人工智能在未來的應用

交通運輸方面肯(ken)定會(hui)有很大(da)的轉(zhuan)變(bian)(bian)，從現在的人工駕駛(shi)逐步(bu)轉(zhuan)換成以后的無(wu)人駕駛(shi)。現在在美國(guo)硅谷就時常可以見到那些無(wu)人駕駛(shi)的車投入使(shi)用(yong)了(le)，不僅是無(wu)人駕駛(shi)的汽車，飛機(ji)也可以利用(yong)無(wu)人駕駛(shi)技術翱翔在天(tian)空中(zhong)，餓了(le)么商業(ye)用(yong)途的小型(xing)無(wu)人機(ji)已經開始送(song)外(wai)賣了(le)。所(suo)以在交通上，肯(ken)定會(hui)有著一大(da)轉(zhuan)變(bian)(bian)。

醫療方面也肯定會有著巨大的差距。人工智能通過自動(dong)瀏覽用戶的病情將自動(dong)化進(jin)行診斷(duan)，同(tong)時(shi)，可穿戴醫(yi)療設備，移動(dong)應用，都能(neng)(neng)夠讓我們在(zai)未來的人工智(zhi)能(neng)(neng)醫(yi)療方(fang)面(mian)更進(jin)一步(bu)。在(zai)輪椅、智(zhi)能(neng)(neng)骨骼等(deng)方(fang)面(mian)也能(neng)(neng)能(neng)(neng)夠進(jin)一步(bu)的提(ti)升。

安全方面人(ren)工(gong)智能(neng)在(zai)未來(lai)必定也是不(bu)可少的(de)(de)一份子。在(zai)未來(lai)人(ren)工(gong)智能(neng)在(zai)治(zhi)安方面將會成為非(fei)常重要的(de)(de)一份子，無論是從監控上的(de)(de)人(ren)臉識別技(ji)術還是從未來(lai)的(de)(de)機器人(ren)警(jing)察(cha)法官(guan)等都會有(you)著重要的(de)(de)地位。在(zai)目前人(ren)臉識別技(ji)術已經用在(zai)了大部分的(de)(de)攝像(xiang)頭(tou)上，對警(jing)察(cha)在(zai)尋找嫌疑人(ren)方面有(you)著巨大的(de)(de)幫助(zhu)，相信在(zai)未來(lai)人(ren)工(gong)智能(neng)對于警(jing)察(cha)會有(you)更大的(de)(de)幫助(zhu)。

19個(ge)人工(gong)智能應用(yong)領域

01自然語言生成(Natural Language Generation)

自然語言生成是人工智能(neng)的分支，研究如何將數據轉化為文(wen)本，用于客戶服務、報告生成以及市場概述。

02語音識別(Speech Recognition)

Siri就是一個典型的例子。

目前，通過(guo)語(yu)音應(ying)答交(jiao)互系統和移動應(ying)用(yong)程序(xu)對(dui)人類語(yu)言進行(xing)轉錄的系統已多(duo)達數十萬。

03虛擬助理(Virtual Agents)

虛(xu)擬助理(li)是一種(zhong)能與人類進行交互的計算機代理(li)或程(cheng)序(xu)，其中以聊(liao)天機器人最為著名。虛(xu)擬助理(li)多用(yong)于客戶服務和支(zhi)持(chi)，并可以作為智能家居的管理(li)者。

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04機器學習平臺(Machine Learning Platforms)

機器學習是(shi)計算(suan)機科學和人工智(zhi)能(neng)(neng)技術的分支，它能(neng)(neng)提(ti)升(sheng)計算(suan)機的學習能(neng)(neng)力。

通過提供(gong)算(suan)法、API(應用(yong)(yong)程序接口)、開發(fa)和(he)訓練(lian)工(gong)具(ju)包、數據、以及計算(suan)能力來設計、培(pei)訓和(he)部(bu)署(shu)模型(xing)到應用(yong)(yong)程序、流程和(he)其他機器，廣受企業青睞，用(yong)(yong)以解決預測和(he)分(fen)類任務。

