ทั่วไป

ปัญญาประดิษฐ์มีผลต่อวิศวกรรมอย่างไร


สิ่งที่โดดเด่นในนิยายวิทยาศาสตร์ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาคือปัญญาประดิษฐ์ นับตั้งแต่ยุคแรก ๆ ของการคำนวณนักวิทยาศาสตร์และนักคิดคนอื่น ๆ ต่างก็หลงใหลในความคิดที่จะสร้างเครื่องจักรที่สามารถจำลองสมองมนุษย์ได้ เคยมีความคิดว่าการเปรียบเทียบของสมองมนุษย์ก็เหมือนกับคอมพิวเตอร์ที่วิ่งลึกลงไป อย่างไรก็ตามตอนนี้เรารู้แล้วว่าภาพมีความซับซ้อนมากขึ้นวิธีการทำงานของสมองนั้นเหนือกว่าคอมพิวเตอร์ธรรมดา ๆ

เรายังไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าจิตสำนึกเกิดขึ้นในสมองของมนุษย์ได้อย่างไรและยังคงมีการถกเถียงกันมากมายว่าสติสามารถแยกออกจากปัญญาขั้นสูงได้หรือไม่ แต่ปัญญาประดิษฐ์ไม่จำเป็นต้องซับซ้อนขนาดนี้ เราเห็นตัวอย่างที่ง่ายกว่าของสิ่งที่เราอาจอธิบายว่าเป็นปัญญาประดิษฐ์อยู่เป็นประจำ ผู้ช่วยด้านเสียงที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้าในสมาร์ทโฟนสมัยใหม่ทุกเครื่องเป็นเพียงตัวอย่างเดียวและตอนนี้ AI เดียวกันเหล่านี้ได้ถูกรวมเข้ากับนาฬิกาปลุกและลำโพงเพื่อให้สามารถใช้ควบคุมอุปกรณ์อัจฉริยะต่างๆในบ้านได้

ปัญญาประดิษฐ์กำลังหาทางเข้าสู่บริบททางอุตสาหกรรมและการผลิตมากขึ้น มีการใช้ AI เพื่อทำการซื้อขายที่มีความถี่สูงในตลาดหุ้น ปัจจุบัน AI มีอยู่ทุกหนทุกแห่งซึ่งหมายความว่ามันกลายเป็นเรื่องง่ายที่จะลืมว่ามันซับซ้อนเพียงใด AI มีส่วนช่วยอย่างมากในการนำเสนอโลกแห่งวิศวกรรม การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบันและอนาคตที่น่าตื่นเต้นที่สุดบางส่วนอยู่ในสาขาวิศวกรรม

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

คำนี้ถูกนำมาใช้ครั้งแรกในการประชุมที่ Dartmouth College ในปี 1956 อย่างไรก็ตามในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ได้รับการพิจารณาและพูดถึงในแง่ทฤษฎีเชิงนามธรรมมานานแล้ว แต่ในทศวรรษที่ผ่านมาเราได้เริ่มเห็นว่ามันถูกใช้ในผู้บริโภค เทคโนโลยี. ปัจจุบันกลายเป็นสิ่งที่แพร่หลายในชีวิตประจำวันของเราจนลืมไปว่าการแสดงความกล้าหาญทางเทคโนโลยีที่ซับซ้อนและการเข้าใจปัญญาประดิษฐ์แสดงถึงอะไร

ในการตอบคำถามว่าปัญญาประดิษฐ์คืออะไรและคำนี้หมายถึงอะไรในปัจจุบันเราต้องพิจารณาว่าอะไรที่ก่อให้เกิดปัญญา สิ่งนี้ไม่ง่ายอย่างที่หลายคนคิดว่าควรจะเป็น ตัวอย่างเช่นคุณคิดว่าสัตว์ทุกชนิดมีความฉลาดหรือไม่? หรือค่อนข้างจะมีสติปัญญา?

