Ωστόσο, ακόμα κι αν δεν χρησιμοποιείτε το ChatGPT αυτήν τη στιγμή, σίγουρα έχετε αξιοποιήσει την τεχνητή νοημοσύνη στην καθημερινότητά σας και μάλιστα τουλάχιστον μία φορά τα τελευταία πέντε… λεπτά.
Αυτό συμβαίνει επειδή η τεχνητή νοημοσύνη έχει γίνει τόσο διάχυτη που υπάρχει σχεδόν σε κάθε πτυχή της σύγχρονης ζωής και τα παραδείγματα που την συναντάμε καθημερινά είναι φαινομενικά άπειρα. Μερικά από τα πιο κοινά περιλαμβάνουν:
1. Χάρτες και Πλοήγηση με τεχνητή νοημοσύνη
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει βελτιώσει δραστικά τα ταξίδια. Αντί να βασίζεστε σε εκτυπωμένους χάρτες ή οδηγίες, μπορείτε πλέον να χρησιμοποιείτε τους Χάρτες Google ή Apple στο κινητό σας και να πληκτρολογείτε τον προορισμό σας.
Πώς ξέρει λοιπόν η εφαρμογή πού να πάει; Και ειδικότερα, πώς μπορεί να αναγνωρίζει την πιο γρήγορη διαδρομή ή την κυκλοφοριακή συμφόρηση; Όχι πολύ καιρό πριν, ήταν διαθέσιμο μόνο το δορυφορικό GPS, αλλά τώρα, η τεχνητή νοημοσύνη ενσωματώνεται για να προσφέρει στους χρήστες μια πολύ πιο βελτιωμένη εμπειρία.
Χρησιμοποιώντας τη μηχανική μάθηση, οι αλγόριθμοι θυμούνται τις άκρες των κτιρίων που έχουν μάθει, κάτι που επιτρέπει καλύτερες εικόνες στο χάρτη, καθώς και αναγνώριση και κατανόηση των αριθμών σπιτιών και κτιρίων. Η εφαρμογή στα smartphones έχει επίσης «μάθει» να κατανοεί και να εντοπίζει αλλαγές στη ροή της κυκλοφορίας, ώστε να μπορεί να προτείνει μια διαδρομή που αποφεύγει τα εμπόδια και την κυκλοφοριακή συμφόρηση.
2. Ανίχνευση και αναγνώριση προσώπου
Η χρήση εικονικών φίλτρων στα πρόσωπά μας κατά τη λήψη φωτογραφιών και η χρήση αναγνωριστικού προσώπου για το ξεκλείδωμα των κινητών μας είναι δύο παραδείγματα τεχνητής νοημοσύνης που αποτελούν πλέον μέρος της καθημερινότητάς μας.
Το πρώτο ενσωματώνει ανίχνευση προσώπου, που σημαίνει ότι αναγνωρίζεται οποιοδήποτε ανθρώπινο πρόσωπο. Το τελευταίο χρησιμοποιεί την αναγνώριση προσώπου μέσω της οποίας αναγνωρίζεται ένα συγκεκριμένο πρόσωπο.
3. Επεξεργαστές κειμένου ή Αυτόματη διόρθωση
Μπορεί να έχετε χρησιμοποιήσει εργαλεία όπως το Grammarly για να ελέγξετε ένα έγγραφο ή ακόμα και για να είστε σίγουροι για την ορθογραφία ενός σημαντικού μηνύματος κειμένου. Αυτό είναι ένα άλλο παράδειγμα τεχνητής νοημοσύνης.
Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση, βαθιά εκμάθηση και επεξεργασία φυσικής γλώσσας για να εντοπίσουν τη λανθασμένη χρήση της γλώσσας και να προτείνουν διορθώσεις σε επεξεργαστές κειμένου, εφαρμογές αποστολής μηνυμάτων κειμένου και σε κάθε άλλο γραπτό μέσο.
Γλωσσολόγοι και επιστήμονες υπολογιστών συνεργάζονται για να διδάξουν γραμματική σε μηχανές, όπως την μάθαμε και εμείς στο… σχολείο. Οι αλγόριθμοι διδάσκονται μέσω δεδομένων γλώσσας υψηλής ποιότητας, οπότε όταν χρησιμοποιείτε λανθασμένη γραμματική, ο επεξεργαστής θα το πιάσει.
4. Social Media
Οι εφαρμογές μέσων κοινωνικής δικτύωσης που έχουμε στο κινητό μας χρησιμοποιούν την υποστήριξη της τεχνητής νοημοσύνης για να παρακολουθούν περιεχόμενο, να προτείνουν συνδέσεις και να προβάλλουν διαφημίσεις σε στοχευμένους χρήστες, μεταξύ πολλών άλλων διεργασιών για να διασφαλίσουν ότι θα παραμείνετε «συνδεδεμένοι».
Η αρχιτεκτονική νευρωνικών δικτύων της βαθιάς μάθησης είναι ένα σημαντικό συστατικό αυτής της διαδικασίας, αλλά δεν σταματά εκεί. Η τεχνητή νοημοσύνη των μέσων κοινωνικής δικτύωσης έχει επίσης την ικανότητα να κατανοεί το είδος του περιεχομένου που έχει απήχηση σε κάθε χρήστη και να προτείνει παρόμοιο περιεχόμενο σε αυτόν.
5. Ηλεκτρονικές πληρωμές
Παλιά έπρεπε να εξοφλήσουμε τους λογαριασμούς μας σε ειδικά καταστήματα ή τράπεζες, περιμένοντας συχνά σε ατελείωτες ουρές, σπαταλώντας πολύτιμο χρόνο και ενέργεια. Χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη όμως, αυτά είναι παρελθόν αφού μπορούμε να πληρώσουμε τους λογαριασμούς μας άνετα από το κινητό μας.
Οι τράπεζες χρησιμοποιούν τώρα την τεχνητή νοημοσύνη για να διευκολύνουν τους πελάτες απλοποιώντας τις διαδικασίες πληρωμής. Οι έξυπνοι αλγόριθμοι έχουν καταστήσει δυνατή την πραγματοποίηση καταθέσεων, τη μεταφορά χρημάτων, ακόμη και το άνοιγμα λογαριασμών από οπουδήποτε, αξιοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη για ασφάλεια, διαχείριση ταυτότητας και έλεγχο απορρήτου.
Ακόμα και οι πιθανές απάτες μπορούν να εντοπιστούν, παρατηρώντας τα μοτίβα δαπανών πιστωτικών καρτών των χρηστών. Αυτό είναι επίσης ένα παράδειγμα τεχνητής νοημοσύνης. Οι αλγόριθμοι γνωρίζουν τι είδους προϊόντα αγοράζει ένας χρήστης, πότε και από πού αγοράζονται συνήθως και σε ποια κατηγορία τιμών εμπίπτουν.
Όταν υπάρχει μια ασυνήθιστη δραστηριότητα που δεν ταιριάζει με το προφίλ χρήστη, το σύστημα μπορεί να δημιουργήσει μια ειδοποίηση ή μια προτροπή για την επαλήθευση των συναλλαγών.
Μέλος του μητρώου
