ตัวอย่าง 4 อันดับแรกของปัญญาประดิษฐ์ในชีวิตประจำวัน [2022]

ปัญญาประดิษฐ์เป็นภาคส่วนที่เติบโตอย่างรวดเร็ว คุณจะเห็นผลกระทบในหลายด้าน เช่น การดูแลสุขภาพ การขนส่ง การเงิน และอื่นๆ สิ่งที่น่าสนใจคือผลลัพธ์ที่ได้มีทั้งขนาดเล็กและขนาดใหญ่ ในบทความนี้ เราจะมาดูตัวอย่างบางส่วนของ AI และทำความเข้าใจว่าเทคโนโลยีนี้มีอิทธิพลและจำเป็นมากเพียงใด

ตัวอย่างปัญญาประดิษฐ์

1. ขนส่ง

ในภาคการขนส่ง คุณจะพบตัวอย่าง AI มากมาย ตั้งแต่แอปบริการแท็กซี่ไปจนถึง Google หลายพื้นที่ใช้พลังของ AI เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ตัวอย่างที่ดีของ AI ในการขนส่งคือการพัฒนารถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง

รถยนต์เหล่านี้สามารถลดจำนวนยานพาหนะทั้งหมดบนท้องถนนได้ 75% และลดอุบัติเหตุบนท้องถนนได้ประมาณ 90% พวกเขาทั้งหมดอยู่ในระหว่างการพัฒนาและสามารถเข้าสู่ตลาดได้ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า AI Autopilots ถูกใช้มานานหลายทศวรรษแล้ว และเป็นส่วนสำคัญของภาคการบิน

Google Maps

Google Maps ใช้ AI ในการวิเคราะห์ความเร็วของการจราจรและแนะนำเส้นทางที่ดีที่สุดจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่ง ได้รับ Waze ซึ่งเป็นแอปการจราจรในปี 2013 การเข้าซื้อกิจการดังกล่าวช่วยให้ Maps รวมรายงานอุบัติเหตุและการก่อสร้างของผู้ใช้

ใช้ฐานข้อมูลที่กว้างขวางซึ่งได้รับการป้อนข้อมูลอย่างต่อเนื่องจากผู้ใช้และอุปกรณ์ต่างๆ เป็นหนึ่งในกรณีการใช้งาน AI ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เนื่องจากมีผู้คนจำนวนมากใช้แอพนี้สำหรับการเดินทางประจำวัน Google Maps สามารถบอกคุณได้ว่าต้องใช้เวลานานแค่ไหนกว่าจะถึงจุดหมายหนึ่งๆ ตามปัจจัยต่างๆ อัลกอริธึมช่วยในการกำหนด ETA ที่แม่นยำสำหรับวิธีการขนส่งและเส้นทางต่างๆ

แอพแชร์รถ

หนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดสำหรับบริการแชร์รถเช่น Uber และ Ola คือการกำหนดราคา พวกเขาสามารถกำหนดราคาสำหรับสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างไร? เพื่อแก้ไขปัญหานี้ พวกเขาใช้การกำหนดราคาแบบไดนามิก ซึ่งตามที่คุณคาดเดาได้ เป็นไปตามการเรียนรู้ของเครื่องและ AI

การกำหนดราคาแบบไดนามิกช่วยให้พวกเขาสามารถกำหนดราคาสำหรับบริการได้ตามระยะทาง ความต้องการ และความพร้อมในการให้บริการ พวกเขาใช้ ML และ AI เพื่อแก้ปัญหาอื่นๆ ด้วย เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยในการกำหนด ETA การค้นหาสถานที่รับสินค้า และการตรวจจับการฉ้อโกง

2. อีเมล

อีเมลอาจดูเหมือนเป็นพื้นที่เล็กๆ แต่มีความก้าวหน้าหลายอย่างเนื่องจากกรณีการใช้งานและแอปพลิเคชัน AI คุณอาจใช้คำแนะนำตอบกลับอัตโนมัติของ Gmail หลายครั้ง Google เปิดตัวฟีเจอร์นั้นในปี 2015 และตั้งแต่นั้นมา ฟีเจอร์นี้ก็ได้รับความนิยม