สัตว์บางชนิดเช่นแมวปลาหมึกและแม้แต่ปลาโลมาเป็นต้นแสดงให้เห็นถึงความฉลาดในระดับสูง เมื่อเปรียบเทียบสัตว์สองชนิดที่แตกต่างกันเช่นหนูและกอริลลามีหลายวิธีที่นักวิทยาศาสตร์สามารถวัดความฉลาดสัมพัทธ์ของพวกมันได้ แต่การกำหนดและวัดความฉลาดอย่างเป็นกลางเป็นเรื่องยาก

AIs ที่ใช้ในภาควิศวกรรมรวมทั้งซอฟต์แวร์และส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ ลองนึกถึงหุ่นยนต์ในสายการประกอบรถยนต์และซอฟต์แวร์ที่ควบคุมพวกมัน พวกเขามีความสามารถทางวิศวกรรมที่น่าประทับใจ แต่พวกเขาฉลาดหรือไม่?

คุณอาจประหลาดใจที่ได้เรียนรู้ว่าการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในงานวิศวกรรมของเราฉลาดและซับซ้อนเพียงใด สายการผลิตที่ชาญฉลาดเป็นอนาคตแน่นอน แต่ปัญญาประดิษฐ์สร้างความแตกต่างอย่างมากให้กับภาควิศวกรรมได้อย่างไร?

การผลิต

การเพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์สัญญาว่าจะช่วยให้เราสามารถพัฒนาเครื่องจักรที่สามารถดำเนินการผลิตที่ซับซ้อนมากขึ้นและแม้แต่การออกแบบงานต่างๆ เครื่องจักรที่มีความสามารถในการเรียนรู้และปรับปรุงโดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์เป็นเป้าหมายสูงสุดและสิ่งนี้จะมีผลกระทบที่สำคัญและกว้างไกล นอกจากนี้ในการแสวงหาการสร้าง AI ที่ทรงพลังยิ่งขึ้นเรากำลังค้นพบข้อมูลเกี่ยวกับการทำงานของสมองของเราเองและวิธีที่เราเข้าใกล้กระบวนการเรียนรู้ทั้งโดยรู้ตัวและไม่รู้ตัว

วิศวกรหลายคนกลัวว่าในไม่ช้างานของพวกเขาจะถูกยึดครองโดยหุ่นยนต์ขั้นสูงที่เพียงพอ เนื่องจากความสามารถในการผลิตและการออกแบบของเราขยายตัวอย่างต่อเนื่องเราจึงสามารถสร้างเครื่องจักรที่สามารถจำลองได้ทุกอย่างที่มนุษย์สามารถทำได้ในสายการประกอบ ความกลัวเหล่านี้ไม่ได้ไม่มีมูลความจริงเนื่องจากระบบอัตโนมัติยังคงนำงานออกไปจากผู้คนในพื้นที่ต่างๆ

สิ่งต่าง ๆ ไม่ได้ดูเยือกเย็น แต่อย่างใดการศึกษาของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดหัวข้อ ‘การศึกษาปัญญาประดิษฐ์หนึ่งร้อยปีรายงานว่าไม่มีการคุกคามต่อคนงาน การศึกษาแย้งว่าแม้ว่าปัญญาประดิษฐ์จะมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่องาน แต่สิ่งนี้จะสมดุลกับผลกระทบเชิงบวกอื่น ๆ อีกมากมายต่อสังคม

บางทีตัวอย่างที่โดดเด่นที่สุดของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ในงานวิศวกรรมคือในด้านการผลิตรถยนต์

การผสมผสานระหว่างซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่เข้ามาในสายการผลิตได้เติบโตขึ้นอย่างมีความซับซ้อนมากขึ้นในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ในขั้นต้นหุ่นยนต์เหล่านี้ทำงานด้านวิศวกรรมอย่างง่ายซึ่งเกี่ยวข้องกับส่วนประกอบและการเคลื่อนไหวที่ค่อนข้างใหญ่ ปัจจุบันพวกเขาสามารถเคลื่อนไหวได้อย่างแม่นยำและเลียนแบบส่วนที่ซับซ้อนที่สุดของกระบวนการได้

