2021年AI趋势15类技术应用

来源:创新禅
作者: PM瘾君子

1. 自动化

智能过程自动化(又称IPA)是确保人工智能实现手动任务自动化的过程。所有企业在各种业务流程中都有瓶颈。IPA将使他们能够有效地增强决策能力,从而帮助识别趋势并预测未来的瓶颈。Amazon Go Store首先向我们展示了在没有收银员的商店中结账的体验。谁会想到这是可能的?自动化是推动任何业务运转的有益进步。例如,自动化可以通过识别异常的用户请求及其频率来帮助防止欺诈性网络攻击。如果发生此类事件,系统可以向管理员发出信号,使他们能够采取必要的措施。另一个值得注意的自动化是针对开发人员的高级自动化测试工具。编码人员现在可以将精力集中在读取和编写代码上,而不必花费大量时间测试智能系统的实现并进行调试。人们高度期望这些自动化的业务流程将成为将来自动化的基本标准。它逐步帮助企业更好地把握端到端流程,并帮助他们有效地管理它们。

2. 对话式人工智能机器人

Chatbots的兴起是处理客户查询的最创新方法 之一。对话式AI机器人通过自然语言处理(NLP)和自然语言理解(NLU)引入了AI的力量。Bot启用了按钮的功能以及数百个意图,以方便客户查询。相反,在机器学习的帮助下,对话型AI机器人具有无限的可扩展性。自然语言处理为客户提供人文体验。现在,随着对话式AI机器人的出现,用户可以提出保险索赔,预约医疗服务,申请工作,阻止其金融卡以及做更多的事情。这将帮助企业自动化其客户支持,并帮助其自动化销售和知识支持。例如,汽车租赁可以使用对话式AI机器人使他们的租赁流程自动化,从而为客户提供更好的体验,并为员工节省时间并提高效率。公司还可以通过使流程自动化来帮助其员工不要回答潜在员工或客户的多余查询。会话式AI机器人将通过自动语义理解处理所有传入的查询。

3. 异构技术

异构系统体系结构(HSA)允许其他计算机程序无缝集成和一起运行。将来,将使软件堆栈易于与应用程序编程接口(API)和其他开放式软件开发工具包(SDK)集成将成为标准做法。云软件与其他软件的集成是改善业务运营所必需的。技术公司创建的最新机器学习和AI框架将通过使它们成为多模式的方法来依赖HSA。根据新的AI趋势,可以使用具有预训练模型的多模式框架来定制未来的AI应用程序,以满足独特的需求。例如,可以将多模式技能整合到任何会话式AI bot框架中。预先训练的模型可能包括嘴唇活动检测,注视检测,物体检测,NLU,手势识别和情绪检测。可以在医疗保健中看到这种方法的另一个很好的新兴应用,他们采用多模式学习技术,尤其是医学成像。随着时间的流逝,越来越多的行业将开始适应AI和异构架构。

4. 数据管理

机器学习本质上是一种AI,它通过向机器提供数据和查询来教导机器定义的模式。如果由于缺少数据而无法对任何查询做出响应,则机器学习将变得毫无意义。有效的数据管理将借助数据进一步增强情报处理。整理数据的最佳策略是专注于数据治理和管理。实施AI和机器学习的好处是随着数据集的增加,随着时间的流逝,系统可以自学新趋势并做出明智的决策和建议。因此,人工智能与适当的数据相结合,将始终为业务提供更好的应用程序,并提高产品和服务质量。基于云的数据管理是未来。它在一个系统中负责数据摄取,数据加载,数据转换,数据优化和数据可视化。不同的公司设计了不同的工具来成功完成所有这些任务。例如,Amazon Web服务提供了一组工具,使组织可以在Amazon的云数据管理堆栈中组合其数据。

5. 网络安全

IT和网络安全始终是所有组织的首要任务。没有一家公司愿意处理数据侵权并使其业务数据遭到黑客入侵。多年来,大公司不得不面对许多有关其消费者数据隐私的批评。因此,看到这些公司投入大量资源来开发提高数据安全性的方法也就不足为奇了。增强数据安全性措施将使消费者能够更好地控制和拥有其数据,这与以往不同。验证码是试图避免机器人入侵系统的初步案例。但是,他们可以检测用户是否为实际帐户所有者吗?人工智能将能够检测帐户持有人并保护用户。随着即将到来的AI趋势,对手可能会随着时间的推移变得更聪明,并提出与AI对抗并入侵系统的新方法。企业还准备用技术与技术抗争。先进的AI安全性将使您能够迅速采取措施,立即锁定所有漏洞。的确,人工智能尚未确定威胁是真实的还是假阳性的。人工智能技术已经获得了以机器学习形式进行学习的能力。这项技术的用途和意义对于AI在网络安全方面的未来趋势是巨大的。机器学习预计会随着时间的推移呈指数级发展,并影响网络安全领域。

