人工智能在未來(lái)的應(yīng)用

交通運(yùn)輸方面肯定會(huì)有很大的轉(zhuǎn)變，從現(xiàn)在的人工駕駛逐步轉(zhuǎn)換成以后的無(wú)人駕駛?，F(xiàn)在在美國(guó)硅谷就時(shí)?？梢砸?jiàn)到那些無(wú)人駕駛的車(chē)投入使用了，不僅是無(wú)人駕駛的汽車(chē)，飛機(jī)也可以利用無(wú)人駕駛技術(shù)翱翔在天空中，餓了么商業(yè)用途的小型無(wú)人機(jī)已經(jīng)開(kāi)始送外賣(mài)了。所以在交通上，肯定會(huì)有著一大轉(zhuǎn)變。

醫(yī)療方面也肯定會(huì)有著巨大的差距。人工智能通過(guò)自動(dòng)瀏覽用戶(hù)的病情將自動(dòng)化進(jìn)行診斷，同時(shí)，可穿戴醫(yī)療設(shè)備，移動(dòng)應(yīng)用，都能夠讓我們?cè)谖磥?lái)的人工智能醫(yī)療方面更進(jìn)一步。在輪椅、智能骨骼等方面也能能夠進(jìn)一步的提升。

安全方面人工智能在未來(lái)必定也是不可少的一份子。在未來(lái)人工智能在治安方面將會(huì)成為非常重要的一份子，無(wú)論是從監(jiān)控上的人臉識(shí)別技術(shù)還是從未來(lái)的機(jī)器人警察法官等都會(huì)有著重要的地位。在目前人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)用在了大部分的攝像頭上，對(duì)警察在尋找嫌疑人方面有著巨大的幫助，相信在未來(lái)人工智能對(duì)于警察會(huì)有更大的幫助。

19個(gè)人工智能應(yīng)用領(lǐng)域

01自然語(yǔ)言生成(Natural Language Generation)

自然語(yǔ)言生成是人工智能的分支，研究如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為文本，用于客戶(hù)服務(wù)、報(bào)告生成以及市場(chǎng)概述。

02語(yǔ)音識(shí)別(Speech Recognition)

Siri就是一個(gè)典型的例子。

目前，通過(guò)語(yǔ)音應(yīng)答交互系統(tǒng)和移動(dòng)應(yīng)用程序?qū)θ祟?lèi)語(yǔ)言進(jìn)行轉(zhuǎn)錄的系統(tǒng)已多達(dá)數(shù)十萬(wàn)。

03虛擬助理(Virtual Agents)

虛擬助理是一種能與人類(lèi)進(jìn)行交互的計(jì)算機(jī)代理或程序，其中以聊天機(jī)器人最為著名。虛擬助理多用于客戶(hù)服務(wù)和支持，并可以作為智能家居的管理者。

04機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)(Machine Learning Platforms)

機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能技術(shù)的分支，它能提升計(jì)算機(jī)的學(xué)習(xí)能力。

通過(guò)提供算法、API(應(yīng)用程序接口)、開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練工具包、數(shù)據(jù)、以及計(jì)算能力來(lái)設(shè)計(jì)、培訓(xùn)和部署模型到應(yīng)用程序、流程和其他機(jī)器，廣受企業(yè)青睞，用以解決預(yù)測(cè)和分類(lèi)任務(wù)。

Adext是世界上第一個(gè)也是唯一的觀眾管理工具，它將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于數(shù)字廣告，以期將廣告精準(zhǔn)的投放給最符合產(chǎn)品定位的受眾。

05人工智能硬件優(yōu)化(AI-optimized Hardware)

用于運(yùn)行面向人工智能的計(jì)算任務(wù)，是經(jīng)過(guò)專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)和架構(gòu)的GPU(圖形處理單元)和CPU(中央處理單元)。

即將推出的基于人工智能優(yōu)化的硅芯片，將直接嵌入到你的便攜設(shè)備以及生活各處。

06決策管理(Decision Management)

智能機(jī)器能夠向AI系統(tǒng)引入規(guī)則及邏輯，因此你可以利用它們進(jìn)行初始化設(shè)置/訓(xùn)練，以及持續(xù)的維護(hù)和優(yōu)化。

決策管理在多類(lèi)企業(yè)應(yīng)用中得以實(shí)現(xiàn)，它能協(xié)助或者進(jìn)行自動(dòng)決策，實(shí)現(xiàn)企業(yè)收益最大化。

07深度學(xué)習(xí)平臺(tái)(Deep Learning Platforms)