ข้อมูลใหญ่

คงไม่ใช่เรื่องไร้เหตุผลที่จะบอกว่าตอนนี้เราอยู่ในยุคแห่งข้อมูล ข้อมูลเป็นสินค้าที่ไม่เหมือนใครที่โลกเคยรู้จัก เป็นสิ่งที่มีคุณค่าทางการเงินอย่างมาก แต่ยังสามารถใช้โดยตรงเพื่อให้ธุรกิจมีความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง

ปัญญาประดิษฐ์โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการนำไปใช้งานที่ซับซ้อนที่สุดต้องอาศัยชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ด้วยอัลกอริทึมเป็นหลัก

หนึ่งในแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ที่น่าตื่นเต้นที่สุดในสาขาวิศวกรรมคือการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่องขึ้นอยู่กับการสร้างและการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ผ่านกระบวนการนี้ในการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับประสิทธิภาพอย่างกว้างขวางและวิเคราะห์ในภายหลังว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถเรียนรู้ได้ หากโปรแกรมมีอัลกอริทึมที่เหมาะสมในการระบุข้อผิดพลาดและกำหนดแนวทางแก้ไขโปรแกรมก็สามารถดำเนินการตามกระบวนการและปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง

สำหรับวิศวกรที่ทำงานในโครงการสาธารณะขนาดใหญ่ข้อมูลขนาดใหญ่จะเป็นส่วนสำคัญของงานของพวกเขา การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถบอกนักวิจัยได้ในรายละเอียดที่ไม่เคยมีมาก่อนว่าการไหลเวียนของผู้คนในสภาพแวดล้อมในเมืองหนาแน่นที่สุด ในทางกลับกันนี่หมายความว่าการตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐานสาธารณะสามารถขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์ตามวัตถุประสงค์

นอกจากนี้ในบริบทของวิศวกรรมสำหรับงานสาธารณะสามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อวิเคราะห์ว่าโซลูชันบางอย่างทำงานได้ดีเพียงใดเมื่อนำไปใช้ที่อื่น ข้อมูลขนาดใหญ่ยังช่วยให้สามารถเปรียบเทียบวัตถุประสงค์และรายละเอียดว่าสภาพแวดล้อมปัจจุบันมีความคล้ายคลึงกับสภาพแวดล้อมที่เคยใช้โซลูชันมาก่อนอย่างไร สิ่งนี้ค่อนข้างง่ายเมื่อใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ แต่จะต้องใช้เวลานานและมีราคาแพงในการดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์

การเรียนรู้ของเครื่อง

หนึ่งในแนวคิดทางเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดสำหรับอนาคตของวิศวกรรมที่นำโดยปัญญาประดิษฐ์คือการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่องคือการศึกษาว่าเครื่องจักรเรียนรู้อย่างไร เป้าหมายสูงสุดของปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่แค่การมีเครื่องจักรที่สามารถเรียนรู้ได้ แต่ต้องมีเครื่องจักรที่สามารถวิเคราะห์ตนเองได้ เครื่องดังกล่าวสามารถประเมินประสิทธิภาพของวิธีการเรียนรู้และปรับแต่งกระบวนการให้ดีขึ้นมาก

แต่การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในทางปฏิบัติจะเป็นอย่างไร ลองนึกภาพดูสิว่าแขนหุ่นยนต์ทุกตัวที่คุณเห็นในรถยนต์มีกล้องตัวเล็ก ๆ แขนแต่ละข้างสามารถมองข้ามการทำงานของหุ่นยนต์รุ่นก่อนหน้าตามสายการประกอบ หากพวกเขาระบุปัญหาพวกเขาก็สามารถกำหนดแนวทางแก้ไขได้

เรามีเทคโนโลยีที่จะทำให้ส่วนแรกสำเร็จแล้ว เราสามารถถ่ายวิดีโอความละเอียดสูงของรถที่ประกอบขึ้นครึ่งหนึ่งและพัฒนาอัลกอริทึมเพื่อระบุว่ามีข้อบกพร่องที่ชัดเจนหรือไม่ จากนั้นเราสามารถให้หุ่นยนต์ตอบสนองต่อความผิดพลาดโดยพิจารณาจากสิ่งที่พวกเขาเห็น