6. 虚拟游戏

当前的AI游戏对其用户没有强大的环境或刺激。原因是缺少创建这些环境所需的数据存储。人工智能技术的最新兴起是虚拟游戏所需的推动力。我们可以预期即将到来的虚拟游戏将非常现实和互动。通过机器学习,游戏可以根据用户的角色发展在未来发展。预计游戏开发人员将获得AI方面的新技能,以适应其用户的需求,而后者不再满足于可视化的需求。他们希望通过结合虚拟现实和3D增强等技术来享受尽可能接近真实生活的游戏。在过去的十年中,台式机和游戏机已经发生了变化,移动游戏开发也发生了变化。我们不能期望AI的全部功能都可以过渡到手机游戏的开发中,但是有待观察到明显的变化。现在,手机游戏开发人员有机会以自己想要的方式展示自己的技能。

7. 预测性短信

我们都在Gmail中看到了预测性短信。但是,仍有改进的空间。预测性文字太短,通常会排除人类倾向于在对话中添加的细节。尽管如此,预测性短信与AI相结合可以使许多人的写作变得更轻松,并且无疑为我们的日常活动提供了有希望的功能。这也可以帮助人们更好更快地写作。

8. 人脸识别与人工智能

面部识别是政府使用的监视工具之一,最近已被纳入小工具的许多组织采用。短期内不应再将此工具用作安全选项。实施先进的AI技术后,将使用面部识别来跟踪各个位置和动作。这种人工智能趋势将很快在全球范围内扩展到我们日常生活的许多方面。

9. 制造业中的人工智能

拥有重型机械的制造公司可以根据可用数据和定制的AI软件解决方案做出决策,从而利用数据分析和AI来优化运营。人工智能机器可以帮助检测人类无法发现的产品缺陷,从而有助于质量控制。可以使用AI最大限度地减少错误警报和故障预测,并将其变为过去。AI可以帮助操作员确定测试的优先级,从而避免产品故障。借助数据和机器学习,人工智能系统可以帮助公司提前预测维护需求,并避免制造过程中的计划外和意外中断。随着时间的流逝,人工智能变得负担得起,制造公司可以从流程优化中受益,从而降低运营成本。

10. 交通

政府运输部门和其他此类私人公司可以利用人工智能和机器学习。在交通运输行业中,可以使用AI改善和控制人们的安全,交通流量和道路安全措施。例如,在交通信号灯中安装AI芯片可以帮助交通管制员识别交通模式并优化交通路线和调度。运输公司可以使用数据分析来更好地计划并节省资源。通过监视驾驶员行为数据,他们可以改善并提供更好的服务。让我们不要忘记自动驾驶汽车。特斯拉(Tesla)等公司一直在通过推出半自动车辆来促进自动驾驶。这些车辆具有智能,可以通过机器学习将数据输入到其系统中,从而预测与道路上其他车辆可能发生的碰撞。当政府机构获取有关车辆维护和驾驶员行为的数据时,它们可以改善行人安全,并帮助执法人员对肇事者采取必要的行动。AI和机器学习的趋势已在许多实际应用中使用,其中AI系统将实时数据提供给道路安全和执法机构。如前所述,这种系统实施的一个关键方面是事故预测。

11. 心理健康

人工智能已经开始影响人们的行为和心理健康。精神卫生保健专业人员可以将数据,人工智能技术的自动化以及机器学习用于研究,患者评估,治疗以及研究和治疗目的的其他决策方面。人工智能与机器学习相结合,非常有助于早期发现精神疾病。因此,可以帮助精神卫生专业人员。人工智能可以帮助缺乏心理健康专业人员的人化妆。这并不是说AI可以准确地检测出心理健康诊断。卫生保健专业人员可以使用医疗AI系统来提高其服务和研究的质量。人工智能还可以帮助降低心理健康成本,并使更广泛的人群更容易获得。人工智能辅助的评估更容易,因为人们发现将事情简单地固定在机器人上而不是在初次约会时由人类来完成。这就是使用AI机器人开发许多应用程序的原因。人们在网上下载心理健康应用程序时应该谨慎,因为并非所有人都与心理健康专业人员合作。

