Skip to main content

Süni intellekt

7 yanvar 2025-ci il

 

Hamı üçün süni intellekt: Texnologiya və inklüzivliyin kəsişməsindən dərslər

Süni intellektdən sosial rifah üçün istifadə edən bu mütəxəssislər inklüziv süni intellektin miqyaslandırılması ilə bağlı fikirlərini bölüşürlər.

Vicki Hyman

Director,

Global Communications,

Mastercard

Kolumbiyalı mikro sahibkarlara kredit verməkdən tutmuş Efiopiyada ana xəstəliklərinin azaldılmasına və dünyanın hər yerindəki qaçqınlara həyat qurtaran məlumatların çatdırılmasına qədər süni intellektin gücü inklüzivlik və iqtisadi gücləndirmə potensialı ilə uyğunlaşdırılır.

Sosial təsir üçün süni intellektdən necə istifadə olunacağını yenidən müəyyənləşdirən beş təşkilat, 82 ölkədə 500-dən çox təqdimat alan Süni İntellekt İnklüzivliyi Sürətləndirmək Çağırışının qalibləri olaraq öz həllərini inkişaf etdirəcək və miqyaslandıracaq. Qaliblər — həmçinin Hindistanda kiçik miqyaslı arıçılar üçün sosial müəssisə və xəstələri az istifadə olunan federal müavinətlərlə əlaqələndirən ABŞ təşəbbüsü də daxil olmaqla — 200.000 dollar, eləcə də Mastercard və data.org ilə texniki yardım və mentorluq alacaqlar. hansı ki, bu, çağırışa sponsorluq etdi.

Mastercard Xəbər Otağı qalib təşkilatların liderləri ilə sosial sektorda süni intellekt həllərinin qurulmasının çətinlikləri, qərəzliliyi necə azaltdıqları və modellərini inklüziv olmağa necə öyrətdikləri və texnologiya üçün ən çox ümid verən digər sektorlar barədə danışdı.

Kolumbiyada kiçik müəssisələr üçün maliyyələşdirmə boşluğunun aradan qaldırılması: Quipu

Kolumbiyada təxminən 6 milyon müəssisə 10-dan az işçisi və az miqdarda kapitalı ilə fəaliyyət göstərən mikromüəssisədir. Onlardan yalnız 9 faizi fəaliyyətləri və maliyyə tarixçələri barədə məlumat çatışmazlığı səbəbindən rəsmi olaraq borc ala bilir və bu da böyük maliyyələşdirmə boşluğu yaradır.

Quipu, mobil əməliyyat tarixçələri, sosial media qarşılıqlı əlaqələri, SMS və ödəniş nümunələri, ağıllı ödənişlər və kredit toplama kimi qeyri-ənənəvi məlumatları təhlil edən bal modeli vasitəsilə bu kiçik müəssisələrin kredit qabiliyyətini daha dəqiq qiymətləndirmək üçün süni intellektdən istifadə etməklə qeyri-rəsmi iqtisadiyyatdakı informasiya boşluğunu aradan qaldırır. Həmçinin, bu müəssisələrə həm maliyyə, həm də qeyri-maliyyə məlumatlarına əsaslanaraq alternativ kredit balı yaratmağa imkan verən maliyyələşdirmə platforması və mikrokreditlər təqdim edir. Quipu tətbiqi vasitəsilə müştərilər iki gündən az müddətdə ödənilən dövriyyə kapitalı üçün bir neçə dəqiqə ərzində müraciət edə bilərlər.

 

Efiopiyada icma səhiyyəsinin gücləndirilməsi: IDinsight

İyirmi il əvvəl Efiopiya kənd səhiyyəsi üçün yeni bir model tətbiq etdi, minlərlə səhiyyə işçisini yerli icmalara xidmət göstərmək üçün təlimləndirdi və yerləşdirdi. Bu, ana və uşaq sağlamlığında əhəmiyyətli irəliləyişlərə, yeni HİV infeksiyalarının, vərəm və malyariya ilə əlaqəli ölüm hallarının azalmasına səbəb oldu. Bunlardan bir neçəsi bunlardır:

