L’automatisation de l’intelligence artificielle (IA) a déjà eu un impact considérable sur de nombreux aspects de notre vie. L’intelligence artificielle, de Siri et Alexa aux voitures (presque) autonomes, régnera sur l’avenir.
Cependant, à mesure que l’intelligence artificielle se développe, ses effets pourraient devenir plus graves. Il y a beaucoup de discussions sur l’intelligence artificielle, ce qui a laissé beaucoup de gens se demander comment cela affectera notre avenir.
Voici sept façons dont l’automatisation et l’intelligence artificielle vont changer l’avenir, pour le meilleur ou pour le pire.
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Apprentissage en profondeur des affaires
L’apprentissage en profondeur est une version plus avancée de l’apprentissage automatique que l’apprentissage automatique traditionnel. L’objectif de l’apprentissage automatique est de passer rapidement au crible d’énormes quantités de données. Le système d’apprentissage automatique s’améliore à mesure qu’il analyse plus de données.
Avec l’apprentissage en profondeur, le processus d’apprentissage des systèmes d’IA devient plus complexe. Parce qu’ils aident à la pensée critique, les réseaux de neurones sont complexes. Par conséquent, plutôt que de simplement étudier les modèles existants, les systèmes d’apprentissage en profondeur de l’IA peuvent prédire les futurs modèles.
Les algorithmes d’apprentissage en profondeur utilisés par les systèmes d’IA permettent une analyse des données plus rapide et plus efficace tout en collectant plus de données. Ainsi, contrairement au machine learning, une quantité infinie de données peut être collectée et étudiée.
La possibilité d’ajuster les modèles commerciaux en fonction des prédictions de l’IA sera un énorme avantage pour les entreprises à l’avenir.
robotique avancée
Les robots alimentés par l’IA sont déjà largement utilisés dans des secteurs tels que l’ingénierie, la fabrication et la santé. D’un autre côté, des robots sophistiqués peuvent être utiles pour l’étude des profondeurs de la Terre, la gestion des maladies et les voyages dans l’espace.
Ces robots nécessitent un niveau d’intelligence plus élevé, mais c’est possible, compte tenu de la rapidité avec laquelle l’intelligence artificielle se développe.
La façon dont l’automatisation de l’IA émergera dans la robotique est préoccupante. Cependant, il existe des moyens de réduire les risques associés à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique pour limiter les capacités des bots. Tant que l’IA peut être validée et réglementée, la robotique avancée peut contribuer à changer l’avenir. En savoir plus sur les robots humanoïdes.
Systèmes nerveux profonds (DNN)
Un sous-ensemble de techniques d’apprentissage automatique utilisées depuis les années 1950 sont les réseaux de neurones profonds. Les DNN peuvent traiter le langage naturel, la reconnaissance vocale et la reconnaissance d’images. Il se compose de nombreuses couches cachées de neurones, dont chacune apprend à représenter les données qu’elle reçoit. Les données de sortie sont ensuite prédites à l’aide de ces représentations.
Réseaux ennemis générateurs
Un modèle génératif appelé Generative Adversarial Networks (GAN) oppose deux réseaux de neurones concurrents lors de la formation. Alors que l’autre réseau détermine si les échantillons proviennent de données produites ou réelles, le premier réseau tente de générer des exemples réels. En termes de création d’images et de films, les GAN se sont avérés très efficaces. Nous pouvons utiliser les GAN pour créer de nouvelles images à partir de chefs-d’œuvre existants créés par des artistes célèbres, connus sous le nom d’art actuel de l’IA. Les artistes qui travaillent avec des modèles génératifs ont déjà produit des chefs-d’œuvre. Vous pouvez découvrir quelques artistes qui utilisent l’IA et l’apprentissage automatique pour leur art récent ici.
