Штучний інтелект - чи незабаром АІ контролює табір?

Опубліковано: 10 лютого 2018 р. / Оновлення з: 9 вересня 2018 р. - Автор: Конрад Вольфенштейн

Штучний інтелект з логістики та внутрішньології - @istockphot | Фонламіфото

Штучний інтелект - чи незабаром АІ контролює табір?

Facebook планує використання чатів з особистостями AI - алгоритми AI допомагають розшифрувати стародавній рукопис Войніча - AI маніпулює кіно сценами та обмінами за бажанням.

Великий вплив на ринок праці

Білл Гейтс, засновник Microsoft та його піонером у своєму знаку прогнозує революцію AI протягом наступних 20 років, яка повністю перевертає ринок праці. Діяльність, які все ще займаються людьми в ці дні, потім можуть бути перейняті роботами або програмними системами. Це стосується не лише водіїв таксі або вантажівок, які можуть бути замінені автономними системами водіння найближчим часом. Професійні сфери, такі як службовці, податкові консультанти, адвокати або навіть лікарі, погрожують бути записаними на потрясіння. На даний момент навіть дослідники чи ІТ -експерти не можуть передбачити темп і ступінь, до якого нас досягає нова цифрова революція. Не дивно, що невизначеність чудова з огляду на прогнози. Однак важливо прийняти страх перед штучним інтелектом; З їх допомогою вдосконалюються та впорядковані багато економічних процесів та процесів.

Логістична галузь може отримати користь від ШІ

Безумовно, що перші більші видимі наслідки ШІ впливають на транспортну логістику, якщо перші вантажівки контролюють самостійне керування через шосе. Це не означає, що водії застаріли. Навпаки, розвиток обіцяє надзвичайну можливість, що ваша робота буде більш різноманітною в майбутньому. Замість того, щоб керувати автострадами зі швидкістю 90, як і раніше, тепер ви можете взяти на себе адміністративну діяльність під час руху та управління ШІ. Промисловість також виграє в цілому, оскільки алгоритми AI забезпечують оптимальне використання вантажівок, уникаючи порожніх поїздок та прозорих цін для клієнтів. Розриви сну зменшуються, що призводить до подальшого зниження витрат. Таким чином, вночі можна здійснити більше поїздок, що покращує потік руху та допомагає зменшити навантаження з сильно використовуваних часів на день. Поліпшене управління призведе до того, що в майбутньому буде уникнути пробок, врешті -решт, всі водії виграють.

AI забезпечує безпечні прогнози на складі

Але не тільки транспортні логістики впливають на ШІ. Також на складі штучний інтелект заснований на піонерських інноваціях. Поки що навіть у сучасних таборах з автоматизованими системами забезпечення , складами підйомників та маршрутом, незважаючи на все використання програмного забезпечення, були організовані відносно твердо визначені процеси. Існує все більше і більше автономно експлуатаційних транспортних систем без водіїв (FTS), які вигинаються незалежно з їхніми навантаженнями, але при використанні ШІ весь ланцюг процесів може бути революційований у внутрішньологістичній. для подолання зростаючих проблем необхідні стабільно зростаюча електронна комерція, Тут виникає AI, оскільки він аналізує процеси на основі маси наявних даних та здійснює пошук способів того, як процеси можуть бути оптимально організовані.

Безпечні прогнози та планування штучного інтелекту - @istockphot | Фонламіфото

Функціональний принцип ШІ

• Вся інформація та поточні стани записуються в базі даних AI
• До інтегрованих фільтрів доступні надзвичайно швидко до немислимої кількості інформації в режимі реального часу
• Вони класифікуються відповідно до власних (запрограмованих) стандартів
• Інформація більше не розпізнається та аналізується на основі вашого вмісту, а на основі ваших моделей
• Через базу даних AI організовує відповіді та вирішує дії
• Чим більше нових потоків даних, тим більше система (глибоке навчання) "вчиться")

У внутрішньологістиці максимально точно прогноз ймовірностей виникнення буде одним із головних завдань ШІ. З аналізу поведінки замовлення система AI завершує майбутні покупки, що призводить до більш швидкого процесу доставки. Наслідок: замовлення клієнтів вибираються та готуються до доставки до отримання замовлення. Amazon протягом багатьох років експериментує з вдосконаленням цієї методики, яка дуже популярна, особливо в часи доставки в той же день ,, якщо ви хочете вчасно з замовником. Майбутні коливання попиту також повинні бути кращими передбачуваними, і складські системи повинні бути підготовлені відповідно до зростання або падіння кількості.

KI також підтримує прогностичне обслуговування прогнозами протягом решти терміну служби та оптимального часу обслуговування машин або частин пристрою, що позитивно вплине на продуктивність на складі. Таким чином, ремонт або обмін можна планувати рано і розміщувати таким чином, щоб ви не перешкоджали звичайним процесам зберігання та забезпечення. Те, що раніше призвело до відключення цілих систем у денному шарі, може бути здійснено в майбутньому в точний визначений період часу з низькою активністю складу.

Надалі AI призведе до того, що системи менш запрограмовані, але натомість вони все більше і більше навчаються у навчанні з даних та їх поведінки.

Кожен, хто думає, що люди незабаром нічого не втратили в таборі, може заспокоїтися. Тому що, незважаючи на весь інтелект, системи повинні контролювати. Наприклад, ще не так, що сховища можна керувати абсолютно повністю автоматично, наприклад, оскільки робототехніка ще не так далеко, коли мова йде про захоплення. Той факт, що ШІ також відіграватиме формаційну роль у внутрішньологічнихістика, все ще може вважатися безпечним. Найважливішим питанням є те, коли воно здатне це зробити. 20 років прогноз Білла Гейтса, враховуючи швидкий технологічний розвиток, навіть здаються трохи довгими.