12. 教育

在线教育是每个人的现实,尤其是当前的大流行。下一步是公司试图通过开发各种工具来评估学生的知识表现并定制课程和学习计划来跟上AI趋势。随着人工智能帮助教育工作者制定更好的课程和学习计划,教师现在可以确保所有学生得到同等关注,并且与同龄人处于同一水平。有一些AI工具可以帮助老师和学生抄写演讲。因此,教师不必一字一句地键入所有内容,并且残障或其他障碍的学生可以继续学习而不受阻碍。特殊的AI工具利用3D技术通过简短的演示使课本栩栩如生,从而帮助学生形象化他们正在研究的主题。这种技术可以更好地理解概念。通过技术与教育的融合,教师可以更好地关注每个学生的需求。教育不能仅仅依靠人工智能。人工智能辅助教育是通往未来的正确道路。

13. 医疗保健

人体是一组复杂的神经,肌肉等。如果没有适当的诊断,体内的任何健康问题都很难治愈。由于机器学习和人工智能,简化了护士,医生,医疗技术人员和许多其他医护人员的工作。这项革命性的技术有助于更快地诊断健康问题,从而降低成本。机器学习可帮助医疗保健专业人员筛选图像,从而帮助他们进行快速诊断。制药公司正在利用AI来管理其生产和用于药物开发的研究。生物技术公司使用AI工具来帮助绘制疾病图,以便优先开发新药。临床药物试验是AI可以帮助医疗保健专业人员确定最佳试验方案以进行治疗计划的另一个领域。人工智能还可以帮助诊所和医院改善对患者交通的管理。人工智能为医生和护士自动化了许多繁琐的重复性任务。这些仅仅是AI对医疗保健行业影响的开始。随着用户赶上这些AI趋势,预计在未来几年中将有更多的精简和广泛使用。

14. 人工智能与人类

由于ML和AI一直在飞速发展,并将在未来继续发展,因此有必要使自己适应与数字工作者一起工作的想法。AI能够处理复杂的任务,而无需定期的人工监督。它可以同时管理多种功能。尽管具有优势,但AI仍然不够复杂,无法利用创造力,想象力并在其工作中增加人的情感。通过AI和机器学习使手动任务变得自动化后,它便打开并孕育了新的行业和劳动力机会。这将促使他们掌握不同的技能,以在将来执行各自的工作。全球大多数组织将优先考虑可以随技术要求而变化的候选人,以适应不断变化的AI趋势。人工智能可以帮助人们基于通过机器学习馈入系统的数据集生成分析报告。人工智能系统不会忘记,与人类不同,可确保99.9%的无错误生产率。人工智能还擅长保持专注于工作而不会分心。这些特征对于人类世界向更高级系统的演进非常有利。

15. 人工智能与法律

法律界正在研究每年都会引入的AI趋势。结合了AI和法律的机器学习均按照相似的原理进行操作,它们都考虑到历史示例来推断适用于新情况的规则。AI软件可以减少阅读合规性和检查所有法律协议的尽职调查所需的时间,从而极大地帮助法律专业人士。由于软件承担着审阅和错误检查文档以及其他手动过程的艰巨任务,因此它将减轻法律专业人员的负担。律师现在可以将更多的时间用于研究案件,创建合同,为客户提供咨询以及法院代理。结果,随着费用根据工作量和时间的不同而变化,所有人都可以轻松获得法律援助。对文档进行分类可能很麻烦,因为机器的性能比人类更快,并且可以产生可统计验证的输出和结果。AI软件通过突出显示针对不同应用程序的标准条款和标记缺失条款,使合同修订更加有效。将来,AI可以接管文件管理等记录保持角色。适应这些AI趋势的律师事务所将使他们能够改善客户与事务所之间的关系,从而提高事务所的声誉。法律文件是一个敏感的信息池,需要专用门户来安全存储和使用这些文件。有望将更多的AI和机器学习技术纳入法律行业,以减轻专业人员的重复任务并提高数据安全性。

结束感想

随着新的AI趋势,人们一直在猜测是否存在财富分配不均。如果人工智能取代了劳动力中的很多人,那么这将导致财富分配不均。人工智能不能免于犯错误,但与人为错误相比,错误所占的百分比仍不能完全证明完全用人工智能代替人类是合理的。我们不能惧怕变化,与此同时,我们不应该忽视未来实施新变化时可能出现的问题。

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