A Reinforcement Learning (RL), azaz a megerősítéses tanulás térnyerése

A megerősítéses tanulás egy különleges alkalmazása a deep learning technológiának, ugyanis a szoftver itt a saját tapasztalataiból tanul. Ez egy dinamikus programozási módszer, ami által egy megadott feltételeknek megfelelő algoritmust vagy ügynököt képezhetünk, jutalmazás vagy büntetés által. A tanulóügynök vagy algoritmus arra törekszik, hogy minél helyesebben hajtsa végre a feladatot, így maximalizálva a jutalmak, és minimalizálva a büntetések számát. Ezáltal az algoritmus a saját környezetének visszajelzéseiből tanul, és emberi beavatkozás nélkül, magától érhet el egy, a feltételeknek megfelelő, elvárt célhoz. 

Egy jó példa a megerősítéses tanulás alkalmazására a chatbotok működése. A technológia felhasználásával, a megfelelő egymást követő feltételek beiktatásával még talpraesettebb chatbotokat kaphatunk. Ezáltal a chatbotok nem csak rendelések rögzítésére, üdvözlésre vagy konzultációs beszélgetésre lennének alkalmasak, hanem akár potenciális vásárlók felismerésére, és egy fogadott hívást is át tudnának irányítani a megfelelő ügyfélkezelőnek. De nem csak a chatbotok terén jelenthet áttörést a technológia, hanem ipari automatizálásnál vagy üzleti stratégia tervezésénél egyaránt.

A dolgok internete, angolul Internet of Things (IoT), és a mesterséges intelligencia ötvözése

A dolgok internete fogalmat már évek óta használjuk, és az IoT eszközöket egyre több és több területen megtalálhatjuk. A fogalom lényegében azt írja le, hogy egymástól elkülöníthető fizikai eszközöket összekapcsolunk, és az eszközök ezen a hálózaton keresztül kommunikálni tudnak egymással. Alkalmazásával egy vállalkozás csökkentheti kiadásait, és optimalizálhatja erőforrásait. Többek között  rakományok követéséhez vagy eszközmenedzsmenthez is szükséges, legalábbis célszerű az alkalmazása, de például egy épület energiafogyasztását is lehet vele szabályozni. Az eszközök közti kommunikáció miatt megfigyelhetünk folyamatokat, így a folyamatoptimalizálás egyszerűbbé válik, és a vállalat biztosabban tervezhet előre. Látható, hogy már önmagában a dolgok internete is sok mindenre képes, rengeteg lehetőséget kínál, és óriási fejlődések várhatóak a területén, de a mesterséges intelligenciával való ötvözésével még nagyobb előnyökre tehetünk szert.

A mesterséges intelligencia és az IoT összekapcsolásával, azaz az AIoT-vel (Artificial Intelligence of Things), lehetőségünk nyílhat valós idejű információk szerzésére és az összekapcsolt eszközök megfigyelésére. Ezáltal és a folyamatos információelemzéssel a gépdiagnosztika, esetleges problémák észlelése mind távolról, mind a helyszínről egyszerűbbé válhat, és megvalósulhat az előrejelző karbantartás is.  Az előrejelző karbantartás amellett, hogy a technikusok munkáját nagy mértékben megkönnyíti, hozzájárulhat a jövő gyárainak megvalósulásához is.

A hibrid munkaerő elterjedése

Az intelligens folyamatautomatizálás (Intelligent Process Automation - IPA), a robotizált folyamatautomatizálásnak (Robotic Process Automation – RPA) közeli rokona, mely adott feladatok automatikus elvégzésére alkalmas, mesterséges intelligencia használatával. Mindkét technológiába egyre több cég fektet be, hiszen munkaerő-maximalizálás és költséghatékonyság szempontjából is előnyös az alkalmazása. A COVID-19 járvány miatt több vállalkozásnak is át kellett állnia az online térben való egyeztetésekre, munkavégzésre, a legtöbb helyen a személyes kontaktok csökkentésére törekszenek, és akár ez is hatással lehet az RPA és IPA még szélesebb körben való elterjedésére. Az RPA és IPA szoftverrobotok feladatvégzése távolról is irányítható, illetve a munkájuk kiszámítható, emberi munkaerőt is helyettesíthetnek. Minél több munkakörben és feladatkörben használják az RPA-t és a kognitív mesterséges intelligenciát, annál közelebb kerülünk a modern munkahelyek és hibrid munkaerő megvalósulásához. Készüljünk fel, hogy egyre több munkahelyen kell majd együttműködnünk digitális asszisztensekkel, és hogy munkánk elvégzésében egyre gyakrabban lesznek segítségünkre szoftverrobotok.

Kiberbiztonság fejlesztése

Az elmúlt években egyre nagyobb hangsúlyt fektettek a vállalatok a kiberbiztonság fejlesztésére és fenntartására, és ehhez a mesterséges intelligencia adta lehetőségeket is használják. Az adatok mennyisége a felhőben viszont folyamatosan nő, és így az adatokhoz való hozzáférés megszerzése könnyebbé válik, az adatok feltörése pedig egyre gyakoribb jelenség. A digitális tranzakciók száma is folyamatosan nő, ezzel együtt pedig sajnos a pénzügyi csalások száma is. A mesterséges intelligencia magas fokú alkalmazásával viszont ezek a bűncselekmények még inkább előre jelezhetővé és kivédhetővé válhatnak. A mesterséges intelligencia alapú kiberbiztonsági rendszerek követni tudják a digitális történéseket és tranzakciókat követő aktivitásokat, így a megjelenő gyanús mintázatokra is megtaníthatóak. Ezen mintázatok felismerésével meg tudják különböztetni a veszélyes eseteket, ezáltal pedig előre jelezhető és kivédhető egy esetleges támadás. A következő évben a mesterséges intelligenciát alkalmazó kiberbiztonsági rendszerek elterjedésére és fejlődésére egyaránt számíthatunk.

Összességében látható, hogy sok ígéretes fejlődés várható a mesterséges intelligencia terén 2021-ben is, és ezek a sikerek több gazdasági szektorra és munkakörre is nagy befolyással lesznek, így mindenképpen érdemes nyomon követni az aktualitásokat, trendeket.

Forrás: techopedia, neptune.ai, Analytics Insight