Bu uğuru davam etdirmək üçün IDinsight , Last Mile Health və Efiopiyanın Səhiyyə Nazirliyi ilə birlikdə səhiyyə işçilərinin mürəkkəb hallar üzrə real vaxt rejimində tibbi rəhbərlik üçün əlaqə saxlaya biləcəyi süni intellektlə işləyən çağrı mərkəzi üzərində tərəfdaşlıq edir. Təşkilatın süni intellekt həlli, Səhiyyə Nazirliyinin hərtərəfli qaydalarına əsaslanan bir iş idarəetmə sistemi və sual-cavab xidmətini əhatə edəcək və telefon vasitəsilə səhiyyə işçilərinə vacib məlumatları ötürəcək çağrı mərkəzi agentlərinə real vaxt rejimində dəstək verəcək, onlara xəstələrə qulluq etməyə və yüksək keyfiyyətli səhiyyə xidməti göstərməyə imkan verəcək.

 

Dünyanın hər yerində böhran içində olan insanlara həyat qurtaran məlumatların çatdırılması: Beynəlxalq Xilasetmə Komitəsinin Yol Göstəricisi Layihəsi

Dünyada rekord sayda - 120 milyon insan münaqişə, təbii fəlakət, yoxsulluq və zorakılıq səbəbindən didərgin düşüb. Böhrandan təsirlənən insanlar məhdud məlumatlarla təhlükəsizliyə gedən yolları boyunca həyatlarını dəyişdirən vacib qərarlar qəbul etməlidirlər. 2015-ci ildə Beynəlxalq Xilasetmə Komitəsi istifadəçilərin dəqiq və vaxtında məlumat tapması, vacib xidmətlərə çıxışı və yerli moderatorlara "Mənzilə necə daxil ola bilərəm?" kimi birbaşa suallar verməsi üçün rəqəmsal yardım mərkəzləri yaradan " İşarə Layihəsi "ni başlatdı. Müvəqqəti iş icazəsi ala biləcəyəmmi? Uşaqlarımı məktəbə yazdıra bilərəmmi? Signpost-un dünya miqyasında təxminən 30 aktiv proqramı var və 2024-cü ildə 6 milyondan çox Signpost istifadəçisi var.  

Lakin, köçkünlərin sayı ilə yanaşı, informasiya ehtiyacları da artır. 2023-cü ildə Əfqanıstanda baş verən böhran zamanı bir Facebook paylaşımı bir ay ərzində 30.000 mesajla nəticələndi və bu da altı moderatordan ibarət yerli Signpost komandasını üstələdi. 2024-cü ildə IRC-nin rəhbərlik etdiyi Signpost Layihəsi, süni intellekt agentləri və insan nəzarəti vasitəsilə vacib məlumatların çatdırılmasını artırmaq üçün Signpost AI-ni işə saldı. Bu sistem moderatorların üzərinə düşən yükü azaltmaqla yanaşı, onlara daha mürəkkəb işlərə diqqət yetirməyə imkan verməklə yanaşı, qlobal miqyasda məcburi köçkün əhali üçün resurslara və xidmətlərə çıxışı yaxşılaşdıran vaxtında və dəqiq cavabları təmin etməyi hədəfləyir. 

 

Hindistanda arıçılar üçün bilik yuvası qurmaq: Buzzworthy Ventures

Hindistan qlobal kənd təsərrüfatı dinamikası olaraq qalır, lakin kənd təsərrüfatı dəyər zəncirlərindən birində ajiotaj yoxdur: arıçılıq. Hindistanda 400.000 kiçik arıçı var və onların bir çoxu dolanışıqlarını təmin etməkdə, məhsuldarlığı artırmaq üçün həşərat tozlandırmasının iqtisadi potensialını artırmaqda çətinlik çəkir. Hindistanda həşəratların tozlanması ildə 22,52 milyard dollar gəlir gətirir ki, bu da bal və pətək məhsullarının bazar həcmini xeyli üstələyir, lakin Hindistan iqtisadiyyatı və qidalanması üçün vacib olan bitkilər üçün potensial hələ də kifayət qədər istifadə olunmur. 

