Wprowadzanie najnowocześniejszej sztucznej inteligencji (sztucznej inteligencji) do branży żeglugi morskiej

DEEPSEA: optymalizacja podróży nowej generacji oparta na sztucznej inteligencji (AI)

Skorzystaj z wydajnego wyznaczania tras ze sztuczną inteligencją (AI), aby natychmiast przyspieszyć trajektorię dekarbonizacji floty i obniżyć koszty paliwa. Performance Routing wywrze dziś duży, wymierny wpływ na zużycie paliwa i CII Twojej floty, co jest dużym skutkiem już od pierwszego dnia.

“Optymalizacja rejsów statków głębinowych Rozwiązanie AI zmniejsza emisję, zmniejsza zużycie paliwa oraz zwiększa bezpieczeństwo podczas pracy. Jest to korzystne dla wszystkich aspektów żeglarstwa“

Geir Fagerheim (starszy wiceprezes ds. operacji morskich) Wallenius Wilhelmsen

Optymalizacja podróży statku w celu dekarbonizacji — rozwiązanie AI:

Głębokie morze wykorzystuje najnowszą technologię sztucznej inteligencji, aby zwiększyć wydajność statków. Łącząc ekspertów z branży technologicznej i morskiej, DeepSea koncentruje się na zwiększenie wydajności oraz zmniejszenie zużycia paliwa przez statki dzięki połączeniu wiedzy technicznej i operacyjnej opartej na szczegółowych modelach wydajności generowanych przez sztuczną inteligencję. Wydajne wyznaczanie tras statków na miarę XXI wieku.

Współpracujemy z myślącymi przyszłościowo firmami spedycyjnymi, aby branża spedycyjna była odchudzona, bardziej ekologiczna i lepiej połączona.

Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji (AI) dla żeglugi morskiej

DeepSea współpracuje z myślącymi przyszłościowo firmami żeglugi morskiej, aby branża żeglugi morskiej była bardziej oszczędna, bardziej ekologiczna i lepiej połączona. Została założona w 2017 r., aby zapewnić najlepszą sztuczną inteligencję (AI) branży żeglugowej i jej najważniejszym zespół AI, obsługiwane przez najbardziej zaawansowany zespół AI w branży. Kierując się kulturą aktywnych badań, publikuje artykuły naukowe na konferencjach na całym świecie, prowadzi międzynarodowe inicjatywy w zakresie sztucznej inteligencji i wprowadza wszystkie te ulepszenia do swoich produktów zwiększających wydajność.

„Sztuczna inteligencja to tajna broń dekarbonizacji – „srebrna kula”, która może radykalnie poprawić sytuację każdej floty. CII, rentowność, wartość aktywów – pomaga naszym klientom poprawić ich kluczowe wskaźniki we wszystkich dziedzinach.

Konstantinos Kyriakopoulos, CEO DeepSea

DeepSea – AI dla branży żeglugowej

Aby stale zapewniać optymalizację rejsu statkiem sterowaną przez sztuczną inteligencję, DeepSea pobiera dane z Twojego statku i (za pomocą sztucznej inteligencji) tworzy dokładny model statku w chmurze, który jest aktualizowany na żywo, aby dokładnie odpowiadał stanowi Twojego statku i pomagał Ci prowadzić bardziej wydajne statki i bardziej wydajne rejsy, rejsy zaplanowane na zamówienie dla każdego statku.

DEEPSEA Pythia – Wydajne wyznaczanie tras statków na miarę XXI wieku
Pierwsza na świecie platforma wyznaczania tras pogodowych dostosowana do dokładnych osiągów Twojej jednostki we wszystkich warunkach pogodowych. Potężne modele sztucznej inteligencji dokładnie rozumieją, jak Twoja łódź radzi sobie w każdych warunkach pogodowych i zanieczyszczających.