Adext是世(shi)界上第一個也是唯(wei)一的(de)觀眾管理工具，它將人工智能和機器學習應用于(yu)數字廣(guang)告，以期將廣(guang)告精準的(de)投放給最符合(he)產品定位(wei)的(de)受(shou)眾。

05人工智能硬件優化(AI-optimized Hardware)

用于運行面(mian)向(xiang)人工(gong)智能的計算任務，是經過專門設計和架(jia)構(gou)的GPU(圖形處(chu)理(li)單元(yuan))和CPU(中央處(chu)理(li)單元(yuan))。

即將推(tui)出(chu)的基于人工智能(neng)優化的硅芯片，將直接(jie)嵌(qian)入到(dao)你的便攜設備以及生活各處。

06決策管理(Decision Management)

智(zhi)能機器(qi)能夠向AI系統引(yin)入(ru)規則及(ji)邏輯，因此你可以利用它們進行初(chu)始(shi)化設置/訓練，以及(ji)持續的(de)維護和優化。

決(jue)策(ce)管理在多類企業(ye)應用中得以實現，它能(neng)協助(zhu)或者進行(xing)自動決(jue)策(ce)，實現企業(ye)收益最大(da)化。

07深度學習平臺(Deep Learning Platforms)

深(shen)度(du)學(xue)習(xi)平臺是(shi)機器學(xue)習(xi)的一種特殊形式(shi)，它包含多層的人工神經網絡，能夠模(mo)擬人類大腦，處理(li)數據并創建(jian)決策模(mo)式(shi)。目前主要被用(yong)于基于大數據集的模(mo)式(shi)識(shi)別和分(fen)類。

08生物信息(Biometrics)

這(zhe)項(xiang)技術能夠(gou)識別、測量、分析人類(lei)行為以及身體的物理結(jie)構和形態。

它能(neng)賦予人類和機器(qi)之(zhi)間更(geng)多(duo)的自然交互(hu)能(neng)力，包括但不僅限于圖像、觸控識別和身體語言識別，目前(qian)被廣泛用于市(shi)場(chang)研究領(ling)域。

09機器處理自動化(Robotic Processes Automation)

機器處理自動化(hua)(hua)使用腳本和其(qi)它方法實(shi)現人(ren)類操作的自動化(hua)(hua)，以(yi)支持更高效的商業(ye)流程(cheng)。

目前被用于人(ren)力成本(ben)高昂或(huo)效(xiao)率(lv)較低的任務(wu)和流程。

機器處理(li)自動化能將人類的(de)才能最大化的(de)展示出來，并(bing)且(qie)讓職(zhi)工(gong)更(geng)加具有(you)創造性(xing)和(he)戰略性(xing)，對(dui)公司(si)的(de)發展至關重要(yao)。

10文本分析和自然語言處理

(Text Analytics and Natural Language Processing)

文本分(fen)析和(he)(he)自然語(yu)言處理利用(yong)統計和(he)(he)機器學(xue)習方法理解句子的結構(gou)、含義、情緒和(he)(he)意圖，廣泛(fan)應用(yong)于(yu)欺詐(zha)探測和(he)(he)信息安全等領(ling)域，同時還可用(yong)于(yu)非結構(gou)化數(shu)據(ju)的挖掘。

11數字孿生/AI建模(Digital Twin/AI Modeling)

數字(zi)孿生是一種(zhong)軟件架構，搭建起物理(li)系統和數字(zi)世界的(de)橋(qiao)梁。

通用(yong)電氣公(gong)司(General Electric，GE)宣布將成立(li)一家人工智能公(gong)司，用(yong)于對飛機(ji)引擎、機(ji)車、燃氣輪機(ji)的監控(kong)、以及故障預測。該公(gong)司的數(shu)(shu)字孿生僅幾行(xing)代碼，即便是最復雜的版本看(kan)上去也就像三維計(ji)算機(ji)輔助設計(ji)圖紙，充(chong)滿了(le)交互式圖表和數(shu)(shu)據點。