Beləliklə, Buzzworthy Ventures, kənd və marjinal icmalardakı kiçik arıçıları, xüsusən də qadınları, kiçik torpaq sahiblərini, torpaqsız fermerləri və qəbilə əhalisini gücləndirmək üçün süni intellektlə idarə olunan mobil tətbiqetmə olan Beekind yaratdı. Bu, arıçılara pətək sağlamlığını idarə etməyə, xəstəlikləri diaqnoz etməyə, bal istehsalını yaxşılaşdırmağa və dəyişən iqlim şəraitinə uyğunlaşmağa kömək edərək real vaxt rejimində məlumat və proqnozlaşdırıcı analitika təmin edir.

 

ABŞ-da sağlamlıq-sərvət fərqinin aradan qaldırılması: Link Health

Təcili yardım həkimi Alister Martin tez-tez xəstələrin təcili yardım şöbəsinə müraciətlərinin arxasında duran amilin yoxsulluq olduğunu görürdü. O, başa düşdü ki, “dərman kimi pul” — xəstələrə nağd yardım və federal müavinətlərə çıxış əldə etməyə kömək etmək — sağlamlıq-sərvət fərqini aradan qaldırmaqla sağlamlığın zəif olmasının kök səbəblərini aradan qaldıra bilər. 

Bu, xəstələri SNAP, WIC və Lifeline kimi xərclənməmiş federal yardım proqramları ilə əlaqələndirən və səhiyyə sahəsindəki bərabərsizliyi artıran maliyyə gərginliyini azaldan Link Health proqramının yaradılmasına gətirib çıxardı. Süni intellektlə dəstəklənən qeydiyyat platforması və çatbotu yoxsulluğun azaldılması, maliyyə stressinin azaldılması və rifahın yaxşılaşdırılması üçün ştat və federal yardımlardan 10 milyon dollar qazanmağı hədəfləyir.

Həll yolunuzu tapmaqda ən böyük çətinlik nə idi?

Mercedes Bidart, CEO və həmtəsisçisi, Quipu

“Ən böyük çətinlik ballarımızı artırmaq üçün kredit verməyə başlamaq üçün ilk kapital məbləğini təmin etmək idi.” Yeni anderraytinq həlli yaratmaq "toyuq-yumurta" probleminə bənzəyir: Həlli qurmaq üçün kapitala ehtiyacınız var, amma onu sınaqdan keçirənə qədər əldə edə bilməzsiniz. 

Sid Ravinutula, IDinsight-ın baş data alimi

"İlk çətinlik texnikidir." Səhiyyə kontekstində müalicə və tövsiyələr 100% dəqiq olmalıdır — halüsinasiyalara yer yoxdur. Bu, məşhur axtarışla artırılmış generasiya arxitekturasından fərqli bir yanaşma tələb edir. Müalicələri və diaqnostik protokolları dəqiq şəkildə əks etdirən bir qrafik qurmalıyıq.

“İkinci çətinlik təmsilçi etalonlar və validasiya dəstləri yaratmaqdır.” Modeli təkrarlamadan və təkmilləşdirmədən əvvəl, bu işçilərin verə biləcəyi suallar və cavablar toplusuna ehtiyacımız var. Bu məlumat dəsti onların soruşa biləcəyi bütün mövzuları əhatə etməli və necə soruşa biləcəklərini izah etməlidir - qısaltmalar, danışıq terminləri, emojilər və s. istifadə etməklə. Yüksək keyfiyyətli etalon məlumat dəsti yaratmaq baha başa gəlir, çünki çox vaxt insan annotasiyası tələb olunur.

Andre Heller, proqram meneceri, Signpost

“Ən böyük çətinliklərdən biri həm inklüziv, həm də kontekst baxımından dəqiq olan süni intellekt alətlərinin hazırlanması olub.” Süni intellektlə azlıqların dillərini, regional ləhcələri və mədəni cəhətdən incə məzmunu anlamaq üçün təlim keçmək geniş məlumatların seçilməsi, insan təcrübəsi və sınaqdan keçirilməsini tələb edir. Bundan əlavə, süni intellekt tərəfindən yaradılan cavabların humanitar prinsiplərə uyğun olmasını və qərəzliliyin davam etməməsini təmin etmək üçün insan nəzarəti və etik nəticələr üçün konstitusiya yenidən yazılması kimi güclü təhlükəsizlik tədbirlərinin yaradılması tələb olunmuşdur. İnnovasiyanı bu ciddi standartlarla balanslaşdırmaq tələbkar, lakin vacib olmuşdur.

