Új szintre lép a hadviselés: a mesterséges intelligenciát tanítanák be az ukránok az oroszok ellen
Az ukránok több millió órányi drónfelvétel segítségével tanítanák be a mesterséges intelligenciát, hogy segítse őket a harctéren.
A mesterséges intelligenciát (AI) úgy emlegetik, mint egy homályosan meghatározott, de rendkívül erős hatalom, amely mindig a világ problémáinak megoldása előtt áll. Bár valóban megkönnyíti az adatelemzést és sok iparágban adaptív rendszerek alkalmazását tervezik a jövőben, mégis úgy tűnik, hogy a meglévő gépi tanulási (ML) rendszereké az adattudomány jövője.
De mit is nevezünk gépi tanulásnak?
A mesterséges intelligencia meghatározására nincs egy egységesen elfogadott definíció, de az általános vélekedés szerint a mesterséges intelligencia a számítógépes rendszernek azon képessége, hogy olyan emberhez hasonló kognitív funkciókat képes utánozni, mint a tanulás vagy a problémamegoldás.
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia részhalmazának tekinthető. A gépi tanulás lehetővé teszi az mesterséges intelligencia rendszerek számára, hogy ne előre beprogramozott válaszokkal álljanak elő, hanem saját megoldásokkal. Gépeket tanítanak be emberi szintű elemzésre és értékelésre. A gépi tanulás algoritmusok segítségével azonosít mintákat az adatokban és előrejelzéseket végez.
A gépi tanulás alkalmazása
A gépi tanulás rendszere egyre olcsóbbá és hozzáférhetőbbé válik és az általános hiedelmek ellenére, nem tervezik átvenni a hatalmat az emberiség felett. Sőt, az ML rendszereket leghatékonyabban az emberi képességek növelésére, nem pedig helyettesítésére lehet használni. Az ML rendszerek ugyanazokat a hétköznapi feladatokat képesek elvégezni, alacsonyabb költségen.
Számos iparágban használnak gépi tanulást: pénzügyi környezetben a csalások megelőzésére és kockázat elemzésre, az egészségügyben járványok előrejelzésére, a páciensek figyelésére, valamint segít az értékesítés növelésében is.
Összességében elmondható, hogy a gépi tanulás jelentősen hozzájárulhat a vállalkozások sikeres működéséhez, mind az alacsony működési költségek, mind a hatékonyság maximalizálásának tekintetében.
A cikk szerzője Krakkai Alexandra.