एक ही समय में, सरकारों, उन्नत कृत्रिम बुद्धि अनुसंधान, कृत्रिम बुद्धि अधिक से अधिक आर्थिक प्रभाव को प्राप्त करने के समझा विस्तार करने के लिए आर्थिक शक्ति के साधन के रूप रेसिंग कर रहे हैं।
हम तेजी से बदल रहा श्रम बाजार प्रचार मशीन सीखने के प्रारंभिक दौर में हैं कम करने के लिए शुरू कर सकते हैं - इस वजह से मशीन वास्तव में सीखने सॉफ्टवेयर उद्योग के सभी मुख्य क्षेत्रों प्रवेश किया है, बिक्री के लिए खोज इंजन के लिए निर्धारित समय से सरल आवेदन से प्रबंधन सॉफ्टवेयर मशीन सीखने का आंकड़ा देख सकते हैं।
ऐ अब भी विश्व चैंपियन को हरा humanoid रोबोट एक आदर्श backflip और सफलतापूर्वक उतरने के पूरा कर सकते हैं तैयार है।। फिर भी, मनुष्य के लिए आसान बुनियादी कार्यों के एक नंबर पर कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम सही से दूर, इस तरह के चित्र को समझ के रूप में है दृश्य, या सत्र संदर्भ पहचान करने के लिए की तरह।
इसी समय, सार्वभौमिक कृत्रिम बुद्धि की संभावना - या के चलते किसी कृत्रिम बुद्धि जल्दी से नए कार्य जानने के लिए - अभी भी अज्ञात शामिल विकैरियस, प्रणाली और Kindred, कंपनियों की एक छोटी संख्या सहित के बावजूद कृत्रिम बुद्धि, आम निवेश कोष के विकास बढ़ती जा रही है, लेकिन लगभग कोई जानकारी या वास्तविक सबूत।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का आवेदन आज ही कार्यों की एक बहुत ही संकीर्ण रेंज पर ध्यान केंद्रित है, लेकिन यह इन कृत्रिम बुद्धि के द्वारा संचालित कर रहे हैं, व्यापार, बाजार और उद्योग देगी का कार्य का दायरा कम।
लोग ऐ के वैश्विक विकास प्रक्षेपवक्र के हजारों की स्थिति समझ में मदद करने के लिए और, हाल ही में, सीबी इनसाइट्स रिपोर्ट ऐ, 2018 द्वारा जारी कृत्रिम बुद्धि के 13 प्रकार के विस्तार का अनुमान है, एक दृश्य के साथ हितधारकों के लिए कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में करने की प्रवृत्ति नहीं होगा प्रेरणा ले आओ
सबसे पहले, एक नए ब्लू-कॉलर काम का उद्भव - रोबोट नानी
संयुक्त राज्य अमेरिका में औद्योगिक रोबोट और विनिर्माण नौकरियों बढ़ते जा रहे हैं।
जैसा कि अक्सर विकासशील देशों में सस्ते श्रम के लिए विनिर्माण नौकरियों को आउटसोर्स और आलोचना की। क्रम औद्योगिक रोबोट की लागत को कम करने के लिए, कभी कभी विनिर्माण आधार उत्पाद के स्थान की जरूरतों के करीब बनाने की जरूरत है।
हाल ही में, चीनी निर्माता टी शर्ट और कपड़ों की कंपनी Tianyuan अर्कांसस संयुक्त राज्य सरकार की समझ (एमओयू) पर एक सहमति पत्र पर हस्ताक्षर किए, Tianyuan कंपनी अर्कांसस में एक नया परिधान कारखाने की स्थापना, $ 14 प्रति घंटा की कीमत पर लगभग 400 श्रमिक कार्यरत। The 2017 के अंत तक कार्य योजना की जाएगी
Tianyuan कंपनी लिटिल रॉक में एक सिलाई रोबोट सॉफ्टवेयर जॉर्जिया कृत्रिम बुद्धि शुरू हुआ कंपनी स्वचालन का उपयोग करेगा, अरकंसास संयंत्र नव स्थापित, इस रोबोट सॉफ्टवेयर स्वचालन एडिडास कपड़े के उत्पादन और विकास है। कई देखो बहुत भारी काम रोबोट पूरा हो जाएगा रोबोट और पसंद के रखरखाव और संचालन अपने हाथ में लेने के लिए है, जबकि उच्च अंत काम सहित मानव श्रमिकों। इसका मतलब है कि संख्या और विनिर्माण नौकरियों की प्रकृति 2008 में अलग होगा।
श्रम सांख्यिकी ब्यूरो विनिर्माण उद्योग में विभिन्न नौकरियों को परिभाषित करता है और उनका विश्लेषण करता है, उदाहरण के लिए, स्वचालन के प्रभाव की वजह से, ब्यूरो गुणवत्ता नियंत्रण निरीक्षक, संयोजन और बिल्डरों जैसी स्थितियों की संभावनाओं के बारे में आशावादी नहीं है।
2012 में, यू.एस. रक्षा विभाग और सॉफ्टवयर ऑटोमेशन के एडवांस्ड प्लानिंग एंड रिसर्च एजेंसी के बीच अनुबंध ने स्पष्ट किया कि "अंतिम लक्ष्य एक पूर्ण उत्पादन सुविधा हासिल करना है जहां परिधान का उत्पादन सीधे मानव निर्मित शून्य है।"
लेकिन उपभोक्ताओं की बदलती वरीयताओं और नाटकीय प्रक्रिया में परिवर्तन के अनुकूल होने की अक्षमता अभी भी पूरी तरह से स्वचालित बाधाएं हैं
यह अत्यधिक स्वचालित अमेज़ॅन गोदाम में भी स्पष्ट है
अमेज़न के सहयोगी गोदाम रोबोट भालू भारी काम के अधिकांश, मानव श्रमिकों विस्तृत कार्य पर, इस तरह के माल के चयन के रूप में केंद्रित है और फिर अलमारियों से एक अलग आदेश में डाला।
हालांकि, लेख का एक असंरचित वातावरण क्रॉल, चयन और प्रसंस्करण पहलुओं में रोबोट अभी भी संतोषजनक से दूर है। अमेज़न विभिन्न गोदामों में 100,000 से अधिक रोबोट के लिए इस्तेमाल किया गया है, लेकिन यह भी नए वितरण केंद्र में मानव जाति के एक नंबर बनाने के लिए हजारों नए रोजगार
दूसरा, जीवन के सभी क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धि का प्रयोग
कृत्रिम बुद्धि के विकास के लिए अनूठा प्रवृत्ति, बियर चल उद्योग के लिए मारिजुआना से, मशीन सीखने कुछ भी करने लगते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हर जगह है, और विशेष रूप से बोल रहा है, मशीन सीखने हर जगह है। माचिन सीखना एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षण एल्गोरिदम को संदर्भित करता है ताकि मशीनों को उनकी जरूरतों को पहचानने और उत्पन्न करने के तरीके सीख सकें। समय के अनुसार, एल्गोरिदम- सही पैरामीटर मानव निर्माता द्वारा प्रदान किए गए हैं - वे अपने कार्यों में बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
