AI時(shí)代來了(le)！2020将有哪些機遇

• 2020/03/12

雖然2019年(nián)是AI非常輝煌的一(yī)年(nián)，但(dàn)這(zhè)一(yī)切是為(wèi)了(le)在2020年(nián)産生更深遠的影響做(zuò)準備。

這(zhè)不是我們自(zì)己說的！

MarketsandMarkets 的調查報告顯示，AI的發展将對全球GDP産生極大的影響，2030年(nián)将達到15.7萬億美元。

不僅如(rú)此！AI技術(shù)也對企業産生着極大影響， 2020年(nián)底将實現足夠的智能(néng)化。

你一(yī)定很(hěn)驚訝，AI是怎樣又為(wèi)什麽成為(wèi)了(le)各行(xíng)各業的香饽饽呢？讓我們一(yī)起來尋找答(dá)案。

AI為(wèi)什麽越來越流行(xíng)？

人(rén)工(gōng)智能(néng)通(tōng)過各種數(shù)據信息實現重複學習和(hé)發現的自(zì)動化。但(dàn)這(zhè)不同于基于機器的自(zì)動化流程。人(rén)工(gōng)智能(néng)不是使各種手動任務自(zì)動化，而是可(kě)靠無休地(dì)執行(xíng)基于計算機的大規模任務，且不會感到疲憊。這(zhè)種類型的自(zì)動化過程仍然需要(yào)人(rén)工(gōng)研究來配置系統并提出正确的請(qǐng)求。

人(rén)工(gōng)智能(néng)還為(wèi)現有産品增加了(le)智能(néng)。在大多數(shù)情況下(xià)，人(rén)工(gōng)智能(néng)不會作(zuò)為(wèi)單獨的移動應用程序出售。相反，一(yī)些正在使用的産品将通(tōng)過人(rén)工(gōng)智能(néng)得到極大的改善，就像蘋果公司添加Siri作(zuò)為(wèi)新一(yī)代蘋果産品的功能(néng)一(yī)樣。

會話平台、自(zì)動化、機器人(rén)和(hé)智能(néng)機器也能(néng)與大量數(shù)據相結合，以改進從(cóng)投資分析到安全智能(néng)的，家庭和(hé)工(gōng)作(zuò)場所的許多軟件技術(shù)。

人(rén)工(gōng)智能(néng)通(tōng)過允許數(shù)據進行(xíng)編程的漸進學習算法進行(xíng)調整。人(rén)工(gōng)智能(néng)尋找數(shù)據的規律和(hé)結構，從(cóng)而使算法獲得預測性或分類性的技能(néng)。

因此，就像可(kě)以教算法如(rú)何下(xià)棋一(yī)樣，推薦的軟件産品也可(kě)以進行(xíng)線上(shàng)教授。當新數(shù)據給出時(shí)，模型會進行(xíng)調整。後向擴散是一(yī)種人(rén)工(gōng)智能(néng)方法，當第一(yī)響應完全錯誤時(shí)，允許模型通(tōng)過數(shù)據收集和(hé)訓練進行(xíng)調整。

此外(wài)，人(rén)工(gōng)智能(néng)使用具有許多隐藏層的神經網絡來分析更深層的數(shù)據。然而，建立一(yī)個五層的隐藏欺詐檢測系統曾經是幾乎不可(kě)能(néng)的。由于人(rén)工(gōng)智能(néng)強大的計算能(néng)力和(hé)大數(shù)據，這(zhè)些都(dōu)發生了(le)改變。因為(wèi)深度學習模型直接從(cóng)給定的數(shù)據中學習，需要(yào)大量數(shù)據以訓練該模型。提供的數(shù)據越多，模型将越精确。

人(rén)工(gōng)智能(néng)通(tōng)過深度神經網絡還實現了(le)難以置信的精确性，這(zhè)在以前是不可(kě)能(néng)完成的。例如(rú)，它們與谷歌(gē)搜索、Alexa、谷歌(gē)照片的交互完全基于深度學習，并随着我們的使用變得更精确。在醫(yī)療領域，人(rén)工(gōng)智能(néng)技術(shù)已經廣泛應用于圖像分類、深度學習和(hé)對象識别中，以便在MRI（核磁共振成像）中識别癌症，并達到與訓練有素的放射科醫(yī)生同樣的精确度。

