Maison >Périphériques technologiques >IA >Huit exemples utiles au quotidien d'intelligence artificielle
Avec la sortie de ChatGPT, vous avez peut-être beaucoup entendu parler de l'intelligence artificielle et des discussions qui en découlent sur les risques d'une mauvaise utilisation des outils d'intelligence artificielle. Cependant, même si vous n'utilisez pas ChatGPT pour le moment, nous parions que vous avez interagi avec l'IA au moins une fois au cours des 5 dernières minutes. C’est parce que l’intelligence artificielle est devenue si omniprésente que les exemples que nous rencontrons chaque jour semblent illimités. Voici 8 des exemples les plus courants d’intelligence artificielle.
Avant de déterminer l'impact de l'intelligence artificielle sur nos vies, il est utile de savoir exactement ce qu'elle est (et ce qu'elle n'est pas). L'Oxford Dictionary définit l'intelligence artificielle comme :
La théorie et le développement de systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine, telles que la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la prise de décision et la traduction entre les langues. ——Oxford Dictionary of Phrases and Fables (2e édition)
Essentiellement, l'intelligence artificielle est une méthode par laquelle les ordinateurs peuvent traiter des données par analyse statistique, leur permettant de les comprendre, de les analyser et d'en déduire grâce à des algorithmes d'apprentissage spécialement conçus. à partir de données. Il s'agit d'un processus automatisé. Les machines d’IA peuvent mémoriser des modèles de comportement et ajuster leurs réponses pour se conformer à ces comportements ou encourager des changements dans ceux-ci. Il s’agit d’une brève définition, mais bien sûr, il y aurait beaucoup plus à dire sur ce qu’est l’intelligence artificielle.
Les technologies les plus importantes qui composent l'IA sont l'apprentissage automatique (ML), l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel (NLP).
L'apprentissage automatique est le processus par lequel les machines apprennent à mieux réagir en fonction de grands ensembles de données structurés et des commentaires continus des humains et des algorithmes.
L'apprentissage profond est souvent considéré comme une forme plus avancée de ML car il apprend à travers des représentations, mais les données n'ont pas besoin d'être structurées.
Le traitement du langage naturel (NLP) est un outil linguistique en informatique. Il permet aux machines de lire et d’interpréter le langage humain. La PNL permet aux ordinateurs de traduire le langage humain en entrée informatique.
Voici 8 exemples d'Intelligence Artificielle que vous pouvez rencontrer au quotidien.
L'intelligence artificielle a grandement amélioré les voyages. Vous n'avez plus besoin de vous fier à des cartes ou des itinéraires imprimés, vous pouvez désormais utiliser Google ou Apple Maps sur votre téléphone et saisir votre destination.
Alors, comment l'application sait-elle où aller ? Et plus important encore, quels sont les meilleurs itinéraires, les obstacles routiers et les embouteillages ? Il n'y a pas si longtemps, seul le GPS par satellite était disponible, mais désormais, l'intelligence artificielle offre aux utilisateurs des informations utiles. une expérience améliorée.
Grâce à l'apprentissage automatique, ces algorithmes mémorisent les bords des bâtiments qu'ils ont appris, permettant ainsi de meilleurs visuels sur les cartes et d'identifier et de comprendre les numéros de maison et de bâtiment. L’application a également appris à comprendre et à reconnaître les changements dans la circulation afin de recommander des itinéraires évitant les barrages routiers et les embouteillages.
Utiliser des filtres virtuels sur votre visage lorsque vous prenez des photos et utiliser Face ID pour déverrouiller votre téléphone sont deux exemples d'intelligence artificielle qui font désormais partie de notre quotidien. Le premier inclut la détection des visages, ce qui signifie que n’importe quel visage peut être reconnu. Ce dernier utilise la reconnaissance faciale pour identifier des visages spécifiques. La reconnaissance faciale est également utilisée pour la surveillance et la sécurité des installations gouvernementales et des aéroports.
Vous avez peut-être utilisé un outil comme Grammarly lorsque vous étiez étudiant pour vérifier votre document final avant de le soumettre à votre professeur, ou vous pouvez encore l'utiliser maintenant pour vérifier l'orthographe des e-mails envoyés à votre professeur. chef . Ceci est un autre exemple d’intelligence artificielle. Les algorithmes d'intelligence artificielle semblent exploiter l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel pour identifier une utilisation incorrecte du langage dans les traitements de texte, les applications de messagerie texte et d'autres médias écrits et recommander des corrections. Les linguistes et les informaticiens travaillent ensemble pour enseigner la grammaire automatique, tout comme ils vous l’enseignent à l’école. L'algorithme est enseigné avec des données linguistiques de haute qualité, donc lorsque vous utilisez une virgule de manière incorrecte, l'éditeur la détecte.