जब तक डेटा है जो सॉफ्टवेयर को प्रशिक्षित कर सकता है और इच्छित उत्पाद को ध्यान में रख सकता है, तो यह तकनीक मूल रूप से सब कुछ पर लागू हो सकती है
इसलिए, आप देखेंगे:
ब्रिटिश कंपनी इंटेलिजैक्चुअल एक्स दुनिया की पहली कृत्रिम बुद्धिमत्ता बीयर बियरिंग शुरू करना चाहता है।
रूस DeepFish तंत्रिका नेटवर्क मछली की एक किस्म, रडार प्रौद्योगिकी का संयोजन और कृत्रिम बुद्धि का उपयोग कर मछली रडार छवियों और शोर भेद करने के लिए।
स्वीडन Hoofstep तो उद्यम पूंजी उठाया घोड़ों पूर्ण अध्ययन के व्यवहार पर आधारित विश्लेषण प्राप्त करने के लिए।
आप शाकाहारी लस मुक्त अधिवक्ताओं हैं?? या फिर आप सोया से एलर्जी है? न्यू यॉर्क में गद्य अनुकूलित बालों की देखभाल उत्पादों में कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करना चाहते। अग्रदूत वेंचर्स, Lerer Hippeau वेंचर्स और अन्य प्रसिद्ध हवा Maveron से कंपनी कंपनी ने वित्त पोषण में $ 7.57 मिलियन जुटाए।
इसके अलावा, कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी भी मारिजुआना प्रयोग किया जाता है। DeepGreen का उपयोग एक कंप्यूटर एक दृश्य भेदभाव और कैनाबिनोइड पौधों के यौन स्वास्थ्य है। Weedguide मारिजुआना, कृत्रिम बुद्धि व्यक्तिगत सिफारिश के साथ तुलना में अनुदान के रूप में $ 1.7 मिलियन उठाया।
और फिर शौक से राजस्व का विचार साकार करने के लिए, इस लिए कि क्या के बीच अंतर सिर्फ एक बात लंबे समय को देखने के लिए है। 2018 तक, हम बॉक्स "एक्स के लिए ऐ" इस प्रवृत्ति से बाहर अधिक देखने की उम्मीद और नवीनता के तेजी से प्रचलित विचार एक दुर्लभ उदाहरण दिखाता है कि कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी। दरअसल, यह आधुनिक सॉफ्टवेयर और अनुप्रयोगों की आधारशिलाओं में से एक है नहीं है।
तीसरा, चीन और संयुक्त राज्य अमेरिका वैश्विक कृत्रिम बुद्धि के नेताओं के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं
हालांकि, चीन एआईईसी की वैश्विक बाजार का 9% हिस्सा है, हालांकि 2017 में, वैश्विक आईपीओ फंडों का 50% हिस्सा संयुक्त राज्य अमेरिका से परे पहली बार चीन गया।
चीन कृत्रिम बुद्धि की एक अच्छी तरह से तैयार की गई दृष्टि को सक्रिय रूप से लागू कर रहा है जिसमें चीन पहले से ही कृत्रिम बुद्धि के कुछ क्षेत्रों में संयुक्त राज्य अमेरिका को हरा दिया है।
चीनी सरकार भविष्य की एआई योजना को भी बढ़ावा दे रही है जो स्मार्ट कृषि, स्मार्ट लॉजिस्टिक्स से लेकर सैन्य अनुप्रयोगों तक और नौकरी बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धि को लेकर सब कुछ शामिल करता है।
स्वास्थ्य से लेकर मीडिया तक लेकर विभिन्न उद्योगों में कृत्रिम बुद्धि विकसित करने के लिए कुछ संसाधनों का इस्तेमाल चीनी चीनी स्टार्टअप में किया जाएगा।
वास्तव में, चीन दुनिया की कृत्रिम बुद्धि स्टार्ट-अप कंपनी कारोबार के केवल 9% के लिए जिम्मेदार है। लेकिन 2017 में, पहली बार के लिए कुल निवेश पूंजी चीन के लिए बहती है 48% के लिए जिम्मेदार, वित्तपोषण कृत्रिम बुद्धि शुरू हुआ कंपनियों के दुनिया डॉलर हिस्सेदारी में संयुक्त राज्य अमेरिका को पार किया। तुम्हें पता है, 2016 में चीन वैश्विक धन का केवल 11.3% के लिए जिम्मेदार।
ऐ क्षेत्र की नई कंपनियों की परिसंपत्तियों से शेयरों की संख्या, संयुक्त राज्य अमेरिका अभी भी दुनिया में एक प्रमुख स्थान पर है, लेकिन विश्व व्यापार में अपनी हिस्सेदारी धीरे-धीरे कम हो जाता है।
इसके अलावा, चीनी उद्यमों पेटेंट आवेदन अनुसंधान और विकास की क्षमता को दर्शाता है।
पेटेंट आवेदन में, चीनी अमेरिका प्रवृत्ति के साथ पकड़ने उद्यमों। शीर्षक और खोज कीवर्ड की सारांश के आधार पर, चीनी पेटेंट कृत्रिम बुद्धि से संबंधित प्रकाशन अब तक अमेरिकी पेटेंट और ट्रेडमार्क कार्यालय द्वारा प्रकाशित पेटेंट की संख्या से अधिक है।
एक उदाहरण के रूप में गहरी शिक्षा लेना, चीन संयुक्त राज्य के मुकाबले इस क्षेत्र में 6 गुना अधिक पेटेंट प्रकाशित करता है। (नोट: पेटेंट आवेदन की घोषणा से पहले, पेटेंट दाखिल करने की प्रक्रिया में आने में काफी वक्त लगा।)
चेहरा पहचान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिप्स भी दो तकनीकों हैं जो चीन में कृत्रिम बुद्धि के विकास को आगे बढ़ाने में मदद मिली हैं, जो राष्ट्रव्यापी निगरानी को लागू करने के लिए सरकार की योजना के पूर्व खानपान में था, जिसने संयुक्त राज्य में बनाए गए चिप्स के लिए एक सीधी चुनौती पेश की थी।
चीन के गेंडा कंपनी फेस ++, शंगटांग टेक्नोलॉजी और विज्ञान और प्रौद्योगिकी से शुरू हुआ बादल इस क्षेत्र में तीन प्रमुख खिलाड़ी हैं (बाद में गुआंगज़ौ नगरपालिका सरकार 301 मिलियन अमेरिकी डॉलर का वित्त पोषण जीता है)।