ผลลัพธ์อีกประการหนึ่งของ AI ในอีเมลคือการเติมข้อความอัตโนมัติของ Google มันให้คำแนะนำในการเติมประโยคของคุณด้วยการกดปุ่มเพียงปุ่มเดียว คุณไม่จำเป็นต้องเขียนอีเมลยาวๆ เหล่านั้นหากคุณมีคุณสมบัติดังกล่าว ต่อไปนี้คือผลกระทบอื่นๆ ของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องในอีเมล:

เรียนรู้เพิ่มเติม: 5 ประโยชน์ที่สำคัญของปัญญาประดิษฐ์

การจัดหมวดหมู่อีเมล

คุณต้องเคยเห็นการจัดหมวดหมู่อีเมลของ Gmail ในกล่องจดหมาย "หลัก" "โซเชียล" และ "โปรโมชัน" คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่า Gmail จัดหมวดหมู่อีเมลเหล่านั้นอย่างไร

ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและ AI เพื่อจุดประสงค์นี้ Google ชี้ให้เห็นถึงวิธีการทำงานนี้ในรายงานการวิจัย เนื่องจากพวกเขากล่าวว่าเมื่อใดก็ตามที่คุณทำเครื่องหมายอีเมลว่าจำเป็น Gmail เรียนรู้จากมันและจัดหมวดหมู่อีเมลประเภทนั้นตามลำดับ

การกรองสแปม

Gmail สามารถจัดหมวดหมู่อีเมลของคุณได้อย่างไร มันยังจดจำสแปมได้ด้วย อีเมลขยะเป็นปัญหาสำคัญสำหรับคนจำนวนมาก ข้อความ ประมาณ 14.5 พันล้านข้อความทุกวัน เป็น สแปม และมีอีเมลขยะหลายประเภท

การโจรกรรมข้อมูลประจำตัว ฟิชชิ่ง การฉ้อโกง เป็นเพียงส่วนหนึ่งของภัยคุกคามมากมายที่อีเมลสแปมก่อให้เกิด เพื่อช่วยคุณหลีกเลี่ยงสแปม Gmail ใช้ AI และ ML เพื่อจดจำอีเมลดังกล่าว ต้องใช้ AI และ ML เนื่องจากตัวกรองธรรมดาไม่ค่อยมีประโยชน์ในสถานการณ์นี้

ตัวอย่างเช่น หากคุณกรองอีเมลที่มีคำว่า "เจ้าชายไนจีเรีย" ออกไป จะเป็นการแก้ปัญหาชั่วคราวเท่านั้น นักส่งสแปมจะเริ่มใช้ชื่อใหม่เพื่อการนี้ นั่นเป็นเหตุผลที่ตัวกรองต้องเรียนรู้อยู่เสมอเพื่อให้แน่ใจว่าสามารถระบุสแปมได้

ปัญหาอีกประการหนึ่งของการกรองสแปมคือการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ อีเมลทางการตลาดอาจเป็นสแปมสำหรับคนอื่น แต่อาจไม่ใช่สแปมสำหรับคุณ

อ่าน: แนวคิดโครงการ AI

3. การเงิน

ปัญญาประดิษฐ์มีการใช้งานมากมายในด้านเศรษฐศาสตร์ ตัวอย่างเช่น บริษัทต่างๆ เช่น Betterment และ Wealthfront ใช้ AI เพื่อให้คำแนะนำในการลงทุนแก่ลูกค้าโดยอิงจากแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของนักลงทุนผู้เชี่ยวชาญ ข้อได้เปรียบของโซลูชันนี้คือผู้คนสามารถรับคำแนะนำที่มีคุณค่าสูงได้ในราคาประหยัด

Robo-advisor กำลังได้รับความนิยมในหลาย ๆ ด้าน คนหนุ่มสาวจำนวนมากใช้ที่ปรึกษาเหล่านี้ในการตัดสินใจทางการเงิน ธนาคารและสถาบันหลักอื่นๆ ในภาคส่วนนี้กำลังมองหาวิธีต่างๆ ในการใช้ AI เพื่อให้ก้าวหน้ามากขึ้น เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI ในการธนาคาร นอกจากนั้น ตัวอย่าง AI อื่นๆ ในด้านการเงินมีดังนี้:

