ایک ہی وقت میں، حکومتوں کی اقتصادی طاقت کا ایک ذریعہ کے طور پر، اعلی درجے مصنوعی ذہانت تحقیق، مصنوعی ذہانت زیادہ معاشی اثرات کو حاصل کرنے کے لئے تصور کو وسعت دینے کی دوڑ رہے ہیں.
ہم تیزی سے بدلتی لیبر مارکیٹ میں hype مشین لرننگ کے ابتدائی مراحل میں ہیں کم کرنے کے لئے شروع کر سکتے ہیں - یہ ہے کیونکہ مشین حقیقت میں سیکھنے کے سافٹ ویئر کی صنعت کے تمام اہم علاقوں سے داخل ہے، فروخت کرنے کی تلاش کے انجن کو شیڈول کے سادہ درخواست سے مینجمنٹ سوفٹ ویئر کی مشین لرننگ کے اعداد و شمار دیکھ سکتے ہیں.
AI اب بھی عالمی چیمپئن کو شکست دی کرنے کے لئے تیار. humanoid روبوٹ ایک کامل فلپ اور کامیابی اترنے مکمل کر سکتے ہیں. تاہم، انسانوں کے لئے آسان بنیادی کاموں کی ایک بڑی تعداد پر مصنوعی ذہانت الگورتھم کامل سے دور، اس طرح کے طور پر تصویر کی سمجھ ہے منظر، یا سیشن سیاق و سباق کی شناخت کے لئے کی طرح.
ایک ہی وقت میں، عالمگیر مصنوعی ذہانت کے امکان - یا انسپرواس مصنوعی ذہانت کو فوری طور پر نئے کاموں میں جاننے کے لئے - اب بھی نامعلوم مشتمل متبدلیاتی Vicarious، سسٹم اور قرابت داروں، کمپنیوں کی ایک چھوٹی سی تعداد سمیت باوجود، مصنوعی ذہانت، عام سرمایہ کاری فنڈز کی ترقی میں اضافہ کر رہا ہے لیکن تقریبا کوئی تفصیلات یا حقیقی ثبوت.
مصنوعی ذہانت کا اطلاق صرف آج کے کاموں کی ایک بہت ہی تنگ رینج پر توجہ مرکوز، لیکن یہ، ان مصنوعی ذہانت کے ذریعے کارفرما ہیں ہے کاروبار، مارکیٹ اور صنعت reshaping کے کرنے کا کام کے دائرہ کار کو محدود.
لوگوں AI کی عالمی ترقی پرکشیپوکر کے ہزاروں کی حیثیت پکڑ میں اور، حال ہی میں سی بی انسائٹس رپورٹ AI، 2018 کی طرف سے کی پیش گوئی مصنوعی ذہانت کے میدان میں اسٹیک ہولڈرز کے لئے ایک نقطہ نظر کے ساتھ بڑھانے کے لئے ایک رجحان ہو جائے گا جاری کی مصنوعی ذہانت کے 13 قسم حوصلہ افزائی.
سب سے پہلے، نئے نیلے کالر کام کا خروج - روبوٹ نینی
ریاست ہائے متحدہ امریکہ میں، صنعتی روبوٹ اور مینوفیکچرنگ کی ملازمتوں میں اضافہ ہو رہا ہے.
جیسا کہ اکثر ترقی پذیر ممالک میں سستے مزدوروں کو مینوفیکچرنگ ملازمتوں آاٹسورس اور تنقید کا نشانہ بنایا. صنعتی روبوٹ کی لاگت کو کم کرنے کے لئے، کبھی کبھی مینوفیکچرنگ کی بنیاد پر مصنوعات کی محل وقوع کی ضروریات کے قریب بنانے کے لئے کی ضرورت ہے.
حال ہی میں، ٹی شرٹس اور لباس کمپنی Tianyuan ارکنساس ریاست ہائے متحدہ امریکہ کی حکومت کی چینی صنعت کار مفاہمت (ایم او یو) کی ایک یادداشت پر دستخط کئے، Tianyuan کمپنی کے $ 14 فی گھنٹہ کی قیمت پر، آرکنساس میں ایک نئے کپڑے کے کارخانے قائم تقریبا 400 کارکنان ملازمین. کارروائی 2017 کے آخر تک منصوبہ بندی کی.
Tianyuan کمپنی ارکنساس پلانٹ نئے قائم، لٹل راک میں ایک سلائی روبوٹ سافٹ ویئر جارجیا مصنوعی ذہانت شروع اپ کی کمپنی میشن استعمال کریں گے، اس روبوٹ سافٹ ویئر میشن ایڈیڈاس لباس کی پیداوار اور ترقی ہے. بہت بہت بھاری کام روبوٹ مکمل ہو جائے گا نظر آتے ہیں اعلی کے آخر میں کے کام سمیت انسانی کارکنوں روبوٹ اور اس طرح کی بحالی اور آپریشن پر قبضہ کرنے کی ہے جبکہ اس کا مطلب یہ ہے کہ نمبر اور مینوفیکچرنگ کی ملازمتوں کی نوعیت 2008 میں مختلف ہو جائے گا.
لیبر کے اعداد و شمار کے بیورو مینوفیکچرنگ انڈسٹری میں مختلف ملازمتوں کی وضاحت کرتا اور تجزیہ کرتا ہے، مثال کے طور پر، آٹومیشن کے اثرات کی وجہ سے، بیورو معیار کنٹرول انسپکٹرز، اسمبلی اور بلڈرز کے امکانات کے بارے میں امید مند نہیں ہے.
2012 میں، امریکی دفاعی محکمہ برائے اعلی درجے کی منصوبہ بندی اور ریسرچ ایجنسی کے درمیان معاہدہ یہ واضح ہوا کہ "حتمی مقصد ایک مکمل پروڈکشن کی سہولیات حاصل کرنے کے لئے ہے جہاں کپڑوں کی پیداوار براہ راست صفر سے منسلک ہے."
لیکن صارفین کی تبدیلیوں کی ترجیحات اور ڈرامائی عمل میں تبدیلیوں کو مطابقت پانے میں ناکامی اب بھی مکمل طور پر خود کار طریقے سے خود مختار رکاوٹوں ہیں.
انتہائی خود کار طریقے سے ایمیزون گودام میں بھی واضح ہے.
ایمیزون کی باہمی تعاون گودام روبوٹ ریچھ بھاری کام کے سب سے زیادہ، انسانی کارکنوں تفصیلی کام پر، اس طرح کے طور پر سامان کا انتخاب مرکوز ہے اور پھر شیلف سے ایک علیحدہ حکم میں داخل کیا.
تاہم، مضمون کا ایک اسنرچت ماحول کرال، انتخاب اور پروسیسنگ پہلوؤں میں روبوٹ اچھا نہیں اب بھی ہے. ایمیزون مختلف گوداموں میں 100،000 سے زیادہ روبوٹ کے لئے استعمال کیا گیا ہے، بلکہ نئی تقسیم مرکز میں لوگوں کی ایک بڑی تعداد پیدا کرنے کے لئے ہزاروں نئی ملازمتیں
دوسرا، مصنوعی انٹیلی جنس کی درخواست زندگی کے تمام پہلوؤں میں
مصنوعی ذہانت کی ترقی کے irresistible رجحان، بیئر پک صنعت کو چرس سے، مشین لرننگ کچھ بھی کرنے لگتے ہیں.