2017, चीन लगभग 50 शहरों में शामिल हो गए कर्मचारियों पर नजर रखने और परिस्थितियों की एक किस्म पर ध्यान केंद्रित। मीडिया रिपोर्टों ने कहा कार्रवाई चीन में मदद मिलेगी के लिए किया जाएगा सार्वजनिक क्षेत्रों और निगरानी कैमरों के निजी क्षेत्रों में स्थापित किया गया है "तेज इंजीनियरिंग।" सामाजिक ऋण प्रणाली, "क्रेडिट" के नागरिकों पर विचार किया।
Kuang विज्ञान और प्रौद्योगिकी चीन इंश्योरेंस कंपनी (सनशाइन बीमा समूह) जीता, सरकारी संगठनों (रूस निवेश समूह) और कॉर्पोरेट दिग्गजों (Foxconn, चींटियों सोने की पोशाक) समर्थन, कंपनी डेटा 1.3 अरब चीनी नागरिकों का सामना प्राप्त किया है।
अली बाबा (चींटियों सोने की पोशाक द्वारा संचालित) और Foxconn के रूप में 2016 में दो निवेशकों हांग्जो के साथ एक सहयोग पर पहुंच गया, संयुक्त रूप से शुरू की 'सिटी मस्तिष्क' परियोजना, कैमरा निगरानी कैमरों और सामाजिक मीडिया के उपयोग पर कृत्रिम बुद्धि विश्लेषण डेटा।
चींटियों भुगतान करने के लिए अलीबाबा के स्वामित्व वाली खुदरा स्टोर स्वतंत्र उपयोग चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में सोने की पोशाक।
संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन कृत्रिम बुद्धि चिप टेक्नोलॉजी की प्रभुत्व के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं।
जून 2017 में, चीनी सरकार ने कहा कि 2020 तक कृत्रिम बुद्धि संयुक्त राज्य अमेरिका के साथ पकड़ने और 2030 तक कृत्रिम बुद्धि में एक विश्व नेता के रूप में विश्व स्तर पर पहुंच जाएगी। सरकार समर्थित परियोजना का उद्देश्य एक ऐसी दुनिया बनाना है जहां संचालन और ऊर्जा दक्षता बहुत पीछे है अल्ट्रा-एनवीडिया जीपीयू 20 बार चिप। चीनी कंपनी कैम्ब्रियन ने अगले तीन सालों में एक अरब प्रसंस्करण इकाइयों के साथ चिप विकसित करने का वादा किया, कंपनी गहरी शिक्षा के लिए समर्पित चिप विकसित कर रही है।
चीनी तकनीक दिग्गज जैसे कि बैडु और जिंगडोंग संयुक्त राज्य अमेरिका सहित विदेशी एआई कंपनियों में भी निवेश कर रहे हैं।
हाल ही में, Baidu और Jingdong वित्तीय प्रौद्योगिकी कंपनी ZestFinance अमेरिका में निवेश किया, Tencent न्यूयॉर्क में कृत्रिम बुद्धि कंपनी oben में निवेश किया। Pony.ai कोड और जैव प्रौद्योगिकी स्टार्ट-अप जैसे संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन जैसे दोनों देशों के आगे करीब के बीच संचालन किया जाता है प्रतियोगिता अंतर
हालांकि चीनी कंपनियों को सक्रिय रूप से सहयोग या संयुक्त राज्य अमेरिका में निवेश, लेकिन तुलना में मांग कर रहे हैं, कृत्रिम बुद्धि संयुक्त राज्य अमेरिका में स्टार्ट-अप देखते हैं और अधिक चीनी निवेश, संयुक्त राज्य अमेरिका आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उद्यमों के में चीनी निवेश अपेक्षाकृत छोटा है।
चौथा, कृत्रिम बुद्धि रक्षा के भविष्य पर भरोसा करते हैं
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस नेटवर्क सुरक्षा बाजार अधिक से अधिक लोकप्रिय। कुछ भी, सरकार ग्राहकों की एक स्टार्ट-अप कंपनी के रोस्टर है हैकर्स से आगे कदम की उम्मीद में।
डेटा सेंटर एक नया युद्धक्षेत्र बनता जा रहा है
2014 में, अमेज़ॅन ने सीआईए के लिए एक ग्राहक क्लाउड कंप्यूटिंग सेवा का निर्माण किया जिसमें संवेदनशील डेटा के लिए कड़े अनुपालन और विनियामक आवश्यकताओं को पूरा किया गया।
2017 की चौथी तिमाही में, एडब्ल्यूएस खुफिया सेवा के बाहर सरकारी उपभोक्ताओं को इन औजारों को खोलेगा।
अमेज़ॅन ने बादल-संवेदनशील डेटा को सुरक्षित करने के लिए दो एआई नेटवर्क सुरक्षा फर्म, हार्वेस्ट। आई और एसक्यूआरएल का अधिग्रहण भी किया।
भले ही अमेज़ॅन या किसी अन्य स्टार्ट-अप ने जानबूझकर सरकारी ग्राहकों को पूरा किया हो, कृत्रिम बुद्धि सरकारी समर्थित साइबर सुरक्षा की रीढ़ के रूप में उभर रही है या नहीं।
शीत युद्ध के दौरान, सरकार "मिसाइल की खाई" पर प्रतिद्वंद्वियों या परमाणु हथियारों के गुणों के साथ चर्चा कर रही थी। आजकल, सरकार नेटवर्क क्षमताओं में अपने मतभेदों के बारे में चिंतित है, जिसके चलते साइबर सुरक्षा और पारंपरिक राष्ट्रीय रक्षा एकीकरण।
डेटा उल्लंघनों के खतरे हड़ताली हैं: अमेरिका के राष्ट्रपति चुनाव में वेंक्री रानसोवेयर और रूस के हस्तक्षेप जैसे घटनाओं के लिए इक्विएक्स, एक यू.एस. क्रेडिट रेटिंग एजेंसी, पर लाखों सामाजिक सुरक्षा कोड के प्रकटीकरण से।
2017, SecurityScorecard रिपोर्ट का विश्लेषण (एक न्यूयॉर्क इंटेल कैपिटल और मूडीज और अन्य कंपनियों द्वारा निवेश कंपनी), अमेरिकी सरकार के संगठन नेटवर्क सुरक्षा में सबसे कम अंक प्राप्त किया। विश्लेषण 552 "कुल शामिल स्थानीय, राज्य और संघीय सरकार एजेंसियों। प्रत्येक एजेंसी 100 से अधिक सार्वजनिक संपर्क वाला आईपी पते नहीं है। "
क्योंकि साइबर हमलों लगातार कृत्रिम बुद्धि के अनसुना घातक सॉफ्टवेयर की एक किस्म के साथ सामना कर रहे हैं लाखों में घटनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए लागू किया जा सकता संरक्षण का विकास जारी रहेगा नेटवर्क सुरक्षा, एक सच्चे कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम आवेदन अवसर प्रदान करता है विसंगतियों, साथ ही खतरे का संकेत की पहचान के लिए खतरा पैदा हो सकता है स्क्रीनिंग के बाद।