Monika Şukla, Buzzworthy Ventures şirkətinin baş direktoru və həmtəsisçisi

“Əsas çətinlik qabaqcıl süni intellekt texnologiyası ilə onun kənd yerlərində tətbiqi arasındakı boşluğu aradan qaldırmaq idi. Hindistanda internet bağlantısı eksponensial olaraq artsa da (2023-cü ildə əsasən əlverişli smartfonlar sayəsində 700 milyondan çox internet istifadəçisi ilə), giriş qeyri-bərabər olaraq qalır. Bu rəqəmsal uçurum, ucqar meşələrdə və kəndlərdə qeyri-bərabər şəbəkə əhatə dairəsi ilə birlikdə, ardıcıl bağlantı və istifadəçi qarşılıqlı əlaqəsi tələb edən süni intellektlə idarə olunan həllərin tətbiqinə ciddi maneə yaratdı.

Alister Martin, Link Health şirkətinin baş direktoru

“Dövlət müavinətlərindən istifadə etmək və onlara çıxış əldə etmək bir çox ailə üçün maneə ola bilər.” Lakin, ən böyük çətinlik Link Health-in müdaxiləsinin onsuz da çox yüklənmiş səhiyyə müəssisələrinə problemsiz şəkildə inteqrasiyası idi. Bu, səhiyyə işçiləri arasında etimadın yaradılmasını, naviqatorların xəstələrə və səhiyyə sistemlərinə ölçülə bilən faydalar göstərərkən xəstələrə qulluq işini pozmamasını təmin etməyi tələb edirdi.

 

 

Qadınlar və bir qız lövhənin ətrafına toplaşırlar.

 

 

Həllimin həm sifarişlə, həm də inklüziv olmasını necə təmin edirsiniz?

Mercedes Bidart, Quipu: “Qərəzliliyi azaltmaq üçün müxtəlif məlumat dəstlərindən istifadə edirik, süni intellekt modellərimizi müntəzəm olaraq yoxlayırıq və ədalətli və bərabər kredit qiymətləndirmələrini təmin etmək üçün insan tərəfindən yoxlanış tətbiq edirik. Alqoritmlərimiz gender və irqi ayrı-seçkiliyin qarşısını almaq üçün ciddi şəkildə sınaqdan keçirilir və etik standartlara uyğunlaşdırmaq üçün onları davamlı olaraq izləyir və yeniləyirik. Biz həmçinin istifadəçilərə süni intellekt qərarlarına etiraz etmək və ya apelyasiya şikayəti vermək imkanı verən əlçatan kompensasiya prosesləri təqdim edirik.

Sid Ravinutula, IDinsight: “Əvvəlcə biz bunu açıq mənbəli bir həll yolu kimi qururuq. Ümid edirik ki, bu, təşkilatlara öz xüsusi ehtiyacları üçün bundan istifadə etməyə imkan verərək oxşar vasitələrin digər kontekstlərdə tətbiqini sürətləndirəcək. İkincisi, biz onun yerli kontekstlərə uyğun olaraq asanlıqla fərdiləşdirilə və genişləndirilə biləcəyini təmin edirik. Buraya yerli qaydalara riayət etmək, süni intellekt modellərini dəyişdirmək və ya yeni mühafizə məhəccərləri əlavə etmək daxildir. Hər bir kontekst üçün təkmilləşdirilə bilən ortaq bir model yaratmaqla, hər bir mühitin unikal tələblərinə hörmətlə yanaşılmaqla həllin geniş tətbiq olunmasını təmin edirik. 

Andre Heller, Signpost: “Signpost süni intellektinə etibarlı mənbələrdən və yerli QHT-lərdən seçilmiş, təsdiqlənmiş məlumatlardan istifadə etməklə təlim keçirilir. Bu, süni intellektin regional ləhcələri, mədəni normaları və azlıqların dillərini əks etdirməsini təmin edir və xidmətdən məhrum əhali üçün vacib boşluqları doldurur. Süni intellekt agentləri səs və mətn girişlərini dəstəkləyir və bu da savadlılığı aşağı olan insanlar üçün əlçatanlığı təmin edir. Dəqiqliyi və inklüzivliyi təsdiqləmək üçün alətlər ana dili danışanlar və icma moderatorları ilə sınaqdan keçirilir və təkmilləşdirilir. Süni intellekt Konstitusiyamız qərəzliliyi azaltmaq üçün davamlı auditlərlə ayrı-seçkiliyə yol verilməməsi və travmaya həssas dil də daxil olmaqla etik qaydaları demokratik şəkildə müəyyən edir.

