4 лучших примера использования искусственного интеллекта в повседневной жизни [2022]

Искусственный интеллект — это быстрорастущий сектор. Вы можете увидеть его влияние во многих областях, включая здравоохранение, транспорт, финансы и многое другое. Удивительно то, что его результаты одновременно малы и велики. В этой статье мы рассмотрим некоторые из этих примеров ИИ и поймем, насколько влиятельной и важной стала эта технология.

Примеры искусственного интеллекта

1. Транспорт

В транспортном секторе вы найдете множество примеров ИИ. От приложений службы такси до Google — множество областей используют возможности ИИ для решения своих сложных проблем. Отличным примером применения ИИ на транспорте является разработка беспилотных автомобилей.

Эти автомобили могут сократить общее количество транспортных средств на дороге на 75% и снизить количество дорожно-транспортных происшествий примерно до 90%. Все они находятся в стадии разработки и могут появиться на рынке в ближайшие несколько лет. Автопилоты с искусственным интеллектом используются уже несколько десятилетий и являются неотъемлемой частью авиационного сектора.

Карты Гугл

Карты Google используют искусственный интеллект для анализа скорости трафика и рекомендации наилучшего маршрута из одного места в другое. В 2013 году компания приобрела Waze, дорожное приложение. Это приобретение помогло Maps включить отчеты пользователей об авариях и строительных работах.

Он использует обширную базу данных, в которую постоянно поступают данные от различных пользователей и устройств. Это один из самых популярных вариантов использования ИИ, так как многие люди используют это приложение для ежедневных поездок на работу. Карты Google могут сказать вам, сколько времени вам потребуется, чтобы добраться до определенного пункта назначения в зависимости от различных факторов. Его алгоритмы помогают определить точное время прибытия для различных транспортных средств и маршрутов.

Приложения для совместного использования

Одной из самых больших проблем для райдшеринговых сервисов, таких как Uber и Ola, было ценообразование. Как они могут определять цены для различных сценариев? Чтобы решить эту проблему, они используют динамическое ценообразование, которое, как вы уже догадались, основано на машинном обучении и искусственном интеллекте.

Динамическое ценообразование позволяет им определять цены на свои услуги в зависимости от расстояния поездки, спроса и доступности. Они используют ML и AI и для решения других проблем. Эти технологии помогают им определять ETA, находить места получения и выявлять мошенничество.

2. Электронная почта

Электронная почта может показаться небольшой областью, но она претерпела множество улучшений благодаря вариантам использования и приложениям ИИ. Возможно, вы уже несколько раз использовали автоматические варианты ответов Gmail. Google выпустил эту функцию в 2015 году, и с тех пор она стала популярной.

Еще один результат использования ИИ в электронной почте — автозаполнение Google. Он дает вам предложения, чтобы завершить ваши предложения с помощью всего лишь нажатием кнопки. Вам не нужно писать эти длинные электронные письма, если у вас есть эта функция. Вот некоторые другие эффекты искусственного интеллекта и машинного обучения в электронных письмах:

Узнайте больше: 5 значительных преимуществ искусственного интеллекта

Классификация электронной почты

Вы, должно быть, видели, как Gmail классифицирует электронные письма на «Основные», «Социальные» и «Рекламные». Вы когда-нибудь задумывались, как Gmail классифицирует эти электронные письма?

Для этого он использует машинное обучение и искусственный интеллект. Google указал, как это работает в исследовательской работе, поскольку они упомянули, что всякий раз, когда вы отмечаете электронное письмо как необходимое. Gmail учится на этом и соответствующим образом классифицирует такие электронные письма.

Фильтрация спама

Точно так же, как Gmail может классифицировать ваши электронные письма, он также может распознавать спам. Электронные письма со спамом являются серьезной проблемой для многих людей. Ежедневно около 14,5 миллиардов сообщений являются спамом . И есть много типов спам-писем.

Кража личных данных, фишинг, мошенничество — вот лишь некоторые из многих угроз, которые представляют собой электронные письма со спамом. Чтобы помочь вам избежать спама, Gmail использует AI и ML для распознавания таких писем. Ему нужны AI и ML, так как простые фильтры в этой ситуации не очень полезны.

Например, если вы отфильтруете электронные письма, содержащие термин «нигерийский принц», это будет только временное решение. Спамеры начнут использовать для этой цели новые имена. Вот почему фильтры должны всегда учиться распознавать спам.

Еще одна проблема с фильтрацией спама — персонализация. Маркетинговое электронное письмо может быть спамом для кого-то другого, но не для вас.

Читайте: Идеи проекта ИИ

3. Финансы

Искусственный интеллект имеет множество приложений в области экономики. Например, такие компании, как Betterment и Wealthfront, используют ИИ, чтобы давать клиентам советы по инвестированию, основанные на передовом опыте опытных инвесторов. Преимущество этого решения состояло бы в том, что люди могли бы получить очень ценные рекомендации по низкой цене.

Робо-советники набирают популярность во многих сферах. Многие молодые люди используют этих советников для принятия финансовых решений. Банки и другие крупные учреждения этого сектора также ищут различные способы использования ИИ для достижения большего прогресса. Узнайте больше об искусственном интеллекте в банковской сфере. Кроме того, некоторые другие примеры ИИ в финансах:

Предотвращение мошенничества

FICO, компания, определяющая кредитный рейтинг, использует ИИ для прогнозирования мошеннических транзакций. Анализ транзакций, происходящих в финансовой организации, такой как банк, почти невозможен для простого человеческого ума.