แมชชีนเลิร์นนิงยกระดับกระบวนการนี้ไปอีกขั้น ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องข้อมูลที่รวบรวมโดยหุ่นยนต์ทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการผลิตสามารถรวมเข้าด้วยกันได้ ด้วยปัญญาประดิษฐ์ส่วนกลางในการควบคุมแต่ละตัวจะสามารถเรียนรู้ว่าปัญหาใดที่น่าจะเกิดขึ้นมากที่สุด ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องปัญญาประดิษฐ์ส่วนกลางนั้นจะสามารถกำหนดวิธีแก้ปัญหาได้แทนที่จะทำตามกิจวัตรที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นสาขาการศึกษาที่อุทิศให้กับการปรับปรุงความสามารถของมนุษย์และเครื่องจักรในการสื่อสาร โดยเฉพาะอย่างยิ่งการประมวลผลภาษาธรรมชาติมีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงความซับซ้อนที่เครื่องสามารถตอบสนองต่อเสียงของมนุษย์ได้ เช่นเดียวกับการเรียนรู้ของเครื่องการประมวลผลภาษาธรรมชาติทำให้ใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้โดยใช้อัลกอริทึมเป็นจำนวนมาก

นึกถึงผู้ช่วยเสียงในสมาร์ทโฟนของคุณ หากคุณเป็นเจ้าของสมาร์ทโฟนหลายเครื่องในช่วงทศวรรษที่ผ่านมาคุณอาจสังเกตเห็นว่าความแม่นยำในการได้ยินและถอดเสียงของเราดีขึ้นมากเพียงใด แม้ว่าโทรศัพท์ของคุณอาจระบุคำที่คุณพูดได้ แต่ก็ไม่เหมือนกับความเข้าใจ

ตอนนี้โทรศัพท์ของคุณมองหาคีย์เวิร์ดบางคำที่เข้าใจและใช้งานได้ว่าคุณกำลังขอให้มันทำอะไรตามบริบท จากนั้นตอบสนองหรือดำเนินการและบางครั้งก็เปล่งเสียงตอบรับ การประมวลผลภาษาธรรมชาติมีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับแต่งกระบวนการนี้โดยให้เครื่องพัฒนาความเข้าใจภาษาที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น หากความเข้าใจนี้ได้รับการขัดเกลาเพียงพอก็จะไปถึงจุดที่เครื่องสามารถสรุปสิ่งที่ใครบางคนต้องการเมื่อนำเสนอด้วยคำสั่งหรือคำขอใหม่ทั้งหมด

ในภาพยนตร์เรื่อง Iron Man โทนี่สตาร์กสามารถสนทนากับผู้ช่วยประจำบ้านของเขาได้เป็นเวลานานซึ่งเป็นปัญญาประดิษฐ์ที่เรียกว่าจาร์วิส เมื่อโทนี่ออกแบบชุด Iron Man ของเขาเขากำลังสนทนากับจาร์วิสจาร์วิสสามารถสร้างแผนผังตามข้อกำหนดที่โทนี่แสดงออกในภาษาสนทนาตามปกติ ดูเหมือนจะเป็นนิยายวิทยาศาสตร์บริสุทธิ์ แต่นี่เป็นทิศทางที่นักวิจัยหวังว่าสักวันหนึ่งจะเข้ามาในสนาม

ตัวอย่างเช่นหากวิศวกรพยายามหาวิธีเสริมสร้างคุณลักษณะเฉพาะในการออกแบบจะดีหรือไม่หากพวกเขาสามารถถามคอมพิวเตอร์ได้ หรือในกรณีของสายการประกอบลองนึกภาพว่าผู้ดูแลที่เป็นมนุษย์สามารถให้ข้อเสนอแนะกับหุ่นยนต์ได้หรือไม่ พวกเขาสามารถขอให้หุ่นยนต์แสดงบทบาทในลักษณะที่แตกต่างออกไปเล็กน้อยทำการปรับเปลี่ยนหรือแม้แต่ลองทำสิ่งใหม่ ๆ และวิเคราะห์ผลลัพธ์