مصنوعی ذہانت ہر جگہ ہے خاص طور پر کہتے ہیں، مشین لرننگ مشین میں سیکھنے بڑے ڈیٹا سیٹس پر تربیت الگورتھم سے مراد ہر جگہ ہے، مشین سیکھنے کی شناخت اور وقت گزرنے کے ساتھ مطلوبہ موڈ پیدا کرنے کے لئے کس طرح، الگورتھم ... - ایک انسان کے خالق کی طرف سے درست پیرامیٹرز فراہم کرتے ہیں - ان کے کاموں کی کارکردگی بھی بہتر ہو جائے گا میں.
جب تک سافٹ ویئر اور ذہنوں کی پیداوار کی توقع کی تربیت کیلئے ڈیٹا موجود ہے، جیسا کہ اس ٹیکنالوجی بنیادی طور پر کسی بھی چیزوں پر لاگو کیا جا سکتا ہے.
لہذا، آپ دیکھیں گے:
برطانوی IntelligentX کی کمپنی دنیا کی پہلی مصنوعی ذہانت brewed بیئر آغاز کرنا چاہتا ہے.
مچھلی ریڈار تصاویر اور شور میں تمیز کرنے کے لئے مچھلی کی ایک قسم، ریڈار ٹیکنالوجی کا مجموعہ اور مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتے ہوئے روسی DeepFish نیورل نیٹ ورک.
سویڈن Hoofstep پھر گھوڑے گہرائی سیکھنے کے رویے پر مبنی تجزیہ کو حاصل کرنے وینچر کیپیٹل اٹھایا.
آپ سبزی gluten مفت کی وکالت کر رہے ہیں؟؟ یا آپ کو سویا الرجک ہیں؟ نیویارک نثر اپنی مرضی کے مطابق بال نگہداشت کی مصنوعات میں مصنوعی ذہانت کو استعمال کرنا چاہتے ہیں. اگردوت وینچرز، Lerer Hippeau وینچرز اور دیگر معروف ہوا Maveron سے کمپنی CIC دفتر فنڈنگ میں 7.57 ملین $ اٹھایا.
اس کے علاوہ، مصنوعی ذہانت ٹیکنالوجی بھی چرس کا استعمال کیا جاتا ہے. DeepGreen ایک کمپیوٹر cannabinoids کے پودوں کی ایک بصری امتیاز اور جنسی صحت ہے. Weedguide چرس، مصنوعی ذہانت مشخص سفارش کے ساتھ مقابلے میں فنڈنگ میں 1.7 ملین اٹھایا $ استعمال کرتے ہیں.
اور پھر شوق سے آمدنی کے خیال کا احساس کرنے کے لئے، یہ ہے کہ آیا کے درمیان فرق طویل مدت کو دیکھنے کے لئے صرف ایک ہی چیز ہے. 2018 کی طرف سے، ہم نے باکس "ایکس کے لئے AI" اس رجحان کا زیادہ سے زیادہ دیکھنے کی توقع اور نیاپن کے تیزی سے مقبول خیال ایک نادر مثال ہے کہ مصنوعی ذہانت ٹیکنالوجی بلکہ یہ جدید سافٹ ویئر اور ایپلی کیشنز کی cornerstones میں سے ایک ہے جو ظاہر کرتا ہے.
تیسری، چین اور امریکہ کے مصنوعی انٹیلی جنس میں عالمی رہنما کے لئے مقابلہ
اگرچہ چین ای ای سی عالمی مارکیٹ کے 9 فیصد حصوں میں ہے، 2017 میں، عالمی آئی پی او کے فنڈز کے تقریبا 50٪ کے لئے ریاستہائے متحدہ سے باہر پہلی بار چین کے پاس گیا.
چین فعال طور پر مصنوعی انٹیلی جنس کے ایک ڈیزائنر نقطہ نظر کو نافذ کر رہا ہے جس میں مصنوعی انٹیلی جنس کے کچھ علاقوں میں چین نے پہلے سے ہی امریکہ کو شکست دی ہے.
چینی حکومت مستقبل میں اے اے کی منصوبہ بندی کو فروغ دینے میں بھی زبردست زراعت، سمارٹ لاجسٹکس فوجی ایپلی کیشنز اور مصنوعی انٹیلی جنس سے ہر چیز کو ڈھونڈتی ہے.
کچھ وسائل کو مختلف صنعتوں میں مصنوعی انٹیلی جنس کی ترقی، ذرائع ابلاغ تک صحت کی دیکھ بھال سے متعلق جدید ابتدائی چینی آغاز میں استعمال کیا جائے گا.
اصل میں، چین 2016 میں چین میں دنیا کی مصنوعی ذہانت شروع اپ کی کمپنی کاروبار کا صرف 9 فی صد. لیکن 2017 میں، مصنوعی ذہانت کمپنیوں اپ شروع پہلی بار کے لئے کل سرمایہ کاری کے دارالحکومت چین بہتی 48 فی صد، فنانسنگ کی دنیا ڈالر شیئر میں امریکہ کو پار. تم جانتے ہو، عالمی فنڈز کا صرف 11.3 فی صد.
AI شروع اپ کے اثاثوں سے شیئروں کی تعداد، امریکہ اب بھی دنیا میں ایک غالب پوزیشن پر قبضہ، لیکن عالمی تجارت کے اس حصہ آہستہ آہستہ کم کیا جاتا ہے.
اس کے علاوہ، چینی کاروباری اداروں کو پیٹنٹ کی درخواست کی تحقیق اور ترقی کی صلاحیت کی عکاسی کرتا ہے.
پیٹنٹ کی درخواست میں، امریکی رجحان کے ساتھ اپ کو پکڑنے چینی کاروباری اداروں. عنوان اور تلاش کے مطلوبہ الفاظ کے خلاصے کی بنیاد پر، مصنوعی ذہانت سے متعلق چینی پیٹنٹ اشاعت جہاں تک امریکی پیٹنٹ اور ٹریڈ مارک آفس کی طرف سے شائع پیٹنٹس کی تعداد سے زیادہ ہے.
مثال کے طور پر گہری تعلیم حاصل کرنا، چین امریکہ کے مقابلے میں اس علاقے میں 6 گنا زیادہ پیٹنٹ شائع کرتا ہے. (نوٹ: پیٹنٹ کی درخواست کا اعلان کرنے سے پہلے، پیٹنٹ فائلوں کا عمل آنے کے لئے ایک طویل وقت لیا.)
چہرے کی شناخت اور مصنوعی انٹیلی جنس چپس بھی دو ٹیکنالوجی ہیں جنہوں نے چین میں مصنوعی انٹیلی جنس کی ترقی کو بڑھانے میں مدد کی ہے، سابق حکومت کی نگرانی کے لئے حکومت کی منصوبہ بندی کرنے سے سابقہ، جس میں ریاستہائے متحدہ میں چپس کی براہ راست چیلنج کا سامنا ہے.
چین کی ایک تنگاوالا کمپنی چہرہ ++، شنگھائی ٹیکنالوجی اور سائنس اور ٹیکنالوجی سے شروع اپ بادل اس علاقے میں تین اہم کھلاڑی ہیں (بعد میں گوانگ میونسپل حکومت کی 301 ملین امریکی ڈالر).
2017 میں چین کے عملے کی نگرانی اور حالات کی ایک قسم پر توجہ مرکوز. میڈیا رپورٹوں کارروائی چین کی مدد کریں گے کے لئے استعمال کیا جائے گا تقریبا 50 شہروں میں شامل ہو گئے ہیں "تیز انجینئرنگ." عوامی علاقوں اور نگرانی کے کیمروں کی نجی علاقوں میں نصب سوشل قرض کے نظام، "کریڈٹ" کے شہری تصور کیا جائے.