Monika Şukla, Buzzworthy Ventures: “Beekind texnologiya və toxunma həllərini iqlim, flora və əkinçilik təcrübələri kimi hiperlokal amilləri birləşdirərək spesifik regional, ekoloji və məhsul şəraitinə uyğunlaşdırır. Buna nail olmaq üçün yerli arıçıları, tədqiqatçıları, kənd təsərrüfatı mütəxəssislərini və icma liderlərini kodlaşdırma təcrübələrinə, modellərinə və tətbiq strategiyalarına fəal şəkildə cəlb edirik və həllin xidmət etdiyi insanların reallıqlarına uyğun olmasını təmin edirik. Biz Hindistanın kənd təsərrüfatı ekosisteminə əsas töhfə verən, lakin xidmət göstərilməyən qadınlara və kiçik fermerlərə üstünlük veririk. Məsələn, genderə həssas təlimlər təmin etməklə və dialoq üçün inklüziv məkanlar yaratmaqla, qadınları arıçılıq dəyər zəncirində fəal iştirak etməyə və ondan faydalanmağa təşviq edirik. İnklüzivlik sadəcə bir prinsip deyil; bu, yanaşmamızın praktik təməl daşıdır.

Alister Martin, Link Health: “Naviqatorlar xəstələrlə fiziki və emosional olaraq olduqları yerdə, çox vaxt gözləmə otaqlarında görüşür və yanaşmalarını yaşlı yetkinləri Medicare Əmanət Proqramları kimi müavinətlərə cəlb etmək kimi xəstələrin konkret ehtiyaclarına uyğunlaşdırırlar. Əlçatanlığa üstünlük verən və etibarlı icma mesajlaşma vasitələrindən istifadə edən sistemlər dizayn etməklə, proqram müxtəlif əhali qruplarına, xüsusən də xidmət göstərilməyən icmalara səmərəli şəkildə xidmət göstərməsini təmin edir.

Süni intellektlə bağlı ən böyük narahatlığınız nədir?

Mercedes Bidart, Quipu: “Süni intellekt modelləri qurarkən ən vacib hissə məlumat dəstidir. Yaxşı model yaxşı və ədalətli nəticəyə malik modeldir və bunu mümkün etməyin yeganə yolu hər bir bölgənin xüsusiyyətlərini təmsil edən müxtəlif məlumat dəstləri olan modellərin hazırlanmasıdır. Tapmacanın digər vacib hissəsi modeli quran şəxs/komandadır. Süni intellekt sahəsindəki işlərin yalnız 20%-i qadınlar tərəfindən görülür, bu da nəticələrə gender baxımından baxılmaması deməkdir. Süni intellekt həllərini idarə edən daha çox qadına ehtiyacımız var.

Sid Ravinutula, IDinsight: “Etibarlılıq. Səhiyyədə səhv diaqnoz və ya natamam müalicə fəlakətli nəticələrə səbəb ola bilər. Lakin, süni intellekt modelləri təsadüfilik nümayiş etdirir. Məsələn, eyni sualı süni intellektdən dəfələrlə soruşmaq bir az fərqli cavablar verə bilər. Eynilə, bir sualı yenidən ifadə etmək fərqli cavablar verə bilər. Əksər cavablar eyni mesajı çatdıra bilsə də, bəziləri natamam və ya yanlış ola bilər, potensial olaraq zərər verə bilər. Bütün cavabların düzgün, tam və hörmətli olmasını təmin etmək üçün möhkəm səddlər vacibdir.

