AI時(shí)代来了(le)！2020将有哪些机遇

• 2020/03/12

虽然2019年(nián)是AI非常辉煌的一(yī)年(nián)，但(dàn)這(zhè)一(yī)切是為(wèi)了(le)在2020年(nián)产生更深远的影响做(zuò)准备。

這(zhè)不是我们自(zì)己说的！

MarketsandMarkets 的调查报告显示，AI的发展将对全球GDP产生极大的影响，2030年(nián)将达到15.7万亿美元。

不仅如(rú)此！AI技術(shù)也对企业产生着极大影响， 2020年(nián)底将实现足够的智能(néng)化。

你一(yī)定很(hěn)惊讶，AI是怎样又為(wèi)什么成為(wèi)了(le)各行(xíng)各业的香饽饽呢？让我们一(yī)起来寻找答(dá)案。

AI為(wèi)什么越来越流行(xíng)？

人(rén)工(gōng)智能(néng)通(tōng)过各种數(shù)据信息实现重复学习和(hé)发现的自(zì)动化。但(dàn)這(zhè)不同于基于机器的自(zì)动化流程。人(rén)工(gōng)智能(néng)不是使各种手动任务自(zì)动化，而是可(kě)靠无休地(dì)执行(xíng)基于计算机的大规模任务，且不会感到疲惫。這(zhè)种类型的自(zì)动化过程仍然需要(yào)人(rén)工(gōng)研究来配置系统并提出正确的請(qǐng)求。

人(rén)工(gōng)智能(néng)还為(wèi)现有产品增加了(le)智能(néng)。在大多數(shù)情况下(xià)，人(rén)工(gōng)智能(néng)不会作(zuò)為(wèi)单独的移动应用程序出售。相反，一(yī)些正在使用的产品将通(tōng)过人(rén)工(gōng)智能(néng)得到极大的改善，就像苹果公司添加Siri作(zuò)為(wèi)新一(yī)代苹果产品的功能(néng)一(yī)样。

会话平台、自(zì)动化、机器人(rén)和(hé)智能(néng)机器也能(néng)与大量數(shù)据相结合，以改进從(cóng)投资分析到安全智能(néng)的，家庭和(hé)工(gōng)作(zuò)场所的许多软件技術(shù)。

人(rén)工(gōng)智能(néng)通(tōng)过允许數(shù)据进行(xíng)编程的渐进学习算法进行(xíng)调整。人(rén)工(gōng)智能(néng)寻找數(shù)据的规律和(hé)结构，從(cóng)而使算法获得预测性或分类性的技能(néng)。

因此，就像可(kě)以教算法如(rú)何下(xià)棋一(yī)样，推荐的软件产品也可(kě)以进行(xíng)线上(shàng)教授。当新數(shù)据给出時(shí)，模型会进行(xíng)调整。后向扩散是一(yī)种人(rén)工(gōng)智能(néng)方法，当第一(yī)响应完全错误時(shí)，允许模型通(tōng)过數(shù)据收集和(hé)训练进行(xíng)调整。

此外(wài)，人(rén)工(gōng)智能(néng)使用具有许多隐藏层的神经网络来分析更深层的數(shù)据。然而，建立一(yī)个五层的隐藏欺诈检测系统曾经是几乎不可(kě)能(néng)的。由于人(rén)工(gōng)智能(néng)强大的计算能(néng)力和(hé)大數(shù)据，這(zhè)些都(dōu)发生了(le)改变。因為(wèi)深度学习模型直接從(cóng)给定的數(shù)据中学习，需要(yào)大量數(shù)据以训练该模型。提供的數(shù)据越多，模型将越精确。

人(rén)工(gōng)智能(néng)通(tōng)过深度神经网络还实现了(le)难以置信的精确性，這(zhè)在以前是不可(kě)能(néng)完成的。例如(rú)，它们与谷歌(gē)搜索、Alexa、谷歌(gē)照片的交互完全基于深度学习，并随着我们的使用变得更精确。在醫(yī)疗领域，人(rén)工(gōng)智能(néng)技術(shù)已经广泛应用于图像分类、深度学习和(hé)对象识别中，以便在MRI（核磁共振成像）中识别癌症，并达到与训练有素的放射科醫(yī)生同样的精确度。