वर्तमान में, बाजार में उभर नेटवर्क सुरक्षा कंपनी की एक बड़ी संख्या है, हम अगले स्तर तक मशीन सीखने पुश करने के लिए कोशिश कर रहे हैं है।
पिछले पांच वर्षों में, 134 स्टार्ट-अप कंपनियों को एक उपलब्ध वित्तपोषण में 365 अरब $ की कुल। पिछले साल कंपनियों के पहली बार वित्त पोषण प्राप्त करने के लिए के लिए 34 के बारे में। वर्तमान में, बाजार में इस तरह के रूप में, Cybereason, CrowdStrike, Cylance और Tanium बड़ी कंपनियों प्रत्येक कंपनी के कब्जे में है से अधिक $ 900 मिलियन का बाजार पूंजीकरण।
एक्सेंचर पारंपरिक परामर्श कंपनियों लगातार कृत्रिम बुद्धि नेटवर्क सुरक्षा प्रौद्योगिकियों को विकसित कर रहे यहां तक कि इस तरह के रूप में बेहतर संघीय सरकार ग्राहकों की सेवा करने के लिए। अमेरिकी वायु सेना में इस तरह के स्टार्ट-अप कंपनी एंडगेम एक्सेंचर, सौदा करने के लिए अपने सरकारी सेवाओं व्यापार बेच देंगे के रूप में ग्राहक हैं बड़े पैमाने पर चिंता पैदा हुई
2016 खुफिया एजेंसियों हथियार निवेश में Q-Tel निवेश Anomali, INTERSET और Cylance। Darktrace ब्रिटिश कंपनी का दावा है कि अपनी प्रणाली 3000 में दुनिया भर में तैनात किया जाता है, सरकार ने भी संयुक्त राज्य वायु सेना के साथ कोलोराडो Logrhythm में स्थित एजेंसियों सहित , नासा और रक्षा ठेकेदार रेथियॉन
अन्य शीर्ष रक्षा ठेकेदार भी लगातार निवेश कर रहे हैं
लॉकहीड मार्टिन एक प्रारंभिक निवेशक Cybereason (अमेरिका $ 900 मिलियन का वर्तमान बाजार मूल्य) था। 2017, बोइंग अपने निवेश हाथ SparkCognition क्षितिज एक्स के माध्यम से तुर्क, टेक्सास, एक इंटरनेट सुरक्षा कंपनी, निवेश
आप कैसे हैं, एलेक्सा?
अमेज़ॅन इको और Google होम स्मार्ट होम स्पीकर बाजार पर हावी है, लेकिन दिग्गज गैर-अंग्रेज़ी बोलने वाले बाजारों के बारे में उत्साही नहीं हैं।
एलेक्सा ने भाषण में एक क्रांति खोली
वॉयस-सक्षम कंप्यूटिंग 2018 सीईएस पर एक वरदान बन गई, और आईओटी डिवाइस जो अमेज़ॅन अलेक्सा या Google होम से कनेक्ट नहीं थे लगभग वस्तुतः मौजूद थे।
सैमसंग अपनी आवाज सहायक, बिक्सबी विकसित कर रहा है, और आशा करता है कि सभी कंपनी के उत्पादों को नेटवर्क और बुद्धिमानी से 2020 तक बेक्सबी द्वारा संचालित किया जाएगा। एलजी 2017 तक वाईफाई पर अपने सभी अनुप्रयोगों को कनेक्ट करने में सक्षम था। वर्तमान में, 80 से अधिक Google होम के डॉकिंग को प्राप्त करने के लिए एलजी का उत्पाद
यद्यपि अमेज़ॅन शुरू में आवाज कंप्यूटिंग में एक नेता था, यह अपनी भाषा समर्थन के पीछे एक कदम है।
पिछली तिमाही में, अमेज़ॅन ने घोषणा की कि वह लगभग 80 देशों में एलेक्सा संचालित वक्ताओं को शिपिंग करेगा, लेकिन नकारात्मक पक्ष यह है कि यह दुनिया भर के उपयोगकर्ताओं को अंग्रेजी, जर्मन या जापानी में वक्ताओं के साथ बातचीत करना चाहता है।
Google होम अंग्रेजी, जर्मन, फ्रेंच और जापानी का समर्थन करता है एप्पल के होमपॉड वर्तमान में केवल अंग्रेजी का समर्थन करता है, लेकिन यह जल्द ही जर्मन और फ्रांसीसी को समर्थन देने की योजना है
इस संबंध में, अमेज़ॅन की तुलना में Google का एक बड़ा लाभ है। एंड्रॉइड फोन पर एक Google फोन सहायक, अंग्रेजी, फ्रेंच, जर्मन, इटालियन, कोरियाई, स्पैनिश और पुर्तगाली का समर्थन करता है। आवाज की पाठ के लिए इसकी भाषण मान्यता क्षमताओं रूपांतरण और आवाज खोज, 119 भाषाओं का समर्थन कर सकते हैं
वर्तमान में, स्पैनिश स्मार्ट होम मार्केट को तकनीकी दिग्गजों द्वारा पर्याप्त ध्यान नहीं दिया गया है, हालांकि यह चीनी भाषा के बाद सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल की जाने वाली भाषा में से एक है।
चीन में, अलीबाबा ने कहा कि चीनी आवाज स्पीकर टेमल जिनी ने जून 2017 में अपने प्रक्षेपण के बाद 10 लाख से ज्यादा यूनिट बेचे।
2018 में, आवाज़ सहायकों बाजार प्रभुत्व के लिए गैर अंग्रेजी आवाज़ बाजार में प्रतिस्पर्धा जारी रहेगा।
स्वचालन में तेजी लाने की प्रक्रिया में छह, श्वेत-कॉलर कार्यकर्ता
यहां सफेद कॉलर श्रमिकों में वकील, सलाहकार, वित्तीय विश्लेषक, पत्रकार, व्यापारी और अन्य शामिल हैं। इन लोगों पर कृत्रिम बुद्धि का प्रभाव ब्लू-कॉलर श्रमिकों की तुलना में उतना ही बड़ा है।
अधिक से अधिक एआई-विचित्र ऑटोमेशन और एन्हांसमेंट सॉफ्टवेयर लोगों को कृत्रिम बुद्धि-सहायता निर्माण या ए-ऑप्टिमाइज्ड उत्पादन के नए युग में ला रहे हैं, और उत्पादन अनुकूलन के लिए एआई-सक्षम उपकरण सफेद कॉलर काम के डेस्क की धमकी दे रहे हैं।
