الذكاء الاصطناعي

ما هي أسباب النمو في إيرادات الذكاء الاصطناعي؟

ما هي أسباب النمو في إيرادات الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي

ثورة في تقنيات الذكاء الاصطناعي:

على مدار السنوات العديدة الماضية ، قدمت ثورة الذكاء الاصطناعي استجابة عالية الجودة لمجموعة مختلفة من التقنيات. سنشرح الأسباب الرئيسية للنمو في إيراداتها. تعمل وظائف التعرف على الكلام واكتشاف الوجه والتعرف على بصمات الأصابع وغير ذلك الكثير بدقة كبيرة بسبب تقنيات التعلم العميق. تعتمد تقنية التعلم العميق على الشبكات العصبية الاصطناعية. يمكن الحكم على الإنجاز في هذا المجال من خلال منتجاته المختلفة مثل تقنية جديدة للتعرف على الصور واكتشاف الأشياء ونظام التنبؤ لسوق الأوراق المالية. لقد أدى التقدم في التعرف على الصور إلى توسيع حدود العلاج الطبي. علاوة على ذلك ، فهو يساعد في قراءة الأشعة السينية والتنبؤ بالمرض من خلال تحسين الخدمات. كما أنه مستوحى من الذكاء الطبيعي للبشر ولكن ثورة الذكاء الاصطناعي الآن غيرت كل شيء. يمكن أن يؤدي إلى تسريح العمال ، لأنها تتجاوز الإنسان في العديد من المجالات. سيؤدي هذا إلى مكاسب مربحة للغاية لهذه الصناعة.


التطبيقات التالية تتسبب بطريقة ما في النمو المفاجئ في شركات الذكاء الاصطناعي:


1) تنفيذ التعلم الآلي: 

يقصد بالكشف عن الأشياء تحليل محتوى الصور مثل الكائنات الفردية والوجوه والشعارات والنصوص عليها باستخدام نموذج الإدراك بمساعدة الكمبيوتر. بمساعدة اكتشاف الأشياء ، يمكن للمرء تقليل مخاطر أي حادث عن طريق اكتشاف وجود كائن آخر. باستخدام أحدث التقنيات يمكن تنفيذه في بيئة العمل الحية. داخل صورة واحدة ، يوجد الكثير من الكائنات بداخلها ، يمكن للنموذج الجيد تحديد كل كائن بسهولة عن طريق استخراج الميزات المرئية الرئيسية من الصورة. مجالات التطبيق المختلفة لاكتشاف الأشياء هي القياسات الحيوية للوجه وكاشف الحركة والتعرف على الأشياء والتعرف على النص.


ستأخذ أي خوارزمية للتعرف على الصور أو التصحيح الخاص بها كمدخل ، وسيكون الإخراج هو الكائن في الصورة. بمعنى آخر ، سيكون الإخراج عبارة عن تسمية فئة. كيف تعرف خوارزمية التعرف على الصور محتويات الصورة؟ حسنًا ، عليك تدريب الخوارزمية لتتعلم الفروق بين الفئات المختلفة. إذا كنت ترغب في العثور على قطط في الصور ، فأنت بحاجة إلى تدريب خوارزمية التعرف على الصور بآلاف صور القطط وآلاف صور الخلفيات التي لا تحتوي على قطط. وغني عن القول أن هذه الخوارزمية يمكنها فقط فهم الأشياء / الفئات التي تعلمتها.


2) التكنولوجيا المتغيرة:

 لقد قمنا اليوم بتحويل تقنيتنا من اتصالات البيانات التناظرية إلى الرقمية وتخزينها ، مما يجعل التغيير نهجًا ملائمًا. في الوقت الحاضر ، حققت الروبوتات العديد من المزايا في تصميم الروبوتات. إنهم قادرون على أخذ التفاعل الجسدي للإنسان كمعلومات مفيدة. يمكنهم التفاعل مع أي تفاعل مادي لأداء مهمة الإخراج. أحدثت هذه التكنولوجيا التغيير في الروبوتات التي أصبحت مكونًا مفيدًا في عصر الذكاء الاصطناعي.


3) تلبية توقعات المستهلك: 

من وقت لآخر ، تنمو احتياجات العملاء وتوقعاتهم. على الرغم من وجود الصناعات للتعامل مع البيانات الرقمية ، إلا أن هذه البيانات بكميات هائلة وأحيانًا قد تفشل التقنيات الضعيفة في التعامل مع الأهداف وتحقيقها باستخدام هذه البيانات. هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. يمكن إدارة البيانات الضخمة المعقدة ومعالجتها بسهولة بمساعدة الذكاء الاصطناعي. بعد التعامل مع البيانات الضخمة ينتج عنها تجربة أفضل للعملاء. لقد جعل توقعات العملاء حقيقة واقعة مما أدى إلى زيادة الطلب في الصناعات. Facebook و Pinterest و Netflix و Google هي بعض الأمثلة الواقعية والفعالة لإثبات الحقيقة المذكورة أعلاه.


4) اتخاذ القرار:

 من خلال تطبيق خوارزميات التعلم الآلي ، زادت قوة الآلات. جعلت هذه الخوارزميات الآلات قادرة على اتخاذ القرارات بنفسها. لقد غيّر الذكاء الاصطناعي سيناريو اتخاذ القرار للأعمال. تم استخدام التعلم العميق على نطاق واسع في اتخاذ القرار عندما تكون مجموعة البيانات ضخمة. كدليل على ذلك ، قامت أمازون بالشراكة مع Microsoft لرفع مستوى المشاريع القائمة على التعلم العميق. هذا يعكس مدى فعالية التعلم العميق في اتخاذ القرار والتعامل مع مهمة حسابية عالية. في سيناريو اليوم TensorFlow ، أصبحت Keras جزءًا لا يتجزأ من وجهة نظر الأعمال. يتم تطبيق المعالجة السريعة والقوية باستخدام المهام القائمة على الخوارزمية في الأعمال التجارية لتحسين رضا العملاء.


مع كل هذه الفوائد والمزايا لهذه التكنولوجيا ، فقد أثبتت أنها طريقة رائجة للتغلب على المشكلات التقليدية لمعالجة البيانات والتحليلات. وبالتالي ، فإن نمو الذكاء الاصطناعي يصنع مسارًا. من خلال الدراسة ، يمكن الإشارة إلى أن القيمة السوقية للذكاء الاصطناعي تتزايد بسبب التكنولوجيا المتقدمة مثل نظام التنبؤ ونظام التوصيات وما إلى ذلك. حتى عام 2021 ، ستصل الإيرادات إلى ما يقرب من 10000 مليون دولار وهو ما يمثل نموًا سريعًا لهذه الصناعة. يمكن أن يعزز الذكاء الاصطناعي متوسط ​​معدلات الربحية بنسبة 38 ٪ ويؤدي إلى زيادة اقتصادية قدرها 14 دولارًا أمريكيًا بحلول عام 2035 بأفكاره المبتكرة. تستكشف Google جميع جوانب التعلم الآلي باستخدام الخوارزميات الكلاسيكية. لقد تغلبت على تحديات مختلفة للبحث والمهام الفنية مما أدى إلى زيادة الطلب والإيرادات أيضًا.


نظرًا لتطبيقات مثل نظام التوصيات ونظام التنبؤ ، يتزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي يومًا بعد يوم. الشركات تتجه أكثر نحو مثل هذه الخدمات لتحسين أرباحها. لا يزال العمل البحثي مستمرًا في هذا المجال للحصول على أقصى استفادة منه.


اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

إغلاق