Platforma DeepSea jest obecnie dostępna na ponad 20 flotach statków i dokładnie zapewnia spersonalizowane zalecenia dotyczące prędkości i trasy statku dla każdego statku, w oparciu o modele uczenia głębokiego, wyszkolone w celu przewidywania zużycia energii przez każdy statek w każdych możliwych warunkach.

„Żaden człowiek, bez względu na to, ile ma lat doświadczenia, nie może konkurować z tymi zautomatyzowanymi instrukcjami. Zmniejszają emisje, zmniejszają zużycie paliwa i zwiększają bezpieczeństwo eksploatacji”.

„Jest to korzystne dla obu stron we wszystkich aspektach wysyłki”.

Geir Fagerheim, starszy wiceprezes ds. operacji morskich w Wallenius Wilhelmsen Shipping Company

Wallenius Wilhelmsen, znany jako lider we wprowadzaniu nowych technologii i praktyk w branży morskiej, staje się pierwszą globalną firmą żeglugową, która przyjęła podejście w pełni oparte na sztucznej inteligencji w celu optymalizacji rejsów statków w całej flocie ponad 120 statków Ro-Ro .

Wallenius Wilhelmsen, największy na świecie przewoźnik samochodowy, przeprowadził rygorystyczne 18-miesięczne testy oprogramowania DeepSea, aby zawrzeć umowę. „To przełomowy moment dla sensownego i sprawdzonego wdrożenia sztucznej inteligencji (AI) w żegludze”, powiedział prezes DeepSea Roberto Cuestas (DeepSea). przepisy dotyczące ochrony środowiska – a większość z nich to tylko deklaracje. Firmom spedycyjnym trudno jest odróżnić to, co jest prawdziwe, od tego, co jest tylko marketingiem. To partnerstwo to kolejny znak aprobaty dla naszej technologii i podejścia ze strony jednej z najbardziej zaawansowanych firm w branży”. 18-miesięczna próba przyniosła w pełni potwierdzoną poprawę wydajności 7% w podzbiorze floty Walleniusa Wilhelmsena, a po zakończeniu projektu dla całej floty oczekuje się, że liczba ta wzrośnie do 10%. Odpowiada to ponad 75 000 ton zaoszczędzonego paliwa i 240 000 ton niewyemitowanego dwutlenku węgla (C02) – i radykalnie pomoże statkom w spełnieniu nowych przepisów dotyczących emisji przemysłowych. Wallenius Wilhelmsen wyznaczył ambitne cele redukcji emisji o 27,5% do 2030 r. „Połowa tej redukcji powinna pochodzić z istniejących statków. Intensywnie pracujemy nad znalezieniem przyjaznych dla środowiska rozwiązań dla naszej istniejącej floty. Naszym celem jest wdrożenie tego innowacyjnego rozwiązania do optymalizacji podróży w celu zwiększenia wydajności statków w całej naszej flocie” – powiedział Geir Fagerheim, starszy wiceprezes ds. operacji morskich w Wallenius Wilhelmsen.

– – –

Jak przemysł żeglugowy może ograniczyć emisję dwutlenku węgla

Klienci greckiej firmy DeepSea AI, do której należą firmy żeglugowe z Singapuru, Norwegii, Japonii itd., mogą dzięki technologii DeepSea zaoszczędzić paliwo 8%-12% i zmniejszyć swój wpływ na środowisko. Drogę do rozwoju autonomicznych statków, których trasę „wyznacza” nie kapitan statku, a algorytm, otwiera przejęcie firmy DeepSea Technologies założonej przez Konstantinosa Kyriakopoulosa i Roberto Koustę, przez japoński międzynarodowy Nabtesco, notowany na giełda Tokio.