नीचे दिए गए चार्ट ईएएएस बाजार को दर्शाता है, जहां आप देख सकते हैं कि ऐ ईएएएस शुरूआती जीवन के सभी क्षेत्रों में हैं, और विशेष रूप से वकीलों, पत्रकारों, स्वास्थ्य प्रबंधकों , व्यापारियों या परामर्श उद्योग चिकित्सकों, वहाँ एक संबंधित एआईएएएस सॉफ्टवेयर का उपयोग किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, कानूनी कार्य में, ऐ में समय की बचत करने और दक्षता में सुधार करने की काफी संभावना है, और प्राकृतिक भाषा संसाधन और पाठ विश्लेषण तकनीक मिनटों में हजारों पृष्ठों के कानूनी दस्तावेजों को जोड़ सकते हैं, यह काम करने के लिए एक व्यक्ति को लेने के कुछ दिनों में किया गया था, और कृत्रिम बुद्धि के उपयोग से आपके काम की सटीकता में सुधार करने में मदद मिली।
चूंकि एआई प्लेटफॉर्म अधिक और अधिक कुशल और व्यावसायिक बन रहा है, तीसरे पक्ष के कानून फर्मों के लिए चार्जिंग पैटर्न जो प्रति घंटा की दर से शुल्क लेते हैं, वे भी प्रभावित होंगे।
प्रोग्रामर्स ब्रिटेन में जीवित रह सकते हैं नहीं, जल्दी परियोजनाओं के कई कृत्रिम बुद्धि ऐ आधारित सॉफ्टवेयर परीक्षण, डिबग, और सामने के अंत विकास पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं आधारित काम करते हैं। DiffBlue पिछले साल थोक वित्त पोषण कर रहे थे, कंपनी के कारोबार है ऐ प्रौद्योगिकी रोजमर्रा की कोडिंग बग फिक्स में इस्तेमाल किया जाएगा, किसी अन्य भाषा और अन्य कार्यों के लिए एक प्रोग्रामिंग भाषा में लिखा कोड का अनुवाद करने के लिए क्लाइंट-साइड कोड लिखने।
स्वास्थ्य और शिक्षा उद्योग को उद्योग माना जाता है जो कि एआई से कम से कम प्रभाव डालता है क्योंकि दोनों उद्योगों में बड़ी संख्या में गतिशील कार्य होते हैं और दोनों उद्योगों में चिकित्सकों को अक्सर उच्च भावनात्मक खुफिया की आवश्यकता होती है। हालांकि, कृत्रिम बुद्धि अभी भी इन दोनों के बीच में है उदाहरण के लिए उद्योग पहुंच, शिक्षा, कृत्रिम बुद्धि समर्थन सेवाएं प्रदान करने के लिए स्टार्ट-अप कंपनियां काम कर रही हैं, जैसे कि अंकन, भाषा शिक्षण, रचना और इसी तरह।
सात, अंत में कृत्रिम बुद्धि का प्रवास
कृत्रिम बुद्धि उद्योग ने 2017 में टर्मिनलों में जाने के लिए एक स्पष्ट प्रवृत्ति दिखाई थी। उदाहरण के लिए, एआई छोटे उपकरणों और सेंसरों में एम्बेडेड है और कंप्यूटिंग नेटवर्क के किनारे पर चलता है। दूसरे शब्दों में, एआई बादल छोड़ दें, या फिर फोन छोड़ें, बदले में, आपके हेडसेट में मौजूद है
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तेजी से फैल गया है।
स्मार्टफ़ोन, कारों और यहां तक कि वायरलेस डिवाइस पर खुफिया जैसे डिवाइस इंटेलिजेंस, तेज, स्थानीयकृत, दृश्य-आधारित सूचना प्रसंस्करण सक्षम बनाता है क्योंकि क्लाउड या सर्वर से संचार करने की कोई आवश्यकता नहीं है।
उदाहरण के लिए, स्वायत्त वाहनों सड़क की स्थिति के लिए वास्तविक समय प्रतिक्रिया करने की जरूरत है, अपने निर्णय लेने की प्रक्रिया बहुत समय के प्रति संवेदनशील है, संकेत देरी एक और उदाहरण के जीवन खतरे में पड़ जाएगा, स्थानीय डिवाइस में कृत्रिम बुद्धि सहायक निजी प्रशिक्षण, इस तरह के सहायकों अपने अद्वितीय पहचान करने में सक्षम हो जाएगा एक्सेंट और आपकी व्यक्तिगत चेहरे की विशेषताएं
2017 में, प्रौद्योगिकी के दिग्गजों द्वारा मजबूत निवेश के लिए टर्मिनल इंटेलिजेंस ने गुणात्मक लीप का धन्यवाद किया है।
ऐप्पल ने एआरओ चिप को तंत्रिका इंजन के साथ जारी किया, जिसका इस्तेमाल आईफोन 8 और आईफ़ोन एक्स में किया जाएगा। एप्पल ने कहा कि चिप गति पर मशीन सीखने के कार्य को प्रति सेकंड 600 बी तक चला सकते हैं और फेसआईड जैसे मशीन-सीखने के काम को ड्राइव कर सकते हैं। आदि। फेसआईड सुविधा के उपयोग के दौरान, मोबाइल फोन को उपयोगकर्ता के चेहरे पर अदृश्य प्रकाश का उत्सर्जन करके किसी भी उपयोगकर्ता डेटा को अपलोड करने और संग्रहीत करने की आवश्यकता नहीं है।
इंटेल, ज्यादातर डेटा केंद्रों के लिए मुख्यधारा प्रोसेसर निर्माता, को अधिग्रहण के जरिए टर्मिनल इंटेलीज की प्रवृत्ति को पकड़ना पड़ा, और इंटेल ने हाल ही में डिवाइस-साइड विज़न कंप्यूटिंग चिप माइरिएड एक्स की शुरुआत की, मूल रूप से 2016 में इंटेल द्वारा प्राप्त चिप चिकिडियस की कंपनी के लिए विकसित चिप
इंटेल ने कहा कि माइरिड एक्स स्मार्टफोन्स से लेकर बच्चे मॉनिटर तक ड्रोन तक के विभिन्न उपकरणों पर चलने वाले गहन शिक्षण कार्यों में सक्षम है।
Google ने इसके फेडरेटेड लर्निंग के समान एक अवधारणा प्रस्तावित की है, सिवाय उसके मशीन सीखने के कुछ काम अंत उपकरणों पर चलते हैं, और वर्तमान में Google कीबोर्ड गबर्ड पर परीक्षण किया जा रहा है
हालांकि टर्मिनल कृत्रिम खुफिया सूचना देरी की समस्या को कमजोर करते हैं, टर्मिनल बुद्धिमत्ता को स्टोरेज स्पेस में सीमाएं हैं और क्लाउड की तुलना में कम्प्यूटेशनल पावर है।
इसके अलावा, अधिक हाइब्रिड गहन शिक्षण मॉडल विभिन्न अंत बिंदुओं के बीच और समापन बिंदुओं और बादल के बीच बेहतर सहयोग की अनुमति के लिए उभरेगा।
आठ, कैप्सूल नेटवर्क का उदय
दीप सीखने ड्राइविंग कारक गहरी सीखने कृत्रिम बुद्धि के सबसे वर्तमान आवेदन, कैप्सूल नेटवर्क के लिए धन्यवाद, अब एक चेहरा लिफ्ट हो रहा है।
कैप्सूल नेटवर्क - - विभिन्न तंत्रिका नेटवर्क आज के सबसे प्रसिद्ध गहरी सीखने क्षेत्रों convolutional तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) अब, एक नया नेटवर्क वास्तुकला का नेटवर्क संरचना का एक अलग संरचना है पॉप अप, और कई मायनों में एक पकड़ने है सीएनएन सुपर क्षमता।
