Δυσκολεύεστε να κατανοήσετε τις πλήρεις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στο μέλλον; Σε αυτό το τελευταίο guest feature, ο Vatsal Ghiya, ο Διευθύνων Σύμβουλος και συνιδρυτής του Shaip μοιράστηκε μερικά βασικά σημεία σχετικά με το είδος του ταλέντου και των πόρων που απαιτούνται για τη δημιουργία καινοτόμων αλγορίθμων για AI.
Εδώ είναι τα βασικά συμπεράσματα:
- Από τότε που εφευρέθηκε ο όρος «Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) το 1995», έχουμε εισέλθει στην εποχή της χρυσής εποχής της τεχνολογίας. Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη απαιτεί τρία κύρια συστατικά για να αξιοποιήσει τις δυνατότητές της, πρώτο ταλέντο και πόρους για την κατασκευή αλγορίθμων, δεύτερον δεδομένα για την εκπαίδευση αλγορίθμων και τρίτη δύναμη για την εξόρυξη αυτών των δεδομένων.
- Αυτοί οι καινοτόμοι παράγοντες ωθούν την τεχνητή νοημοσύνη σε ένα νέο υψόμετρο όπου πιστεύεται ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα φέρει την τέταρτη βιομηχανική επανάσταση τα επόμενα χρόνια. Αυτός είναι ο λόγος που οι περισσότεροι έξυπνοι τεχνολόγοι επενδύουν στην τεχνητή νοημοσύνη και στην επιστήμη δεδομένων.
- Επιπλέον, στο προσεχές μέλλον, η τεχνητή νοημοσύνη τροφοδοτεί αυτοοδηγούμενα οχήματα, ανιχνεύει κακοήθεις όγκους και σαρώνει νομικές συμβάσεις για να βεβαιωθεί ότι όλα είναι εντάξει. Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επιτύχει τα ιδανικά αποτελέσματα μόνο με ποιοτικά δεδομένα στα οποία έχουν εκπαιδευτεί.
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