سے Kuang سائنس اور ٹیکنالوجی چین انشورنس کمپنی (دھوپ انشورنس گروپ) جیتا، سرکاری تنظیموں (روس سرمایہ کاری گروپ) اور کارپوریٹ کمپنیوں (ہونگ، چینٹی سونے لباس) کی حمایت، کمپنی حاصل اعداد و شمار 1.3 ارب چینی شہریوں کا سامنا کیا ہے.
علی بابا جو چیف جسٹس اور سماجی میڈیا کے اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے کے لئے مصنوعی انٹیلی جنس کا استعمال کرتے ہیں، وہ "دماغ کے شہر 'کے منصوبے کو شروع کرنے کے لئے 2016 میں ہانگجو کے ساتھ شراکت دار دونوں کپڑے اور فاکنکن دونوں سرمایہ کاروں نے شرکت کی.
چہرے کی شناخت ٹیکنالوجی کی مستقل ادائیگی کا استعمال کرتے ہوئے علی بابا کی ملکیت خوردہ اسٹورز میں اینٹ سونے کا لباس.
ریاست ہائے متحدہ امریکہ اور چین مصنوعی انٹیلی جنس چپ ٹیکنالوجی کے غلبے کے لئے بھی بیدار ہیں.
جون 2017، چینی حکومت نے 2020 تک، مصنوعی ذہانت کی سطح US 2030 کی طرف سے، مصنوعی ذہانت میں عالمی رہنما کے طور پر امریکہ کو پیچھے چھوڑتے آ پڑے گی. ایک حکومتی حمایت یافتہ اس منصوبے ایک دور چل رہا ہے اور توانائی کی کارکردگی کو تخلیق کرنا ہے Chaoying Weida GPU20 اوقات چپ چینی کمپنیوں کیمبرین اگلے تین سال کا وعدہ کیا ایک ارب پروسیسنگ یونٹ، گہری سیکھنے کے لئے خاص چپس تیار کر رہا ہے جس کے ساتھ چپس تیار کرے گا.
اس طرح کے Baidu کے طور پر چین کی ٹیکنالوجی کمپنیاں، جانگدونگ بھی مصنوعی ذہانت کمپنیوں پر بیرون ملک امریکہ سمیت سرمایہ کاری کرنے.
حال ہی میں، Baidu اور جانگدونگ مالیاتی ٹیکنالوجی کمپنی ZestFinance امریکہ میں سرمایہ کاری کی، Tencent کے نیویارک میں مصنوعی ذہانت کی کمپنی سے Oben میں سرمایہ کاری کی. Pony.ai کوڈ اور بایو ٹکنالوجی جیسے امریکہ اور چین کے طور پر شروع اپ کو مزید قریب سے دونوں ممالک کے درمیان آپریشنز کیے ہیں مقابلہ فرق.
چینی کمپنیوں کو فعال طور پر تعاون یا امریکہ میں سرمایہ کاری، لیکن اس کے مقابلے میں طلب کر رہے ہیں اگرچہ، امریکہ میں مصنوعی ذہانت شروع اپ زیادہ چینی سرمایہ کاری، مصنوعی ذہانت کے کاروباری اداروں کے امریکہ میں چینی سرمایہ کاری نسبتا چھوٹا ہے موجود ہیں.
چوتھا، مصنوعی ذہانت، دفاع کے مستقبل پر انحصار کرتے ہیں
مصنوعی ذہانت کے نیٹ ورک سیکورٹی کی مارکیٹ زیادہ سے زیادہ مقبول ہیں. کچھ بھی آگے ہیکروں کے مقابلے میں قدم رکھنے کی امید کر رہا ہے، حکومت گاہکوں کی ایک آغاز اپ کی کمپنی کے روسٹر ہے.
ڈیٹا سینٹر ایک نیا جنگجو بن رہا ہے.
2014 میں، ایمیزون حساس اعداد و شمار کے لئے سخت تعمیل اور ریگولیٹری کی ضروریات کو پورا کرنے کے لئے سی آئی اے کے لئے ایک کسٹمر کلاؤڈ کمپیوٹنگ سروس بنایا.
2017 کی چوتھا سہ ماہی میں، AWS ان آلات کو انٹیلی جنس سروس سے باہر سرکاری گاہکوں کو کھلائے گی.
ایمیزون نے بادل حساس اعداد و شمار کو محفوظ بنانے کے لئے، دو اے اے نیٹ ورک سیکورٹی فرموں، فصلوں اور ساقرل کو بھی حاصل کیا.
اس کے باوجود، ایمیزون یا کسی اور کے آغاز سے جان بوجھ کر حکومت کے گاہکوں کو پورا کرتی ہے، مصنوعی انٹیلی جنس حکومتی حمایت کے سائبر سیکورٹی کے ریبھ کی حیثیت سے ابھرتی ہوئی ہے.
سرد جنگ کے دوران، حکومت جوہری ہتھیاروں یا پوزیشن کے حریف امتیازات وخصوصیات کے درمیان "میزائل فرق" سے گفتگو کر رہا ہے. اب، حکومت ان کے نیٹ ورک کی صلاحیتوں میں فرق کے بارے میں فکر مند ہے. مسلسل نیٹ ورک سیکورٹی اور روایت کے دفاع کا نتیجہ انضمام.
سوشل سیکورٹی نمبر کے لیک امریکی کریڈٹ ریٹنگ ایجنسی Equifax ہیں لاکھوں، اور پھر بھتہ خوری وائرس واقعات WannaCry کرنے سے اس طرح کے طور پر امریکہ کے صدارتی انتخاب میں روسی مداخلت: ڈیٹا رساو کے خطرے کو غیر معمولی بارے میں لایا.
2017، SecurityScorecard رپورٹ کا تجزیہ (نیویارک انٹیل کیپٹل اور موڈی اور دیگر کمپنیوں کی طرف سے سرمایہ کاری کمپنی) امریکی حکومت کی تنظیم کے نیٹ ورک سیکورٹی میں سب سے کم سکور موصول ہوئی. تجزیہ "552 کی کل بھی شامل مقامی، ریاستی اور وفاقی سرکاری ایجنسیوں. ہر ایجنسی میں 100 سے زائد پبلک سامنا IP پتہ ہے. "
سائبر حملوں مسلسل لاکھوں میں ہونے والے واقعات کی ایک وسیع رینج پر لاگو کیا جا سکتا مصنوعی ذہانت کے انسنا مہلک سافٹ ویئر کی ایک قسم کے ساتھ کا سامنا کر رہے ہیں تحفظ تیار کرنے کے لئے جاری رہے گی کیونکہ نیٹ ورک سیکورٹی، ایک سچے مصنوعی ذہانت الگورتھم درخواست مواقع فراہم کرتا ہے خطرہ لاحق ہو سکتا ہے بے ضابطگیوں، اسی طرح خطرے سگنل کی شناخت کے لئے اسکریننگ کے بعد.
فی الحال، مارکیٹ میں ابھرتی ہوئی سائبیکچرٹی کمپنیوں کی ایک بڑی تعداد ہے، اگلے درجے میں مشین سیکھنے کو دھکا کرنے کی کوشش کر رہی ہے.