हालांकि हाल के वर्षों में सीएनएन सफलता हासिल की, हम अभी भी अपने अस्तित्व की कमियों को नजरअंदाज नहीं कर सकते हैं, कई मामलों में, सीएनएन खराब प्रदर्शन और संभव सुरक्षा उल्लंघनों। सभी के साथ, शोधकर्ताओं ने इन समस्याओं को दूर करने की कोशिश करने के कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम सुधार करने के लिए कोशिश कर रहे हैं ।
चलो सबसे आम उदाहरणों में से एक। चेहरे की पहचान में, सीएनएन मानव चेहरे (आंख, नाक और मुंह) के सभी तत्वों के बारे में सीखता है, लेकिन प्रत्येक तत्व के विशिष्ट स्थान को याद नहीं कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप निम्नलिखित दो चित्रा को मानव चेहरा माना जा सकता है
गहरी शिक्षा के अग्रणी शोधकर्ताओं में से एक जेफरी हिन्टन ने 2017 में एक शोध पत्र जारी किया जिसने कैप्सूल नेटवर्क या कैप्सनेट की अवधारणा को पेश किया।
यह निबंध अब भी निर्धारण के चरण में है और वास्तविक सेटिंग में पर्याप्त परीक्षणों का अभाव है, लेकिन इसकी शक्तिशाली क्षमताओं ने मीडिया और विज्ञान और प्रौद्योगिकी मंडलों में काफी हलचल पैदा किया है।
जैसा कि हम विवरण में नहीं जाएंगे, संक्षेप में, कैप्सूल नेटवर्क उच्च-आयामी सुविधाओं से चीजों को पहचानता है, कम प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है और कम त्रुटि प्रवण होता है, जैसा कि ऊपर के उदाहरण में, भौहों के ऊपर लंबे समय तक मुंह के साथ चेहरा आसानी से पहचाना जाएगा, लेकिन सीएनएन को ऐसा करने का कोई रास्ता नहीं है।
सीएनएन के साथ एक अन्य समस्या यह है कि यह इनपुट डेटा के कई रूपों को संभाल नहीं सकता है: उदाहरण के लिए, आपको ऑब्जेक्ट को पहचानने के लिए रूपांतरण तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए इनपुट डेटा के समान वस्तु के विभिन्न कोणों से कई फ़ोटो लेने की आवश्यकता है विभिन्न प्रकार के ऑब्जेक्ट्स की पहचान करने के लिए बहुत अधिक प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है।
इस बिंदु पर, कैप्सूल नेटवर्क को सीएनएन से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए कहा जाता है। कैप्सूल नेटवर्क को कम प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है और किसी राज्य के कई राज्यों से प्रत्येक राज्य को दर्ज करने की आवश्यकता के बिना अतिरिक्त राज्यों का अनुमान लगा सकता है डेटा।
हिन्टन ने अपने पत्र में भी उल्लेख किया है कि कैप्सूल नेटवर्क में कुछ जटिल टकराव संबंधी परीक्षण (कुछ अस्वीकार्य फोटो-बेकिंग एल्गोरिदम के साथ) आया है और यह निष्कर्ष निकाला है कि प्रदर्शन में संक्रामक तंत्रिका नेटवर्क से अधिक है।
कुछ सरल हैंडलिंग के साथ, हैकर कैंवल्यूजल न्यूरल नेटवर्क को बेवकूफ़ बना सकते हैं, और Google और ओपनएआई के शोधकर्ताओं ने उदाहरणों के साथ इसका प्रदर्शन किया है।
संख्या 2015 तक एक समाचार पत्र में सबसे प्रसिद्ध उदाहरण, शोधकर्ताओं ने एक पांडा तस्वीर प्रसंस्करण मानव आंखों के लिए अदृश्य आयोजित किया, यह प्रणाली गिब्बन के रूप में पहचानता डालता है, और 99.3% की एक आत्मविश्वास का स्तर।
नौ, कृत्रिम बुद्धि प्रतिभा युद्ध के छह आंकड़े वेतन
कम आपूर्ति में, क्षेत्र में शीर्ष शोधकर्ताओं की संख्या लाखों तक पहुंच सकती है।
चीन कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में विशेषज्ञों की भर्ती कर रहा है।
कुछ उन्नत मशीन सीखने शोधकर्ता का वेतन बीएमडब्ल्यू चीन के बारे में 56.7 $ 624,000 के लिए सूचीबद्ध कंपनी ने विभिन्न अन्य मशीन सीखने विशेषज्ञ पद $ 4.1 मिलियन करने के लिए 31.5 शिकार करने के लिए चीन की भर्ती मंच से देता है। इन स्थानों को नौकरियों किराया वेबसाइट
हाल ही में एक टेनेंट रिपोर्ट के अनुसार, वर्तमान में कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में 300,000 लोग हैं, जिनमें अध्ययन के संबंधित क्षेत्रों में छात्रों को शामिल किया गया है, जबकि कंपनियों को दस लाख या अधिक लोगों की आवश्यकता हो सकती है इंटेलिजेंट विशेषज्ञ अपनी इंजीनियरिंग जरूरतों को पूरा करने के लिए
संयुक्त राज्य में, ग्लासडोर पर कृत्रिम इंटेलिजेंस की तलाश, कार्यस्थल समुदाय, 32,000 से अधिक नौकरियां दिखाती है, जिनमें से कई छह आंकड़े अर्जित करते हैं।
सर्वोत्तम कृत्रिम बुद्धि प्रतिभा को खोदने के लिए बड़ी कंपनियों स्वाभाविक रूप से सबसे अधिक प्रतिस्पर्धी वेतन देगी
2014 में Google द्वारा अधिग्रहित की गई दीपमंड ने अपनी वित्तीय रिपोर्ट में कहा है कि "कर्मचारी लागत और अन्य संबंधित लागतें पिछले साल 104.8 मिलियन पाउंड थी। लिंक्डइन कर्मचारियों की एक त्वरित खोज में 415 कर्मचारी थे। यह माना जाता है कि यह 2016 टीम का है स्केल, अन्य खर्चों में कटौती करने के बाद, टीम के सदस्य का औसत वेतन £ 252,000 (लगभग 350,000 डॉलर) है
इसके अलावा, प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों में कृत्रिम बुद्धि शोधकर्ता भी छोड़ गए हैं और अपनी खुद की कंपनियों को स्थापित करने के लिए शुरू कर चुके हैं
