Top 5 xu hướng trí tuệ nhân tạo 2019

Để ước tính xu hướng của Trí tuệ nhân tạo (AI) 2019, chúng ta cần nhớ rằng năm 2018 đã chứng kiến ​​vô số nền tảng, ứng dụng trí tuệ nhân tạo và các công cụ dựa trên học máy.

Những xu hướng trong Trí tuệ nhân tạo được đề cập trong blog này sẽ cho bạn biết sự phát triển gần đây trong công nghệ phát triển ứng dụng Trí tuệ nhân tạo.

Hơn nữa, chúng tôi đã tranh thủ một số xu hướng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào năm 2019 để tạo điều kiện cho bạn hiểu.

  1. Học kĩ càng:
    Học sâu là một dạng Trí tuệ nhân tạo, phát triển các thuật toán gọi là mạng thần kinh nhân tạo hoạt động bằng cách mô hình hóa chức năng và cấu trúc não người.

Học sâu – Xu hướng công nghệ
Học máy đã có nhu cầu trong một thời gian dài, tuy nhiên, các công việc bao gồm học sâu đã tăng gấp 35 lần từ năm 2015 đến 2017.

Vô số lĩnh vực ứng dụng và công nghệ trí tuệ nhân tạo như thị giác máy tính, xe tự hành, tạo văn bản tự động, v.v là những lĩnh vực mà việc sử dụng học tập sâu đang ở đỉnh cao.

2. Nhận dạng khuôn mặt:

Mặc dù có rất nhiều báo chí tiêu cực gần đây, công nghệ nhận dạng khuôn mặt được coi là ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong tương lai do sự phổ biến to lớn của nó. Nó hứa hẹn một sự tăng trưởng to lớn trong năm 2019, và hơn thế nữa.

Nhận dạng khuôn mặt – Ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Nhận dạng khuôn mặt, một hình thức ứng dụng trí tuệ nhân tạo, giúp xác định một người bằng hình ảnh kỹ thuật số hoặc mô hình các đặc điểm khuôn mặt của họ.

Năm 2019 sẽ chứng kiến ​​sự tăng trưởng trong việc sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt với độ tin cậy cao hơn và độ chính xác nâng cao.

Hãy để hai ví dụ: việc sử dụng chương trình Facebook Deep Deepface để đơn giản gắn thẻ người dùng và gia đình của bạn trong ảnh và sử dụng nhận dạng khuôn mặt trong IPhoneX nổi tiếng làm mật khẩu kỹ thuật số.

Ngày nay, chúng tôi đang hướng tới việc làm cho tất cả được cá nhân hóa, cho dù là mua sắm hay quảng cáo, v.v. Do đó, công nghệ này phải được sử dụng để nhận dạng sinh trắc học ở một mức độ lớn.

Hơn nữa, nó sẽ không gặp phải bất kỳ trở ngại nào trên đường đi do nhận dạng không xâm lấn và triển khai đơn giản.

Một số sử dụng khác như xử lý thanh toán bằng phương pháp kiểm tra an ninh và để thực thi pháp luật (để phát hiện sớm tội phạm) sẽ ở mức cao nhất.

Các công nghệ nhận dạng khuôn mặt cũng có thể tạo ra giá trị riêng của nó trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe để tuân theo các thử nghiệm lâm sàng và các thủ tục chẩn đoán y khoa.

Openwater, một tiền thân công nghệ hình ảnh có khả năng đọc hình ảnh từ bộ não của chúng ta, có khả năng sẽ có một tương lai tươi sáng.

Cũng đọc: Những khung JavaScript nào đã thúc đẩy sự tăng trưởng trong phát triển phần mềm?

3. Quyền riêng tư và chính sách:

Sự ra đời của GDPR đã trở thành chủ đề bàn tán của thị trấn vào năm 2018. Và, năm 2019 dường như trải nghiệm thêm các cuộc đối thoại về chính sách và quyền riêng tư. Nó rất quan trọng để bảo vệ quyền riêng tư và quyền truy cập chân thành vào quyền riêng tư dữ liệu.

Bảo vệ quyền riêng tư- Công nghệ trí tuệ nhân tạo
Hầu hết, mọi người không biết về cách thức mà thông tin kỹ thuật số của họ đang được sử dụng trong phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Thông tin như vậy bị mất trong bản in nhiều lần và những lần khác thậm chí không được thông báo về việc sử dụng nó.

Ví dụ tốt nhất là vấn đề mới nhất của Facebook, liên quan đến chính sách bảo mật. Quyền riêng tư và chính sách sẽ có tầm quan trọng lớn hơn nhiều trong năm 2019.

Vấn đề đồng ý sử dụng một hệ thống, đặc biệt là xung quanh các ứng dụng trí tuệ nhân tạo sẽ rất lớn với điều kiện là các luật bao quanh AI vẫn còn mới và đòi hỏi sự hiểu biết sâu hơn.

Tất cả các quốc gia trên toàn thế giới sẽ tiếp tục thực hiện các chiến lược và sáng kiến ​​để hướng dẫn phát triển quy định về trí tuệ nhân tạo (AI).

Các tiêu chí cần thiết để đảm bảo rằng tính minh bạch, an toàn và nhận thức về các công nghệ phức tạp của AI cũng sẽ được phát triển.

4. Chip kích hoạt AI

Trí tuệ nhân tạo rất nhiều ngân hàng trên bộ xử lý chuyên dụng hoàn thành CPU. Ngay cả CPU tiên tiến cao cũng có thể không cải thiện tốc độ đào tạo mô hình AI.

Trí tuệ nhân tạo và máy học
Khi suy luận, mô hình đòi hỏi phần cứng bổ sung để thực hiện các tính toán toán học phức tạp để thực hiện các tác vụ nhanh hơn như nhận dạng khuôn mặt và phát hiện đối tượng.