„Technologia, którą rozwijaliśmy przez tyle lat, zmierzała w tym kierunku. Teraz mamy odpowiedniego partnera, który pozwala nam realizować ten cel, ponieważ nie mieliśmy systemu sprzętowego. Dzięki połączeniu naszych technologii możemy również przekształcać istniejące statki w statki autonomiczne, a także instalować nasze systemy na nowych statkach”, mówi Kyriakopoulos, mówiąc o celu przejęcia DeepSea przez Nabtesco. DeepSea stworzyła platformę sztucznej inteligencji, która poprzez gromadzenie w czasie rzeczywistym danych dotyczących osiągów statków handlowych (tankowców, kontenerów) podczas żeglugi, tworzy modele optymalizujące ich osiągi (oszczędność paliwa, redukcja emisji dwutlenku węgla) uwzględniające warunki pogodowe, charakterystyki danego statku itp.

Jego technologia jest używana na ponad 300 statkach. „Zasadniczo dzięki temu modelowi sztucznej inteligencji pomagamy kapitanowi dotrzeć do celu przy jak najmniejszym zanieczyszczeniu środowiska i najlepszych możliwych wynikach”, wyjaśnia pan Koustas. W tym miejscu systemy DeepSea i Nabtesco „połączą się” i będą w stanie zautomatyzować „polecenia” wydawane statkowi przez DeepSea (np. optymalna prędkość statku w zależności od warunków pogodowych). „Autonomia statku będzie oparta na jak najlepszej kontroli każdego jego ruchu, aby zaoszczędzić jeszcze więcej paliwa”, mówi Kyriakopoulos.

Według firmy jej klienci, do których należą firmy żeglugowe z Singapuru, Norwegii, Japonii itp., mogą korzystać z technologii DeepSea, aby zaoszczędzić 8%-12% w paliwie oraz zmniejszyć swój ślad środowiskowy. To ostatnie jest uważane za kluczowe, ponieważ dyskutuje się o nałożeniu podatku węglowego na żeglugę, a Unia Europejska wywiera presję na sektor żeglugi.

Zespół DeepSea, który liczy 90 osób – 80% znajduje się w Grecji – ma w kolejnym okresie wzrosnąć do 110 osób, podczas gdy Ateny przekształcają się w centrum sztucznej inteligencji dla działań japońskiej firmy. Nie ograniczają się one do branży żeglugowej, ale obejmują automatykę kolejową, lotnictwo, turbiny wiatrowe itp. „Dzięki inwestycji Nabtesco w Grecji zostaną opracowane technologie związane z tym, co nazywamy przemysłową sztuczną inteligencją (przemysłowa sztuczna inteligencja),” — mówi Kyriakopoulos . „Mamy długoterminowy plan działania, aby wdrożyć to, czego chcemy w zakresie autonomii i sztucznej inteligencji”.

Wallenius Wilhelmsen przechodzi do planowania podróży w pełni opartego na sztucznej inteligencji z DeepSea

Realny wpływ na emisje – rozwiązania sztucznej inteligencji dla żeglugi morskiej

(7 września 2022) Wallenius Wilhelmsen został jako pierwsza globalna firma żeglugowa, która przyjęła podejście w pełni oparte na sztucznej inteligencji do optymalizacji podróży w całej flocie ponad 120 statków.

Walleniusa Wilhelmsena firma żeglugowa wprowadziła DeepSea Oprogramowanie do routingu wydajności, która zapewnia plany tras i prędkości dla poszczególnych statków w ostatnim kwartale 2022 i 2023 r. Wallenius Wilhelmsen, jedna z najbardziej przyszłościowych firm w branży żeglugi morskiej, wyznaczyła ambitne cele redukcji emisji o 27,5 procent do 2030 r. Współpraca z DeepSea to ważny krok w kierunku ich spełnienia.

Geir Fagerheim, starszy wiceprezes ds. operacji morskich w Wallenius Wilhelmsen, mówi:

„Żaden człowiek, bez względu na to, ile ma lat doświadczenia, nie może konkurować z tymi zautomatyzowanymi instrukcjami żeglugi. Zmniejsza emisję, zmniejsza zużycie paliwa i zwiększa bezpieczeństwo podczas pracy. Jest to korzystne dla wszystkich aspektów żeglarstwa.”