人(rén)工(gōng)智能(néng)也充分利用了(le)數(shù)據。當數(shù)據算法自(zì)我學習時(shí)，數(shù)據本身可(kě)以成為(wèi)知識産權。答(dá)案就在數(shù)據中；隻需要(yào)應用人(rén)工(gōng)智能(néng)就能(néng)找到答(dá)案。數(shù)據的角色比以往更加關鍵，它能(néng)創造競争優勢。如(rú)果在這(zhè)個競争性行(xíng)業中擁有最好的數(shù)據，即使每個人(rén)應用的技術(shù)相似，最好的數(shù)據也将獲勝。

2020年(nián)受人(rén)工(gōng)智能(néng)影響最大的行(xíng)業

醫(yī)療行(xíng)業

在醫(yī)療行(xíng)業，人(rén)工(gōng)智能(néng)可(kě)以在與X射線、CT相關的複雜(zá)醫(yī)療數(shù)據，以及其他(tā)檢查和(hé)健康測試的分析中提供大量幫助。患者數(shù)據和(hé)如(rú)臨床研究的各種外(wài)部知識來源，可(kě)用于為(wèi)每個人(rén)定制一(yī)套診療方案。

人(rén)工(gōng)智能(néng)也能(néng)用于向病人(rén)提供實時(shí)分析基礎上(shàng)的醫(yī)學建議(yì)。此外(wài)，也可(kě)以在網站上(shàng)提供臨床決策支持。

巴比倫人(rén)工(gōng)智能(néng)醫(yī)生将病人(rén)的症狀與數(shù)據庫作(zuò)比較，并提供合适的治療。這(zhè)種應用程序通(tōng)過語音識别來咨詢病人(rén)。

微(wēi)軟漢諾威項目還使用自(zì)然機器學習的語言和(hé)過程，分别對每個病人(rén)最有效的藥物(wù)治療方案做(zuò)出最精準的預測。

零售/電子零售

人(rén)工(gōng)智能(néng)似乎因為(wèi)其在零售/電子商務行(xíng)業的應用而聞名。例如(rú)，對話智能(néng)軟件幫助公司與客戶進行(xíng)交互，并通(tōng)過分析銷售電話追蹤潛在客戶，然後使用NLP和(hé)語音識别對用戶進行(xíng)分類。在虛拟客服助理和(hé)聊天機器人(rén)的幫助下(xià)，各種零售公司提供全天候客戶服務，無需人(rén)工(gōng)幹預即可(kě)回答(dá)各種基礎問(wèn)題。

金(jīn)融與銀(yín)行(xíng)業

金(jīn)融與銀(yín)行(xíng)行(xíng)業正面臨着越來越多高水平且複雜(zá)的欺詐和(hé)盜竊案件，并且線上(shàng)交易也随着時(shí)間(jiān)的推移而越來越受到歡迎。人(rén)工(gōng)智能(néng)通(tōng)過将深度學習技術(shù)應用到系統中，能(néng)夠輕松地(dì)分析規律，識别可(kě)疑行(xíng)為(wèi)，盡可(kě)能(néng)中止可(kě)能(néng)的欺詐，将金(jīn)融網絡安全提升到一(yī)個全新的水平。

科技公司

科技公司不僅創造了(le)人(rén)工(gōng)智能(néng)解決方案，而且從(cóng)中獲益。此外(wài)，科技巨頭如(rú)IBM、谷歌(gē)、蘋果，為(wèi)了(le)獲得競争性優勢，一(yī)般會縮小人(rén)工(gōng)智能(néng)公司/初創企業的規模。

除了(le)各種中小型企業主要(yào)使用的聊天機器人(rén)平台以外(wài)，其他(tā)大型企業還研發了(le)智能(néng)語音助手，如(rú)微(wēi)軟小娜、谷歌(gē)家居、蘋果Siri。此外(wài)，神經網絡也被用于分析人(rén)類語言并返回适當的響應。

此時(shí)此刻正進行(xíng)着第四次工(gōng)業革命。機器學習、人(rén)工(gōng)智能(néng)、數(shù)據分析、自(zì)動化以及深度學習的系統革新了(le)各個行(xíng)業，同時(shí)為(wèi)廣大公司創造了(le)巨大的機會。