人類一直對(duì)機(jī)器人和人工智能(AI)的概念保持非常強(qiáng)的好奇心。好萊塢電影和科幻小說(shuō)可能激發(fā)了一些科學(xué)家開始朝著這個(gè)方向努力,雖然人工智能泡沫已出現(xiàn)多次,但目前重大的發(fā)展和突破正在重新引起公眾對(duì)這一領(lǐng)域的興趣。
2018年我們需要關(guān)注AI的相關(guān)領(lǐng)域,因?yàn)樽兏镎诼齺?lái)臨,其中包括自然語(yǔ)言處理(NLP),機(jī)器學(xué)習(xí),認(rèn)知計(jì)算,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人及其相關(guān)技術(shù)。在本文中,我們將解釋圍繞所有這些技術(shù)的五個(gè)不斷變化的趨勢(shì),并了解它們的好處。
一、機(jī)器學(xué)習(xí)模型的民主化
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:
1.1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(lái)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(guò)引入自動(dòng)化咨詢改變了這一領(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(lái)衡量市場(chǎng)趨勢(shì)。與傳統(tǒng)的投資模型相比,這些模型可以提供更高水平的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)市場(chǎng)波動(dòng)的速度。
現(xiàn)在,機(jī)器學(xué)習(xí)也幫助金融公司預(yù)防金融欺詐。這些模型特別擅長(zhǎng)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)異常,并且可以輕松識(shí)別甚至預(yù)測(cè)欺詐活動(dòng)。銀行正在使用這些模型來(lái)提醒客戶其帳戶中的任何異?;顒?dòng)。除了防止欺詐之外,機(jī)器學(xué)習(xí)還可以在風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。這些模型可以提高信用評(píng)級(jí)的準(zhǔn)確性,并改善貸款機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理。
1.2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(guò)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)以及流行病爆發(fā)的預(yù)測(cè)。
例如,阿里云的ET Medical Brain,最近來(lái)自世界各地的算法科學(xué)家將在這個(gè)平臺(tái)上利用他們的智慧進(jìn)行精準(zhǔn)醫(yī)療競(jìng)賽,他們將圍繞為糖尿病的個(gè)性化治療開發(fā)預(yù)測(cè)模型。
基于AI的系統(tǒng)還幫助醫(yī)院改善其運(yùn)營(yíng)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(shuō)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。
1.3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?,F(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(lái)說(shuō)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(yíng)也正在不斷發(fā)展。
1.4AIOps平臺(tái)
我們大多數(shù)人都目睹過(guò)IT運(yùn)營(yíng)的流程設(shè)置,其中IT從業(yè)者經(jīng)常負(fù)擔(dān)過(guò)重,每天處理數(shù)千個(gè)事件。這些分析系統(tǒng)無(wú)法利用IT運(yùn)營(yíng)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(yíng)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(guò)程,此外,AIOps可以使用可以實(shí)時(shí)重復(fù)刪除,黑名單和關(guān)聯(lián)事件饋送的算法來(lái)降低此類事件的頻率。
二、用自然語(yǔ)言處理簡(jiǎn)化人機(jī)交互
自然語(yǔ)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(yǔ)言?;贜LP的應(yīng)用程序通過(guò)理解語(yǔ)音、上下文、方言和發(fā)音以及更的細(xì)微差別來(lái)與人類交互。
此外,NLP正在幫助計(jì)算機(jī)培養(yǎng)超越人類的閱讀能力和理解能力。在2018年1月,阿里云的NLP團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的模型在斯坦福大學(xué)的閱讀和理解測(cè)試中得分高于人類。阿里云團(tuán)隊(duì)的NLP模型是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI機(jī)器,它在這次測(cè)試中回答了超過(guò)10萬(wàn)個(gè)問題。
讓我們來(lái)看看以NLP和基于AI的技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì):
2.1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(guò)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(lái)改善客戶服務(wù)。
2.2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(guò)了解人類語(yǔ)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(gòu)買決策。
2.3招聘門戶網(wǎng)站
基于NLP的招聘門戶正變得越來(lái)越普遍。這些門戶網(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(wàn)的簡(jiǎn)歷。NLP可以通過(guò)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(guò)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。
三、通過(guò)情感分析增強(qiáng)客戶體驗(yàn)
如果客戶需要在客戶服務(wù)代表到來(lái)之前等待IVR隊(duì)列,客戶可能會(huì)感到沮喪。我們所有人都經(jīng)歷過(guò)這種經(jīng)歷,由于這種低效的客戶支持流程,企業(yè)會(huì)失去客戶。這是情緒分析可以提供改善的地方,情感分析允許計(jì)算機(jī)理解對(duì)話,評(píng)論或反饋的背景或意圖。它使他們能夠區(qū)分意見、建議、投訴、查詢和贊美。
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(lái)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(yíng)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(lái)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(guò)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。未來(lái)的自動(dòng)駕駛汽車將能夠完全能夠取代駕駛員,通過(guò)檢測(cè)諸如憤怒、嗜睡和焦慮等情緒,以防止發(fā)生事故。
四、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。為龐大的城市人口提供水、電、便于運(yùn)輸和更清潔的空氣正成為城市管理者日益復(fù)雜的挑戰(zhàn),而獲得醫(yī)療保健和公共服務(wù)是另一個(gè)主要問題。在其中,政府組織還需要在其有限的資源范圍內(nèi)維持法律和秩序。
智慧城市可以利用人工智能、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)來(lái)解決大多數(shù)城市人口挑戰(zhàn)。通過(guò)混合使用這些技術(shù),城市可以更好地分析來(lái)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。管理員可以利用此信息集中管理道路上的流量,此外,他們可以依靠智能系統(tǒng)自動(dòng)控制交通信號(hào),以便優(yōu)先通過(guò)VIP:應(yīng)急響應(yīng)團(tuán)隊(duì)和執(zhí)法機(jī)構(gòu)。
阿里云ET City Brain提供了上述大部分功能,在中國(guó)已經(jīng)使用了ET City Brain開展了幾個(gè)成功的試點(diǎn)項(xiàng)目。要了解有關(guān)這些發(fā)展的更多信息,你可以閱讀我們的博客——ET City Brain如何改變我們的生活方式 - 一次一個(gè)城市。
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(yíng)的零售店有所幫助?;谌斯ぶ悄艿臓I(yíng)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(yíng)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(guò)GIS數(shù)據(jù)分析幫助規(guī)劃施工階段。在未來(lái),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(lái)建造環(huán)境可持續(xù)建筑。
五、AI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(lái)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)。
阿里云的ET Brain就是這樣一個(gè)平臺(tái)。它結(jié)合了多種人工智能和大數(shù)據(jù)功能,并在不同行業(yè)垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破。ET Brain可以通過(guò)推理算法幫助你的組織進(jìn)行實(shí)時(shí)決策,并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法推動(dòng)創(chuàng)新。它擁有多源的大規(guī)模處理能力,并且可提高決策的主動(dòng)性。目前,基于云的平臺(tái)已經(jīng)在幫助政府組織改善其公共服務(wù)。
開發(fā)人員可以使用ET Brain創(chuàng)建利用語(yǔ)音識(shí)別、面部識(shí)別、圖像識(shí)別、文本識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和其他AI技術(shù)的應(yīng)用程序。
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原文標(biāo)題:2018五大人工智能趨勢(shì),你知道多少?
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