2018年我們需要關(guān)注AI的相關(guān)領(lǐng)域，因?yàn)樽兏镎诼齺砼R，以下，讓我們來看看人工智能五個(gè)不斷變化的趨勢(shì)，在不久的將來它們或?qū)⒊蔀楝F(xiàn)實(shí)。

雖然，現(xiàn)在還存在很多“偽人工智能”，不過，人工智能是未來的發(fā)展趨勢(shì)。2018年我們需要關(guān)注AI的相關(guān)領(lǐng)域，因?yàn)樽兏镎诼齺砼R，以下，讓我們來看看人工智能五個(gè)不斷變化的趨勢(shì)，在不久的將來它們或?qū)⒊蔀楝F(xiàn)實(shí)。

1 不依賴程序命令的學(xué)習(xí)模型改進(jìn)

機(jī)器學(xué)習(xí)旨在使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并在不依賴于程序中命令的情況下進(jìn)行改進(jìn)。這種學(xué)習(xí)最終可以幫助計(jì)算機(jī)構(gòu)建模型，例如用于預(yù)測(cè)天氣的模型。這里，我們介紹了一些利用機(jī)器學(xué)習(xí)的常見應(yīng)用程序：

a.財(cái)務(wù)應(yīng)用

隨著金融科技創(chuàng)業(yè)公司挑戰(zhàn)現(xiàn)有企業(yè)，金融業(yè)正在迅速發(fā)展。這些現(xiàn)有企業(yè)中的許多人主要依靠傳統(tǒng)的低效方法來提供標(biāo)準(zhǔn)化金融產(chǎn)品的咨詢和業(yè)務(wù)。人工智能的進(jìn)步正在通過引入自動(dòng)化咨詢改變這一領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)模型也取代了傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)分析方法來衡量市場(chǎng)趨勢(shì)。

現(xiàn)在，機(jī)器學(xué)習(xí)也幫助金融公司預(yù)防金融欺詐。而且，還可以提高信用評(píng)級(jí)的準(zhǔn)確性，并改善貸款機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理。

b.醫(yī)療應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)可以利用大量潛在醫(yī)療數(shù)據(jù)，通過基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建的新應(yīng)用程序可以幫助識(shí)別疾病并提供正確的疾病診斷。機(jī)器學(xué)習(xí)還可以幫助人類進(jìn)行基因測(cè)序、臨床試驗(yàn)、藥物發(fā)現(xiàn)和研發(fā)以及流行病暴發(fā)的預(yù)測(cè)。

基于AI的系統(tǒng)還幫助醫(yī)院改善其運(yùn)營工作流程和數(shù)據(jù)管理。值得關(guān)注的是，醫(yī)療保健專業(yè)人員在閱讀劑量說明或診斷數(shù)據(jù)時(shí)也會(huì)犯錯(cuò)誤。具有圖像識(shí)別和光學(xué)字符識(shí)別功能的智能AI系統(tǒng)可以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行雙重檢查，并確保減少此類錯(cuò)誤。

c.工業(yè)應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)算法支持涵蓋整個(gè)制造生命周期的許多應(yīng)用程序，包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)計(jì)劃、生產(chǎn)優(yōu)化、分配、現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)和回收。現(xiàn)在，有幾個(gè)行業(yè)正在實(shí)施基于人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的解決方案，并在其孤立和分散的SCADA（監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集）解決方案之上實(shí)現(xiàn)更高的協(xié)同效應(yīng)。

此外，機(jī)器人和自動(dòng)化機(jī)器的使用對(duì)于制造業(yè)來說并不陌生?；谖锫?lián)網(wǎng)的先進(jìn)系統(tǒng)現(xiàn)在推動(dòng)了工廠設(shè)備和機(jī)器的預(yù)防性維護(hù)和維修，使用基于AI的技術(shù)優(yōu)化供應(yīng)鏈運(yùn)營也正在不斷發(fā)展。

d.AIOps平臺(tái)

我們大多數(shù)人都目睹過IT運(yùn)營的流程設(shè)置，其中IT從業(yè)者經(jīng)常負(fù)擔(dān)過重，每天處理數(shù)千個(gè)事件。這些分析系統(tǒng)無法利用IT運(yùn)營數(shù)據(jù)的真正潛力，這就是為什么要轉(zhuǎn)向開發(fā)有更高運(yùn)營能力的智能系統(tǒng)。AIOps中的高級(jí)AI算法可以自動(dòng)化分析和關(guān)聯(lián)事件數(shù)據(jù)的過程，此外，AIOps可以使用實(shí)時(shí)重復(fù)刪除，黑名單和關(guān)聯(lián)事件饋送的算法來降低此類事件的頻率。

