امروزه کاربردهای متنوع و زیادی برای هوش مصنوعی وجود دارد که از جمله آنها میتوان به کسب نتایج پژوهشی بهتر و نیز تشخیص شرایط پزشکی پیچیده اشاره کرد.
توسعهدهندگان و مهندسان، منابع خود را برای ایجاد بهترین الگوریتمهای هوش مصنوعی به اشتراک میگذارند تا فناوری را به صنایع جدید آورده و محدودیتهای یادگیری ماشینی را از میان بردارند.
طبق برآوردهای انجام شده، تا سال 2025، ارزش بازار هوش مصنوعی جهان به مرز 36.8 میلیارد دلار میرسد و از این رو هوش مصنوعی به مرور زمان، به عملکردها و قابلیتهای سطح انسانی روزبهروز نزدیکتر میشود.
البته باید افزود که موج رشد هوش مصنوعی، محدود به صنعت هوش مصنوعی نیست؛ در حقیقت، چندین صنعت فناوری ثانویه وجود دارد که در پاسخ به نیازهای رشد هوش مصنوعی، در حال رشد و توسعه میباشند.
توسعهدهندگان و مهندسان، منابع خود را برای ایجاد بهترین الگوریتمهای هوش مصنوعی به اشتراک میگذارند تا فناوری را به صنایع جدید آورده و محدودیتهای یادگیری ماشینی را از میان بردارند.
طبق برآوردهای انجام شده، تا سال 2025، ارزش بازار هوش مصنوعی جهان به مرز 36.8 میلیارد دلار میرسد و از این رو هوش مصنوعی به مرور زمان، به عملکردها و قابلیتهای سطح انسانی روزبهروز نزدیکتر میشود.
البته باید افزود که موج رشد هوش مصنوعی، محدود به صنعت هوش مصنوعی نیست؛ در حقیقت، چندین صنعت فناوری ثانویه وجود دارد که در پاسخ به نیازهای رشد هوش مصنوعی، در حال رشد و توسعه میباشند.
لازم به ذکر است که چنانچه به دنبال یک سرمایهگذاری خوب و پایدار یا یک مسیر شغلی جدید هستید، میتوانید بدون نیاز به بهرهگیری از فضای یادگیری ماشینی، از هوش مصنوعی استفاده کنید.
الگوریتمهای هوش مصنوعی معمولاً بر چندین بخش پویا متکی هستند که تقاضای سنگین را به توان پردازش تحمیل میکند. به عنوان مثال، واتسون آی.بی.ام به خاطر پیروزی بر قهرمانان خطر انسانی، در سال 2011 بدنام شده است.
شرکتهای تراشه پردازش مانند انویدیا در تکاپو هستند که پردازندههایی را تولید کنند که به صورت تخصصی از الگوریتمهای یادگیری عمیق پشتیبانی کند.
اخیراً شرکت انویدیا اعلام کرد که تراشه تسلا وی 100 تولید کرده است که میتواند توان بیشتر تولید و انرژی کمتری مصرف کند و توان مرکز داده را چندبرابر افزایش دهد.
الگوریتمهای هوش مصنوعی نیاز به حجم عظیمی از ذخیره داده دارند. اگر این الگرویتمهای ماشین یادگیری آنچه که برای آنها برنامهریزی شده است موفق شوند، باید با مقادیر زیادی از داده تغذیه شوند.
برای مثال میتوان خودروهای خودران را بیان کرد که دادههای محیط خود را جمع آوری میکنند تا بتوانند انسانها را بهتر و امنتر به مقصد برسانند.