Ta przełomowa decyzja, pierwsza tego rodzaju na świecie, nie została podjęta szybko – ale po 18 miesiącach rygorystycznych testów krok po kroku.

Liczby, które ostatecznie wyszły z tego wszechstronnego okresu próbnego, są znaczące:

Poprawa wydajności statku o 6,9% i ponad 170 000 ton przewidywanej redukcji emisji w całej flocie.

Jednak równie ważne jest skupienie się na kluczowych wnioskach płynących z 18-miesięcznego okresu intensywnej współpracy, która doprowadziła do tego partnerstwa.

13 października Wallenius Wilhelmsen i DeepSea przeprowadzili wirtualne seminarium internetowe, w którym omówili ten okres walidacji online i wspólnie omówili swoje kluczowe wnioski dotyczące dekarbonizacji z optymalizacją rejsów statków (Optymalizacja podróży w celu dekarbonizacji – seminarium internetowe online).

INICJATYWA 10% – Zmniejszenie emisji CΟ2 o 10% dzięki wiodącym flotom w branży żeglugowej

Czym jest inicjatywa 10%? Ruch mający na celu zmniejszenie kosztów energii statków morskich o 10%, podejście jest sprawdzone, opłacalne i można je osiągnąć w ciągu 12 miesięcy. Inicjatywa 10% jest zobowiązaniem DeepSea i członków (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) do współpracy w celu zrobienia czegoś realnego, wymiernego i skutecznego – z wymiernymi korzyściami dla wszystkich.

Artykuły związane z wykorzystaniem Sztucznej Inteligencji w branży żeglugi morskiej

Gigant Wallenius Wilhelmsen Cargo Shipping testuje rozwiązania do optymalizacji podróży AI ze sztuczną inteligencją: „Nagle mieliśmy 10 000 punktów danych w naszej bazie danych i musieliśmy to jakoś zrozumieć”. (16 września 2022)

Jeśli chodzi o optymalizację podróży – wybieranie najlepszego kursu i prędkości dla podróży – kapitanowie statków nie mają narzędzi do podejmowania świadomych decyzji, wyjaśnia Fagerheim z firmy żeglugowej Wallenius Wilhelmsen (statki towarowe). Dlatego na początku podróży idą ostro i szybko, bo nie potrafią przewidzieć późniejszych warunków. W tym miejscu pojawiają się platformy optymalizacji podróży oparte na sztucznej inteligencji.

Zgodnie z niedawnym raportem opublikowanym przez Lloyd's Register we współpracy z Thetius, przewiduje się, że przemysł morski wyda w 2022 r.

Wdrażanie rozwiązań sztucznej inteligencji w przemyśle morskim znajduje się na początkowym etapie, jednak sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał do odblokowania wartości w optymalizacji wydajności floty. Technologia sztucznej inteligencji do optymalizacji podróży koncentruje się przede wszystkim na zmniejszeniu zużycia paliwa przez statek, co skutkuje redukcją emisji CO2 i kosztów eksploatacji. Lloyd's Register's Maritime Performance Services zdobyło ogromne doświadczenie w wykorzystaniu sztucznej inteligencji do optymalizacji statków i pomocy w ostatecznej poprawie wydajności statków. Tradycyjna i starsza analityka danych analizuje tylko 101 TP3T danych statku, podczas gdy modele AI mogą teraz przeglądać blisko 1001 TP3T danych statku i natychmiast przetwarzać te dane, aby uzyskać niezwykle dokładny wgląd w osiągi statku w zakresie zużycia paliwa, prędkości, trymu, zanieczyszczenia kadłuba i mocy konsumpcji” (Andy McKeran, dyrektor ds. usług związanych z wydajnością morską, Lloyd's Register). Oczekuje się, że wydatki na rozwiązania sztucznej inteligencji AI w branży żeglugi morskiej wzrosną ponad dwukrotnie w ciągu najbliższych pięciu lat do 1 4T2,7 miliarda do 2027 r., co daje łączną roczną stopę wzrostu na poziomie 231 TP3T.