Andre Heller, Signpost: “Ən böyük narahatlıq süni intellektin qərəz, yanlış məlumat və ya kənarlaşdırma yolu ilə zərər vurma potensialıdır. Həssas əhali qrupları üçün səhv məlumatlar həyatı dəyişdirən nəticələrə səbəb ola bilər. Süni intellektinin kontekst baxımından dəqiq, şəffaf və etik olmasını təmin etmək üçün daimi nəzarət, sınaq və yerli mütəxəssislərlə əməkdaşlıq tələb olunur. Biz bunu keyfiyyətə nəzarət üçün insan nəzarəti, cavabları təkmilləşdirmək üçün qərəzli auditlər və etik icmallar, eləcə də nəticələri idarə edən və zərərli riskləri azaldan Süni İntellekt Konstitusiyası kimi şəffaf çərçivələr tətbiq etməklə həll edirik. Biz süni intellekt innovasiyasını hesabatlılıq və etibarla balanslaşdırmaqda ayıq-sayıq qalırıq.

Monika Şukla, Buzzworthy Ventures: “Süni intellekt modelləri xidmət göstərməyi hədəflədikləri icmaları tam təmsil etməyən məlumatlardan istifadə etməklə öyrədildikdə, mövcud bərabərsizliklərin güclənməsi riski yaranır. Məsələn, bir çox süni intellekt sistemləri əsas dillərdəki məlumatlardan istifadə etməklə təlim keçir və bu da yerli ləhcələrin və şifahi dillərin az təmsil olunmasına səbəb olur. Hindistanda çoxsaylı qəbilə və regional icmalar, çox vaxt güclü rəqəmsal məlumat dəstlərinin olmaması ilə bağlı dillərdə danışırlar. Bu təmsilçilik çatışmazlığı modellərin bu icmaların ehtiyaclarını dəqiq şəkildə şərh etməməsinə və ya onlara cavab verməməsinə səbəb ola bilər. Bundan əlavə, regional vurğular, nitq tərzləri və həyat təcrübələri çox vaxt nəzərdən qaçırılır və bu da süni intellekt həllərinin bu qruplar üçün daha az təsirli və ya hətta zərərli olmasına səbəb olur.

Alister Martin, Link Health: “Ən böyük narahatlıq, xüsusən də xidmət göstərilməyən əhali ilə işləyərkən süni intellekt sistemlərinin mövcud qərəzləri davam etdirmə potensialıdır. Diqqətli nəzarət olmadan, alqoritmlər bilmədən ən çox ehtiyacı olanları kənarlaşdıra və ya üzləşdikləri sistem bərabərsizliyini nəzərə almaya bilər. Fərqsizliyin daha da artmasının qarşısını almaq üçün qərar qəbuletmədə şəffaflığın, hesabatlılığın və süni intellektdən etik istifadənin təmin edilməsi vacibdir. Bu da prosesin kritik mərhələlərində insanları diqqətdə saxlamağımızın və süni intellekt alətlərimizi inkişaf etdirdikcə insanları diqqətdə saxlamağa davam etməyimizin səbəbidir. 

Öz sektorunuzdan kənarda hansı sektor süni intellektdən ən çox faydalana bilər?

Mercedes Bidart, Quipu: “Təhsil sektoru. İnanıram ki, təhsil dəyişib və onu daha demokratik etmək imkanımız var. Quipuda təhsil sahəsində gördüyümüz iş, müştərilərimizə bizneslərinin idarə olunmasında dəstək olan WhatsApp-da nəsil süni intellekt köməkçisidir. Hər biznes üçün bir məsləhətçiyə ehtiyac yoxdur. Bir botla milyonlarla insanın təhsilini və inkişafını dəstəkləyə bilərik.

Sid Ravinutula, IDinsight: “IDinsight sektorlara aqnostik yanaşır. Bu layihə səhiyyəyə yönəlsə də, təhsil və sosial müdafiə sahələrində süni intellekt həlləri hazırlamışıq. Fermerlər, icma səhiyyə işçiləri ilə eyni informasiya maneələri ilə üzləşirlər. Onlar öz bölgələri üçün yetişdirilə biləcək ən yaxşı bitkiləri və optimal gübrə qarışıqlarını bilməli, həmçinin bitki xəstəliklərinin diaqnozu və müalicəsində kömək almalıdırlar. Təhsildə süni intellektdən istifadə hallarına fərdi repetitorlar, süni intellekt tərəfindən yaradılan dərs planları və süni intellektlə işləyən qiymətləndirmələr və qiymətləndirmələr daxildir. Hindistanda məktəblərdə qızların sayını artırmaq üçün çalışan bir QHT üçün məktəbdən kənar qızları müəyyən etmək üçün süni intellektdən istifadə etdik. Nəhayət, süni intellekt vətəndaşlara dövlət müavinətlərindən istifadə etməyə kömək edə bilər. Bu, uyğunluğun müəyyənləşdirilməsinə və mürəkkəb müraciət prosesində istiqamətlənməyə kömək edə bilər.