گزشتہ پانچ سال کے دوران، 134 اپ شروع کمپنیوں کو ایک دستیاب فنانسنگ میں 3.65 بلین $ کی کل. گزشتہ سال فنانسنگ حاصل کرنے کے لئے پہلی بار کے لئے کے بارے میں 34 کمپنیاں. فی الحال، مارکیٹ، جیسے Cybereason، CrowdStrike، Cylance اور Tanium بڑی کمپنیوں میں سے ہر ایک کمپنی کی طرف سے قبضہ کر لیا ہے 900 ملین سے زائد امریکی ڈالر کی مارکیٹ کی سرمایہ کاری.
ایکسینچر روایتی مشاورتی کمپنیوں کو مسلسل مصنوعی ذہانت کے نیٹ ورک سیکورٹی ٹیکنالوجی کی ترقی کر رہے یہاں تک کہ جیسے بہتر وفاقی حکومت گاہکوں کی خدمت کرنے کے لئے. امریکی فضائیہ جیسے اپ شروع، کمپنی آخری معرکہ ایکسینچر، معاہدے کے لیے اپنی حکومت کی خدمات کے کاروبار کو فروخت کرے گا صارفین کو ہے وسیع پیمانے پر تشویش کا سامنا
2016، انٹیلی جنس ایجنسیوں سرمایہ کاری کے بازو میں ق-TEL سرمایہ کاری Anomali، Interset اور Cylance. Darktrace برطانوی کمپنی سرکاری ایجنسیوں نے بھی امریکہ ایئر فورس کے ساتھ کولوراڈو Logrhythm میں واقع سمیت کہ اس نظام کو 3000 میں دنیا بھر میں تعینات کیا جاتا ہے کا دعوی ، ناسا اور دفاعی ٹھیکیدار رےٹن.
دیگر اعلی دفاعی ٹھیکیداروں کو مسلسل سرمایہ کاری بھی کر رہی ہے.
لاکید مارٹن ایک ابتدائی سائبیرنسن (فی الحال $ 900 ملین) سرمایہ کار ہے، اور 2017 میں بوئنگ نے سرمایہ کاری کے بازو افیزون ایکس کے ذریعہ، ایک ٹیکس پر مبنی سائبریکچریٹی کمپنی، سپارککرمن میں سرمایہ کاری کی ہے.
آپ کیسے ہیں، یلسا؟
ایمیزون آچو اور گوگل ہوم ہوشیار گھر اسپیکر مارکیٹ پر غالب رکھتا ہے، لیکن دانت غیر انگریزی بولنے والے مارکیٹوں کے بارے میں پرجوش سے کم ہیں.
یلیکس نے آواز کی آواز کھول دی.
2018CES نمائش پر، آواز فو کمپیوٹنگ ایک سنک بن سکتے ہیں. Alexa میں ایمیزون یا Google ہوم IOT ڈیوائس تک رسائی حاصل نہیں ہے تقریبا غیر موجود ہے.
سیمسنگ زیادہ 80 سے زیادہ، اس کی اپنی آواز اسسٹنٹ Bixby 2017 سال ترقی کر رہا ہے. کمپنی کو امید ہے کہ 2020 تک، تمام کمپنی کی مصنوعات کے تمام نیٹ ورک کے رابطے، ذہین Bixby ذریعے ہے.، LG اس کی ایپلی کیشنز کی تمام حاصل وائی فائی کے ذریعے رابطہ قائم کر سکتے ہیں. فی الحال Google کے ہوم کے ڈاکنگ کے حصول کے لئے LG کی مصنوعات.
اگرچہ ایمیزون کمپیوٹنگ تقریر کے ابتدائی دنوں میں رہنما ہے، لیکن زبان کی حمایت میں پیچھے ایک قدم تھا.
گزشتہ سہ ماہی میں، ایمیزون نے اعلان کیا کہ یہ تقریبا 80 ممالک میں الیکسیا طاقتور اسپیکر بھیجے گا، لیکن اس کا یہ نتیجہ یہ ہے کہ یہ دنیا بھر کے صارفین کو انگریزی، جرمن یا جاپانی زبان میں بولنے والوں سے بات کرنا چاہتا ہے.
Google ہوم انگریزی، جرمن، فرانسیسی اور جاپان کی حمایت کرتا ہے ایپل کے ہوم پوڈ میں فی الحال انگریزی کی حمایت کرتا ہے، لیکن یہ جلد ہی جرمنی اور فرانس کی مدد کرنے کا ارادہ رکھتا ہے.
اس سلسلے میں، گوگل کے پاس ایمیزون سے زیادہ فائدہ ہے. لوڈ، اتارنا Android فونز پر گوگل فون مددگار انگریزی، فرانسیسی، جرمن، اطالوی، کوریائی، ہسپانوی اور پرتگالی کی حمایت کرتا ہے. اس کی تقریر کی شناخت کی صلاحیتیں - صوتی - متن کے لئے تبادلوں اور صوتی تلاش، 119 زبانوں کی حمایت کر سکتی ہے.
فی الحال، ہسپانوی ہوشیار گھر مارکیٹ کو تکنیکی دانتوں کی طرف سے کافی توجہ نہیں دیا گیا ہے، اگرچہ یہ چینی زبان کے بعد سب سے زیادہ استعمال شدہ زبانوں میں سے ایک ہے.
چین میں، علی بابا نے کہا کہ چین کے صوتی اسپیکر ٹلم جین نے اس جون کے آغاز سے جون 2017 میں 1 ملین سے زائد یونٹس فروخت کی.
2018 میں، مارکیٹ کے غلبہ کے لئے صوتی معاونین غیر انگریزی صوتی مارکیٹ میں مقابلہ جاری رکھیں گے.
آٹومیشن تیز کرنے کے عمل میں چھ، سفید کالر کارکنوں
سفید کالر کارکنوں میں وکلاء، کنسلٹنٹس، مالی تجزیہ کاروں، صحافیوں، تاجروں اور دیگر شامل ہیں. ان لوگوں پر مصنوعی انٹیلی جنس کا اثر نیلا کالر کارکنوں کے طور پر بڑا ہے.
زیادہ سے ایک نئے دور کی پیداوار بہتر کرنے کے لئے انسانی یا مصنوعی ذہانت کے معاون پیداوار میں مصنوعی ذہانت کے مثبت اثرات کو بڑھانے کے لئے مصنوعی ذہانت اور ماہرانہ درجے کی آٹومیشن سوفٹ ویئر کی برکت سے زیادہ ان مصنوعی ذہانت کے اوزار سفید کالر کام کی میز حصہ دھمکی دے رہے ہیں کی پیداوار کو بہتر بنانے کے کر سکتے ہیں.
مندرجہ ذیل اعداد و شمار سے مارکیٹ کے ماہر سطحی آٹومیشن اور انہانسمنٹ سوفٹ ویئر (EAAS) کے اثرات کو ظاہر کرتا ہے آپ کے اعداد و شمار سے دیکھ سکتے ہیں، AI EAAS startups کے زندگی کے تمام شعبہ ہائے قدموں کے نشان. خاص طور پر، دونوں وکلاء، صحافیوں، صحت مینیجرز تجارت کے عملے یا مشاروتی صنعت پریکٹیشنرز، مناسب AI EAAS سافٹ ویئر استعمال کیا جا سکتا ہے.