การป้องกันการฉ้อโกง

FICO ซึ่งเป็นบริษัทกำหนดอันดับเครดิต ใช้ AI ในการคาดการณ์เกี่ยวกับธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกง การวิเคราะห์ธุรกรรมที่เกิดขึ้นในองค์กรทางการเงิน เช่น ธนาคาร แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยสำหรับจิตใจของมนุษย์ธรรมดาๆ

ปริมาณธุรกรรมของธนาคารและสถาบันการเงินรายใหญ่ค่อนข้างสูง นั่นเป็นเหตุผลที่ AI สามารถช่วยในเรื่องนี้ได้ FICO ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อการนี้ โดยจะตรวจสอบปัจจัยหลายประการ เช่น ขนาดของธุรกรรมและความถี่ของธุรกรรม เพื่อกำหนดความน่าเชื่อถือ

ตรวจสอบการฝากเงินผ่านมือถือ

ธนาคารรายใหญ่หลายแห่งในสหรัฐอเมริกาได้เริ่มให้บริการฝากเช็คผ่านแอพสมาร์ทโฟนหลายตัว เป็นหนึ่งในตัวอย่าง AI ที่น่าสนใจที่สุด เนื่องจากลูกค้าไม่จำเป็นต้องไปที่ธนาคารเพื่อฝากเช็ค

พวกเขาสามารถหยิบโทรศัพท์ออกมา เปิดแอพ สแกนเช็ค และทำการฝากเงิน ในกรณีการใช้งาน AI เหล่านี้ ซอฟต์แวร์จะตรวจสอบการเขียนบนเช็คและแปลงเป็นข้อความโดยใช้ OCR

4. โซเชียลมีเดีย

แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียได้กลายเป็นส่วนสำคัญของชีวิตประจำวันของเรา และพวกเขาไม่ได้ขาดการติดต่อ แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียหลักทั้งหมดใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง

ฟิลเตอร์ใบหน้าของ Snapchat เป็นตัวอย่างที่ดีของ AI ในโซเชียลมีเดีย ฟิลเตอร์ของพวกเขาเรียกว่า Lenses และมาในปี 2015 ตั้งแต่นั้นมา ฟิลเตอร์เหล่านี้ก็กลายเป็นไฮไลท์หลักของ Snapchat ติดตามการเคลื่อนไหวของใบหน้าและใช้ฟิลเตอร์ตามนั้น

เราได้พูดถึงกรณีการใช้งาน AI อื่นๆ ในโซเชียลมีเดียในประเด็นต่อไปนี้:

เฟสบุ๊ค

คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่า Facebook แนะนำให้คุณรู้จักเพื่อนที่คุณสามารถแท็กเมื่อคุณอัปโหลดรูปภาพของพวกเขาได้อย่างไร?

Facebook ใช้ AI เพื่อจุดประสงค์นี้ โดยจะระบุบุคคลที่อยู่ในภาพถ่ายผ่านซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าและให้คำแนะนำแก่คุณตามนั้น Facebook สามารถจดจำใบหน้าที่ซับซ้อนดังกล่าวได้ผ่านการลงทุนที่สำคัญใน AI

Facebook เข้าซื้อกิจการหลายบริษัทเนื่องจากเทคโนโลยีจดจำใบหน้า พวกเขาเข้าซื้อกิจการ Faciometrics และ Masquerade ในปี 2559 และ Face.com ในปี 2555 ทั้งหมดนี้เป็นการเข้าซื้อกิจการหลายล้านครั้ง

การจดจำใบหน้าไม่ใช่ที่เดียวที่ Facebook ใช้ AI นอกจากนี้ยังใช้ AI เพื่อปรับแต่งฟีดของผู้ใช้ AI ยังช่วย Facebook ในการปรับปรุงโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย ยิ่งโฆษณาเป้าหมายมีความแม่นยำมากเท่าใด อัตราการคลิกก็จะยิ่งสูงขึ้น Facebook สร้างรายได้จากโฆษณา ดังนั้น Facebook จึงมุ่งเน้นอย่างมากในการปรับปรุงการกำหนดเป้าหมาย