Andre Heller, Signpost: “Süni intellektdəki irəliləyişlərlə transformasiya olunmayacaq bir sektor təsəvvür etmək çətindir. Sual budur ki, nə vaxt - iki il, yoxsa beş il? Biznes əməliyyatlarından tutmuş məlumatların təhlilinə və səhiyyədə diaqnostikaya, demək olar ki, istənilən sahədə tədqiqatlara qədər hər şey hələ görmədiyimiz bir sürətlə inkişaf edəcək. Sadəcə, insanların bundan nə vaxt səmərəli istifadə edə biləcəyi məsələsidir. Praktik bir nümunə: meteorologiya və fəlakətlərin idarə olunması arasında əlaqə. Daşqınlar, qasırğalar, quraqlıqlar və ekstremal hava hadisələri kimi hava xəbərdarlıqları və fəlakətlərin erkən xəbərdarlıq sistemləri süni intellektdən faydalanmaq üçün böyük potensiala malikdir. Qabaqcıl süni intellekt modelləri fəlakətləri daha dəqiq proqnozlaşdırmaq və həssas insanları, yerli müəssisələri, təchizat zəncirlərini və hökuməti əhatə edən daha vahid reaksiya üçün erkən xəbərdarlıqlar vermək üçün real vaxt rejimində meteoroloji və hidroloji məlumatları təhlil edə bilər. "Signpost" artıq FloodHub vasitəsilə daşqınlara qarşı mübarizədə süni intellektdən istifadə etməyə başlayıb və icmalara daşqınlara hazırlaşmaqda və onların təsirini azaltmaqda kömək etmək üçün süni intellekt proqnozlarını real vaxt rejimində yeniləmələrlə birləşdirib.

Monika Şukla, Buzzworthy Ventures: “Səhiyyə sektoru, xüsusən də kənd yerlərində diaqnostika, fərdiləşdirilmiş tibb və səhiyyə təchizatı zəncirlərinin optimallaşdırılması sahələrində süni intellektdən əhəmiyyətli dərəcədə faydalanacaq. Süni intellektlə işləyən alətlər tibbi görüntülər və ya diaqnostik testlər vasitəsilə malyariya və vərəm kimi xəstəliklərin erkən aşkarlanmasına kömək edə bilər. Məsələn, süni intellekt modelləri, hətta resurs az olan şəraitdə belə, xəstəliyin erkən əlamətlərini aşkar etmək üçün sinə rentgen şüalarını və ya qan nümunələrini təhlil edə bilər. Bu, daha sürətli diaqnoz və müalicəyə gətirib çıxara bilər, nəticədə həyatları xilas edə və xidmət göstərilməyən bölgələrdə səhiyyə xərclərini azalda bilər. Süni intellekt həmçinin ucqar səhiyyə sistemlərində logistikanı sadələşdirə, tibbi ləvazimatların və vaksinlərin az xidmət göstərilən ərazilərə vaxtında çatdırılmasını təmin edə bilər ki, bu da kənd əhalisinin çox olduğu ölkələr üçün vacibdir.

Alister Martin, Link Health: “Təhsil, xüsusən də təhsil imkanları məhdud olan tələbələr üçün öyrənmə təcrübələrini fərdiləşdirməkdə süni intellektdən böyük fayda əldə edir. Süni intellekt öyrənmədəki boşluqları müəyyən etməyə, xüsusi dəstək göstərməyə və ənənəvi modellərin edə bilmədiyi şəkildə şagirdlərə və ailələrə çoxdilli resurslar təklif etməyə kömək edə bilər. Keyfiyyətli təhsilə çıxışdakı bərabərsizlikləri aradan qaldırmaqla süni intellekt gələcək sağlamlıq və sosial-iqtisadi nəticələrə transformativ təsir göstərə bilər.