مثال کے طور پر، قانونی کام میں، AI وقت کو بچانے اور کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے بہت بڑی صلاحیت رکھتا ہے، اور قدرتی زبان کے پروسیسنگ اور متن تجزیہ کی تکنیکوں کو قانونی دستاویزات کے ہزاروں صفحات کو منٹ میں، یہ ایک دن کام کرنے سے پہلے دن کے معاملے میں کیا گیا تھا، اور مصنوعی انٹیلی جنس کا استعمال آپ کے کام کی درستگی کو بہتر بنانے میں مدد ملی.
جیسا کہ اے اے پلیٹ فارم تیسری پارٹی کے قوانین کے لئے زیادہ سے زیادہ موثر اور تجارتی بناتا ہے، جو گھنٹہ کی شرح چارج کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے وہ بھی متاثر ہوگا.
پروگرامرس گزشتہ سال برطانیہ میں، زندہ نہیں کر سکتے ہیں ابتدائی منصوبوں کے بہت سے مصنوعی ذہانت AI کی بنیاد پر سافٹ ویئر ٹیسٹنگ، ڈیبگ، اور سامنے کے آخر میں ترقی پر توجہ مرکوز کر رہے ہیں کی بنیاد پر کام کرتے ہیں. DiffBlue تھوک فنڈنگ تھے، کمپنی کے کاروبار ہے AI ٹیکنالوجی کسی اور زبان اور دیگر کاموں کو ایک پروگرامنگ زبان میں لکھا گیا کوڈ کے ترجمہ کرنے کے لئے کلائنٹ سائڈ کوڈ لکھنے، روزمرہ کوڈنگ بگ کی اصلاحات میں استعمال کیا جائے گا.
صحت اور تعلیم کی صنعت اس صنعت کو سمجھا جاتا ہے جو صنعت سے کم از کم اثر پڑتا ہے کیونکہ دونوں صنعتوں میں دونوں متحرک کاموں اور پریکٹس کے حامل افراد اکثر زیادہ جذباتی انٹیلی جنس کی ضرورت ہوتی ہیں. تاہم، مصنوعی انٹیلی جنس اب بھی ان دونوں کے درمیان ہے صنعت کی رسائی، تعلیم، مثال کے طور پر، شروع اپ کمپنی مصنوعی انٹیلی جنس معاونت خدمات فراہم کرنے کے لئے کام کر رہے ہیں، جیسے نشان، زبان کی تعلیم، ساخت اور اسی طرح.
سات، مصنوعی انٹیلی جنس منتقلی کے اختتام تک
مصنوعی انٹیلی جنس انڈسٹری 2017 میں ٹرمینلز منتقل کرنے کے لئے واضح رجحان دکھائی دیتا ہے. مثال کے طور پر، AI چھوٹے آلات اور سینسروں میں شامل ہے اور کمپیوٹنگ نیٹ ورک کے کنارے پر چلتا ہے. دوسرے الفاظ میں، AI بادل کو چھوڑ دو، یا فون چھوڑ دو، باری سے، اپنے ہیڈسیٹ میں موجود ہو.
مصنوعی انٹیلی جنس تیزی سے پھیل گئی ہے.
ڈیوائس انٹیلی جنس، اسمارٹ فونز، کاریں، اور یہاں تک کہ وائرلیس آلات پر انٹیلی جنس، تیز، مقامی، منظر پر مبنی معلومات کی پروسیسنگ کو قابل بناتا ہے کیونکہ بادل یا سرور سے گفتگو کرنے کی ضرورت نہیں ہے.
مثال کے طور پر خود مختار گاڑیاں سڑک کے حالات کے اصل وقت کے جواب کو بنانے کے لئے کی ضرورت ہے، اس کے فیصلہ سازی کے عمل میں بہت وقت حساس ہے، سگنل تاخیر کی ایک اور مثال کی زندگیوں کو خطرے میں ڈال گے، مقامی آلہ میں مصنوعی ذہانت کے اسسٹنٹ نجی تربیت، اس طرح کے معاونین اپنے منفرد شناخت کرنے کے قابل ہو جائے گا ایکسپریس اور آپ کے ذاتی چہرے کی خصوصیات.
2017 میں، ٹرمینل انٹیلی جنس نے تکنیکی ماہرین کی طرف سے مضبوط سرمایہ کاری کا شکریہ ادا کیا ہے.
ایپل، A11 چپ بڑھتے ہوئے اعصاب کے انجن رہا کر چپ آئی فون میں استعمال کیا جائے گا 8 اور آئی فون ایکس ایپل چپ دوسری رفتار فی سیکھنے کام 600B کے حساب مشین پر میں چلا سکتے ہیں کا کہنا ہے کہ یہ FaceID طرح چلاتے ہیں اس طرح کے فون کے طور پر نئی خصوصیات. FaceID تقریب کے دوران میں، فون آتا ہے روشنی چہرے پر صارف کے چہرے سکین کی طرف سے، بادل کو کسی بھی صارف کو ڈیٹا کو اپ لوڈ اور ذخیرہ کرنے کے لئے بغیر اخراج نہیں ہوتا.
ڈیٹا سینٹر کے سب سے زیادہ ایک بڑے پروسیسر مینوفیکچررز کے طور پر، انٹیل نے حال ہی میں حصول کے ذریعے ذہین ٹرمینل کے رجحان کے ساتھ اپ کو پکڑنے کے لئے تھا، انٹیل 2016 میں ایک پہلا حصول انٹیل کے نام سے ہے جس کے آلہ اختتام بصری کمپیوٹنگ چپ ہزارہا X، متعارف کرایا Movidius کمپنی کے چپس کے لئے تیار کیا ہے.
انٹیل نے کہا کہ مرید ایکس نے اسمارٹ فونز سے بچنے والے ڈرونوں کو مختلف قسم کے آلات پر چلانے کے لئے گہری سیکھنے کا کام کیا ہے.
Google نے اپنی فریڈڈیٹری سیکھنے کی طرح ایک تصور پیش کیا ہے، اس کے علاوہ اختتامی آلات پر چلنے والے اس کے کچھ سیکھنے والے کاموں کا کام، اور فی الحال گوگل کی بورڈ کی بورڈ پر ٹیسٹ کیا جا رہا ہے.
اگرچہ ٹرمینل مصنوعی انٹیلی جنس معلومات کی تاخیر کی دشواری کو کم کرتی ہے، ٹرمینل انٹیلی جنس میں کلاؤڈ کے مقابلے میں سٹوریج کی جگہ اور کمپیوٹنگ کی طاقت میں حدود موجود ہیں.
اس کے علاوہ، زیادہ ہائبرڈ گہری سیکھنے کے ماڈل مختلف اراکین اور اختتام اور بادل کے درمیان بہتر تعاون کی اجازت دینے کے لئے تیار ہوں گے.
آٹھ، کیپسول نیٹ ورک کا اضافہ
گہری سیکھنے ایک چہرہ لفٹ ہونے کے لئے گہری سیکھنے مصنوعی ذہانت کے سب سے زیادہ موجودہ ایپلی کیشنز، کیپسول کے نیٹ ورک کا شکریہ، اب ڈرائیونگ عنصر ہے.
کیپسول نیٹ ورک - - مختلف عصبی نیٹ ورک کی آج کی سب سے زیادہ مشہور گہری سیکھنے علاقوں convolutional نیورل نیٹ ورک (سی این این) اب، ایک نیا نیٹ ورک کے فن تعمیر کے نیٹ ورک کی ساخت کی ایک مختلف ساخت ہے پاپ، اور بہت سے طریقوں سے ایک کیچ ہے سی این این کی سپر صلاحیت.
