Introduzione all'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale non è più limitata ai regni di Science Fiction e Research Labs. La sua adozione principale ha iniziato a raccogliere frutti. L'anno scorso ha contribuito all'economia di oltre 2 trilioni di dollari e, secondo il rapporto PWC, questo numero dovrebbe raggiungere i 15, 7 trilioni di dollari entro il 2030. L'intelligenza artificiale tocca milioni di vite ogni giorno dove interagisce con noi tramite smartphone, personal computer, e altri dispositivi intelligenti, offre immensi benefici in tutti i settori che vanno dalla sanità, alla produzione, ai trasporti, al dettaglio, all'istruzione, all'informatica, al marketing e molti altri.
Vantaggi chiave dell'intelligenza artificiale
Di seguito sono riportati i vantaggi dell'intelligenza artificiale:
1. Riduzione del lavoro intensivo umano
L'intelligenza artificiale ha contribuito a ridurre il lavoro ad alta intensità umana sfruttando la Smart Automation. Secondo l'Oxford Economics Report di giugno 2019, oltre 2, 25 milioni di robot sono distribuiti in tutto il mondo (triplo aumento dell'ultimo decennio). Ora in molte fabbriche, tutti i lavori di sollevamento, trasporto, trasporto e altre attività banali vengono effettuati da robot abilitati all'intelligenza artificiale. Ciò consente di risparmiare molti sforzi umani che possono essere meglio utilizzati in attività più produttive.
Esempio : Amazon utilizza oltre 100.000 robot Kiva basati su AI nel loro centro logistico. L'uso di robot abilitati all'intelligenza artificiale non solo riduce gli sforzi umani nell'esecuzione di lavori fisicamente intensivi come il trasporto di grandi quantità di inventario da uno scaffale all'altro, ma migliora anche la sicurezza sul posto di lavoro. Questi Cyborg possono caricare e scaricare un intero trailer di scorte in meno di 30 minuti, il che ha richiesto più di un paio d'ore per i lavoratori umani.
2. Aumentare l'efficienza nell'industria farmaceutica
L'intelligenza artificiale è stata una manna per l'industria farmaceutica e sanitaria. Secondo lo studio del MIT, solo il 13% dei farmaci supera gli stadi della sperimentazione clinica, inoltre, costa alle aziende farmaceutiche milioni di dollari far passare gli studi clinici a tutti i suoi farmaci. Pertanto le aziende farmaceutiche al fine di garantire un migliore utilizzo del proprio budget in R&S implementano l'intelligenza artificiale per aumentare le probabilità che i loro farmaci eliminino gli studi clinici. Diversi algoritmi di Machine Learning aiutano gli scienziati a trovare la giusta composizione di diversi sali nei farmaci analizzando i dati storici relativi a geni, reazioni chimiche e altri attributi.
Esempio: Novartis, una delle principali società farmaceutiche, ha utilizzato l'algoritmo di Machine Learning per scoprire quale composto è il migliore per combattere le cellule malate in esame. In precedenza, questa procedura prevedeva un'indagine microscopica manuale per ciascun campione che richiedeva tempo e tendeva a errori umani. Con gli algoritmi basati su Machine Learning, possono eseguire simulazioni in tempo reale e ottenere risultati più precisi prima.
3. Trasformare il settore finanziario
La maggior parte delle applicazioni finanziarie ruota attorno all'analisi dei dati passati per ottenere risultati migliori. Non sorprende che l'intelligenza artificiale, il cui USP sta analizzando i dati passati, riscuota un enorme successo nel settore finanziario. L'intelligenza artificiale ha applicazioni ad ampio raggio nel settore finanziario che vanno dalla valutazione del rischio, al rilevamento delle frodi, al trading basato sugli algoritmi, alla consulenza finanziaria e alla gestione delle finanze, tra gli altri.
Esempio: Paypal ha utilizzato l'algoritmo Deep Learning avanzato per rilevare transazioni fraudolente. Paypal elabora un'enorme quantità di dati sulle transazioni, ha elaborato oltre 235 miliardi di dollari in pagamenti da 4 miliardi di transazioni effettuate da oltre 170 milioni di utenti. Paypal utilizza l'algoritmo di deep learning per analizzare la grande scala di dati e confrontare le transazioni con il modello di transazione delle frodi archiviato nel loro database. Sulla base di questo confronto tra modelli, è in grado di rilevare transazioni fraudolente da normali transazioni.
