虽然 2019 年是 AI 非常辉煌的一年, 但这一切是为了在 2020 年产生更深远的影响做准备.
这不是我们自己说的!
MarketsandMarkets 的调查报告显示, AI 的发展将对全球 GDP 产生极大的影响, 2030 年将达到 15.7 万亿美元.
不仅如此! AI 技术也对企业产生着极大影响, 2020 年底将实现足够的智能化.
你一定很惊讶, AI 是怎样又为什么成为了各行各业的香饽饽呢? 让我们一起来寻找答案.
AI 为什么越来越流行?
人工智能通过各种数据信息实现重复学习和发现的自动化. 但这不同于基于机器的自动化流程. 人工智能不是使各种手动任务自动化, 而是可靠无休地执行基于计算机的大规模任务, 且不会感到疲惫. 这种类型的自动化过程仍然需要人工研究来配置系统并提出正确的请求.
人工智能还为现有产品增加了智能. 在大多数情况下, 人工智能不会作为单独的移动应用程序出售. 相反, 一些正在使用的产品将通过人工智能得到极大的改善, 就像苹果公司添加 Siri 作为新一代苹果产品的功能一样.
会话平台, 自动化, 机器人和智能机器也能与大量数据相结合, 以改进从投资分析到安全智能的, 家庭和工作场所的许多软件技术.
人工智能通过允许数据进行编程的渐进学习算法进行调整. 人工智能寻找数据的规律和结构, 从而使算法获得预测性或分类性的技能.
因此, 就像可以教算法如何下棋一样, 推荐的软件产品也可以进行线上教授. 当新数据给出时, 模型会进行调整. 后向扩散是一种人工智能方法, 当第一响应完全错误时, 允许模型通过数据收集和训练进行调整.
此外, 人工智能使用具有许多隐藏层的神经网络来分析更深层的数据. 然而, 建立一个五层的隐藏欺诈检测系统曾经是几乎不可能的. 由于人工智能强大的计算能力和大数据, 这些都发生了改变. 因为深度学习模型直接从给定的数据中学习, 需要大量数据以训练该模型. 提供的数据越多, 模型将越精确.
人工智能通过深度神经网络还实现了难以置信的精确性, 这在以前是不可能完成的. 例如, 它们与谷歌搜索, Alexa, 谷歌照片的交互完全基于深度学习, 并随着我们的使用变得更精确. 在医疗领域, 人工智能技术已经广泛应用于图像分类, 深度学习和对象识别中, 以便在 MRI(核磁共振成像)中识别癌症, 并达到与训练有素的放射科医生同样的精确度.
人工智能也充分利用了数据. 当数据算法自我学习时, 数据本身可以成为知识产权. 答案就在数据中; 只需要应用人工智能就能找到答案. 数据的角色比以往更加关键, 它能创造竞争优势. 如果在这个竞争性行业中拥有最好的数据, 即使每个人应用的技术相似, 最好的数据也将获胜.
2020 年受人工智能影响最大的行业:
来源: http://ai.51cto.com/art/202003/612076.htm