12網絡防御(Cyber Defense)

網絡(luo)防(fang)御(yu)是一種計算機(ji)網絡(luo)防(fang)御(yu)機(ji)制，專注于預防(fang)、檢(jian)測以及在(zai)基(ji)礎設(she)施和信(xin)息在(zai)受到攻擊和威脅時(shi)進行及時(shi)響應。

人工智能(neng)和機(ji)器學(xue)習將網絡防御帶入(ru)了新的(de)發(fa)展階段(duan)：在2017年(nian)，共檢測(ce)出20億次的(de)入(ru)侵記(ji)錄，其中76%的(de)入(ru)侵是意外發(fa)生(sheng)的(de)，69%是身份丟失(shi)造(zao)成的(de)。

遞歸神(shen)經網絡(Recurrent neural networks，RNN)能夠處理輸入序列，與機(ji)器學習技術相(xiang)結(jie)合創(chuang)建出監督學習技術，能夠發現可疑目標，并(bing)檢測出高(gao)達85%的網絡攻擊。

Darktrace和Cylance等初創公(gong)司(si)高度重視人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能結(jie)合(he)(he)網(wang)絡防御領域的(de)(de)(de)(de)工(gong)作。Darktrace將(jiang)行(xing)為分析與高等數學相結(jie)合(he)(he)，自(zi)動檢測組織內部的(de)(de)(de)(de)異常(chang)行(xing)為，Cylance應用(yong)人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能算(suan)法來阻止惡意軟件的(de)(de)(de)(de)入侵并減輕攻(gong)擊造成的(de)(de)(de)(de)損(sun)害。另一家致力于(yu)網(wang)絡防御的(de)(de)(de)(de)公(gong)司(si)，Deep Instinct，被看作是“最(zui)具破壞性的(de)(de)(de)(de)初創公(gong)司(si)”，該公(gong)司(si)旨在(zai)保護企業的(de)(de)(de)(de)端點、服(fu)務(wu)器和移動設備。

13合規(Compliance)

合規是指(zhi)一(yi)(yi)個人或(huo)者一(yi)(yi)家公(gong)司(si)的(de)經營活(huo)動與(yu)公(gong)認(ren)管理、法規、規章、標(biao)準或(huo)合同條款相(xiang)一(yi)(yi)致。

將(jiang)(jiang)人工智能應(ying)用于合規工作中已屢(lv)見不鮮,自然語言處理技術能夠掃描文本并且(qie)將(jiang)(jiang)其(qi)模式與關鍵字相匹配，以識別與公司有關的變動。

具(ju)有預測分析功能(neng)和場(chang)景構建器的(de)(de)資(zi)(zi)本壓力測試技術(shu)能(neng)夠幫助公司遵守監管(guan)資(zi)(zi)本要求。此外，深度學習的(de)(de)使用，能(neng)有效減少被標記為潛在洗錢活(huo)動(dong)的(de)(de)交易數量(liang)。

14知識工作輔助(Knowledge Worker Aid)

雖然許(xu)多(duo)人都很(hen)擔(dan)心AI是否(fou)會完(wan)全取代人類(lei)工作，但別忘(wang)了(le)，AI科技能夠在很(hen)大程度上幫(bang)助人們出(chu)色的(de)完(wan)成自(zi)己的(de)工作，特別是在知(zhi)識工作領(ling)域(yu)。

知識(shi)(shi)工作的(de)自動化已被列(lie)為第(di)二大最具破壞性(xing)的(de)新興(xing)技(ji)術(shu)。在(zai)大量依靠知識(shi)(shi)工作者的(de)醫療(liao)和法(fa)律領域，從業者們(men)將逐漸使用(yong)AI技(ji)術(shu)作為診(zhen)斷工具。

15內容創作(Content Creation)

