Ένας από τους κύριους τρόπους που η ΤΝ μπορεί να ανιχνεύσει ανεπιθύμητες ενέργειες είναι μέσω της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (Natural Language Processing - NLP).
Μέσω της συγκέντρωσης δεδομένων από δορυφόρους, μετεωρολογικούς σταθμούς και ιστορικά αρχεία, οι αλγόριθμοι μπορούν να αναγνωρίσουν πρότυπα που υποδεικνύουν την πιθανότητα εμφάνισης φυσικών καταστροφών, όπως σεισμούς, πλημμύρες και κυκλώνες.
ΑΙ καρκίνος: Η συνέργεια της τεχνητής νοημοσύνης και της ανθρώπινης τεχνογνωσίας έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στη φροντίδα του καρκίνου, διασφαλίζοντας ότι οι γιατροί είναι καλύτερα εξοπλισμένοι για να αντιμετωπίσουν την πολυπλοκότητα αυτής της ασθένειας.
Αν και μάλλον απίθανο να συμβεί, θα μπορούσαμε να περιορίσουμε την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στον χώρο της εκπαίδευσης στην χρήση του GPT σαν μια πηγή πληροφόρησης για κάποια εργασία που θέλουμε να κάνουμε.
H πραγματοποίηση του ονείρου της βιομηχανίας για «τεχνητή νοημοσύνη παντού» θα δημιουργούσε έναν κόσμο εξαρτημένο από μια τεχνολογία που εκτός των άλλων προβλημάτων που εμπεριέχει διαθέτει επίσης ένα τρομερό και συνεχώς αυξανόμενο περιβαλλοντικό αποτύπωμα.
«Με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης, οι ακτινολόγοι μειώνουν τα ποσοστά ψευδώς θετικών αποτελεσμάτων κατά 37,3% και μειώνουν τις ζητούμενες βιοψίες κατά 27,8%, διατηρώντας το ίδιο επίπεδο ευαισθησίας», ανέφεραν οι επιστήμονες. «Αυτό αναδεικνύει τις δυνατότητες της ΤΝ στη βελτίωση της ακρίβειας, της συνέπειας και της αποτελεσματικότητας της διάγνωσης με υπερήχους του μαστού».
Η επιτυχία στον εντοπισμό μιας εγκληματικής συμμορίας επιτρέπει στον αλγόριθμο να τελειοποιηθεί και αυτό επιτρέπει στο πρόγραμμα να αξιολογήσει την πιθανότητα ότι μια διαφήμιση συνδέεται με την εμπορία ανθρώπων, η οποία βοηθά την επιβολή του νόμου να κατευθύνει καλύτερα τις προσπάθειές τους.
Αυτός ο ήχος που παράγεται από την προσπάθεια ήταν το βασικό σημείο στο οποίο στάθηκαν οι επιστήμονες για να δημιουργήσουν αυτή την εξελιγμένη εφαρμογή που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη, δήλωσε ο δρ Τζέικομπ Σανσάιν, επίκουρος καθηγητής αναισθησιολογίας στην Ιατρική Σχολή του Πανεπιστημίου της Ουάσιγκτον.
Πιστεύεται ότι τα ΗΑΕ μπόρεσαν να αναβαθμίσουν την τεχνολογία πιο γρήγορα λόγω της «καλής τεχνολογικής υποδομής και των επενδύσεών τους σε τεχνολογία αιχμής όπως η τεχνητή νοημοσύνη AI τα τελευταία χρόνια».
η πραγματική επανάσταση θα συμβεί, όταν πλέον οι επιστήμονες θα μπορούν να χρησιμοποιούν μόνο τους υπολογιστές για να προβλέπουν πώς οι πρωτεΐνες αλληλεπιδρούν με άλλα μόρια. «Αυτό θα αλλάξει τελείως το πρόσωπο της ιατρικής»
