Co to jest AI?
maszyna z możliwością wykonywania funkcji poznawczych, takich jak postrzeganie, uczenie się, rozumowanie i rozwiązywanie problemów uznaje się za posiadanie sztucznej inteligencji.
sztuczna inteligencja istnieje, gdy maszyna ma zdolność poznawcza. Benchmark dla AI jest poziomem ludzkim dotyczącym rozumowania, mowy i wizji.
obecnie, ai jest używany w prawie wszystkich branżach, dając technologiczną krawędź wszystkim firmom integracji AI w skali. Według McKinsey AI ma potencjał, aby stworzyć 600 miliardów dolarów wartości detalicznej, przyniesie 50 procent bardziej przyrostowej wartości w bankowości w porównaniu z innymi technikami analitycznymi. W transporcie i logistyce potencjalny skok przychodów wynosi 89 procent więcej.
konkretnie, jeśli organizacja używa AI dla swojego zespołu marketingowego, może zautomatyzować przyziemne i powtarzające zadania, umożliwiając przedstawiciel sprzedaży, aby skupić się na zadaniach, takich jak związek Budynek, prowadzenie pielęgnowania itp. Nazwa firmy GONG zapewnia usługę wywiadu konwersacji. Za każdym razem, gdy przedstawiciel handlowy dokonuje połączenia telefonicznego, rekordy maszyny transkrybuje i analizuje czat. VP może korzystać z analityki AI i rekomendacji, aby sformułować zwycięską strategię.
w skrócie AI zapewnia najnowocześniejszą technologię do radzenia sobie ze złożonymi danymi, które niemożliwe jest obsługę człowiekiem. AI automatyzuje redundantne zadania pozwalające pracownikowi skupić się na zadaniach o wysokim poziomie, wartości dodanej. Gdy AI jest wdrażany w skali, prowadzi do zmniejszenia kosztów i wzrost przychodów.
Rodzaj sztucznej inteligencji
sztucznej inteligencji można podzielić na trzy subfekcje:
sztuczna inteligencja
Maszyna Uczenie się
Deep Learning
Sztuczna inteligencja jest dziś buzzwordem, chociaż ten termin nie jest nowy. W 1956 r. Grupa awangardowych ekspertów z różnych środowisk zdecydowała się zorganizować letni projekt badawczy na AI. Cztery jasne umysły doprowadziły projekt; John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Uniwersytet Harvard), Nathaniel Rochester (IBM) i Claude Shannon (Bell Telefonici Laboratories).
Największa celem projektu badawczego była walka "Każdy aspekt uczenia się lub jakakolwiek inna cecha inteligencji, która może być zasadniczo opisana tak precyzyjnie, że maszyna może być wykonana w celu symulacji. "
Propozycja szczytów zawartych
Komputery automatyczne
W jaki sposób Czy komputer może zostać zaprogramowany do użycia języka?
Nets Neuron
Najprawienność
9Apps 4.9
