Các chi phí tính toán giảm và sự dễ dàng truy cập vào các cụm được quản lý bởi đám mây đã dân chủ hóa AI theo cách mà chúng ta chưa từng thấy trước đây. Trong quá khứ, xây dựng một cụm máy tính để đào tạo một mạng lưới thần kinh sâu là cực kỳ tốn kém. Bạn cũng cần một người có bằng tiến sĩ về toán học để hiểu các bài nghiên cứu khoa học về các chủ đề như mạng thần kinh tái phát. Hôm nay, có thể chạy một cụm qua đêm để thử nghiệm với các thuật toán mới với một vài trăm đô la một tháng cho một máy tính có trang bị GPU có khả năng.

AI đã nổi lên từ các phòng thí nghiệm và bước vào thế giới kinh doanh với một tác động to lớn đến việc tự động hóa các quy trình và dịch vụ. Ví dụ, một hệ thống CRM hỗ trợ AI có thể dẫn đến đại diện bán hàng trong thời gian thực bằng các thuật toán được thiết kế để tối đa hóa khả năng bán hàng, dựa trên việc phá vỡ thông tin về khách hàng, công ty của họ và đại diện bán hàng.

Các công ty được nhấn mạnh để xây dựng khả năng và đội ngũ AI của riêng mình và không dựa vào tư vấn của bên thứ ba về năng lực quan trọng này. AI không thể được xem như là một quá trình một lần mà là một thành phần quan trọng trong chiến lược kinh doanh.

Cơ hội Học sâu

AI được học tập sâu đã biến đổi hầu hết các ngành công nghiệp. AI về cơ bản sẽ thay đổi và tự động hóa nhiều chức năng trong các công ty, từ định giá, phân bổ ngân sách, phát hiện gian lận và bảo mật đến tối ưu hóa tiếp thị. Nhưng đối với một tổ chức để tận dụng tối đa AI, nó cần được tích hợp hoàn toàn trên tất cả các phòng ban và chức năng khác nhau; điều này sẽ cho phép các tổ chức thực sự trở thành khách hàng làm trung tâm.

Học tập sâu sắc rất thích hợp cho các hoạt động tập trung vào dữ liệu như quảng cáo và thông tin mà người dùng nhấp qua chuột. Hầu hết các dữ liệu sẽ được thu thập bằng điện thoại di động, và vô số các thiết bị sẽ cung cấp thông tin địa lý theo thời gian thực. Học đa phương thức sẽ cho phép các công ty tích hợp văn bản, hình ảnh, video và âm thanh với một đại diện hợp nhất.

Tầm nhìn Máy tính

Các thuật toán học tập sâu là một công cụ quan trọng để tự động hóa và tăng tốc việc phân tích các tập dữ liệu lớn được tạo ra bởi sự gia tăng dữ liệu được tạo ra bởi các cảm biến, bao gồm cả hình ảnh.

Mặc dù các thuật toán cơ bản là giống nhau, cách thông tin được sử dụng rất khác nhau. Tầm nhìn máy tính có ứng dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp sau: ô tô, thể thao và giải trí, người tiêu dùng và thiết bị di động, robot và tầm nhìn máy móc, y tế và bảo mật cũng như giám sát. Tractica ước tính thị trường tiềm năng cho những phân khúc này kết hợp với 35 tỷ đô la.

AI hỗ trợ Nhân viên

Có lẽ ảnh hưởng lớn nhất và ngay lập tức nhất của GAI được DNN hỗ trợ sẽ không có trong robot mà là trong dịch vụ khách hàng. Các dịch vụ như gửi e-mail cụ thể, đẩy trên thiết bị di động hoặc thẻ khách hàng cho một cửa hàng hoặc sự kiện cụ thể có thể được tự động hóa trong tương lai gần và các công cụ phân tích nâng cao thậm chí sẽ tự động hóa một số quy trình quyết định hỗ trợ. Trung tâm liên lạc đối phó với các tương tác sẽ sớm được phục vụ thông qua tin nhắn tự động như chatbot và trợ lý cá nhân. AI có thể giúp đề xuất cách phân phối cuộc trò chuyện, sở thích của người dùng và sản phẩm. Nó thậm chí có thể sử dụng dữ liệu cho các đề xuất thứ cấp, chẳng hạn như đánh giá rủi ro dựa trên các tương tác trước đó.

Pháp lý

Khi Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên - NLP tăng khả năng, có thể sẽ có tác động lớn đến luật sư, bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ như tìm kiếm phức tạp, tự động hóa các truy vấn ngữ nghĩa, hoặc thậm chí soạn thảo từ các đối số hoàn chỉnh dựa trên bằng chứng. Đồng thời, khi máy móc thông minh, các khái niệm về tính chủ ý và quyền sở hữu sẽ bị mờ.

Bức xạ và hình ảnh y học

Học sâu đang tiến bộ nhanh chóng trong X quang chẩn đoán. Báo cáo ARK ước tính rằng tổng thị trường địa chỉ toàn cầu cho phần mềm chẩn đoán máy tính có thể trị giá 16 tỷ USD. Từ doanh t