आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की शक्ति

हमने पिछले एक साल में एक विशेष क्षेत्र में भारी वृद्धि देखी है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। सिरी, एलेक्सा, गूगल होम और अनगिनत अन्य वॉयस-कमांड एआई सहायकों की रिहाई के बाद से, हम कंप्यूटर से बात करने के विचार से कुछ हद तक अभ्यस्त हो गए हैं।

अगला कदम उन्हें हमारे दैनिक जीवन में अधिक सहजता से एकीकृत करना है, ताकि वे हमें वे लाभ प्रदान करना जारी रख सकें जो उन्होंने हमें प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किए हैं। यहां बताया गया है कि कॉलब्रिज कैसे करता है।

वे कौन हैं?

रोजमर्रा के उपयोग की परतों के पीछे छिपे होने के बावजूद, हमारे अनुकूल रोबोटिक एड्स हमारे चारों ओर हैं। हम लगभग भूल गए हैं कि चीजें कितनी उन्नत हो गई हैं, यह देखते हुए कि हम उनका नियमित रूप से और बिना सोचे समझे उपयोग करते हैं।

वे हमारे अनुप्रयोगों में, हमारे सॉफ़्टवेयर पर, हमारी चेकआउट लाइनों में छिप जाते हैं, और हमारे दैनिक जीवन में सही रूप से निर्मित होते हैं। उनमें से अधिकांश मुश्किल से पहचानने योग्य हैं प्रौद्योगिकी का विशाल परिदृश्य जिसमें हम रहते हैं। चित्र GoogleMaps, Uber, ईमेल और अस्पताल। उन दोनों में क्या समान है? कृत्रिम होशियारी।

वे क्या कर सकते हैं?

सहेजें समय

उदाहरण के लिए गूगल मैप्स को लें। मार्गों की योजना बनाते समय, यह स्थान सेवाओं का उपयोग करके सभी सक्रिय सेल फोन से एकत्र किए गए डेटा का उपयोग करने में सक्षम होता है, और ट्रैफ़िक, प्रतीक्षा समय और निर्माण को निर्धारित करने वाले डेटा पैटर्न के अनुसार आपको फिर से रूट कर सकता है। 2013 में, इसने वेज़ के प्लेटफ़ॉर्म का अधिग्रहण किया, जो उपयोगकर्ताओं को ट्रैफ़िक और निर्माण की रिपोर्ट करने की अनुमति देता है, जिससे जानकारी का एक और रास्ता खुल जाता है जिसके साथ आप अपना अंतिम मार्ग तैयार कर सकते हैं।

Google की वर्तमान मैपिंग AI का सबसे प्रभावशाली हिस्सा इसका ऐतिहासिक रूप से आधारित एल्गोरिदम है, जिसने विशिष्ट समय पर प्रमुख सड़कों के साथ वर्षों का डेटा संग्रहीत किया है। इस का मतलब है कि आपका फ़ोन यह अनुमान लगा सकता है कि ट्रैफ़िक आने के एक घंटे पहले कैसा दिखेगा।

जब आप सोच रहे हों कि शुक्रवार के लंबे सप्ताहांत में अपने लेक हाउस में जाने का सबसे अच्छा तरीका क्या है, तो Google मानचित्र की जाँच करना एक स्वाभाविक अगला कदम लगता है। इसके पीछे का सॉफ्टवेयर, हालांकि, प्राकृतिक से बहुत दूर, वर्षों से विकसित किया गया है ताकि आप इसे समय पर उत्तर बना सकें।

सहेजें धन

राइडशेयर सेवाओं की लोकप्रियता बढ़ रही है, क्योंकि हमारे शहरों में कम लोग अपनी कार खुद चलाते हैं, और ट्रांजिट किराए की कीमतें बढ़ रही हैं। Uber और Lyft जैसी सेवाएँ सवारी की कीमत निर्धारित करने के लिए मशीन लर्निंग (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) का उपयोग करती हैं, कार चलाने में आपके प्रतीक्षा समय को कम करती हैं, और अन्य यात्रियों के साथ अपने राइडशेयर को अनुकूलित करती हैं।

मशीन लर्निंग आपकी सवारी को काम करने के लिए अनुकूलित करने के लिए ड्राइवर इतिहास, ग्राहक इनपुट, ट्रैफ़िक डेटा और दैनिक ड्राइवर आँकड़ों का उपयोग करता है, और इसे सवार की आवश्यकताओं के अनुरूप बनाता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस यह सुनिश्चित करता है कि आपकी सवारी सबसे अच्छी कीमत पर हो जो मशीन आपको दे सकती है।

हमारी जानकारी सहेजें

हर बार जब आपका इलेक्ट्रॉनिक मेल खाता स्पैमबॉट से संदेश प्राप्त करता है, तो यह स्वचालित रूप से उस अनुरोध को फ़िल्टर कर देता है। जब बाहरी स्रोत आपकी व्यक्तिगत जानकारी तक पहुँच प्राप्त करने का प्रयास कर रहे होते हैं, तो आपके फ़िल्टर आपकी संपत्तियों की सुरक्षा के लिए तेज़ी से कार्य करते हैं।