人(rén)工(gōng)智能(néng)也充分利用了(le)數(shù)据。当數(shù)据算法自(zì)我学习時(shí)，數(shù)据本身可(kě)以成為(wèi)知识产权。答(dá)案就在數(shù)据中；只需要(yào)应用人(rén)工(gōng)智能(néng)就能(néng)找到答(dá)案。數(shù)据的角色比以往更加关键，它能(néng)创造竞争优势。如(rú)果在這(zhè)个竞争性行(xíng)业中拥有最好的數(shù)据，即使每个人(rén)应用的技術(shù)相似，最好的數(shù)据也将获胜。

2020年(nián)受人(rén)工(gōng)智能(néng)影响最大的行(xíng)业

醫(yī)疗行(xíng)业

在醫(yī)疗行(xíng)业，人(rén)工(gōng)智能(néng)可(kě)以在与X射线、CT相关的复雜(zá)醫(yī)疗數(shù)据，以及其他(tā)检查和(hé)健康测试的分析中提供大量帮助。患者數(shù)据和(hé)如(rú)临床研究的各种外(wài)部知识来源，可(kě)用于為(wèi)每个人(rén)定制一(yī)套诊疗方案。

人(rén)工(gōng)智能(néng)也能(néng)用于向病人(rén)提供实時(shí)分析基础上(shàng)的醫(yī)学建議(yì)。此外(wài)，也可(kě)以在网站上(shàng)提供临床决策支持。

巴比伦人(rén)工(gōng)智能(néng)醫(yī)生将病人(rén)的症状与數(shù)据库作(zuò)比较，并提供合适的治疗。這(zhè)种应用程序通(tōng)过语音识别来咨询病人(rén)。

微(wēi)软汉诺威项目还使用自(zì)然机器学习的语言和(hé)过程，分别对每个病人(rén)最有效的药物(wù)治疗方案做(zuò)出最精准的预测。

零售/电子零售

人(rén)工(gōng)智能(néng)似乎因為(wèi)其在零售/电子商务行(xíng)业的应用而闻名。例如(rú)，对话智能(néng)软件帮助公司与客户进行(xíng)交互，并通(tōng)过分析销售电话追踪潜在客户，然后使用NLP和(hé)语音识别对用户进行(xíng)分类。在虚拟客服助理和(hé)聊天机器人(rén)的帮助下(xià)，各种零售公司提供全天候客户服务，无需人(rén)工(gōng)干预即可(kě)回答(dá)各种基础問(wèn)题。

金(jīn)融与銀(yín)行(xíng)业

金(jīn)融与銀(yín)行(xíng)行(xíng)业正面临着越来越多高水平且复雜(zá)的欺诈和(hé)盗窃案件，并且线上(shàng)交易也随着時(shí)間(jiān)的推移而越来越受到欢迎。人(rén)工(gōng)智能(néng)通(tōng)过将深度学习技術(shù)应用到系统中，能(néng)够轻松地(dì)分析规律，识别可(kě)疑行(xíng)為(wèi)，尽可(kě)能(néng)中止可(kě)能(néng)的欺诈，将金(jīn)融网络安全提升到一(yī)个全新的水平。

科技公司

科技公司不仅创造了(le)人(rén)工(gōng)智能(néng)解决方案，而且從(cóng)中获益。此外(wài)，科技巨头如(rú)IBM、谷歌(gē)、苹果，為(wèi)了(le)获得竞争性优势，一(yī)般会缩小人(rén)工(gōng)智能(néng)公司/初创企业的规模。

除了(le)各种中小型企业主要(yào)使用的聊天机器人(rén)平台以外(wài)，其他(tā)大型企业还研发了(le)智能(néng)语音助手，如(rú)微(wēi)软小娜、谷歌(gē)家居、苹果Siri。此外(wài)，神经网络也被用于分析人(rén)类语言并返回适当的响应。

此時(shí)此刻正进行(xíng)着第四次工(gōng)业革命。机器学习、人(rén)工(gōng)智能(néng)、數(shù)据分析、自(zì)动化以及深度学习的系统革新了(le)各个行(xíng)业，同時(shí)為(wèi)广大公司创造了(le)巨大的机会。