Uczenie maszynowe: kolejna granica morska?

Ponieważ dostępność danych do obliczeń o wysokiej wydajności rośnie wraz z przyjęciem automatyzacji, Wärtsilä Voyage uważa, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to technologie, na które warto zwrócić uwagę.

Cztery sposoby, w jakie przemysł morski inwestuje w sztuczną inteligencję do zarządzania wydajnością

AI, IOT, Business Intelligence, Data Analytics zmieniają sposób funkcjonowania transportu, a także obniżają koszty i zmniejszają ryzyko dla ludzkiego życia. Wiodące firmy żeglugowe wdrożyły technologie wspomagane sztuczną inteligencją, aby uzyskać lepszy wgląd w wydajność swoich statków, podczas gdy zarówno firmy o ugruntowanej pozycji, jak i start-upy znajdują nowe sposoby na przekraczanie granic sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja i era autonomicznej żeglugi

Świat jest połączony poprzez globalny handel oparty na branży transportowej. I będzie nadal rosnąć, przy przewidywanym wzroście handlu morskiego o prawie jedną trzecią do 2030 r. oraz przy wzroście tonokilometrów do 74 000 miliardów w okresie prognozy.

Innymi słowy, ocean odnotuje znaczny wzrost ruchu, ciśnienie znacznie wzrośnie, a ryzyko wypadków i incydentów na morzu będzie się utrzymywać. Szacuje się, że około 90% wypadków i incydentów morskich spowodowanych błędami ludzkimi kosztuje ponad 1,4 miliarda euro w roszczeniach z tytułu ubezpieczenia odpowiedzialności cywilnej na morzu.

To w rzeczywistości skłoniło firmy do inwestowania w automatyzację opartą na transformacyjnych technologiach sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym, jako ostateczne rozwiązanie poprawiające produktywność, wydajność i bezpieczeństwo poprzez eliminację błędów ludzkich.

Statystyki pokazują, że sztuczna inteligencja może zwiększyć wydajność branży transportowej i logistycznej o prawie 901 TP3T, potencjalnie zwiększając roczne przychody branży do 0,45 biliona euro.

„Autonomiczna żegluga to przyszłość przemysłu morskiego. Równie destrukcyjny jak smartfon, inteligentny statek zrewolucjonizuje krajobraz projektowania i eksploatacji statków”

Mikael Mäkinen, prezes działu Marine w Rolls-Royce Plc.

Optymalizacja podróży oparta na sztucznej inteligencji Narzędzia sztucznej inteligencji oferują krokową zmianę w sektorze nawigacji morskiej

Sektor żeglugi morskiej ciężko pracował, aby znaleźć sposoby na zmniejszenie emisji paliw węglowych zgodnie z początkowym Strategia IMO dotycząca gazów cieplarnianych i Agenda morska 2050 z dużym naciskiem na autonomię i przyszłe paliwa. Ale jak ciśnienie nadal rośnie w wyniku COP26 konieczne są rozwiązania, które uwolnią potencjał redukcji w istniejących flotach statków.

Krótkie wprowadzenie do AI (sztucznej inteligencji) i jej zastosowań w przemyśle morskim

Podczas SMART4SEA Athens Forum 2023, pan Themistoklis Sardis (menedżer IT w Costamare Shipping Company SA) wyjaśnił, że w branży żeglugowej istnieje kilka zastosowań sztucznej inteligencji, w tym automatyzacja obsługi i zarządzania ładunkami, optymalizacja tras i logistyki oraz predykcyjna konserwacja statki i inny sprzęt.

Jak sztuczna inteligencja zmienia przemysł morski? W jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana i przynosi korzyści branży żeglugi morskiej!