2用自然語言處理簡(jiǎn)化人機(jī)交互

自然語言處理（NLP）是人工智能的一個(gè)快速發(fā)展的分支，該領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂诜治龊屠斫馊祟愓Z言?；贜LP的應(yīng)用程序通過理解語音、上下文、方言和發(fā)音以及更細(xì)微的差別來與人類交互。讓我們來看看以NLP和基于AI的技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)：

a.客戶服務(wù)類聊天機(jī)器人

NLP可以支持眾多真實(shí)的客戶服務(wù)應(yīng)用程序，在這些應(yīng)用程序中，通常是在高度緊張的工作條件下，人們必須處理常規(guī)客戶查詢?；贜LP的聊天機(jī)器人可以通過提供更高的效率，減少等待時(shí)間，標(biāo)準(zhǔn)化文檔更好地解決客戶查詢來改善客戶服務(wù)。

b.虛擬助手

Amazon Echo、Alexa、Cortana、Google智能助理和Siri是NLP進(jìn)入消費(fèi)領(lǐng)域的一些最著名的例子。通過了解人類語音請(qǐng)求，AI技術(shù)正在改變我們與機(jī)器交互的方式。虛擬助理有可能打破我們傳統(tǒng)的廣告業(yè)務(wù)模式，并促使我們做出購買決策。

c.招聘門戶網(wǎng)站

基于NLP的招聘門戶網(wǎng)站正變得越來越普遍。這些網(wǎng)站幫助企業(yè)處理大規(guī)模招聘，人力資源經(jīng)理需要在這些招聘中分發(fā)成千上萬的簡(jiǎn)歷。NLP可以通過掃描大量的工作申請(qǐng)并將其與招聘標(biāo)準(zhǔn)相匹配，迅速找到候選人。與過去的門戶網(wǎng)站不同，這些門戶網(wǎng)站不需要依賴關(guān)鍵字。

3通過情感分析增強(qiáng)客戶體驗(yàn)

利用情感分析的應(yīng)用程序可以幫助企業(yè)更好地了解客戶的需求，此類應(yīng)用程序可以分析眾多社交媒體渠道，以改善品牌的社交傾聽。

隨著情緒分析的不斷發(fā)展，未來虛擬個(gè)人助理和情感感應(yīng)可穿戴設(shè)備可能會(huì)理解我們的情緒狀態(tài)和偏好。這些系統(tǒng)將幫助營銷部門為客戶提供情境化和個(gè)性化體驗(yàn)。根據(jù)Tractica的數(shù)據(jù)，到2025年，類似軟件工具的全球收入將達(dá)到38億美元。

情緒分析同時(shí)也在醫(yī)療保健和心理健康領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。除了有關(guān)身體健康的其他指標(biāo)外，情緒感應(yīng)可穿戴設(shè)備還可以監(jiān)控心理健康狀況。心理健康服務(wù)提供者也可以采用像Karim和Woebot這樣的心理治療聊天機(jī)器人來幫助人們管理他們的心理健康。

此外，甚至汽車公司現(xiàn)在正在評(píng)估情緒分析的范圍。通過在車輛上部署先進(jìn)的情感檢測(cè)系統(tǒng)，車載計(jì)算機(jī)將能夠測(cè)量駕駛員的情緒和注意力水平以幫助駕駛。

4 智慧城市的發(fā)展

目前，大多數(shù)城市都沒有能力滿足其爆炸性人口的需求。而智慧城市可以利用人工智能、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)來解決大多數(shù)城市人口挑戰(zhàn)。通過混合使用這些技術(shù)，城市可以更好地分析來自整個(gè)城市的攝像頭數(shù)據(jù)，圖像和實(shí)時(shí)視頻分析有助于識(shí)別事故和交通擁堵。

除了一般監(jiān)控外，面部識(shí)別和情感感知能力可能對(duì)在城市中運(yùn)營的零售店有所幫助?；谌斯ぶ悄艿臓I銷系統(tǒng)可以增強(qiáng)目前依賴于客戶智能手機(jī)使用的地理位置和基于信標(biāo)的店內(nèi)營銷方法。

人工智能在建筑設(shè)計(jì)和施工活動(dòng)中也發(fā)揮著重要作用?；贏I的系統(tǒng)不僅可以管理建筑資產(chǎn)，還可以改進(jìn)垂直框架系統(tǒng)的選擇，幫助進(jìn)行性能診斷，并通過GIS數(shù)據(jù)分析幫助規(guī)劃施工階段。在未來，人工智能將幫助設(shè)計(jì)納米技術(shù)的定制建筑材料。這意味著除了鋼筋和混凝土外，工程師還將擁有大量新建筑材料來建造環(huán)境可持續(xù)建筑。

5AI工具和開發(fā)平臺(tái)的統(tǒng)一

人工智能工具和平臺(tái)市場(chǎng)擁有眾多競(jìng)爭(zhēng)廠商，它們正在分散的生態(tài)系統(tǒng)中提供不同的功能。大多數(shù)人工智能開發(fā)平臺(tái)仍處于起步階段，雖然多年來許多業(yè)務(wù)用例已經(jīng)成熟，但AI的全面采用在所有行業(yè)中仍然不常見。這是傳統(tǒng)云和分布式計(jì)算服務(wù)提供商在AI初創(chuàng)公司中占據(jù)重要地位的地方。云服務(wù)提供商擁有現(xiàn)成的基礎(chǔ)架構(gòu)，規(guī)模和重要資源，可為各種規(guī)模的企業(yè)開發(fā)大數(shù)據(jù)和人工智能平臺(tái)。