深度學(xué)習(xí)平臺(tái)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種特殊形式，它包含多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠模擬人類(lèi)大腦，處理數(shù)據(jù)并創(chuàng)建決策模式。目前主要被用于基于大數(shù)據(jù)集的模式識(shí)別和分類(lèi)。

08生物信息(Biometrics)

這項(xiàng)技術(shù)能夠識(shí)別、測(cè)量、分析人類(lèi)行為以及身體的物理結(jié)構(gòu)和形態(tài)。

它能賦予人類(lèi)和機(jī)器之間更多的自然交互能力，包括但不僅限于圖像、觸控識(shí)別和身體語(yǔ)言識(shí)別，目前被廣泛用于市場(chǎng)研究領(lǐng)域。

09機(jī)器處理自動(dòng)化(Robotic Processes Automation)

機(jī)器處理自動(dòng)化使用腳本和其它方法實(shí)現(xiàn)人類(lèi)操作的自動(dòng)化，以支持更高效的商業(yè)流程。

目前被用于人力成本高昂或效率較低的任務(wù)和流程。

機(jī)器處理自動(dòng)化能將人類(lèi)的才能最大化的展示出來(lái)，并且讓職工更加具有創(chuàng)造性和戰(zhàn)略性，對(duì)公司的發(fā)展至關(guān)重要。

10文本分析和自然語(yǔ)言處理

(Text Analytics and Natural Language Processing)

文本分析和自然語(yǔ)言處理利用統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法理解句子的結(jié)構(gòu)、含義、情緒和意圖，廣泛應(yīng)用于欺詐探測(cè)和信息安全等領(lǐng)域，同時(shí)還可用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘。

11數(shù)字孿生/AI建模(Digital Twin/AI Modeling)

數(shù)字孿生是一種軟件架構(gòu)，搭建起物理系統(tǒng)和數(shù)字世界的橋梁。

通用電氣公司(General Electric，GE)宣布將成立一家人工智能公司，用于對(duì)飛機(jī)引擎、機(jī)車(chē)、燃?xì)廨啓C(jī)的監(jiān)控、以及故障預(yù)測(cè)。該公司的數(shù)字孿生僅幾行代碼，即便是最復(fù)雜的版本看上去也就像三維計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)圖紙，充滿了交互式圖表和數(shù)據(jù)點(diǎn)。

12網(wǎng)絡(luò)防御(Cyber Defense)

網(wǎng)絡(luò)防御是一種計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)防御機(jī)制，專(zhuān)注于預(yù)防、檢測(cè)以及在基礎(chǔ)設(shè)施和信息在受到攻擊和威脅時(shí)進(jìn)行及時(shí)響應(yīng)。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將網(wǎng)絡(luò)防御帶入了新的發(fā)展階段：在2017年，共檢測(cè)出20億次的入侵記錄，其中76%的入侵是意外發(fā)生的，69%是身份丟失造成的。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent neural networks，RNN)能夠處理輸入序列，與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合創(chuàng)建出監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠發(fā)現(xiàn)可疑目標(biāo)，并檢測(cè)出高達(dá)85%的網(wǎng)絡(luò)攻擊。

Darktrace和Cylance等初創(chuàng)公司高度重視人工智能結(jié)合網(wǎng)絡(luò)防御領(lǐng)域的工作。Darktrace將行為分析與高等數(shù)學(xué)相結(jié)合，自動(dòng)檢測(cè)組織內(nèi)部的異常行為，Cylance應(yīng)用人工智能算法來(lái)阻止惡意軟件的入侵并減輕攻擊造成的損害。另一家致力于網(wǎng)絡(luò)防御的公司，Deep Instinct，被看作是“最具破壞性的初創(chuàng)公司”，該公司旨在保護(hù)企業(yè)的端點(diǎn)、服務(wù)器和移動(dòng)設(shè)備。

13合規(guī)(Compliance)

合規(guī)是指一個(gè)人或者一家公司的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)與公認(rèn)管理、法規(guī)、規(guī)章、標(biāo)準(zhǔn)或合同條款相一致。

將人工智能應(yīng)用于合規(guī)工作中已屢見(jiàn)不鮮,自然語(yǔ)言處理技術(shù)能夠掃描文本并且將其模式與關(guān)鍵字相匹配，以識(shí)別與公司有關(guān)的變動(dòng)。

具有預(yù)測(cè)分析功能和場(chǎng)景構(gòu)建器的資本壓力測(cè)試技術(shù)能夠幫助公司遵守監(jiān)管資本要求。此外，深度學(xué)習(xí)的使用，能有效減少被標(biāo)記為潛在洗錢(qián)活動(dòng)的交易數(shù)量。