حالیہ برسوں میں سی این این کو کامیابی حاصل کی ہے اگرچہ، ہم اب بھی اس کے وجود کی کوتاہیوں بہت سے معاملات میں، سی این این ناقص کارکردگی اور ممکن سیکورٹی خلاف ورزیوں کو نظر انداز نہیں کر سکتے،. تمام کے ساتھ ساتھ، محققین ان مسائل پر قابو پانے کی کوشش کرنے کے لئے مصنوعی ذہانت الگورتھم کو بہتر بنانے کی کوشش کر رہے ہیں .
چلو سب سے عام مثال میں سے ایک لے لو. چہرے کی شناخت میں، CNN انسانی چہرہ (آنکھوں، ناک اور منہ) کے تمام عناصر کے بارے میں سیکھتا ہے، لیکن ہر عنصر کے مخصوص مقام کو یاد نہیں کرسکتا، جس کے نتیجے میں مندرجہ ذیل دو شکل انسانی انسان کو سمجھا جا سکتا ہے.
گہری سیکھنے میں معروف محققین میں سے ایک جیفری ہنٹن، نے ایک تحقیقی کاغذ شائع کیا جس نے 2017 میں کیپسول نیٹ ورک کا تصور متعارف کرایا، یا CapsNet.
یہ مضمون اب بھی تشخیص کے مرحلے میں ہے اور اصل ترتیبات میں کافی ٹیسٹ نہیں ہے، لیکن اس کی طاقتور صلاحیتوں نے ذرائع ابلاغ اور سائنس اور ٹیکنالوجی حلقوں میں کافی ہلچل پیدا کی ہے.
اس چھوٹے میں ہمارے تکنیکی تفصیلات نیٹ ورک کیپسول سے اعلی جہتی خصوصیت شناخت چیزوں کی ضرورت بھی کم تربیت کے ڈیٹا مختصر میں کہنے کے لئے،،، اور خرابی کی شرح مثلا اوپر کی مثال بھی کم ہے، ابرو کے اوپر لمبے منہ چہرہ آسانی سے شناخت کی جائے گی CNN ایسا کرنے کے لئے کوئی راستہ نہیں ہے جبکہ.
سی این این کی ایک اور مسئلہ ہے، یہ ان پٹ کے اعداد و شمار کی شکل میں ایک سے زیادہ تبدیلیوں کو ہینڈل نہیں کر سکتے ہیں. مثال کے طور پر، آپ کو اعتراض کی شناخت کے لئے تربیت یافتہ ایک لپیٹ عصبی نیٹ ورک کو ان پٹ کے اعداد و شمار کے طور پر مختلف زاویہ میں ایک ہی چیز کی تصاویر کی ایک بہت استعمال کرنے کے لئے کی ضرورت ہے. لہذا اشیاء کی ایک قسم کی شناخت کے، آپ کو ایک بڑے تربیتی کو ڈیٹا ضرورت ہے.
اس سلسلے میں، کیپسول CNN نیٹ ورک کو ایک بہتر کارکردگی سمجھا جاتا ہے کیپسول نیٹ ورک سے کم تربیت کے اعداد و شمار کی ضرورت ہوتی ہے، اور مزید کئی ریاستوں میں کسی چیز کی ریاست کی طرف سے اندازہ لگایا جا سکتا ہے کے مقابلے میں، ہر ریاست کی تربیت میں داخل کرنے کی ضرورت نہیں کرتا ہے ڈیٹا.
Hinton بھی ان کے اخبار میں ذکر، کیپسول نیٹ ورک ٹیسٹ کے خلاف پیچیدہ حملوں (کچھ نااہل الجھن الگورتھم کی تصاویر کے ساتھ) کی ایک بڑی تعداد کا تجربہ کیا، اور عصبی نیٹ ورک لپیٹ نتائج کی کارکردگی کو پیچھے چھوڑ آیا ہے.
بس کچھ آسان پروسیسنگ، ہیکرز گوگل اور OpenAI سے لپیٹ عصبی نیٹ ورک محققین یہ مکمل طور پر اس کی کچھ مثالیں سے ثابت کیا گیا ہے بیوکوف کرنے کے قابل ہو جائے گا.
سب سے مشہور مثال میں سے ایک یہ حقیقت یہ ہے کہ 2015 ء میں مضمون میں، محققین نے بڑے پانڈا کی ایک تصویر کی ایک غیر معمولی جھگڑا کا علاج کیا اور اسے 99.3 فیصد اعتماد کی درجہ بندی کے ساتھ جبن کی حیثیت سے شناخت کیا.
مصنوعی انٹیلی جنس ٹیلنٹ جنگ کے نو، چھ-شخصیت کی تنخواہ
مختصر فراہمی میں، میدان میں سب سے اوپر ٹیک ریسرچ کی تعداد لاکھوں تک پہنچ سکتی ہے.
چین مصنوعی انٹیلی جنس کے میدان میں ماہرین کو بھرتی کر رہا ہے.
بی ایم ڈبلیو چین میں درج کردہ سب سے اوپر مشین سیکھنے والے محققین نے تقریبا 56.7 ڈالر سے 624،000 ڈالر کا عائد کیا ہے اور دیگر کمپنیاں مشینری سیکھنے کے ماہرین کو 31.5 سے $ 410،000 ڈالر دینے کے لئے ہیں. نوکری کی پیشکش چین میں بھرتی کے پلیٹ فارمز پر مبنی ہیں. ویب سائٹ کرایہ پر.
حالیہ Tencent رپورٹ کے مطابق، فی الحال مصنوعی انٹیلی جنس کے میدان میں اندازہ 300،000 افراد، مطالعہ کے متعلقہ شعبوں میں طالب علموں سمیت، جبکہ کمپنیاں ایک ملین یا اس سے زیادہ افراد کی ضرورت ہو سکتی ہیں اپنی انجینئرنگ کی ضروریات کو پورا کرنے کے لئے ذہین ماہرین.
ریاستہائے متحدہ میں، شیشے دروازے پر مصنوعی انٹیلیجنس کی تلاش، کام کی جگہ کمیونٹی، 32،000 سے زائد ملازمتوں کو ظاہر کرتا ہے، جن میں سے بہت سے چھ اعداد و شمار حاصل کرتے ہیں.
بہترین مصنوعی ذہنی انٹیلجنٹ کھدائی کرنے کے لئے بڑی کمپنیاں، قدرتی طور پر سب سے زیادہ مسابقتی تنخواہ دے گی.
2014 اس کی مالی رپورٹ میں گوگل DeepMind کی طرف سے حاصل کیا گیا تھا، گزشتہ سال کی "عملے کے اخراجات اور دیگر متعلقہ اخراجات" 104،8 £ ملین کے لنکڈ پر ملازمین کی تعداد میں تیزی سے 415 لوگوں کے لئے تلاش. یہ سمجھتے ہوئے 2016 کی ٹیم ہے پیمانے، دیگر اخراجات کے نیٹ، ملازمین کی ایک ٹیم کی اوسط تنخواہ 25.2 ملین پاؤنڈ (تقریبا $ 350،000) تھا.
اس کے علاوہ، بڑی ٹیکنالوجی کمپنیوں AI محققین نے بھی چھوڑ دیا، اور ان کی اپنی کمپنی قائم کرنے کے لئے آگے بڑھنے کے ہیں.
