nga mga algorithm, kini nga mga himan mahimong magsugod sa pagkab-ot sa mas taas nga lebel sa pangatarungan ug pagsabot nga makasuporta sa mga proactive nga aksyon ug mga sugyot alang sa ilang mga tag-iya.

Konteksto sa panagna sa pamatasan sa AI

Kaniadtong 2021, ang mga tigdukiduki sa Columbia Engineering nagpadayag usa ka proyekto nga nagpadapat sa predictive ML base sa panan-aw sa kompyuter. Gibansay nila ang mga makina aron matagna ang pamatasan sa tawo hangtod sa pipila ka minuto sa umaabot pinaagi sa paggamit sa liboan ka oras nga kantidad sa mga salida, salida sa TV, ug mga video sa sports. Kining mas intuitive nga algorithm nag-isip sa talagsaon nga geometry, nga nagtugot sa mga makina sa paghimo og mga panagna nga dili kanunay nga gigapos sa tradisyonal nga mga lagda (pananglitan, parallel nga mga linya nga dili makatabok). 

Kini nga matang sa pagka-flexible nagtugot sa mga robot sa pag-ilis sa may kalabutan nga mga konsepto kung dili sila sigurado kung unsa ang sunod nga mahitabo. Pananglitan, kung ang makina dili sigurado kung ang mga tawo makiglamano pagkahuman sa usa ka engkwentro, ila kining ilhon nga usa ka "pagtimbaya" hinoon. Kini nga predictive AI nga teknolohiya makapangita og lain-laing mga aplikasyon sa adlaw-adlaw nga kinabuhi, gikan sa pagtabang sa mga tawo sa ilang adlaw-adlaw nga buluhaton ngadto sa pagtagna sa mga resulta sa pipila ka mga sitwasyon. Ang nangaging mga paningkamot sa paggamit sa predictive ML kasagarang nakakonsentrar sa pagpaabot sa usa ka aksyon sa bisan unsang panahon, uban sa mga algorithm nga misulay sa pagkategorya niini nga aksyon, sama sa pagtanyag og gakos, handshake, high-five, o walay aksyon. Bisan pa, tungod sa kinaiyanhon nga kawalay kasiguruhan nga nahilambigit, kadaghanan sa mga modelo sa ML dili makaila sa pagkaparehas tali sa tanan nga mga potensyal nga sangputanan.

Makasamok nga epekto

Tungod kay ang karon nga mga algorithm dili gihapon sama ka lohikal sa mga tawo (2022), ang ilang kasaligan ingon mga kauban sa trabaho medyo ubos pa. Samtang sila makahimo o mag-automate sa piho nga mga buluhaton ug mga kalihokan, dili sila maihap sa paghimo og mga abstraction o estratehiya. Bisan pa, ang mga nag-uswag nga mga solusyon sa panagna sa pamatasan sa AI magbag-o sa kini nga paradigm, labi na kung giunsa ang mga makina nagtrabaho kauban ang mga tawo sa umaabot nga mga dekada.

Pananglitan, ang panagna sa pamatasan sa AI magtugot sa software ug mga makina sa pagsugyot og mga nobela ug mapuslanon nga mga solusyon kung adunay mga kawalay kasiguruhan. Sa mga industriya sa serbisyo ug paggama, labi na, ang mga cobot (kolaborasyon nga mga robot) mahimong makabasa sa mga sitwasyon nga abante imbes nga sundon ang usa ka hugpong sa mga parameter, ingon usab magsugyot og mga kapilian o pagpaayo sa ilang mga kauban sa trabaho. Ang uban pang mga potensyal nga kaso sa paggamit naa sa cybersecurity ug pag-atiman sa kahimsog, diin ang mga robot ug mga aparato mahimong labi nga masaligan nga molihok dayon base sa mga potensyal nga emerhensya.