14知識(shí)工作輔助(Knowledge Worker Aid)

雖然許多人都很擔(dān)心AI是否會(huì)完全取代人類(lèi)工作，但別忘了，AI科技能夠在很大程度上幫助人們出色的完成自己的工作，特別是在知識(shí)工作領(lǐng)域。

知識(shí)工作的自動(dòng)化已被列為第二大最具破壞性的新興技術(shù)。在大量依靠知識(shí)工作者的醫(yī)療和法律領(lǐng)域，從業(yè)者們將逐漸使用AI技術(shù)作為診斷工具。

15內(nèi)容創(chuàng)作(Content Creation)

內(nèi)容創(chuàng)作包括人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)世界輸入的任何材料，如視頻、廣告、博客、白皮書(shū)、信息圖表以及其它視覺(jué)或者書(shū)面材料。

哥倫比亞廣播公司等團(tuán)隊(duì)已使用了AI技術(shù)進(jìn)行內(nèi)容生成;Wibbitz的SaaS平臺(tái)可以通過(guò)人工智能視頻產(chǎn)品把文字內(nèi)容轉(zhuǎn)化為視頻內(nèi)容;自動(dòng)透視公司研發(fā)的Wordsmith，在獲取數(shù)據(jù)后利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行新聞寫(xiě)作。

16P2P網(wǎng)絡(luò)(Peer-to-Peer Networks)

P2P網(wǎng)絡(luò)是指網(wǎng)絡(luò)的參與者共享他們所擁有的一部分硬件資源，這些共享資源通過(guò)網(wǎng)絡(luò)提供服務(wù)和內(nèi)容，能被其它P2P節(jié)點(diǎn)直接訪問(wèn)而無(wú)需經(jīng)過(guò)中間實(shí)體。

Bet Capital LLC的首席執(zhí)行長(zhǎng)本哈特曼在接受《創(chuàng)業(yè)者》雜志采訪時(shí)表示，P2P網(wǎng)絡(luò)也被用于貨幣加密，甚至能夠通過(guò)收集和分析大量數(shù)據(jù)來(lái)解決一些世界上最具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。

普瑞斯是一家旨在利用P2P網(wǎng)絡(luò)和人工智能讓搜索引擎更加通俗易懂的公司，以加密貨幣為獎(jiǎng)勵(lì)，讓參與者們借出他們電腦的計(jì)算能力。相應(yīng)地，該公司許諾會(huì)建立一個(gè)更加透明的搜索引擎平臺(tái)。

17情緒識(shí)別(Emotion Recognition)

情緒識(shí)別可以通過(guò)高級(jí)圖像處理或音頻數(shù)據(jù)處理來(lái)“讀取”人類(lèi)臉上的表情。目前，我們已經(jīng)能夠捕捉“微表情”，識(shí)別肢體語(yǔ)言暗示，以及分析含有情緒的語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)。

執(zhí)法人員在審訊過(guò)程中使用這項(xiàng)技術(shù)能夠獲取更多的信息，這項(xiàng)技術(shù)也被廣泛運(yùn)用于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)。

18圖像識(shí)別(Image Recognition)

圖像識(shí)別是指在數(shù)字圖像或者視頻中識(shí)別和檢測(cè)出物體或特征的過(guò)程，人工智能技術(shù)在該領(lǐng)域具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

人工智能可以在社交媒體平臺(tái)上搜索照片，并將其與大量數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較，從而找出與之最為相關(guān)的內(nèi)容。

圖像識(shí)別技術(shù)能用于車(chē)牌識(shí)別、疾病檢測(cè)、客戶(hù)意見(jiàn)分析以及身份驗(yàn)證等。

19智能營(yíng)銷(xiāo)(Marketing Automation)

到目前為止，市場(chǎng)部門(mén)已經(jīng)從人工智能中獲益良多，業(yè)界對(duì)人工智能的信任是有充分理由的。55%的營(yíng)銷(xiāo)人員確信人工智能在他們的領(lǐng)域會(huì)比社交媒體有更大的影響力。

智能營(yíng)銷(xiāo)能夠提升公司的參與度和效率，對(duì)客戶(hù)進(jìn)行細(xì)分、集成客戶(hù)數(shù)據(jù)和管理活動(dòng)，并簡(jiǎn)化重復(fù)任務(wù)，讓決策者們有更多的時(shí)間專(zhuān)注戰(zhàn)略制定。