एनजी ने एक कृत्रिम गुप्तचर निधि की स्थापना की और उन्होंने Baidu छोड़ने के बाद 175 करोड़ डॉलर जुटाए और ग्रॉक के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी, कृत्रिम खुफिया चिप स्टार्टअप, Google हार्डवेयर इंजीनियरिंग में टीपीयू विकसित किया और बाद में Google X पर।
यू केई, मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी और होरायजन रोबोट के सह-संस्थापक, घरेलू शुरूआत वाली कंपनी, ने भी बैडु की दीप लर्निंग रिसर्च इंस्टीट्यूट के प्रमुख के रूप में काम किया, जिसमे छवि मान्यता टीम का नेतृत्व किया गया।
निस्संदेह, प्रतिभा के लिए लड़ाई अधिक तीव्र हो जाएगी क्योंकि प्रतिभाशाली लोग लगातार शुरू-शुरू करने के लिए प्रवाह करते हैं।
दस, मशीन सीखने में अटकलें कम हो जाएगी
मशीन सीखना जल्द ही "वेदी से बाहर निकल जाएंगे।" 2016 के बाद से 1,100 से अधिक नई एआई शुरूआतएं जीवित रहने के लिए एक ठोस व्यवसाय मॉडल की आवश्यकता हैं।
सबसे बड़ा डेटा पहले, फिर बादल, अब मशीन सीख रहा है, और तकनीक बूम लहरों में आता है।
2017 में, मशीन सीखने की लोकप्रियता शिखर में आई थी
इस साल, इन्क्यूबेटर 300 से अधिक ऐट-अप पैदा कर चुके हैं, 2016 की संख्या में तीन गुणा। उस वर्ष में, निवेशकों ने विभिन्न क्षेत्रों में 1.52 अरब डॉलर से अधिक कृत्रिम बुद्धि प्रारम्भ में निवेश किया, 2016 में धन जुटाने 141%।
चूंकि 1,100 से अधिक उभरते हुए एआई कंपनियों ने 2016 के बाद से वित्तपोषण का अपना पहला दौर पूरा कर लिया है, इस परिप्रेक्ष्य में, यह सभी ऐ शुरूआ ups की तुलना में अधिक है, जिनकी ऐतिहासिक रूप से इक्विटी वित्तपोषण था। ऐतिहासिक एअर इंडिया शुरूआती हिस्सों के आधे से अधिक ने वित्तपोषण पूरा किया
हालांकि, अटकलों की यह लहर जल्द ही कम हो गई।
मशीन सीखने का सामान्यीकरण उन एआई कंपनियों के बारे में निवेशकों को चुनौती देगा जो वे निधि देते हैं।
फ्रैंक चेन, एक प्रसिद्ध उद्यम पूंजीवादी, ए 16z के मुताबिक, "कुछ वर्षों में एआई स्टार्टअप की तलाश में कोई निवेशक नहीं होगा।" स्टार्टअप अपने कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम का इस्तेमाल अपने उत्पादों को "काल्पनिक" के रूप में पावर करने के लिए करते हैं।
वास्तव में, हमने इसे कई उद्योगों में देखा है
मशीन सीखना iiTT से अविभाज्य है हमें मशीनों और सेंसरों में एकत्रित किए गए आंकड़ों को समझने के लिए कृत्रिम बुद्धि की ज़रूरत है और उन्हें वास्तविक समय पर क्रियान्वित करने की आवश्यकता है। लगभग सभी साइबर सुरक्षा कंपनियां कुछ हद तक मशीन सीखने की तकनीकों का उपयोग कर रही हैं। इसके अलावा, बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियां एक मशीन सीखने के समाधान के साथ संगठन प्रदान करती हैं।
शीर्ष निवेशकों ध्यान से कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी क्षेत्र की नई कंपनियों के उपयोग का मूल्यांकन कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, बस कंपनी से पहले तरल बायोप्सी a16z निवेश इरादों मिलता है, अचिह्नित पाँच रक्त के नमूने प्राप्त किया, और कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम के साथ विश्लेषण का विस्तार freenome।
ग्यारहवीं, अमेज़न, गूगल, माइक्रोसॉफ्ट कॉर्पोरेट ऐ बोलबाला
पांच साल के भीतर, संचयी निवेशक ऐ सेवाएं शुरू हुआ कंपनियों पर ध्यान केंद्रित उद्यम में 180 मिलियन $ का निवेश किया है, और अब, अमेज़न, गूगल, माइक्रोसॉफ्ट एक छोटी सी कंपनी चरणबद्ध तरीके से समाप्त कर सकते हैं।
एक ही समय में अपने उत्पादों में सीखने मशीन के लिए समर्पित अधिक से अधिक कंपनियों, स्टार्ट-अप ML-एज-ए-सेवा की पेशकश शुरू कर दिया है।
वर्तमान में, गूगल, अमेज़न, माइक्रोसॉफ्ट और Salesforce और अन्य बड़े प्रौद्योगिकी कंपनियों कृत्रिम बुद्धि उत्पादों है कि अंतरिक्ष के बाहर छोटी कंपनियों और धन सक्षम के कारोबार में सुधार के लिए काम कर रहे हैं।
Google मेघ AutoML, उपयोगकर्ताओं को अपने स्वयं के डेटा का उपयोग एल्गोरिथ्म प्रशिक्षित करने के लिए और फिर विशेष जरूरतों को पूरा कर सकते हैं का शुभारंभ किया।
अमेज़न एडब्ल्यूएस अमेज़न ऐ नारा के बैनर तले खेला जाता है, ऐ-के रूप में एक सेवा बिक्री शुरू की। अमेज़न ऐ के लक्ष्य जो लोग कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी के बड़े या छोटे विकास की जरूरत के लिए सेवाएं प्रदान करने के लिए है, और अधिक या पूर्व भुगतान के खर्च की भागीदारी के बिना ज्यादा मुसीबत। अमेज़न, एक समान उत्पाद एपीआई का शुभारंभ किया डेवलपर्स अमेज़न लेक्स (अमेज़न के NLP क्षमताओं) का उपयोग करने की अनुमति देता है, अमेज़न पोली (अमेज़न भाषण संश्लेषण) और अमेज़न Rekognition (अमेज़न छवि विश्लेषण क्षमताओं)
2017 के चौथी तिमाही में, अमेज़न अपने व्यापार दायरे का विस्तार किया, वीडियो मान्यता, ऑडियो प्रतिलेखन और भावना विश्लेषण भी शामिल है। एडब्ल्यूएस आगे पाठ्यक्रम एक गहरी पदचिह्न छोड़ दिया, केवल चौथी तिमाही राजस्व 5.0 अरब $, 44% की वृद्धि हुई थी ।
