КОРТАДО ВЕНЧУРЗ

ИИ за пределами ChatGPT

Как ИИ используется вне генеративного контекста

Когда вы слышите термин ИИ (искусственный интеллект), вы можете подумать о таких фильмах, как Бегущий по лезвию или Я, робот. Вы также, возможно, слышали, как люди предполагают, что роботы с искусственным интеллектом сделают человеческую рабочую силу устаревшей, но мы с этим не согласны. Вместо того, чтобы заменять людей, ИИ позволяет сотрудникам сосредоточиться на более важных задачах, которые требуют человеческого мышления и интуиции — то, что не может быть воспроизведено искусственным интеллектом.

В последнее время самые популярные разговоры об ИИ были сосредоточены на программном обеспечении под названием ChatGPT, генеративном программном обеспечении, популярность которого растет и с каждым днем ​​набирает новых пользователей. ChatGPT — это программа искусственного интеллекта, созданная OpenAI. Он предназначен для понимания и создания человеческого текста на основе информации, на которой он был обучен. ChatGPT может отвечать на вопросы, помогать с задачами и участвовать в беседах, опираясь на свою обширную базу знаний. (Этот абзац на самом деле был написан ChatGPT.)

ИИ имеет множество применений в самых разных отраслях, и мы видим только начало того, на что он способен. Итак, если ИИ — это не просто генерирующий текст или разумные роботы, что это такое и как он работает?

Демистификация искусственного интеллекта

Согласно Оксфордскому словарю, искусственный интеллект — это «теория и разработка компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и перевод между языками».

ИИ объединяет огромные объемы данных со сверхбыстрой итеративной (повторяющейся) обработкой в ​​сочетании с интеллектуальными алгоритмами. Это позволяет программному обеспечению учиться на шаблонах или функциях данных. ИИ — это термин, который охватывает широкую область приложений и включает в себя множество теорий, приложений и технологий. Есть три основных подполя ИИ, которые влияют на то, как программное обеспечение работает и обучается.

Машинное обучение

Машинное обучение (ML) позволяет компьютерам учиться без явного программирования. Машины учатся на данных и шаблонах, чтобы делать прогнозы и выполнять задачи. Это похоже на обоснованное предположение, основанное на большом количестве данных. Он использует метод проб и ошибок, чтобы улучшить результаты и сделать более точные прогнозы с течением времени. Простым примером машинного обучения является функция автозаполнения в ваших Документах Google или программе обмена текстовыми сообщениями.

Нейронные сети

Нейронные сети являются частью машинного обучения и названы так потому, что они имитируют структуру человеческого мозга, когда он обрабатывает информацию. Каждый узел получает входные данные, производит вычисления и передает их следующему узлу. Через слои узлов и информации. Эти сети поддерживают программное обеспечение, такое как распознавание лиц на вашем телефоне, а также многие другие приложения.

Глубокое обучение

Глубокое обучение названо так потому, что оно опирается на глубокие нейронные сети со многими слоями для обработки и понимания сложной информации, изучения иерархий в шаблонах и функциях, и с каждым слоем может извлекать более точную и абстрактную информацию. Это позволяет программам делать более точные прогнозы и выполнять сложные задачи, такие как автономное вождение, распознавание речи и обработка естественного языка (ChatGPT).

ИИ, ИРЛ

Искусственный интеллект — это захватывающий рубеж, который создаст новые способы использования технологий для улучшения технологий на рабочем месте, безопасности и производительности. Возможности внедрения искусственного интеллекта безграничны, а текущие инновации в области ИИ впечатляют. Вот лишь некоторые из наших портовых компаний, которые используют искусственный интеллект для обеспечения будущего технологий.

Нефтяной газ

Компания AI Driller создала пакет программного обеспечения, использующего искусственный интеллект для повышения производительности и снижения затрат, помогая клиентам оптимизировать операции бурения. Текущая нехватка рабочей силы в отрасли делает эту технологию еще более ценной, поскольку она помогает компенсировать нехватку персонала. Он также имеет функцию мониторинга столкновений, которая делает сайты более безопасными и устраняет ошибки. Благодаря доступу в реальном времени и мониторингу отдельных буровых установок из любой точки мира AI Driller делает отрасль быстрее, безопаснее и эффективнее.

Senslytics использует ИИ новым и отличным от других способов в нефтегазовой отрасли. В отличие от традиционного машинного обучения, модель Senslytics сочетает в себе экспертные знания в предметной области с динамически отобранными данными, что позволяет делать надежные детерминированные выводы. Этот подход к машинному обучению не имеет ограничений или необходимости в больших объемах данных и называется подходом к искусственному интеллекту, основанным на данных. Платформа искусственного интеллекта Senslytics позволяет инженерам и энергетикам предотвращать дорогостоящие сбои, которые ранее были непредсказуемы, снижая риски и повышая уверенность в принятии решений.

Транспорт

Компания дорожной аналитики moove.ai использует машинное обучение с подключенными данными о транспортных средствах. Являясь пионером в области транспортного ИИ, они делают перевозки людей и товаров более безопасными и экологичными.

Технологии moove.ai анализируют наборы данных, включая подключенные транспортные средства, дорожные данные, информацию об окружающей среде и погоде в режиме реального времени, предоставляя данные о безопасности и предотвращая несчастные случаи при оптимизации маршрутов. Это имеет большое значение для повседневных водителей и еще более широкое применение для автопарков.

Производство

Компания-разработчик программного обеспечения oPRO.ai применяет глубокое обучение для автоматизации оптимизации определенных процессов на производстве. При этом используются методы прогнозирования временных рядов и машинного обучения, позволяющие выполнять сложные производственные операции для улучшения результатов, таких как более высокая производительность, более низкое потребление энергии, сокращение выбросов, а также создание более безопасных и стабильных операций. Программная платформа, ориентированная на пользователя, может быть развернута без покупки нового оборудования и может быть реализована на существующем оборудовании.

Wilder Systems создает прецизионную робототехнику, которая трансформирует аэрокосмическое производство и техническое обслуживание. Они автоматизируют военные и коммерческие аэрокосмические задачи, которые исторически выполнялись вручную или с использованием капиталоемкого оборудования.

Процессы ручного производства медленны, дороги и подвержены ошибкам. Некоторые аспекты производства или ремонта самолетов утомительны, физически требовательны и требуют значительного количества рабочего времени. Это приводит к высоким трудозатратам и значительной текучести кадров на производстве. Робототехника на базе искусственного интеллекта позволяет производителям выполнять сложные обязательства клиентов с помощью высококачественной, быстрой и отслеживаемой работы. Этот сдвиг также перенаправляет квалифицированных технических специалистов на более важные задачи, которые являются более безопасными и требуют человеческой интуиции. Кроме того, автоматизация этих операций снижает количество отходов и повышает качество при одновременном увеличении объема производства.

Будущее ИИ

Искусственный интеллект никуда не денется, и вместо того, чтобы заменить работников, он дополнит человеческий капитал, необходимый по мере развития технологий. Скорость и точность принятия решений с помощью ИИ обеспечивают более безопасную и продуктивную среду. Это благо для всех.

Внедрение ИИ оказывает глобальное влияние, и мы уже видим, как технологии ИИ влияют на рабочую силу и будущее инноваций. Мы гордимся тем, что инвестируем в эти передовые и другие компании в области использования технологий будущего, которые положительно влияют на людей и нашу планету.