Podczas gdy wiele branż czerpie korzyści ze sztucznej inteligencji i wykorzystuje ją do usprawniania operacji i uzyskiwania cennych informacji, każda z nich ma unikalne zastosowania. Zrozumienie, w jaki sposób przemysł morski dostosowuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, może lepiej przygotować Cię do pracy na wodzie z tym sprzętem

Bezpłatny przewodnik dla kupujących — Wiodące firmy zajmujące się sztuczną inteligencją (AI) dla branży transportowej

Bezpłatny dokument (przewodnik dla kupujących), który zawiera szczegółowe informacje na temat producentów i dostawców rozwiązań Shipping AI oraz ich produktów do optymalizacji i planowania tras statków, wraz z danymi kontaktowymi, aby ułatwić podjęcie decyzji o zakupie (pobierz bezpłatną kopię).

Żegluga 4.0: Przyszłość przemysłu morskiego

Para. Elektryczność. Internet. Te trzy rewolucje przemysłowe zmieniły wszystko w sposobie funkcjonowania świata. Dziś jesteśmy w trakcie czwartej rewolucji przemysłowej: sztucznej inteligencji (AI). Wbrew powszechnemu przekonaniu, że żegluga działa w tradycyjnym, „staromodnym” modelu, nowe postępy w ramach tej napędzanej automatyzacją rewolucji przemysłowej stworzyły nowe wzorce innowacji i zmian. To jest Wysyłka 4.0.

ŹRÓDŁA na ten temat: Sztuczna inteligencja

Czym jest sztuczna inteligencja (AI)? Sztuczna inteligencja wykorzystuje komputery i maszyny do naśladowania zdolności ludzkiego umysłu do rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji. (IBM)

Sztuczna inteligencja to inteligencja maszyn lub oprogramowania, w przeciwieństwie do inteligencji ludzi lub zwierząt. (Sztuczna inteligencja – Wikipedia)

Sztuczna inteligencja, zdolność komputera lub sterowanego przez komputer robota do wykonywania zadań powszechnie kojarzonych z istotami inteligentnymi. (Sztuczna inteligencja (AI): definicja, przykłady, typy – Britannica)

Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?

Sztuczna inteligencja to symulacja procesów inteligencji człowieka przez maszyny, zwłaszcza systemy komputerowe. Konkretne zastosowania sztucznej inteligencji obejmują systemy eksperckie, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie mowy i widzenie maszynowe.

Jak działa sztuczna inteligencja?

Wraz ze wzrostem szumu wokół sztucznej inteligencji, dostawcy starają się promować sposób, w jaki wykorzystują ją ich produkty i usługi. Często to, co nazywają sztuczną inteligencją, jest po prostu składnikiem technologii, takiej jak uczenie maszynowe. Sztuczna inteligencja wymaga podstawy specjalistycznego sprzętu i oprogramowania do pisania i trenowania algorytmów uczenia maszynowego. Żaden pojedynczy język programowania nie jest synonimem sztucznej inteligencji, ale Python, R, Java, C++ i Julia mają funkcje popularne wśród programistów AI. (Czym jest sztuczna inteligencja i jak działa sztuczna inteligencja – TechTarget)

Różnice między sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i uczeniem głębokim

sztuczna inteligencja, nauczanie maszynowe oraz głęboka nauka są terminami powszechnymi w informatyce korporacyjnej i czasami są używane zamiennie, zwłaszcza przez firmy w swoich materiałach marketingowych. Istnieją jednak różnice (zobacz więcej na: Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe a uczenie głębokie: kluczowe różnice (techtarget.com)

Jakie są 4 rodzaje inteligencji AI?

