მთელი ამ წლის განმავლობაში ჩვენ შევამჩნიეთ რამდენი ტექნოლოგია მოიპოვა კიდევ უფრო მეტი სივრცე, ფუნქციები და ადაპტაცია, რამაც ხელი შეუწყო კომპანიებს თავიანთი საქმიანობის საუკეთესოდ განხორციელებაში. მან ინტერპერსონალური ურთიერთობები კიდევ უფრო პრაქტიკული გახადა. ნახეთ, რა მიმართულებებს მიიღებს ხელოვნური ინტელექტი 2023 წელს.
Წაიკითხე მეტი: მეტა ტექნოლოგია: ხელოვნური ინტელექტი წერს აკადემიურ სტატიებსა და TCC-ებს
მეტის ნახვა
Google ავითარებს ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტს, რათა დაეხმაროს ჟურნალისტებს…
2007 წლის გაუხსნელი ორიგინალი iPhone თითქმის 200 000 დოლარად იყიდება; ვიცი...
ხელოვნური ინტელექტის ტენდენციები
შეამოწმეთ ახლა რა ტენდენციები იქნება ტექნოლოგიურ სამყაროში მომავალი წლისთვის.
- ყველაზე მინიმალისტური ეტაპი
ერთ-ერთი მთავარი სიახლეა ახალი საორგანიზაციო ღონისძიებები, რომელიც ფოკუსირებულია მინიმალისტურ ქმედებებზე, ანუ ნაკლები ნამდვილად შეიძლება იყოს მეტი. მოლოდინი არის, რომ ეს სიახლე გამოყენებული იქნება ერთობლივად მისაღწევად. აღარ არის საბითუმო მიკერძოებული, არამედ მცირე ქმედებებით.
- თანასწორობა ხელოვნური ინოვაციების კონტექსტში
იმის გათვალისწინებით, რომ ტექნოლოგია შეიცავს გარკვეულ უარყოფით წერტილებს, კომპანიები დაიწყებენ მის გულდასმით ანალიზს 2023 წელს, რაც უფრო პოზიტიურ მიკერძოებას გააძლიერებს.
ეს ნიშნავს, რომ AI-ს სურს წვლილი შეიტანოს სამყაროში მეტი თანასწორუფლებიანობით.
- AI საავადმყოფოებში
ჰოსპიტალურ გარემოში კიდევ უფრო მეტი ინტელექტის ჩასმის მთავარი მიზანი არის გამაფრთხილებელი სისტემების შემუშავება, რომელსაც შეუძლია ხელი შეუწყოს კლინიკური გადაწყვეტილებების მიღებას.
- უფრო ეთიკური
2023 წელს კომპანიებს შეეძლებათ განიხილონ ერთმანეთთან ხელოვნური ინტელექტის საზღვრები, რადგან სტანდარტიზაცია ყველა ორგანიზაციაზე არ არის დამოკიდებული. ამისთვის ზოგიერთს ექნება შესაძლებლობა, მოხალისედ დაამყაროს გარკვეული პრინციპები ხელოვნური ინტელექტის ჩასმის სამთავრობო რეგულაციებამდეც კი.
- მონაცემთა მეცნიერების პროდუქტიულობის გაზრდა
დღეს ჩვენ ვხედავთ მეცნიერებს, რომლებიც აღიარებენ ტექნიკოსების უფრო კომფორტულად მუშაობის აუცილებლობას, განსაკუთრებით წარმოების მონაცემების გარშემო.
ამ მიზეზით, 2023 წელს, მრავალენოვანი ხელსაწყოები გაზრდის მონაცემთა მეცნიერების პროდუქტიულობას, რაც საბოლოო მომხმარებელს მისცემს უფლებას რომ მას თავად შეუძლია გადაჭრას ზოგიერთი ძირითადი მოთხოვნა, რითაც ოპტიმიზაცია გაუწიოს ტექნიკოსების მუშაობას და ხელი შეუწყოს უფრო ეფექტურ მომსახურებას. პროდუქტიული.
