AI i dagligdagen: applikationer og trusler

Introduktion

Vi er vidne til en revolution i verden pga kunstig intelligens. Denne gren af ​​datalogi fokuserer på at skabe maskiner, der efterligner menneskelig intelligens i talegenkendelse, problemløsning og mønstergenkendelsesopgaver. Hurtige fremskridt inden for AI-teknologi er blevet en allestedsnærværende del af vores daglige aktiviteter, der forbedrer alt fra forbrugerteknologi til sundhedspleje, automatisering, finans og bank. I denne artikel vil vi diskutere AI-applikationer.

AI har givet mange fordele og har forbedret vores liv ved at strømline processer. Den kraftfulde teknologi udgør dog også potentielle risici, som skal afbødes gennem ansvarlig udvikling og ordentlig regulering.

Kilde: simplilearn

Denne artikel udforsker de forskellige anvendelser af kunstig intelligens og deres positive indvirkning på forskellige industrier. Den dækker også de potentielle risici forbundet med kunstig intelligens og behovet for ansvarlig udvikling og styring for at sikre sikker vækst.

Læringsmål

• Gør læseren bekendt med de grundlæggende begreber om AI og dens betydning i det moderne samfund.
• Giv en omfattende forståelse af de forskellige AI-applikationer inden for sundhedspleje, forbrugerteknologi, fremstilling, finans og banksektorer.
• Fremhæv fordelene og mulighederne ved at bruge AI-applikationer i disse industrier, såsom forbedret patientpleje og mere effektiv opdagelse af svindel.
• Diskuter de potentielle ulemper og etiske overvejelser forbundet med kunstig intelligens, herunder spørgsmål relateret til privatliv, skævhed og jobforskydning.
• Opsummer nøglepunkterne og giv læseren mulighed for bedre at forstå virkningen af ​​AI på vores daglige liv og dets fremtidige potentiale.

Denne artikel blev offentliggjort som en del af Data Science Blogathon.

Indholdsfortegnelse

1. AI i forbrugerteknologi
2. AI i sundhedsvæsenet
3. AI i automation og fremstilling
4. AI i finans og bank
5. Potentielle farer ved AI

AI i forbrugerteknologi

Kilde: pathpartnertech

Smarte virtuelle assistenter

Intelligente virtuelle assistenter som Siri, Alexa og Google Assistant er blevet integreret i vores daglige liv. Disse AI-applikationsdrevne værktøjer gør det nemt for os at udføre opgaver håndfrit, fra at spille musik til at indstille påmindelser og give oplysninger. Nogle specifikke eksempler på opgaver udført af intelligente virtuelle assistenter omfatter:

• Besvarelse af spørgsmål som – Hvordan er vejret i dag?
• Opsætning af påmindelser om aftaler eller begivenheder
• Foretage telefonopkald eller sende tekster
• Afspil musik eller podcasts

AI-assisteret kundeservice

Virksomheder vedtager AI for at opgradere deres kundeservice ved at bruge AI-drevne chatbots. Disse chatbots anvender algoritmer til at forstå kundeforespørgsler og tilbyde relevant information og løsninger, hvilket forbedrer kundeoplevelsen og reducerer byrden på kundeservicerepræsentanter. Et par velkendte eksempler på AI-drevne chatbots inkluderer:

• En chatbot, der hjælper kunder med bankforespørgsler.
• En chatbot, der hjælper kunder med bankforespørgsler
• En chatbot, der yder kundesupport til en teknologivirksomhed
• En chatbot, der hjælper med online shopping og leveringsforespørgsler

Personlig e-handel med kunstig intelligens

AI revolutionerer den måde, vi handler online på. E-handelswebsteder bruger AI-algoritmer til at spore kundernes adfærd og præferencer, give personlige anbefalinger og forbedre shoppingoplevelsen. Nogle specifikke eksempler på AI-drevne personlige indkøbsoplevelser inkluderer:

• En online tøjforhandler, der foreslår outfits baseret på tidligere køb
• En leveringstjeneste for dagligvarer anbefaler opskrifter baseret på varer i din virtuelle indkøbskurv
• En online skønhedsbutik, der laver personlige produktanbefalinger baseret på din hudtype og præferencer.

AI i sundhedsvæsenet

Kilde: velvetech

Nøjagtig diagnose og effektive behandlingsplaner

AI gør en enorm indvirkning på sundhedsindustrien ved at forbedre diagnostisk nøjagtighed og optimere behandlingsplaner. Med evnen til at analysere store mængder medicinske data kan AI-algoritmer give læger mere præcise og præcise forslag til patientbehandling. Dette kan føre til bedre resultater og reducere risikoen for fejldiagnosticering for patienter.