اینڈریو اوں چھوڑنے کے بعد بیدو 175 ملین $ کو مصنوعی ذہانت کا ایک فنڈ، اور عطیات جمع قائم کی. Groq مصنوعی ذہانت چپ ابتدائیہ CTO ایک بار، اور بعد گوگل ہارڈ ویئر انجینئرنگ تحقیق اور ترقی TPU پر گوگل ایکس ڈپارٹمنٹ میں کام کر رہے.
یو کیائی، چیف ٹیکنیکل آفیسر اور ہائیرون روبوٹ کے شریک بانی، ایک گھریلو شروع اپ کمپنی نے بیدو کے بیدو کی گہری سیکھنے ریسرچ انسٹی ٹیوٹ کے سربراہ کے طور پر بھی کام کی شناخت کی ٹیم کی قیادت کی.
بلاشبہ، باصلاحیت افراد کو مسلسل طور پر شروع کرنے کے لئے بہاؤ کے طور پر پرتیبھا کے لئے جنگ زیادہ شدید ہو جائے گا.
دس، مشین سیکھنے میں تعصب سبسڈی کرے گا
مشین سیکھنے جلد ہی "قربان گاہ سے نکلیں گے." 1،100 سے زائد نئے ایئر اسٹارپٹس جو 2016 سے ابھرتے ہیں، زندہ رہنے کے لئے ایک ٹھوس کاروباری ماڈل کی ضرورت ہے.
سب سے پہلے بڑے اعداد و شمار، پھر بادل، اب مشین سیکھنا ہے، اور ٹیک بوم لہروں میں آتا ہے.
2017 میں، چوٹی میں استعمال ہونے والی مشینری کی مقبولیت.
اس سال، انبیوٹروں نے 300 سے زائد ای شروع اپ کی تیاری کی، 2016 کی تعداد میں تین گنا اضافہ ہوا. اس سال میں، سرمایہ کاروں نے مختلف شعبوں میں مصنوعی انٹیلی جنس اسٹارپیٹ اپ میں 1.52 بلین ڈالر سے زائد ڈالر سرمایہ کاری کی 141٪
چونکہ 1،100 سے زائد ابھرتی ہوئی ای کمپنیوں نے 2016 کے بعد سے اپنے فنانس کے پہلے دور کو مکمل کر لیا ہے، یہ ایئر اسٹارس کے نصف سے بھی زیادہ ہے جو تاریخی طور پر ایوئٹی فنانس تھا. اس نقطہ نظر سے، تاریخی اے اے کے نصف سے زائد سے زائد مالی امداد مکمل کرتے ہیں.
تاہم، اس قابلیت کی اس لہر کو جلد ہی تقسیم کیا گیا تھا.
مشین سیکھنے کا معمول بنانا سرمایہ کاروں کو ان فنڈز سے متعلق ای کمپنیوں کے بارے میں منتخب کرے گا.
فرینک چن کے طور پر معروف وینچر فرموں a16z کہا، "چند سال کے بعد کوئی سرمایہ کار مصنوعی ذہانت کمپنیوں اپ شروع مل جائے گا." ضروری مصنوعی ذہانت الگورتھم کو استعمال کرتے ہوئے سترٹو ان کی مصنوعات کے لئے ایک قسم کا طاقت فراہم کرنے کے لئے "مفروضہ".
اصل میں، ہم اس صورت حال کئی صنعتوں دیکھا ہے.
مشین لرننگ IIoT الگ نہیں کیا جا سکتا. ہمیں جمع کر جمع کیا مصنوعی ذہانت مشین اور سینسر اعداد و شمار کے ایک بہت سمجھنے کی ضرورت ہے، اور وہ حقیقی وقت میں کارروائی ہوتی ہے. تقریبا تمام نیٹ ورک سیکورٹی کمپنیوں کچھ حد تک استعمال کیا جاتا مشین لرننگ تکنیک کے لئے ہیں. اس کے علاوہ باہر، بڑے ٹیکنالوجی کمپنیوں ایک مشین لرننگ کے حل کے ساتھ کاروباری اداروں کو فراہم کرے گا.
اوپر سرمایہ کاروں کو احتیاط سے مصنوعی ذہانت ٹیکنالوجی شروع اپ کے استعمال کا اندازہ کیا جاتا ہے. مثال کے طور پر، صرف کمپنی کو اس سے پہلے مائع بایڈپسی، a16z سرمایہ کاری کے ارادوں کو حاصل پانچ خون کے نمونوں کا نشان ہٹا موصول، اور مصنوعی ذہانت الگورتھم کے ساتھ تجزیہ کو وسعت freenome.
XI، ایمیزون، گوگل، مائیکروسافٹ کے کارپوریٹ AI غلبہ
پانچ سال کے اندر اندر، مجموعی سرمایہ کار AI خدمات شروع اپ کمپنیوں پر توجہ مرکوز کی انٹرپرائز میں 180 $ ملین کی سرمایہ کاری کی، اور اب، ایمیزون، گوگل، مائیکروسافٹ ایک چھوٹی سی کمپنی مرحلہ وار ختم کر سکتے ہیں.
ایک ہی وقت میں ان مصنوعات میں سیکھنے کی مشین کے لئے وقف زیادہ سے زیادہ کمپنیوں، شروع اپ ML-ایز-اے-سروس پیش کرنے شروع کر دیا ہے.
فی الحال، گوگل، ایمیزون، مائیکروسافٹ اور Salesforce اور دیگر بڑی ٹیکنالوجی کمپنیوں کہ جگہ سے باہر چھوٹی کمپنیوں اور فنڈز کو فعال مصنوعی ذہانت مصنوعات کے کاروبار کو بہتر بنانے کے لیے کام کر رہے ہیں.
گوگل کا آغاز کلاؤڈ AutoML، صارفین الگورتھم کی تربیت اور اس کے بعد خصوصی ضروریات کو پورا کرنے کے لئے ان کے اپنے ڈیٹا کا استعمال کر سکتے ہیں.
ایمیزون AWS ایمیزون AI نعرہ کے زیراہتمام کھیلا، AI-ایز-اے-سروس کی فروخت شروع کر دیا. ایمیزون AI کا مقصد زیادہ یا پری پیڈ اخراجات کی شمولیت کے بغیر، مصنوعی ذہانت ٹیکنالوجی کے بڑے یا چھوٹے کی ترقی کی ضرورت ہے جو ان لوگوں کے لئے خدمات فراہم کرنا ہے زیادہ پریشانی. ایمیزون، ایک اسی طرح کی مصنوعات API آغاز ایمیزون لیکس (ایمیزون کی ینیلپی صلاحیتوں) تک رسائی حاصل کرنے کے لئے ڈویلپرز کی اجازت دیتا ہے، ایمیزون پولی (ایمیزون گفتگو ترکیب) اور ایمیزون Rekognition (ایمیزون تصویر تجزیہ صلاحیتوں)
2017 کی چوتھی سہ ماہی میں، ایمیزون ویڈیو کی شناخت، آڈیو مائلیکھن اور جذبات تجزیہ بھی شامل ہے، اس کے کاروبار کی گنجائش توسیع. AWS آگے کورس ایک گہرا نقش پا چھوڑ دیا، صرف چوتھی سہ ماہی آمدنی 5.0 ارب $، 44 فیصد کا اضافہ ہوا تھا .
اس کے علاوہ، مائیکروسافٹ اور ایمیزون مقابلہ، بہت شدید ہے Salesforces اور اوریکل اور دیگر کمپنیوں سوٹ کی پیروی کی.