內容創作包括(kuo)人們對網絡世界(jie)輸入的任何材料，如(ru)視(shi)頻、廣告、博客、白皮書、信(xin)息(xi)圖表以(yi)及其它(ta)視(shi)覺(jue)或者書面材料。

哥(ge)倫比亞廣播公司等團(tuan)隊已使用了AI技術進(jin)行(xing)內容(rong)(rong)生成;Wibbitz的SaaS平臺可以通過人工智能視頻(pin)產品(pin)把(ba)文字內容(rong)(rong)轉化為視頻(pin)內容(rong)(rong);自(zi)動透視公司研發的Wordsmith，在獲取數(shu)據(ju)后利用自(zi)然(ran)語言(yan)處理技術進(jin)行(xing)新聞寫(xie)作。

16P2P網絡(Peer-to-Peer Networks)

P2P網(wang)絡是(shi)指網(wang)絡的(de)參與(yu)者共享(xiang)他(ta)們所擁有(you)的(de)一(yi)部分(fen)硬件資(zi)源，這些(xie)共享(xiang)資(zi)源通(tong)過網(wang)絡提供(gong)服務(wu)和(he)內容，能(neng)被(bei)其(qi)它P2P節點直接訪(fang)問而(er)無需經過中間實(shi)體(ti)。

Bet Capital LLC的(de)首席執行長(chang)本哈特(te)曼在接受《創(chuang)業者》雜志采(cai)訪時表(biao)示，P2P網絡也被用于貨(huo)幣加密，甚至能夠通過收集和分析大量數(shu)據來解決一些世界上最具(ju)挑戰性的(de)問題(ti)。

普瑞斯是一家旨在利用P2P網絡(luo)和人(ren)工智能(neng)讓(rang)(rang)搜索引擎更加通(tong)俗易懂的(de)公司，以加密貨幣(bi)為獎勵(li)，讓(rang)(rang)參(can)與者們借出他們電腦的(de)計算能(neng)力。相(xiang)應地，該公司許(xu)諾會建立一個更加透明的(de)搜索引擎平臺(tai)。

17情緒識別(Emotion Recognition)

情(qing)緒識別可以通過(guo)高級圖像處理或音(yin)頻(pin)數據處理來“讀取(qu)”人類臉上的(de)表情(qing)。目前，我們已經能(neng)夠捕捉“微表情(qing)”，識別肢體語言暗示，以及(ji)分析含(han)有情(qing)緒的(de)語音(yin)語調(diao)。

執法(fa)人員在審訊過程(cheng)中使用這(zhe)項技(ji)術能(neng)夠獲(huo)取更多的(de)信息(xi)，這(zhe)項技(ji)術也被廣(guang)泛運用于市(shi)場營銷。

18圖像識別(Image Recognition)

圖(tu)像識別(bie)是指在數字圖(tu)像或者視頻中識別(bie)和檢(jian)測(ce)出物(wu)體或特征的過(guo)程，人工智能技術(shu)在該(gai)領(ling)域(yu)具(ju)有獨特的優勢。

人工智能可以(yi)在社交媒體平臺上(shang)搜索照片，并將其與(yu)大量數據集進(jin)行比較，從而找出(chu)與(yu)之最為(wei)相關的內容。

圖像(xiang)識別技(ji)術(shu)能用(yong)于車牌識別、疾(ji)病檢測、客戶(hu)意見分析(xi)以及(ji)身份(fen)驗證等。

19智能營銷(Marketing Automation)

到目前為止，市場部門已經從人工智能中獲益良多，業界(jie)對人工(gong)(gong)智能的信任是有充分理由的。55%的營銷人員(yuan)確信人工(gong)(gong)智能在他們(men)的領域會比(bi)社(she)交媒體有更大(da)的影響力。

智能(neng)營銷能(neng)夠提升公司的參與(yu)度和效(xiao)率，對客(ke)戶進行細分、集(ji)成客(ke)戶數據(ju)和管理活動，并簡化(hua)重復任務，讓(rang)決策者(zhe)們有更多的時(shi)間專注戰(zhan)略(lve)制定(ding)。