Lorsque vous souhaitez regarder un film ou faire des achats en ligne, avez-vous remarqué que les articles qui vous sont recommandés ont tendance à correspondre à vos intérêts ou aux résultats de recherche récents, au fil du temps, ces recommandations intelligentes du système ? suit vos activités en ligne pour comprendre votre comportement et vos intérêts. Les données sont collectées en front-end (auprès des utilisateurs), stockées et analysées via l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Il est alors souvent capable de prédire vos préférences et de vous suggérer ce que vous pourriez vouloir acheter ou écouter ensuite.
En tant que client, interagir avec le service client peut prendre du temps et être stressant. Il s’agit d’un service inefficace pour une entreprise, souvent très coûteux et difficile à gérer. L’utilisation de chatbots IA est une solution d’IA de plus en plus populaire. Des algorithmes programmés permettent aux machines de répondre aux questions fréquemment posées, d'accepter et de suivre les commandes et de répondre aux appels téléphoniques.
Grâce au traitement du langage naturel (NLP), les chatbots peuvent imiter le style conversationnel des représentants clients. Les chatbots avancés ne nécessitent plus de saisie spécifiquement formatée (telle que des questions oui/non). Ils peuvent répondre à des questions complexes qui nécessitent des réponses détaillées. En fait, si vous donnez une mauvaise note à une réponse que vous recevez, le robot reconnaîtra l’erreur qu’il a commise et la corrigera la prochaine fois, garantissant ainsi une satisfaction maximale du client.
Lorsque nous sommes trop occupés, nous nous tournons souvent vers des assistants numériques pour nous aider à accomplir des tâches. Vous pouvez demander à l'Assistant d'appeler votre mère pendant que vous conduisez (pas d'envoi de SMS ni de conduite, les enfants). Un assistant virtuel comme Siri est un exemple d'intelligence artificielle capable d'accéder à vos contacts, de reconnaître le mot « maman », puis de passer un appel. Ces assistants utilisent le NLP, le ML, l'analyse statistique et l'exécution algorithmique pour décider ce que vous voulez et essayer de l'obtenir pour vous. Les recherches vocales et d’images fonctionnent à peu près de la même manière.
Les applications de médias sociaux exploitent la puissance de l'intelligence artificielle pour surveiller le contenu, suggérer des connexions et diffuser des publicités à des utilisateurs ciblés, entre autres tâches pour garantir que vous restiez investi et « branché ».
Les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent trouver et supprimer rapidement les publications problématiques qui enfreignent les termes et conditions grâce à la reconnaissance de mots clés et à la reconnaissance d'images visuelles. L’architecture du réseau neuronal du Deep Learning constitue une partie importante de ce processus, mais elle ne s’arrête pas là.
Les sociétés de médias sociaux savent que leurs utilisateurs sont leur produit, elles utilisent donc l'intelligence artificielle pour connecter ces utilisateurs avec des annonceurs et des spécialistes du marketing qui ont identifié leurs profils comme cibles privilégiées. L’IA des médias sociaux a également la capacité de comprendre les types de contenu qui trouvent un écho auprès des utilisateurs et de leur recommander un contenu similaire.
Devoir se rendre à la banque pour chaque transaction est une énorme perte de temps. L'intelligence artificielle explique dans une certaine mesure pourquoi vous n'êtes pas allé dans une agence bancaire depuis 5 ans. Les banques utilisent désormais l’intelligence artificielle pour rationaliser les processus de paiement et offrir plus de commodité aux clients.
Les algorithmes intelligents permettent aux utilisateurs de déposer, transférer et même ouvrir des comptes n'importe où, en tirant parti de l'intelligence artificielle pour la sécurité, la gestion des identités et le contrôle de la confidentialité.
En observant les habitudes de dépenses des utilisateurs par carte de crédit, vous pouvez même détecter une fraude potentielle. C’est aussi un exemple d’intelligence artificielle. Ces algorithmes savent quel type de produit un utilisateur achète, quand et où il l'achète généralement, et dans quelle fourchette de prix.
Lorsqu'une activité inhabituelle ne correspond pas au profil de l'utilisateur, le système peut générer des alertes ou des invites pour vérifier les transactions.
Ces exemples d’IA illustrent pourquoi on parle d’IA partout ; Presque tous les aspects de notre vie sont liés à l’intelligence artificielle. Lorsque vous passez à la commande mobile, vous pouvez recevoir une nouvelle suggestion de café. Instagram pourrait vous montrer une nouvelle vidéo pendant votre pause déjeuner. Google Maps vous permet de manger dans un nouveau restaurant. La liste pourrait être longue, mais ces 8 exemples d’intelligence artificielle montrent ce que c’est et comment nous l’utilisons.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!