4. Servizio clienti più rapido e più semplice utilizzando i robot di chat AI
Una versione precedente delle interazioni Chat-Bots era molto dispendiosa in termini di tempo e frustrante. I robot usati per correre in loop e potevano aiutare solo in attività predefinite. I chat-robot basati su AI che utilizzano Natural Language Processing hanno una migliore comprensione delle interazioni umane e possono imparare da soli e quindi sono molto più abili nel fornire una risposta adeguata ai clienti.
Esempio: l' assistente virtuale di Bank of America Erica è uno di questi esempi di chat-bot abilitato per AI. Ha già aiutato 7 milioni di clienti dal suo lancio nel giugno 2018. Erica utilizza Intelligenza Artificiale, Analitica Predittiva e Rete Neurale Artificiale per soddisfare oltre 50 milioni di richieste dei clienti ricevute lo scorso anno. La richiesta spazia dalle normali attività bancarie come le informazioni sul saldo bancario, il pagamento delle fatture a attività complesse come la pianificazione degli investimenti e suggerimenti sul budget .
5. Migliorare la sicurezza sulle strade
Secondo il rapporto dell'Organizzazione mondiale della sanità, oltre un milione di persone muoiono ogni anno in incidenti stradali. L'intelligenza artificiale sta giocando un ruolo importante nel ridurre tali incidenti mortali. Molte aziende hanno iniziato a utilizzare l'IA per registrare e analizzare ogni minuto i dettagli relativi al modello di guida di diversi conducenti che vanno dalla disciplina di corsia, al rispetto delle regole del traffico, alla distanza mantenuta con altri veicoli su strada. I dettagli così raccolti vengono utilizzati dalle applicazioni AI per fornire raccomandazioni di sicurezza al conducente e aiutare le case automobilistiche a proporre veicoli più sicuri.
Esempio: Microsoft ha sperimentato HAMS (Harnessing Auto-Mobiles for Safety) per migliorare la sicurezza nelle strade indiane. Tiene conto di due fattori: lo stato del conducente e la posizione del suo veicolo rispetto ad altri veicoli. Utilizza la fotocamera anteriore e posteriore montata davanti al sedile del conducente. La fotocamera anteriore viene utilizzata per misurare lo stato fisico del conducente come la fatica rilevando il movimento degli occhi e la frequenza di sbadiglio. Questi vengono rilevati utilizzando il rapporto aspetto bocca. La telecamera posteriore analizza la disciplina di corsia e la distanza con altri veicoli. Tutti questi dati vengono analizzati mediante applicazioni AI che utilizzano l'elaborazione basata su Edge e gli avvisi di raccomandazioni basati sulla sicurezza vengono generati in tempo reale.
6. Prevedere e abilitare una risposta più rapida al disastro
L'intelligenza artificiale si è rivelata un rivestimento d'argento per noi di fronte alla calamità. Al giorno d'oggi, le applicazioni di Intelligenza Artificiale vengono distribuite per prevenire disastri naturali utilizzando diversi algoritmi di riconoscimento dei modelli. Viene anche utilizzato per mitigare le perdite a seguito di tali catastrofi aiutando nelle operazioni di soccorso in caso di calamità. AIDR (Artificial Intelligence for Disaster Response) è ampiamente utilizzato per questo scopo.
Esempio: AIDR è stato impiegato nelle operazioni di salvataggio dopo il terremoto in Nepal (2015). Volontari e soccorritori sono stati in grado di contattare rapidamente le vittime colpite con l'aiuto dell'AIDR. AIDR utilizza l'analisi dei social media per classificare tutti i tweet con tag. Le intuizioni di questi tweet non solo hanno aiutato i soccorritori a raggiungere rapidamente l'area interessata, ma li hanno anche aiutati a classificare le aree in base all'urgenza di incanalare meglio lo sforzo di salvataggio.
Conclusione
L'intelligenza artificiale ha un potenziale immenso e ha iniziato a mostrare risultati tangibili in tutti i settori. In termini di utilizzo del potenziale, abbiamo appena graffiato la superficie e c'è ancora molta strada da fare prima di sfruttare il vero potere dell'IA.
Articoli consigliati
Questa è stata una guida ai vantaggi dell'intelligenza artificiale. Qui abbiamo anche discusso dell'introduzione dei vantaggi dell'intelligenza artificiale e dei vantaggi chiave dell'intelligenza artificiale con esempi. Puoi anche consultare i nostri articoli per saperne di più-
- Che cos'è l'intelligenza artificiale
- Introduzione all'intelligenza artificiale
- Tipi di intelligenza artificiale
- Strumenti di intelligenza artificiale
- Come funziona l'intelligenza artificiale?
- Aziende di intelligenza artificiale