Содержание
Область информатики и искусственного интеллекта (ИИ) меняет технологии способами, которые раньше считались эксклюзивными для научно-фантастических фильмов и книг.
Технологии искусственного интеллекта по мере своего развития трансформируют как мир, так и информатику.
Давайте посмотрим на 5 способов, которыми ИИ меняет информатику: от решения проблем до взаимодействия с пользователем.
Для науки о данных необходимо более глубокое сотрудничество ИТ-специалистов
Расширение сотрудничества между наукой о данных и ИТ становится необходимым для все более сложных приложений искусственного интеллекта.
Времена, когда специалисты по обработке данных скрывались от глаз внутри компании, давно прошли. Для науки о данных теперь нужна деревня, и ИТ-специалисты являются членом этой команды. Его значение в современном обществе имеет решающее значение.
Предприятиям нужен более глубокий доступ к системам, данным и приложениям, с которыми знакомы ИТ-специалисты, поскольку они готовы расширить использование искусственного интеллекта и аналитики. Ученые, работающие с данными, и инженеры должны тесно сотрудничать для создания решений на основе искусственного интеллекта.
Это симфония информатика и искусственный интеллект объединяться и строить продвинутое будущее.
Хотя каждая из этих задач представляет собой глубокую тему, эффективные команды позволили этим двум группам сотрудничать и часто переходить в другие области.
Решение проблем
Тип искусственного интеллекта, называемый алгоритмами машинного обучения, показал себя замечательно способным решать сложные проблемы.
Алгоритмы на основе искусственного интеллекта, например, может эффективно проектировать маршруты логистических операций, сокращая время в пути и потребление ресурсов. ИИ используется в финансах для оценки рыночных данных и улучшения инвестиционных портфелей в режиме реального времени.
ИИ также используется в инженерии для проектирования и оптимизации сложных систем, таких как сети распределения энергии и компоненты самолетов. Эти приложения не только дают ответы, которые раньше считались невозможными, но также экономят время и ресурсы.
Интеграция ИИ в решение проблем распространяется в таких отраслях, как здравоохранение, производство, образование и развлечения, открывая новые инновации и эффективность. По мере развития возможностей ИИ мы можем ожидать новых прорывов в решении сложных проблем и прокладке пути к технологическому прогрессу.
Улучшение компьютерного зрения
ИИ может извлекать ценную информацию из цифровых фотографий, фильмов и другого визуального контента благодаря компьютерному зрению. Система ИИ может действовать или предлагать действия на основе полученной информации.
Компьютерное зрение позволяет компьютерам видеть, наблюдать и понимать, точно так же, как ИИ позволяет им думать. Компьютеры могут распознавать объекты, ситуации и эмоции на фотографиях и видео благодаря алгоритмам глубокого обучения.
Это важно для автономных автомобилей, поскольку позволяет им видеть окружающую среду и принимать быстрые решения, которые обеспечивают безопасную навигацию.
Технология распознавания лиц на основе компьютерного зрения используется в системах контроля доступа, системах безопасности и даже в разблокировке смартфонов. Еще одна отрасль, в которой трансформируется компьютерное зрение, — это диагностика и планирование лечения пациентов, а также улучшение результатов лечения пациентов с помощью медицинской визуализации.
Обработка естественного языка
Подобласть искусственного интеллекта, называемая обработкой естественного языка, дает роботам возможность понимать, интерпретировать и воспроизводить человеческую речь.
Эта область искусственного интеллекта значительно продвинулась вперед, что привело к появлению революционных приложений.
Чат-боты на базе НЛП в службе поддержки клиентов предлагают быстрые ответы на вопросы, улучшая качество обслуживания пользователей.
Технологии на базе искусственного интеллекта помогают авторам создавать контент, предлагая идеи по улучшению, разрабатывая планы контента и даже написав полноценные статьи.
НЛП в анализе настроений позволяет предприятиям собирать и анализировать огромные объемы данных о клиентах и общественном мнении, получая ценную информацию для планов маркетинга и разработки продуктов.
Тестирование программного обеспечения для обеспечения качества
Прежде чем разрешить выпуск нового кода на рынок, команда разработчиков должна каждый раз его тестировать. Циклы регрессионного тестирования требуют много времени и усилий, если они выполняются вручную специалистами по обеспечению качества.
Эту процедуру можно выполнить быстрее и проще благодаря способности ИИ выявлять повторяющиеся закономерности.
Анализ данных ИИ позволяет командам контроля качества сократить человеческая ошибка из-за автоматизации, быстрее проводите тесты и быстрее находите потенциальные недостатки. Таким образом, команда контроля качества не перегружена большими объемами данных, которыми нужно управлять.
ИИ автоматизирует несколько этапов жизненного цикла разработки программного обеспечения, что трансформирует этот процесс. Например, инструменты на основе искусственного интеллекта могут предоставлять фрагменты кода, которые ускоряют процесс разработки.
Эти технологии сокращают время, которое разработчики тратят на повторяющуюся работу, за счет использования больших репозиториев кода для решения распространенных проблем программирования.
Искусственный интеллект также улучшает процедуры тестирования программного обеспечения.
Технологии тестирования на основе искусственного интеллекта могут имитировать различные варианты поведения и сценарии пользователей, выявляя потенциальные дефекты и уязвимости, которые тестирование с участием человека не увидит. Это экономит много времени и денег, а также повышает качество программного обеспечения.