ऑनलाइन बैंकिंग सूचना अनुरोध प्रपत्रों के उपयोग, झूठे विज्ञापन और पहचान की गलत व्याख्या के माध्यम से घोटाले की संस्कृति तेजी से बढ़ी है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जिसमें आपके स्पैमबॉट्स शामिल हैं, हमेशा आपके हितों की रक्षा के लिए काम करते हैं।

हमारे जीवन बचाओ

प्रोग्रामिंग, मशीन लर्निंग और स्वास्थ्य पेशेवर दुनिया भर में नए उपचार, दवा योजना विकसित करने और देखभाल की गुणवत्ता बनाए रखने के लिए कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करने के लिए मिलकर काम कर रहे हैं। अभी, मेयो क्लिनिक सेंटर फॉर इंडिविजुअलाइज्ड मेडिसिन के साथ मिलकर काम कर रहा है Tempus, एक स्वास्थ्य तकनीक स्टार्ट-अप जो मशीन लर्निंग तकनीक के आधार पर व्यक्तिगत कैंसर देखभाल विकसित करने पर केंद्रित है जो इम्यूनोथेरेपी के लिए आणविक अनुक्रमण का विश्लेषण करती है।

कंप्यूटर का उपयोग उस समय के एक अंश पर डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है जब मनुष्यों को उपचार में अग्रिम प्रगति की संभावना के साथ-साथ वैकल्पिक उपचार के विकास की संभावना खुलती है, क्योंकि अलग-अलग परिणाम उत्पन्न करने वाले व्यक्तिगत डेटा सेट वर्तमान डेटा पैटर्न को प्रभावित कर सकते हैं। जबकि यह अभी भी अपने आर एंड डी चरण में है, मेयो स्वास्थ्य सेवा संगठनों का एक संघ चला रहा है, जिसमें मिशिगन विश्वविद्यालय, पेन्सिलवेनिया विश्वविद्यालय और रश यूनिवर्सिटी मेडिकल सेंटर सहित टेम्पस के साथ भागीदारी की गई है।

हम उनका सर्वोत्तम उपयोग कैसे कर सकते हैं?

एआई की सुंदरता यह है कि हम दोनों के लिए और हमारे साथ कितना सहज हो गया है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने का सबसे अच्छा तरीका यह है कि इसे जिस तरह से डिजाइन किया गया था, उसका उपयोग करें - आपको समय बचाने, बेहतर तरीके से काम करने, पैसे बचाने और आपकी रक्षा करने में मदद करने के लिए।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अपने उपयोगकर्ताओं के लिए यथासंभव उपयोगी होने के लिए प्रोग्राम किया गया है, और यह आपके जीवन को समृद्ध करने के तरीकों की ओर आपका ध्यान आकर्षित करने में आपके लिए सहायक हो सकता है, इसके पूर्ण लाभों के लिए इसका उपयोग करने की कोशिश में।

बुद्धिमान सहायता

लोग अक्सर नज़रअंदाज कर देते हैं आभासी सम्मेलन समाधान तकनीकी क्रांति के हिस्से के रूप में। यहां कॉलब्रिज में, हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करते हैं अपनी उत्पादकता बढ़ाएँ, हमारे नवीनतम फीचर के आगमन के माध्यम से, जिसका नाम है संकेत. वह हमारे वर्चुअल कॉन्फ्रेंसिंग सिस्टम का एक बड़ा हिस्सा है, और इस प्रकार, आपके समग्र अनुभव का।

उसकी प्रोग्रामिंग तकनीकी निरंतरता, डेटा संग्रह, छँटाई और भंडारण सुनिश्चित करती है, सहज ज्ञान युक्त सुविधाएँ प्रदान करती है। क्यू™ उपयोगकर्ताओं को स्पीकर टैग और समय/तारीख टिकटों सहित पूर्ण किए गए सम्मेलनों के स्वचालित ट्रांसक्रिप्शन प्राप्त होते हैं, आपको अपने सभी सम्मेलनों का स्थायी रूप से संग्रहीत, लिखित रिकॉर्ड देता है।

जबकि क्यू™ स्वचालित रूप से रिकॉर्डिंग को ट्रांसक्रिप्ट करता है, यह बातचीत में अक्सर संबोधित किए जाने वाले सामान्य विषयों को अलग करता है, आसान खोज के लिए मीटिंग सारांश को टैग करता है। इसका मतलब है कि कोई भी आपके पूरे डेटाबेस को सेकंड के भीतर, प्रेडिक्टिव सर्च असिस्ट का उपयोग करके खंगाल सकता है।

ऐतिहासिक मीटिंग जानकारी, जैसे रिकॉर्डिंग, सारांश और ट्रांसक्रिप्शन को क्लाउड तकनीक का उपयोग करके अनिश्चित काल तक संग्रहीत किया जाता है।

हमेशा कॉल पर

हर बार जब आपका स्पैम फ़िल्टर आपको ट्रोजन वायरस या पैसा बनाने की योजना से बचाता है, तो थोड़ा आभार व्यक्त करना एक छोटी सी कीमत है, यह देखते हुए कि हमारे डिवाइस, और जो अपने प्रोग्राम डिज़ाइन करते हैं, बजट पर हमें जीवित रहने में मदद करने के लिए अथक प्रयास कर रहे हैं , समय पर और ट्रैक पर।