XII AI تشخیصی انداز میں سر ہلا ریگولیٹری ایجنسیوں حاصل
مشین لرننگ جلد طبی امیجنگ اور تشخیصی شعبوں کی ایک معمول کے آپریشن بن جائے گا.
امریکی ریگولیٹرز مصنوعی ذہانت ٹیکنالوجی کی طبی درخواست کو منظوری دے دی سوچ رہے ہیں.
تشخیص میں AI قدر بنیادی طور پر بیماری کا جلد پتہ لگانے میں عکاسی اور درستگی کو بہتر بنانے کے کر رہا ہے.
مشین سیکھنے کے الگورتھمز کو لاکھوں دیگر مریضوں کو انسانی آنکھوں سے غریب نونوں کی طبی تصاویر کا موازنہ کر سکتا ہے، اور الگورتھم اسے سیکنڈ میں کرسکتا ہے، لیکن انسان کو گھنٹے لگ سکتا ہے. .
صارفین کے لئے AI-نگرانی کے اوزار بھی شامل ہیں، جیسے کہ جلد ویژن، جس میں کمپیوٹر کے نقطہ نظر کو مشکوک جلد کی بیماریوں کا پتہ لگانے اور ہسپتالوں اور کلینکوں میں مصنوعی انٹیلی جنس طبی ایپلی کیشنز کی ایک نئی لہر کا استعمال ہوتا ہے.
حال ہی میں، عالمی بائیوفرمنیکل کمپنی AstraZeneca نے علی بابا کے علی صحت کے ساتھ تعاون کا اعلان کیا ہے تاکہ وہ مصنوعی انٹیلی جنس معاون تشخیصی اور چین میں اسکریننگ ایپلی کیشنز تیار کریں.
اس سے پہلے، جنرل الیکٹرک اور این وی ڈی آئی آئی نے طبی میدان میں گہری سیکھنے کی ٹیکنالوجی لانے کی کوشش کی، اور Google DeepMind نے آنکھوں کی بیماریوں کا پتہ لگانے کے لئے مصنوعی انٹیلی جنس ٹیکنالوجی کو استعمال کرنے کی بھی کوشش کی.
گوگل کے دیپ میڈ، آئی بی ایم، جنرل الیکٹرک کارپوریشن اور علی بابا کے جنات کی داخلہ مارکیٹ کے کیک کو تقسیم کرنے کے لئے شروع کرنے کے لئے مشکل سے زیادہ مشکل ہے، لیکن اس نے خطرات لینے سے شروع نہیں کیا.
صحت کی دیکھ بھال مصنوعی انٹیلیجنٹ وینچرچر کے دارالحکومت کے سب سے زیادہ گرم علاقوں میں سے ایک ہے، اور طبی امیجنگ اور تشخیص کے بارے میں توجہ مرکوز کرنے والی کئی کمپنیوں کی مسلسل ترقی نے اس نتیجے میں حصہ لیا ہے.
طبی امیجنگ startups کے Arterys کارڈیک تصاویر کے تجزیہ کے لئے منظوری دے دی ہے تشخیصی ٹیسٹ کی درستگی اور کمپنی کی کلاؤڈ کمپیوٹنگ کے پلیٹ فارم کی رفتار کی ایک سیریز کے بعد مبینہ طور پر پہلے FDA جیت لیا. فی الحال، Arterys AI میں ایف ڈی اے کی منظوری کے لئے درخواست دے رہا ہے درخواست اونکولوجی.
MedyMatch نامی اسرائیلی شروع اپ کی کمپنی کو ایک اور سی ٹی اسکین کے نتائج کے intracranial خون بہہ گہری سیکھنے کی ٹیکنالوجی کے استعمال کا پتہ لگانے کے تجزیہ کر رہے ہیں. حال ہی میں، ایف ڈی اے، اس طرح مارکیٹ کے عمل میں مصنوعات کو تیز، اس پیش رفت کے آلہ کی اہلیت فراہم کرتا ہے.
اس طرح کے اعلی خطرے طبی صنعت، وہاں ہے جہاں میں فساد کی ایک زیادہ سے زیادہ جو مصنوعی ذہانت کے نظام کی misdiagnosis کی ذمہ داری لے جائے گا. موجودہ ایپلی کیشنز معاون radiologists کے اور ڈاکٹروں میں ہیں، لیکن تشخیص کے آخری بیچوان نہیں ہو گا .
DIY کو XIII مصنوعی ذہانت
اپنی آواز اسسٹنٹ فلموں اور ٹیلی ویژن کے کرداروں کی طرح لگتا ہے چلو، یا ان کے اپنے AI کیمرہ بنانے کے.
آپ کمپیوٹر سائنس یا ریاضی میں پی ایچ ڈی کی ضرورت نہیں ہے، آپ کو مصنوعی ذہانت کے نظام کی اپنی خود کی سیٹ بنانے کے کر سکتے ہیں.
اس وقت مارکیٹ پر نمایاں طور پر لوگوں مصنوعی ذہانت کے میدان میں داخل کرنے کے لئے حد سے کمی کی گئی ہے اوپن سورس سافٹ ویئر، بڑے پیمانے API اور SDK اور آسان کی ایک بہت کچھ کرنا شروع کر دیا ایمیزون یا گوگل سوٹ کی جماعت حاصل کرنے کے لئے نہیں ہے.
گوگل سے Aiy (مصنوعی ذہانت اپنے آپ) پروگرام، مصنوعی ذہانت کے ہر عمر کی سطح کے صارفین کو ان کی اپنی مصنوعات DIY کر سکتے ہیں کی اجازت دینے کے لئے ڈیزائن کیا آغاز کیا ہے.
پہلا مصنوعات، سے Aiy وائس کٹ نامی کی پیدائش کی بنیاد سے Aiy منصوبہ، رسبری PI آواز شناخت ٹول کٹ کا ایک مجموعہ ہے. آواز اسسٹنٹ اعداد و شمار "ڈاکٹر کون" بی بی سی سائنس فکشن ٹیلی ویژن سیریز میں، جیسے، استعمال میں 80 سال کی طرح ہو سکتا ہے دینے کے لئے ذہین آلات کے ساتھ بات چیت کرنے کی مواصلات کی. (ڈرامہ، وقت رب خود "ڈاکٹر" ان بھیس بدل 1950s کے برطانوی پولیس باکس وقت کی مشین ٹا سے Disi وقت میں اس کے ساتھی، خلائی ریسرچ، تیراکی، اچھے اور برے کے ساتھ کے طور پر تہذیب کو بچانے کمزور کرنے میں مدد.) تلاش کرنے کے لئے مشکل ہے، صارفین کو زیادہ نئی ایجاد پیدا کرنے کے لئے مصنوعی ذہانت ٹیکنالوجی پر مبنی ہیں.
اس کے علاوہ، Google نے AIY ویژن کٹ بھی متعارف کرایا، جو نیورل نیٹ ورک کے ماڈل کی حمایت کرتا ہے، آپ کو بلیوں اور کتوں کی شناخت کرنے کے لئے الگورتھم استعمال کر سکتے ہیں، بلکہ چہرے کا اظہار اور موڈ بھی مل سکتے ہیں.
ایمیزون نے بھی DeepLense، ایک $ 249 گہری سیکسی کیمرے متعارف کرایا جو ایمیزون نے پہلی DeepLense ہیکر میراتھن کے فاتح کے لئے $ 7،500 کے لئے فراہم کی تھی.