Ang mga kompaniya mahimong mas maayo nga himan sa pagtanyag sa gipahaum nga mga serbisyo sa ilang mga kustomer aron makahimo og mas indibidwal nga kasinatian. Mahimong mahimong kasagaran alang sa mga negosyo nga maghatag labi ka personal nga mga tanyag. Dugang pa, tugotan sa AI ang mga kompanya nga makakuha og mas lawom nga panabut sa pamatasan sa kostumer aron ma-optimize ang mga kampanya sa pagpamaligya alang sa labing kadaghan nga episyente o pagkaepektibo. Bisan pa, ang kaylap nga pagsagop sa mga algorithm sa prediksyon sa pamatasan mahimong mosangput sa mga bag-ong konsiderasyon sa pamatasan nga may kalabotan sa mga katungod sa pagkapribado ug mga balaod sa pagpanalipod sa datos. Ingon usa ka sangputanan, ang mga gobyerno mahimo’g mapugos sa paghimog balaod nga dugang nga mga lakang aron makontrol ang paggamit sa kini nga mga solusyon sa panagna sa pamatasan sa AI.

Mga aplikasyon alang sa panagna sa pamatasan sa AI

Ang pipila ka mga aplikasyon alang sa panagna sa pamatasan sa AI mahimong maglakip sa:

• Ang mga sakyanan nga nagmaneho sa kaugalingon nga mas makatagna kung unsa ang buhaton sa ubang mga awto ug pedestrian sa karsada, nga mosangput sa gamay nga pagbangga ug uban pang mga aksidente.
• Ang mga chatbots nga makapaabut kung unsa ang reaksyon sa mga kostumer sa mga komplikado nga panag-istoryahanay ug magsugyot og mas gipahiangay nga mga solusyon.
• Mga robot sa healthcare ug assisted care nga pasilidad nga tukma nga makatagna sa mga panginahanglanon sa mga pasyente ug makatubag dayon sa mga emerhensya.
• Mga himan sa pagpamaligya nga makatagna sa mga uso sa tiggamit sa mga platform sa social media, nga gitugotan ang mga kompanya sa pag-adjust sa ilang mga estratehiya sumala niana.
• Ang mga kompanya sa serbisyo sa pinansya nga naggamit mga makina aron mahibal-an ug matagna ang umaabot nga mga uso sa ekonomiya.
• Ang mga politiko nga naggamit sa mga algorithm aron mahibal-an kung unsang lugar ang lagmit nga adunay labing kadaghan nga base sa mga botante ug nagpaabut sa mga sangputanan sa politika.
• Mga makina nga maka-analisar sa datos sa demograpiko ug makahatag ug pagsabot sa mga panginahanglan ug gusto sa mga komunidad.
• Ang software nga makaila sa sunod nga labing maayo nga pag-uswag sa teknolohiya alang sa usa ka partikular nga sektor o industriya, sama sa pagtagna sa panginahanglan alang sa usa ka bag-ong kategorya sa produkto o pagtanyag sa serbisyo sa us aka us aka merkado.
• Pag-ila sa mga lugar diin adunay mga kakulang sa mga trabahante o mga kal-ang sa kahanas, nag-andam sa mga organisasyon alang sa gipaayo nga mga solusyon sa pagdumala sa talento.
• Ang mga algorithm nga gigamit sa pagpunting sa mga lugar sa deforestation o kontaminasyon nga mahimo’g kinahanglan nga espesyal nga atensyon kung magplano sa mga paningkamot sa pagkonserba o mga paningkamot sa pagpanalipod sa kinaiyahan.
• Ang mga himan sa cybersecurity nga makamatikod sa bisan unsang katahapan nga pamatasan sa dili pa kini mahimong hulga, nagtabang sa sayo nga mga lakang sa pagpugong batok sa cybercrime o mga kalihokan sa terorista.

Mga pangutana nga hunahunaon

• Unsa pa sa imong hunahuna ang pagbag-o sa prediksyon sa pamatasan sa AI kung giunsa naton makig-uban sa mga robot?
• Unsa ang ubang mga kaso sa paggamit alang sa predictive machine learning?