แอปพลิเคชันเหล่านี้ไม่สามารถใช้งานได้เรายังมีอะไรให้เรียนรู้อีกมากเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง อย่างไรก็ตามในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเราได้มีความก้าวหน้าที่สำคัญซึ่งมีเพียงไม่กี่คนที่สามารถคาดเดาได้

การประมวลผลภาพ

คุณอาจสงสัยว่าการประมวลผลภาพเกี่ยวข้องกับวิศวกรรมอย่างไร? การเชื่อมต่ออาจดูเหมือนไม่ชัดเจนในทันที แต่นี่เป็นอีกเทคโนโลยีหนึ่งที่มีความสำคัญต่อการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้อย่างเต็มศักยภาพในสาขาวิศวกรรม

เมื่อมนุษย์มองเห็นวัตถุนั่นเป็นเพราะแสงเข้าตาและถูกเปลี่ยนเป็นสัญญาณไฟฟ้า จากนั้นสัญญาณนี้จะถูกส่งไปยังสมองผ่านเส้นประสาทตา สมองจะเปลี่ยนสัญญาณอิเล็กทรอนิกส์นี้ให้เป็นภาพมันคือภาพที่เรา 'เห็น'

เครื่องจักรทำงานในลักษณะที่คล้ายกันมาก เราสามารถตั้งค่ากล้องเพื่อบันทึกภาพและเราสามารถแสดงภาพนี้ให้กับผู้ใช้ได้ อย่างไรก็ตามนี่ไม่เหมือนกับเครื่องที่เข้าใจภาพ ด้วยอัลกอริธึมการประมวลผลภาพเราสามารถให้เครื่องจักรวิเคราะห์สิ่งที่เห็นและตอบสนองตามนั้นได้ จากมุมมองทางวิศวกรรมหมายความว่าเราสามารถมีเครื่องจักรที่สามารถระบุความผิดปกติของโครงสร้างและปัญหาอื่น ๆ ที่มีสัญญาณบ่งชี้ที่มองเห็นได้

เทคโนโลยีการประมวลผลภาพแบบนี้สามารถสร้างความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญต่อความปลอดภัยในสถานที่ทำงานของวิศวกร มักจะมีร่องรอยภาพที่บ่งบอกถึงข้อบกพร่องและจุดอ่อนของโครงสร้างที่ไม่ชัดเจนในทันทีจนกว่าโครงสร้างจะล้มเหลว ด้วยการรวมการประมวลผลภาพเข้ากับการป้อนข้อมูลจากเซ็นเซอร์อื่น ๆ ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้ในบริบทที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่นในสถานที่ก่อสร้างและสถานที่เกิดเพลิงไหม้ความสมบูรณ์ของโครงสร้างอาจกลายเป็นปัญหา การมีวิธีที่เชื่อถือได้มากขึ้นสำหรับวิศวกรในการประเมินความสมบูรณ์สามารถช่วยชีวิตคนได้

อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ

หลายคนคงยังจำช่วงเวลาที่ต้องติดต่อกับคนอื่น ๆ ซึ่งหมายถึงการอยู่บ้าน เมื่อคุณออกไปข้างนอกไม่มีเครือข่าย 3G หรือ 4G สำหรับการท่องอินเทอร์เน็ต ในที่สุดอินเทอร์เน็ตบนมือถือที่ช้าและมีราคาแพงก็มาในรูปแบบของ WAP

ทุกวันนี้เราคุ้นเคยกับการมีข้อมูลจำนวนมหาศาลที่บินผ่านคลื่นอากาศรอบตัวเรา เนื่องจากอุปกรณ์อัจฉริยะกลายเป็นสิ่งที่พบเห็นได้ทั่วไปในบ้านของเราเราจึงเริ่มเห็นศักยภาพในทางปฏิบัติของความสามารถในการเชื่อมโยงอุปกรณ์เข้าด้วยกัน

Internet of Things หมายถึงเครือข่ายสมมุติฐานซึ่งจะเชื่อมต่ออุปกรณ์และสิ่งต่างๆในชีวิตประจำวันเข้าด้วยกันในลักษณะเดียวกับที่อินเทอร์เน็ตเชื่อมต่อคอมพิวเตอร์จากทั่วโลก การปล่อยให้อุปกรณ์ต่างๆในชีวิตของเรารวบรวมและแบ่งปันข้อมูลจะเปิดโอกาสใหม่ ๆ ที่น่าตื่นเต้น