Объемы операций банков и крупных финансовых институтов достаточно высоки. Вот почему ИИ может помочь в этом отношении. FICO использует для этой цели нейронную сеть. Он проверяет несколько факторов, таких как размер транзакций и их частота, чтобы определить надежность.

Проверить депозит через мобильный

Многие крупные банки в США начали предоставлять возможность депонирования чеков через несколько приложений для смартфонов. Это один из самых интересных примеров ИИ, поскольку клиентам не нужно физически посещать банк только для того, чтобы внести свои чеки.

Они могут просто достать свой телефон, открыть приложение, отсканировать чек и внести депозит. В этих случаях использования ИИ программное обеспечение проверяет надписи на чеках и преобразует их в текст с помощью OCR.

4. Социальные сети

Платформы социальных сетей стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. И они не теряли связи. Все основные платформы социальных сетей так или иначе используют искусственный интеллект и машинное обучение.

Лицевые фильтры Snapchat — отличный пример искусственного интеллекта в социальных сетях. Их фильтры назывались Lenses, и они появились в 2015 году. С тех пор они стали главной изюминкой Snapchat. Он отслеживает движение лиц и применяет соответствующие фильтры.

Мы обсудили другие варианты использования ИИ в социальных сетях в следующих пунктах:

Фейсбук

Вы когда-нибудь задумывались, как Facebook предлагает вам друзей, которых вы можете отметить, когда загружаете их фото?

Facebook использует ИИ для этой цели. Он идентифицирует людей, присутствующих на фотографии, с помощью программного обеспечения для распознавания лиц и дает вам соответствующие рекомендации. Facebook способен на такое сложное распознавание лиц благодаря значительным инвестициям в искусственный интеллект.

Facebook приобрел несколько компаний из-за их технологий распознавания лиц. Они приобрели Faciometrics и Masquerade в 2016 году и Face.com в 2012 году. Все они были многомиллионными приобретениями.

Распознавание лиц — не единственное место, где Facebook использует ИИ. Он также использует ИИ для персонализации каналов своих пользователей. ИИ также помогает Facebook улучшать таргетированную рекламу. Чем выше точность таргетированной рекламы, тем выше ее кликабельность. Facebook зарабатывает деньги на своей рекламе, поэтому уделяет большое внимание улучшению таргетинга.

Узнать больше: Экспертная система в искусственном интеллекте

Инстаграм и Пинтерест

Instagram быстро вырос в индустрии социальных сетей. Его быстрый рост стал причиной многих различных причин, по которым Facebook приобрел эту платформу в 2012 году.

Instagram также использует ИИ. Он использует искусственный интеллект, чтобы понять контекст смайликов. Понимая значение смайликов, компания создала рекомендательную систему, которая предлагает людям смайлики. Например, шокированный смайлик может заменить «ОМГ».

Хотя это может показаться расточительным применением ИИ, в Instagram наблюдается значительный рост использования смайликов. И эта функция помогла им повысить вовлеченность пользователей. Это также помогает им понять, как люди используют их платформу.

Точно так же Pinterest использует ИИ для поиска объектов, присутствующих на изображении. После идентификации объектов, присутствующих на изображении, он рекомендует пользователю похожие изображения (или «булавки»). Предотвращение спама и оптимизация эффективности рекламы — это еще несколько областей, в которых Pinterest использует машинное обучение.

Чат-боты

Вы наверняка видели чат-ботов на разных платформах. Они также являются продуктом искусственного интеллекта. Facebook приобрела Wit.ai в 2015 году. Wit.ai — это движок, который помогает разработчикам создавать чат-ботов. Эти боты могут интегрировать НЛП (обработку естественного языка).

После того, как Facebook приобрел Wit.ai, он предоставил разработчикам свой мессенджер, чтобы они могли создавать более разговорных и продвинутых чат-ботов, поскольку для этой цели они использовали возможности Wit.ai.

Slack — еще один пример таких платформ. Это позволяет разработчикам включать чат-ботов. Помимо социальных сетей, многие веб-сайты также используют эту технологию на основе искусственного интеллекта для улучшения взаимодействия с пользователем. Узнайте больше о том, как создать чат-бота на Python.

ИИ — это будущее

После прочтения различных примеров ИИ, которыми мы поделились здесь, вы, должно быть, поняли, насколько эффективной стала эта технология. И это все еще на подъеме. Многие организации используют ИИ для улучшения пользовательского опыта, производительности или эффективности.

Вот почему существует огромный спрос на специалистов по искусственному интеллекту. Если вы хотите стать экспертом в области искусственного интеллекта, мы рекомендуем пройти курс по искусственному интеллекту . Вы также можете зайти в наш блог и ознакомиться с нашими статьями и руководствами по этой теме.

Читайте также: 6 случаев, когда искусственный интеллект поразил мир

Подведение итогов

Если вам интересно узнать больше о примерах искусственного интеллекта, машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и задания, статус выпускника IIIT-B, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.