For eksempel:

• AI-algoritmer analyserer medicinske billeder for at hjælpe med tidlig påvisning af sygdomme.
• AI-drevne systemer, der analyserer patientdata for at foreslå personlige behandlingsplaner

AI-drevet Drug Discovery

AI revolutionerer lægemiddelopdagelsesprocessen ved at analysere store mængder data relateret til lægemiddeludvikling. Dette hjælper forskerne med at identificere nye mål for lægemiddeludvikling og fremskynde rejsen for at finde innovative og effektive behandlinger for adskillige sygdomme. Nogle eksempler på kunstig intelligens i lægemiddelopdagelse inkluderer:

• AI-algoritmer, der analyserer genetiske data for at identificere mål for lægemiddeludvikling
• AI-systemer, der forudsiger effektiviteten og toksiciteten af ​​potentielle lægemidler
• Forbedring af adgang til sundhedspleje med telemedicin og virtuelle tjenester

AI-drevet telemedicin og virtuelle sundhedstjenester

COVID-19-pandemien har ført til en øget efterspørgsel efter telemedicin og digitale sundhedstjenester, og kunstig intelligens er afgørende for at gøre disse tjenester mere effektive. AI-algoritmer kan triagere patienter, tilbyde virtuelle onlinekonsultationer og fjernovervåge patienter. Dette forbedrer adgangen til sundhedspleje ved at give enkeltpersoner mulighed for at modtage lægehjælp fra sikkerheden og bekvemmeligheden i deres hjem. Nogle eksempler på AI-drevet telemedicin og virtuelle sundhedstjenester omfatter:

• AI-chatbots, der hjælper med triaging af patienter og booking af aftaler
• AI-algoritmer, der analyserer data for at give virtuelle sundhedsvurderinger
• AI-drevne fjernovervågningssystemer til patienter med kroniske lidelser.

AI i automation og fremstilling

Kilde: datarobot

Kunstig intelligens revolutionerer automatisering og fremstilling med flere applikationer i branchen.

AI-drevet robotik

AI-robotter udfører produktionsopgaver, lige fra simpelt samlebåndsarbejde til komplekse processer. Disse robotter kan arbejde kontinuerligt uden at blive trætte og kan også programmeres til at tilpasse sig efter produktionsbehov, hvilket gør dem til værdifulde maskiner for virksomheder.

For eksempel kan en bilproducent bruge AI-drevne robotter på deres samlebånd til at håndtere opgaver som svejsning, maling og montering af dele. Dette kan forbedre produktionshastigheden og nøjagtigheden og samtidig reducere behovet for manuelt arbejde.

AI-drevet forudsigelig vedligeholdelse

AI-algoritmer bruges til at forudsige, hvornår produktionsmaskiner sandsynligvis vil fejle baseret på dataanalyse. Dette giver virksomheder mulighed for at planlægge vedligeholdelse, før en maskine går i stykker, hvilket reducerer risikoen for uventet nedetid og forbedrer den samlede effektivitet.

For eksempel kan en flyproducent bruge AI til at overvåge deres flymotorer og forudsige, hvornår der er behov for vedligeholdelse, og derved reducere risikoen for motorfejl og sikre sikkerheden ved deres flyvninger.

 AI-drevet kvalitetskontrol

AI-algoritmer bruges til at forbedre kvalitetskontrollen i fremstillingen. Algoritmerne er trænet til at identificere mønstre i kvalitetsdata og kan markere potentielle problemer, før de opstår. Dette forbedrer produktkvaliteten og mindsker risikoen for dyre produkttilbagekaldelser og andre kvalitetsproblemer.

For eksempel kan en fødevare- og drikkevarevirksomhed bruge kunstig intelligens til at inspicere sine produkter for defekter og forurening og sikre, at dens kunder modtager sikre produkter af høj kvalitet.

AI i finans og bank

Kilde: springbræt

AI påvirker finans- og banksektoren betydeligt og giver mange fordele til institutioner og kunder.

AI-drevet svindeldetektion

Detektion af svindel er en afgørende anvendelse af kunstig intelligens i finanssektoren. Den kan analysere store mængder finansielle data og opdage potentielle svindeltilfælde, hvilket reducerer risikoen for svindel og giver finansielle institutioner mulighed for at reagere hurtigt på potentielle trusler.

For eksempel kan en bank ved hjælp af kunstig intelligens overvåge transaktioner for mistænkelig aktivitet og markere eventuelle tilfælde af svig og gribe ind, før skaden sker.

AI-drevet kreditscoring

Kunstig intelligens algoritmer kan beregne kreditscore baseret på finansielle dataanalyse for enkeltpersoner og virksomheder. Dette forbedrer præcisionen af ​​kreditscore og fremskynder kreditscoringsprocessen, hvilket gør det mere tilgængeligt for mennesker og virksomheder at modtage kredit.

