Fordeler og ulemper med AI:
oversetter direkte til konseptualisering og bygging av maskiner som kan tenke og dermed uavhengig er i stand til å utføre oppgaver, og dermed vise intelligens. Hvis denne teknologiske utviklingen er en velsignelse eller en bane for mennesker og våre omgivelser, er en uendelig debatt. I denne bloggen vil du forstå fordeler og ulemper med AI og hvordan det kommer til å påvirke fremtiden vår.
For å få inngående kunnskap om kunstig intelligens og maskinlæring, kan du registrere deg for live av Edureka med 24/7 support og levetidstilgang.
Her er en liste over emner som vil bli dekket i denne bloggen:
Hva er kunstig intelligens?
AI er en teknikk som gjør det mulig for maskiner å etterligne menneskelig atferd. Kunstig intelligens er teorien og utviklingen av datasystemer som er i stand til å utføre oppgaver som normalt krever menneskelig intelligens, for eksempel visuell oppfatning, talegjenkjenning, beslutningstaking og oversettelse mellom språk.
Hvis du spør meg, er AI simuleringen av menneskelig intelligens utført av maskiner som er programmert av oss. Maskinene må lære å resonnere og gjøre noen selvkorreksjon etter behov underveis.
For å lære mer om AI, du kan gå gjennom dette Blogg.
La oss nå forstå de forskjellige applikasjonene av AI.
Java konvertere binær til desimal
Anvendelser av kunstig intelligens:
Spill: Det er gunstig i algoritmiske og strategiske spill som sjakk, der maskinen kan behandle forskjellige potensielle tilfeller og trinn og være i stand til lateral tenkning.
Språkbehandling: Det hjelper i effektiv kommunikasjon med systemer, hovedsakelig datamaskiner som kan behandle og forstå språket som snakkes av mennesker.
Visjonssystemer: De kan oppfatte og tolke data ved å visualisere inngangen på datamaskinen.
hva er den beste java ideen
Talegjenkjenning: Få systemer er i stand til å forstå språket som snakkes av mennesker, og gjengjelde på samme måte ved å gripe aksent, grammatikk, etc.
Håndskriftgjenkjenning: Denne unike funksjonen til AI gjør det mulig å lese spesiell håndskrift og forvandle den til en redigerbar tekst.
Roboter: Roboter er en av de mest verdifulle oppfinnelsene til mennesker som er oppdatert. De er ekstremt effektive i oppgavene, ettersom de kan multitaske godt og spare tid på å gjøre det også. De har stort minne og kan lett tilpasse seg omgivelsene. Dermed er å kunne høste sine mange fordeler.
For å lære mer om applikasjoner av AI, kan du gå gjennom dette Blogg.
La oss nå forstå fordeler og ulemper med AI.
Fordeler med AI:
Enkel tilgjengelighet - En av de største fordelene med maskiner er at de ikke krever konstant forfriskning som mennesker og kan jobbe i timevis i strekk. De har evnen til å utføre oppgaver og jobbe kontinuerlig uten å gå på kompromiss med kvaliteten på utdataene.
Dag til dag søknad - Den mest brukte maskinen i vår hverdag er en smarttelefon, noe som resulterer i at vi uvitende eller bevisst bruker fordelene med AI. Noen få eksempler som demonstrerer kontroll- og kraft-AI-øvelsene i vårt daglige liv er bruken av Siri for Apple-enheter, GPS som brukes til navigering og produktanbefalinger på Amazon.
Feilreduksjon - Nøyaktighet og presisjon er en viktig funksjon av kunstig intelligens som nås med suksess. Dermed hjelper det med å gjenkjenne og rette feil.
Å takle repeterende oppgaver - Monotone oppgaver er tidkrevende. AI-algoritmer kan brukes til å håndtere disse oppgavene. Maskiner er i stand til multitasking og kan fungere raskere enn mennesker.
Medisinske applikasjoner - AI brukes mye innen det medisinske feltet. Det brukes populært til å identifisere potensielle kreftrisiko og nevrologiske sykdommer.
Fibonacci-kode c ++
Digitale assistenter - Digitale assistenter eller kloner / duplikater brukes til å kommunisere med forskjellige brukere, noe som resulterer i mindre bruk av arbeidskraft. Siden roboter og enheter gjør det ikke har noen emosjonell intelligens, ender de med å bruke logikken mer effektivt og kommer dermed til de riktige beslutningene.
For å lære mer om fordelene med AI, kan du gå gjennom dette Topp 10 fordelene med kunstig intelligens Blogg.
Ulemper ved AI:
Høy kostnad - Kunstig intelligens forbedrer produktiviteten og gir effektive resultater, men medfører store kostnader ettersom maskinene er svært komplekse og intrikate i treningen. Derfor medfører vedlikeholdet deres at enda større kostnader påløper.
Manglende evne til å replikere mennesker - De fleste mener at menneskelig intelligens ikke kan dupliseres. Selv om maskiner kan bli smartere med tiden og vise seg å være mer effektive enn mennesker, vil de fremdeles aldri kunne ha følelser og moralske begreper som er medfødte trekk hos mennesker.
Ingen verdi av erfaring - Mennesker stoler på erfaring for å fremme og bestemme ytelsen, og på den annen side har ikke maskiner denne egenskapen helt. Maskiner har ikke kvaliteten i å være reaktive mot miljøer, og det er her forskjellen ligger mellom maskiner og mennesker.
Arbeidsledighet - Dette er en økende bekymring i noen del av verden, og de fleste løsninger som er vedtatt og utviklet for å bekjempe arbeidsledighet, har fremdeles ikke klart å utrydde problemet. Misbruk av fordelene med AI og overbruk av det kan gjøre menneskeheten svært avhengig av maskiner. Dette vil føre til et stort tap av tenkeevne som resulterer i kreativitet og ideer.
For å konkludere, er hvert vesen og alt i denne verden et produkt av intelligens, noe som resulterer i en kontinuerlig syklus. Kunstig intelligens løfter og supplerer menneskelig intelligens. Riktig bruk av både individuelt og sammen kan skape banebrytende innovasjoner og funn.
Så med dette kommer vi til en slutt på denne bloggen om fordeler og ulemper med AI. Hvis du fortsatt er nysgjerrig på kunstig intelligens, er det noen blogger som kan interessere deg:
Hvis du ønsker å melde deg på et komplett kurs om kunstig intelligens og maskinlæring, har Edureka en spesialkurat som vil gjøre deg dyktig i teknikker som Overvåket læring, Uovervåket læring og Naturlig språkbehandling. Det inkluderer opplæring i de siste fremskrittene og tekniske tilnærminger innen kunstig intelligens og maskinlæring som dyp læring, grafiske modeller og forsterkningslæring.