เมื่อ Internet of Things ค่อยๆกลายเป็นความจริงมันจะกลายเป็นสิ่งที่วิศวกรพิจารณามากขึ้นในระหว่างขั้นตอนการออกแบบ ด้วย Internet of Things ในความเป็นจริงวิธีที่เราสามารถเชื่อมต่ออุปกรณ์และทำงานร่วมกันได้อย่างไม่มีที่สิ้นสุดจะช่วยให้สามารถแก้ปัญหาใหม่ ๆ และสร้างสรรค์สำหรับปัญหาต่างๆ

งาน

การอภิปรายผลกระทบที่ปัญญาประดิษฐ์มีต่อวิศวกรรมจะไม่สมบูรณ์โดยไม่ต้องพูดถึงผลกระทบของระบบอัตโนมัติในงาน ในหลาย ๆ แห่งมีความกลัวและความกังวลอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติ เมื่อเครื่องจักรเริ่มเข้ามาแทนที่มนุษย์ในงานบางอย่างจึงมีความกังวลว่าในที่สุดเราจะไม่จำเป็นต้องจ้างคนเลย

ควรยอมรับว่าภัยคุกคามต่องานเป็นเรื่องจริงมากและในบางพื้นที่ก็ส่งผลอย่างมากต่อชุมชน อย่างไรก็ตามนักวิจัยส่วนใหญ่ยอมรับว่าประโยชน์ในระยะยาวของระบบอัตโนมัตินั้นมีมากกว่าข้อเสียที่อาจเกิดขึ้น

ในกรณีของวิศวกรโดยเฉพาะปัญญาประดิษฐ์กำลังเปิดโลกทัศน์ใหม่ที่น่าตื่นเต้นให้กับสนาม โอกาสใหม่เหล่านี้ควรได้รับการยอมรับ สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าความก้าวหน้าจำนวนมากเหล่านี้จะสร้างความแตกต่างอย่างมากต่อความสามารถของเราในการจัดการกับปัญหาที่ใหญ่ที่สุดที่อารยธรรมของเราเผชิญอยู่

Al มีผลต่อ Blockchain และ Cryptocurrency Tech

ตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของการใช้ AI อย่างสร้างสรรค์สามารถส่งผลกระทบต่อสกุลเงินดิจิทัลและเทคโนโลยีบล็อกเชนได้อย่างไรคือ Magnus Collective ประกอบด้วยเครือข่าย AI ที่กระจายอำนาจซึ่งรวมถึงเซ็นเซอร์ฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์หุ่นยนต์และมนุษย์ มันเป็นโทเค็นแบบไฮบริดอาจเป็นวิวัฒนาการของแนวคิด ICO

ปัญญาประดิษฐ์มีผลกระทบต่อทุกอุตสาหกรรมและทุกภาคส่วนวิศวกรรมก็ไม่มีข้อยกเว้น มีแอพพลิเคชั่นต่างๆของปัญญาประดิษฐ์ที่วิศวกรใช้กันมาก ตั้งแต่การให้การโต้ตอบกับซอฟต์แวร์และเครื่องจักรที่ใช้งานง่ายและสร้างสรรค์มากขึ้นไปจนถึงการจับตาดูการทำงานของวิศวกรและเครื่องจักรอื่น ๆ ปัญญาประดิษฐ์มีบทบาทมากมายในการเล่น

เนื่องจากวิธีการรวบรวมการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของเรามีความละเอียดรอบคอบมากขึ้นเราจึงสามารถปลดล็อกศักยภาพทั้งหมดของข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ด้วยอัลกอริทึมได้ เราเข้าใจมาโดยตลอดว่าแนวคิดทั้งสองนี้สามารถให้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ แต่ลักษณะการเปลี่ยนแปลงที่ทั้งสองมีต่อวิศวกรรมแสดงให้เห็นว่าพวกเขามีพลังมากกว่าที่เราเคยคิด