इसके अलावा, माइक्रोसॉफ्ट और अमेज़ॅन भी भयंकर प्रतियोगिताएं हैं, इसके बाद बिक्री सेल्स और ओरेकल और अन्य कंपनियों
बारह, कृत्रिम बुद्धि निदान को विनियामक एजेंसियों के अनुमोदन प्राप्त हुआ
मेडिकल इमेजिंग और निदान के क्षेत्र में जल्द ही मशीन सीखना एक नियमित ऑपरेशन बन जाएगा।
अमेरिकी नियामक नैदानिक उपयोग के लिए कृत्रिम बुद्धि का अनुमोदन करने पर विचार कर रहे हैं।
निदान में ऐ मूल्य मुख्य रूप से रोग का जल्दी पता लगाने में परिलक्षित और सटीकता में सुधार कर रहा है।
मशीन सीखना एल्गोरिदम मानव आंखों के लिए दुर्लभ बारीकियों के लिए करोड़ों अन्य मरीजों की चिकित्सा चित्रों की तुलना कर सकते हैं, और एल्गोरिदम सेकंड में यह कर सकता है, लेकिन मनुष्य घंटे लग सकते हैं ।
उपभोक्ताओं के लिए एआई-मॉनिटरिंग टूल्स, जैसे कि स्किनविजन, एक मुट्ठी भर हैं, जो अस्पतालों और क्लीनिकों के लिए संदिग्ध त्वचा रोगों का पता लगाने के लिए कंप्यूटर दृष्टि का उपयोग करता है और कृत्रिम बुद्धि की एक नई लहर है।
हाल ही में, वैश्विक बायोफर्मासिटिक कंपनी एस्ट्राज़ेनेका ने चीन में कृत्रिम बुद्धि-सहायता निदान और स्क्रीनिंग एप्लीकेशन विकसित करने के लिए अलीबाबा की अली हेल्थ के साथ सहयोग की घोषणा की।
इससे पहले, जीई चिकित्सा के क्षेत्र में गहरी सीखने NVIDIA प्रौद्योगिकी के लिए प्रयास करने के लिए सेना में शामिल होने, गूगल DeepMind भी नेत्र रोगों में पाया कृत्रिम बुद्धि तकनीक का उपयोग करने का प्रयास करें।
गूगल DeepMind, आईबीएम, जनरल इलेक्ट्रिक और अन्य दिग्गजों अलीबाबा इस बाजार केक तेजी से मुश्किल। यही कारण है कि उभरती कंपनियों साहस की गति नहीं रोका की गति उत्कीर्ण करने के लिए स्टार्ट-अप बनाता दर्ज करने के लिए।
स्वास्थ्य देखभाल कृत्रिम बुद्धि उद्यम पूंजी के सबसे लोकप्रिय क्षेत्रों में से एक है, कई मेडिकल इमेजिंग और कंपनी के निरंतर विकास के निदान पर ध्यान केंद्रित इस परिणाम के लिए योगदान दिया।
मेडिकल इमेजिंग स्टार्टअप Arterys नैदानिक परीक्षण सटीकता और कंपनी की क्लाउड कंप्यूटिंग मंच की गति की एक श्रृंखला हृदय छवियों के विश्लेषण के लिए मंजूरी दे दी है के बाद कथित तौर पर पहले एफडीए जीता। वर्तमान में, Arterys ऐ FDA के अनुमोदन के लिए आवेदन कर रहा है आवेदन ऑन्कोलॉजी।
इजरायल की स्टार्ट-अप कंपनी MedyMatch नामक एक और सीटी स्कैन के परिणाम intracranial खून बह रहा है गहरी सीखने प्रौद्योगिकी के उपयोग का पता लगाने के विश्लेषण किया जाता है। हाल ही में, एफडीए जिससे बाजार की प्रक्रिया के लिए उत्पादों को तेज इसकी सफलता डिवाइस योग्यता मिल जाती है,।
उच्च जोखिम वाले उद्योगों जैसे स्वास्थ्य-सेवा के लिए सबसे विवादास्पद क्षेत्रों में, जो कृत्रिम बुद्धि प्रणालियों के गलत निदान की जिम्मेदारी ग्रहण करते हैं, जो अब रेडियोलॉजिस्ट और चिकित्सक सहायता कर रहे हैं और निदान के अंतिम निर्णय लेने वाले नहीं होंगे ।
तेरह, DIY को कृत्रिम बुद्धि
अपने आवाज़ सहायक को फिल्म और टेलीविजन नाटक की तरह आवाज़ दें या अपना स्वयं का एआई कैमरा बनाएं
आपको कंप्यूटर विज्ञान या गणित में पीएच.डी. की आवश्यकता नहीं है और आप अपने स्वयं के एआई सिस्टम का निर्माण कर सकते हैं।
वर्तमान में, बड़ी संख्या में ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर, बड़े एपीआई और एसडीके, बाजार और अमेज़ॅन या Google किट्स जो कि शुरू करना आसान है, वे कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में प्रवेश करने वाले लोगों के लिए बाधाओं को काफी कम करते हैं।
Google ने ऐआईआई (कृत्रिम बुद्धि की खुफिया) योजना पेश की है, जो सभी आयु के उपयोगकर्ताओं को अपने स्वयं के कृत्रिम बुद्धि उत्पादों के लिए अनुमति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
एआईआई प्रोजेक्ट पर पैदा हुआ पहला उत्पाद, एआईआई वॉयस किट, एक भाषण मान्यता किट है जो रास्पबेरी पीआई को शामिल करता है। बीबीसी विज्ञान-कथा नाटक "डॉक्टर हू" में वर्णों की तरह आवाज सहायकों की सहायता के लिए, 80 की संचार और बुद्धिमान सहायक संपर्क। (नाटक में, अपने आप को "डॉक्टर" प्रभु के भगवान के रूप में अपने 1950 के ब्रिटिश मंडप टाइम मशीन टैडिस और समय और अंतरिक्ष में अपने साथी के रूप में छिपाने के साथ बुलाया, इत्मीनान से तलाशने के लिए, बुराई को दंडित करें , सभ्यता को बचाने, कमजोरी में सहायता करें।) खोजना मुश्किल नहीं है, उपयोगकर्ता कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी पर आधारित हैं और नए आविष्कारों को बनाने के लिए हैं।
इसके अलावा, Google ने एआईआई विजन किट भी पेश किया, जो तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का समर्थन करता है, आप बिल्लियों और कुत्तों की पहचान करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन चेहरे के भाव और मूड को भी मैच कर सकते हैं।
अमेज़ॅन ने दीप लेन्स की शुरुआत की, जो $ 24 9 गहरी सीखने वाला कैमरा था जो कि अमेज़ॅन ने पहली दीप लायन हैकर मैराथन के विजेता के लिए 7,500 डॉलर की कमाई की थी।