เรียนรู้เพิ่มเติม: ระบบผู้เชี่ยวชาญในปัญญาประดิษฐ์

Instagram และ Pinterest

Instagram เติบโตอย่างรวดเร็วในอุตสาหกรรมโซเชียลมีเดีย การเติบโตอย่างรวดเร็วของมันคือสาเหตุหลายประการที่ทำให้ Facebook ซื้อแพลตฟอร์มนี้ในปี 2555

Instagram ยังใช้ AI ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อทำความเข้าใจบริบทของอิโมจิ ด้วยการทำความเข้าใจความหมายของอิโมจิ มันจึงได้สร้างระบบแนะนำที่แนะนำอิโมจิให้กับผู้คน ตัวอย่างเช่น อิโมจิที่ตกใจอาจใช้แทน 'OMG'

แม้ว่าอาจดูเหมือนแอปพลิเคชั่น AI ที่สิ้นเปลือง แต่ Instagram พบว่าการใช้อีโมจิเพิ่มขึ้นอย่างมาก และคุณสมบัตินี้ได้ช่วยปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ นอกจากนี้ยังช่วยให้พวกเขาเข้าใจว่าผู้คนใช้แพลตฟอร์มของพวกเขาอย่างไร

ในทำนองเดียวกัน Pinterest ใช้ AI เพื่อค้นหาวัตถุที่มีอยู่ในภาพ หลังจากระบุวัตถุที่มีอยู่ในรูปภาพแล้ว จะแนะนำรูปภาพที่คล้ายกัน (หรือ 'หมุด') ให้กับผู้ใช้ การป้องกันสแปมและการเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณาเป็นพื้นที่อื่นๆ ที่ Pinterest ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

แชทบอท

คุณต้องเคยเห็นแชทบอทบนหลายแพลตฟอร์ม พวกเขายังเป็นผลิตภัณฑ์ของปัญญาประดิษฐ์ Facebook เข้าซื้อกิจการ Wit.ai ในปี 2558 Wit.ai เป็นเครื่องมือที่ช่วยนักพัฒนาในการสร้างแชทบอท บอทเหล่านี้สามารถรวม NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ)

หลังจากที่ Facebook เข้าซื้อกิจการ Wit.ai แล้ว ก็เปิดตัว Messenger ให้กับนักพัฒนา เพื่อให้พวกเขาสามารถสร้างแชทบอทที่มีการสนทนาและก้าวหน้ามากขึ้น เนื่องจากพวกเขาใช้ความสามารถของ Wit.ai เพื่อจุดประสงค์นี้

Slack เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งของแพลตฟอร์มดังกล่าว ช่วยให้นักพัฒนารวมแชทบอทได้ นอกเหนือจากโซเชียลมีเดียแล้ว เว็บไซต์หลายแห่งยังใช้เทคโนโลยี AI นี้เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีสร้างแชทบอทใน Python

AI คืออนาคต

หลังจากอ่านตัวอย่าง AI ต่างๆ ที่เราได้แชร์ไว้ที่นี่ คุณต้องเข้าใจว่าเทคโนโลยีนี้ส่งผลกระทบอย่างไร และมันยังคงเพิ่มขึ้น หลายองค์กรใช้ AI เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ ประสิทธิภาพ หรือประสิทธิภาพ

นั่นเป็นเหตุผลที่มีความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน AI เป็นจำนวนมาก หากคุณต้องการเป็นผู้เชี่ยวชาญ AI เราแนะนำให้ เรียนหลักสูตร ปัญญา ประดิษฐ์ คุณยังสามารถไปที่บล็อกของเราและดูบทความและคำแนะนำในหัวข้อนี้ได้

อ่านเพิ่มเติม: ปัญญาประดิษฐ์ 6 ครั้งเขย่าโลก

ห่อ

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวอย่างปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมอย่างเข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษามากกว่า 30+ การมอบหมายงาน, สถานะศิษย์เก่า IIIT-B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