L’apprentissage en profondeur
Une forme d’apprentissage automatique appelée apprentissage en profondeur utilise de nombreuses couches de traitement, souvent des centaines, pour apprendre des représentations de données. Cela permet aux ordinateurs d’effectuer des activités difficiles pour les gens. L’apprentissage en profondeur a été appliqué à divers domaines, notamment la robotique, l’apprentissage par renforcement, la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel.
La cybersécurité avec le machine learning
C’est le domaine de la cybersécurité. Une organisation ou une personne doit être protégée de tous les risques de sécurité sur Internet ou partout où le réseau est impliqué. L’entreprise gère de nombreuses données complexes qui doivent être protégées contre les menaces sérieuses, comme quelqu’un qui essaie de pirater votre serveur ou d’accéder illégalement aux données ; C’est la cybersécurité. L’apprentissage automatique facilite l’analyse des données historiques et la création d’alertes de dangers potentiels. Les données peuvent être utilisées pour former un modèle qui rend le système plus sécurisé et nous empêche de le maintenir, incitant davantage d’entreprises à rechercher des solutions liées à l’apprentissage automatique pour résoudre les problèmes de sécurité.
Internet des objets et apprentissage automatique
Parce qu’il s’agit d’une machine, de nombreux processus IoT que nous utilisons dans les industries sont vulnérables à de nombreux éléments qui doivent être corrigés. Il se peut qu’il ne soit pas programmé correctement ou qu’il présente des défauts, mais éventuellement, la machine ne fonctionnera plus correctement. Mais avec l’apprentissage automatique, la maintenance devient beaucoup plus simple car tous les facteurs pouvant entraîner l’échec du processus d’identification seront prédéterminés, et un nouveau plan d’action peut être préparé pour ce problème, ce qui aidera les entreprises à économiser beaucoup d’argent. en réduisant les coûts de maintenance.
réalité augmentée
L’avenir de l’intelligence artificielle réside dans la réalité augmentée. Parmi les applications possibles de la réalité augmentée (RA), il y aura de nombreuses applications du monde réel. Virtual Search est une autre application qui représente l’avenir du jeu et s’oriente vers une approche plus orientée vers la réalité augmentée combinée à la réalité virtuelle pour offrir à l’utilisateur une expérience de jeu de niveau supérieur. ML
Apprentissage automatique automatisé
L’apprentissage automatique automatisé permet de créer très facilement et efficacement des modèles de ML prêts pour la production. Construire et comparer des dizaines de modèles prenait du temps et nécessitait une connaissance approfondie de l’apprentissage automatique traditionnel. Et c’était plus difficile, chronophage et gourmand en ressources. Cependant, l’apprentissage automatique automatisé est en train de changer cela, facilitant la construction en exécutant des opérations automatisées sur des données brutes et en sélectionnant des modèles pour extraire les informations les plus pertinentes.
Séries chronologiques de prévisions
Toute entreprise doit effectuer des prévisions, qu’il s’agisse des ventes, de la demande des consommateurs, des revenus ou des stocks. On peut obtenir des prédictions de séries chronologiques suggérées et excellentes en utilisant le ML automatisé en combinaison. Alors, qu’est-ce que les données de séries chronologiques ? C’est une inférence tirée de périodes ultérieures. Si de nouvelles données sont introduites plus souvent dans l’algorithme d’apprentissage automatique, les résultats peuvent être améliorés. Des configurations de prévision avancées telles que la prévision quotidienne des naissances, le modèle de prévision des tremblements de terre et les prévisions du cours des actions sont disponibles.
Les possibilités de l’intelligence artificielle sont illimitées. Cependant, les organisations et les individus doivent être conscients des limites et des limites de la technologie avant de l’utiliser.
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Dhanshree Shenwai est un ingénieur en informatique avec une solide expérience dans les entreprises FinTech couvrant les domaines de la finance, des cartes, des paiements et de la banque avec un vif intérêt pour les applications d’IA. Elle est passionnée par l’exploration des nouvelles technologies et des développements dans le monde en évolution d’aujourd’hui, ce qui facilite la vie de chacun.