Niektóre z tych typów sztucznej inteligencji nie są obecnie nawet naukowo możliwe. Według obecnego systemu klasyfikacji są cztery podstawowe typy sztucznej inteligencji: reaktywna, ograniczona pamięć, teoria umysłu i samoświadomość. (Źródło: Zrozumienie 4 rodzajów sztucznej inteligencji – bernardmarr.com )

Co to jest sztuczna inteligencja? Wszystko, co warto wiedzieć o sztucznej inteligencji, fascynujących i szybko rozwijających się technologiach sztucznej inteligencji – ZDnet.com

Co to jest sztuczna inteligencja? Dowiedz się o sztucznej inteligencji – bardzo obszerny artykuł na temat sztucznej inteligencji autorstwa Oracle.com

Wady i zalety wykorzystania sztucznej inteligencji

Czym jest sztuczna inteligencja (AI)? (według samej aplikacji AI 🙂 … ChatGPT)

Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do symulacji ludzkiej inteligencji w maszynach zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. Zadania te obejmują uczenie się, rozumowanie, rozwiązywanie problemów, percepcję, rozumienie języka, a nawet podejmowanie decyzji.

Systemy sztucznej inteligencji są zaprojektowane do analizowania danych, rozpoznawania wzorców i podejmowania świadomych decyzji lub przewidywania na podstawie tych danych. Można ich wyszkolić, aby z czasem poprawiali swoje wyniki poprzez iteracyjne procesy uczenia się. Technologie sztucznej inteligencji można ogólnie podzielić na dwie kategorie: wąska lub słaba sztuczna inteligencja oraz ogólna lub silna sztuczna inteligencja.

Wąska lub słaba sztuczna inteligencja: Ten typ sztucznej inteligencji jest projektowany i szkolony do wykonywania określonego zadania lub wąskiego zakresu zadań. Doskonale radzi sobie z wykonywaniem tych zadań, często przekraczając ludzkie możliwości, ale brakuje mu zdolności rozumienia lub wykonywania zadań wykraczających poza jego z góry określony zakres. Przykładami wąskiej sztucznej inteligencji są asystenci głosowi, tacy jak Siri czy Alexa, systemy rozpoznawania obrazu i algorytmy rekomendacji wykorzystywane przez serwisy streamingowe.

Ogólna lub silna sztuczna inteligencja: Ogólna sztuczna inteligencja odnosi się do poziomu sztucznej inteligencji, który ma zdolność rozumienia, uczenia się i stosowania wiedzy w wielu różnych zadaniach, podobnie jak człowiek. Posiadałby zdolności poznawcze podobne do ludzkich i mógłby potencjalnie wykonywać każde zadanie intelektualne, jakie może wykonać człowiek. Ogólna sztuczna inteligencja pozostaje w tym momencie w dużej mierze teoretyczna i nie została osiągnięta.

Systemy sztucznej inteligencji można dalej podzielić na uczenie maszynowe i uczenie głębokie:

Nauczanie maszynowe: Jest to podzbiór sztucznej inteligencji, który obejmuje algorytmy szkoleniowe w celu uczenia się wzorców na podstawie danych i przewidywania lub podejmowania decyzji na podstawie tych danych. Rodzaje uczenia maszynowego obejmują uczenie nadzorowane (uczenie z danymi oznaczonymi), uczenie nienadzorowane (znajdowanie wzorców w nieoznakowanych danych) oraz uczenie wzmacniające (uczenie się metodą prób i błędów).

Głęboka nauka: Jest to podzbiór uczenia maszynowego, który wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do modelowania i przetwarzania złożonych wzorców i relacji w danych. Głębokie uczenie się jest szczególnie skuteczne w zadaniach takich jak rozpoznawanie obrazu i mowy.

Sztuczna inteligencja ma szeroki zakres zastosowań w różnych branżach, w tym w opiece zdrowotnej, finansach, transporcie, rozrywce i nie tylko. Nadal szybko się rozwija i może zrewolucjonizować sposób, w jaki żyjemy i pracujemy, chociaż wraz z postępem technologii sztucznej inteligencji należy również uważnie zająć się kwestiami etycznymi i potencjalnymi wyzwaniami.