صرافی ارز دیجیتال
ریالی نت

24034213-9b10-407d-8deb-83fc60bc0038

برترینهای هوش مصنوعی در سال 2024

نویسنده : وبسایت خبری ارزدیجیتال ریالی نت
زمان تقریبی خواندن مطلب : 3 دقیقه

محبوب ترین روندهای هوش مصنوعی در سال 2024

هوش مصنوعی کوانتومی

هوش مصنوعی کوانتومی یک زمینه محاسباتی است که از نیاز به رایانه‌های قدرتمندی که نیازهای مدرن تحقیق، توسعه و بهبود محصولات هوش مصنوعی را برآورده می‌کنند، پدید آمده است.

مدل‌ها و محصولات هوش مصنوعی امروزی رایانه‌های کلاسیک را به سمت لبه‌ها سوق داده‌اند، حتی آنها را فراتر از محدودیت‌های خود کشیده‌اند.

گزارش Market Digit پیش‌بینی می‌کند که بخش جهانی هوش مصنوعی کوانتومی تا سال 2030 با نرخ رشد 34.1 درصدی CAGR به ارزش 1.8 میلیارد دلاری خواهد رسید که از سال 2023 شروع می‌شود. قدرت رایانه‌های کوانتومی، کاربردهای هوش مصنوعی را در مدل‌سازی مالی، ارزیابی ریسک، داروسازی و … متحول خواهد کرد. دستیابی به AGI (هوش عمومی مصنوعی) – که توانایی یک کامپیوتر برای انجام وظایف در سطح هوش انسانی است.

هوش مصنوعی خودمختار و عوامل خودمختار

سیستم های خودمختار مدینه فاضله ای است که اکثر طرفداران هوش مصنوعی تصور می کنند. دنیایی که ماشین ها همه کارها را برای بشریت انجام خواهند داد. این دسته تقریباً همه چیز را در مورد هوش مصنوعی شامل می شود، از جمله یک برنامه نظارت خودکار مانند برنامه ای که San Jose در حال اجرای آزمایشی است.

در هوش مصنوعی، سیستم‌های خودمختار وظایف را یا به صورت یک زنجیره یا پشت سر هم انجام می‌دهند تا به هدف مورد نظر برسند. عملکرد آنها با استفاده از قدرت مدل های زبان بزرگ امکان پذیر می شود. در زیر یک پیش‌بینی برای هوش مصنوعی و عوامل مستقل برای دوره پیش‌بینی ۲۰۲۲ تا ۲۰۲۸ آمده است:

شیوع هوش مصنوعی و عوامل مستقل از پذیرش سریع هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف در مراقبت‌های بهداشتی، مالی، تولید، زنجیره تامین، لجستیک و حمل‌ونقل ناشی می‌شود. این صنعت از یادگیری ماشینی، الگوریتم‌های پیشرفته و مدل‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها برای استخراج و عمل بر روی بینش‌های ارزشمند برای خودکارسازی تصمیم‌ها استفاده می‌کند.

هوش مصنوعی اخلاقی

هوش مصنوعی اخلاقی یا حکمرانی هوش مصنوعی تحت اخلاق کاربردی قرار می گیرد. هدف این زیرمجموعه تشویق انصاف، مسئولیت پذیری، شفافیت، احترام به ارزش های انسانی و رعایت کرامت انسانی است. هدف این است که اطمینان حاصل شود که محصولات هوش مصنوعی برای همه ایمن و فراگیر هستند.

از سال 2024، بازار مدیریت هوش مصنوعی دارای ارزش جهانی 264.18 میلیون دلار است. برای دوره پیش‌بینی 2024 تا 2029، انتظار می‌رود که اندازه به 28.80 درصد CAGR رشد کند و تا سال 2029 به 936.44 میلیون دلار برسد.

مراقبت های بهداشتی مبتنی بر هوش مصنوعی
Mia، ابزار هوش مصنوعی که با موفقیت توسط NHS روی 10000 زن آزمایش شد. به شناسایی علائم کوچک سرطان سینه کمک کرد که پزشکان در آزمایش‌های قبلی از قلم انداخته بودند. اکثر 10000 زنی که به آزمایش آزمایشی این ابزار کمک کردند. عاری از سرطان بودند.

ابزارها و محصولات هوش مصنوعی مانند Mia قرار است نقش مهمی در مراقبت های بهداشتی جهانی ایفا کنند زیرا مراکز پزشکی همچنان هوش مصنوعی را به عنوان رویکردی مخرب برای بهبود نتایج بیماران، کاهش هزینه مراقبت های بهداشتی و ارائه مراقبت های پیشگیرانه پیشگیرانه برای بیماران می بینند.

اندازه صنعت بهداشت جهانی هوش مصنوعی تا سال 2024 به 20.9 میلیارد دلار می رسد و پیش بینی می شود تا سال 2029 با 48.1 درصد CAGR رشد کند و به 148.4 میلیارد دلار برسد.

پیشرفت های پردازش زبان طبیعی (NLP).

درخواست دستور العمل از الکسای آمازون، بررسی حقایق با سیری، یا استفاده از Shazam برای یافتن آهنگ، برخی از راه هایی است که ما پردازش زبان طبیعی را می شناسیم. ChatGPT، که به طرز وحشتناکی خوب است. یکی از آخرین پیشرفت ها در پردازش زبان طبیعی است.

پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه ای از هوش مصنوعی است که به چگونگی استخراج معنا از زبان طبیعی انسان توسط ماشین ها می پردازد. دو سطح oLP وجود دارد، آماده سازی داده ها و توسعه الگوریتم.

دستیابی به سطحی که ماشین‌ها بتوانند زبان انسان را بفهمند و پردازش کنند، کار آسانی نیست. به‌ویژه نیاز به تشریح مفاهیم انتزاعی در مواردی مانند طعنه یا طنز، علاوه بر این، تا 64 درصد از کلمات انگلیسی بیش از یک معنی دارند.

NLP در حال حاضر در صنایع مختلف در پشتیبانی مشتری، اینترنت اشیاء، تبلیغات مناسب و حتی دامنه‌هایی که انتظارش را ندارید مانند معاملات سهام، کاربرد دارد. انتظار می‌رود اندازه بازار بخش پردازش زبان طبیعی ابری بین سال‌های 2024 تا 2032 با CAGR 23.56 درصد رشد کند.

Edge Computing و AI

بهترین مثال برای Edge Computing و AI اتومبیل‌های خودران هستند که دائماً داده‌های اطراف خود را در عرض میلی‌ثانیه جمع‌آوری و پردازش می‌کنند. داده ها باید در زمان واقعی تجزیه و تحلیل شوند و بر روی آنها عمل شود. زیرا جابجایی و برگشت آن در یک رایانه ابری ناخوشایند است.

یکی از اهداف محاسبات لبه، بستن فاصله فاصله بین دستگاه های میدانی و ذخیره سازی داده ها است. از سوی دیگر، هوش مصنوعی این دستگاه‌ها را قادر می‌سازد. تا هوشمندتر شوند و بدون اتکا به پایگاه داده خارج از سایت، خودشان تصمیم بگیرند.

رباتیک با هوش مصنوعی

گفت‌وگو درباره روبات‌های مجهز به هوش مصنوعی، اگر نامی از سوفیا، اولین ربات انسان‌نما در تاریخ نداشته باشد. تابو است. سوفیا که یک ربات کاملاً قاتل است، دارای تابعیت عربستان سعودی و شغلی به عنوان سفیر رسمی نمایشگاه جهانی Ai و نمایش جهانی بلاک چین است. از این رو، آنقدر مهم است. که او در رویداد امسال که بین 16 تا 17 آوریل در دبی برگزار می شود. بحث ها را رهبری خواهد کرد.

رباتیک تاریخچه ای دارد که به انقلاب صنعتی بازمی گردد. با این حال، آنها بین دهه 90 و 2000 پیشرفت قابل توجهی کردند. حتی در مسابقات علمی بین مدرسه ای ظاهر شدند. امروزه، رباتیک بسیار پیشرفته است. و این بخش 38 درصد از صنعت خودروسازی و بخش بزرگی از صنعت الکترونیک را به خود اختصاص داده است.

از زمان انتشار جدیدترین مدل‌های هوش مصنوعی، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و ادراک ماشین، رباتیک هوش مصنوعی همچنان پیچیده‌تر می‌شود. و افرادی مانند سوفیا قادر به تشخیص احساسات انسان، تشخیص چهره‌ها و درک حرکات دست هستند.

یادگیری فدرال

یادگیری فدرال یک مفهوم نوظهور در هوش مصنوعی است. هدف آموزش مشترک مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از چندین نقطه تماس و فید داده است که اغلب غیرمتمرکز هستند.

اصطلاح “فدرال” در حدود سال 2016 در میان گفتگوهای اصلی ظاهر شد. زمانی که پنج بزرگ بزرگ با بحث و جدل جهانی در مورد مدیریت داده های شخصی خود مواجه شدند. طبق برآورد Markets.us، امروزه، اندازه بازار جهانی آموزش فدرال 133.1 میلیون دلار است و می تواند تا سال 2032 به 311.4 میلیون دلار برسد.

هوش مصنوعی در امنیت سایبری

کارشناسان بر این باورند که هوش مصنوعی می‌تواند به حل برخی از چالش‌های مهم امنیت سایبری مانند کمبود کارشناسان ماهر امنیت رایانه، سطح حمله گسترده، بردارهای حملات متعدد یا محدودیت‌های تضمین امنیت هنگام کار با دستگاه‌های مختلف در یک سازمان کمک کند.

یک مدل هوش مصنوعی امنیت سایبری خودآموز می تواند به طور مداوم روش های مستقلی را برای مقابله با مجرمان و نفوذها بیاموزد و جمع آوری کند.

هوش افزوده

همانطور که از نام آن پیداست، هوش افزوده زیرمجموعه‌ای از بازار هوش مصنوعی است که هدف آن افزایش کارایی و بهره‌وری فناوری‌های هوش مصنوعی با بهره‌گیری از تخصص انسانی است.

با انجام این کار، افراد و کسب‌وکارها می‌توانند نتایج قابل توجه و بینش عمیق‌تری را هنگام اجرای سیستم‌های مستقل باز کنند.

🔮️ مهمترین اخبار مرتبط