For eksempel kan lånevirksomheder bruge kunstig intelligens til at analysere låneansøgeres finansielle oplysninger og give en kreditvurdering, så de kan træffe informerede lånebeslutninger og hæve lånegodkendelsessatserne.

AI-drevet investeringsstyring

AI hjælper med at forbedre investeringsbeslutninger ved at analysere markedsdata. Dette fører til reduceret risiko i investeringsvalg og hurtigere investeringsstyring. Som et resultat kan enkeltpersoner lettere investere i aktier og andre finansielle instrumenter, hvilket forbedrer den overordnede investeringsproces.

For eksempel kan et investeringsforvaltningsfirma bruge AI til at analysere markedstendenser og træffe investeringsbeslutninger på vegne af sine kunder. Deres investeringsresultater vil forbedres, og deres risiko for tab vil blive reduceret.

Potentielle farer ved kunstig intelligens

Kilde: pack pub

Selvom AI lover meget, skal flere potentielle udfordringer løses. Blandt de mest presserende er:

Jobtab

En af de største bekymringer med AI er jobfortrængning. Efterhånden som kunstig intelligens bliver mere avanceret, kan den erstatte menneskelige arbejdere i mange industrier og forårsage udbredt arbejdsløshed. Dette er et afgørende spørgsmål, der kræver en omfattende strategi til omskoling og omskoling af arbejdere, der kan være berørt af kunstig intelligens.

Bias og uretfærdighed

En anden fare ved AI er bias og diskrimination. Uvildigheden af ​​AI-algoritmer er kun så god som de data, de er trænet på. Hvis disse data er partiske, vil algoritmerne også være det, hvilket potentielt kan resultere i fordomme mod visse grupper af mennesker. Dette er en presserende bekymring, som skal løses.

Privatlivsrisici

AI-algoritmer kræver en stor mængde personlige oplysninger for at fungere optimalt, hvilket fører til betydelige privatlivsrisici. Disse data kan blive misbrugt, og det er afgørende at etablere robuste foranstaltninger for at forhindre uautoriseret adgang eller brug af personlige oplysninger.

Manglende regulering og tilsyn

I sidste ende er der et stigende behov for mere regulering og overvågning af AI-udvikling. Dette er en stor bekymring, da kunstig intelligens bliver mere udbredt. Etablering af retningslinjer og regler, der stemmer overens med etiske og moralske værdier, er afgørende for at sikre, at AI udvikles og bruges sikkert og ansvarligt.

Her er nogle eksempler på manglende regulering kan føre til

• Fordomsfuld beslutningstagning og diskrimination.
• Forskydning af job og manglende omskolingsstøtte.
• Bekymringer om privatliv og datasikkerhed.
• Spred vildledende information gennem deepfake-videoer og sociale medier.

Uden ordentlig regulering kan kunstig intelligens blive brugt på måder, der kan skade enkeltpersoner og samfundet som helhed. Så vi kan bruge forskellige applikationer, der aktiverer AI-applikationer.

Konklusion

Sammenfattende påvirker kunstig intelligens betydeligt forskellige industrier og giver mange fordele, såsom forbedret sundhedspleje og økonomi. Der skal dog tages fat på vigtige udfordringer, såsom tab af job, skæve resultater, privatlivsproblemer og behovet for regulering.

At tackle disse udfordringer vil sikre, at AI bliver brugt etisk og ansvarligt til gavn for samfundet. Dette vil hjælpe med at realisere AI's fulde potentiale og skabe en bedre fremtid for alle. AI-applikationer er meget store i antal.

Nøgleforsøg

• AI bruges i mange industrier, herunder sundhedspleje, finans, automatisering og fremstilling.
• AI leverer løsninger på udfordringer i disse brancher, såsom online medicinsk behandling, afsløring af svindel og forbedret investeringsstyring.
• AI skaber nye job og forbedrer effektiviteten af ​​specifikke processer, men der er en risiko for jobforskydning, som skal løses.
• Bias og diskrimination er potentielle trusler mod AI, som skal adresseres ved at sikre, at AI-algoritmer trænes på upartiske data.
• Privatliv er et problem med kunstig intelligens, da det kræver adgang til store mængder personlige data.
• Der skal ske en forbedring af reguleringen for AI-udvikling, og det er afgørende at sikre, at etiske og moralske principper er i overensstemmelse med udviklingen og brugen heraf.

Tak for læsning!

Vil du dele noget, der ikke er nævnt ovenfor? tanker? Kommenter gerne nedenfor.

Mediet vist i denne artikel ejes ikke af Analytics Vidhya og bruges efter forfatterens skøn. 

Relaterede

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Kilde: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/ai-in-daily-life-applications-and-threats/