人工智能技术趋势正在推动人类向前发展. 数字化转型已遍及各个工业领域, 人工智能正在实现科学家梦寐以求的事情. 现在, 人工智能和机器学习技术正被用于消费者每天接触的几个现实世界的应用程序中.
虽然一些反乌托邦故事警告了有感知机器的危险, 但今天正在实施的大多数人工智能应用极大地增强了人类体验, 使我们能够取得更多成功, 挽救生命, 甚至让世界变得更美好. 话虽如此, 以下是您真正需要了解的 10 个 AI 技术趋势:
1. 低代码和无代码解决方案
自动化机器学习并不是什么新鲜事, 但今年我们意识到 autoML 如何能够在没有深入编程知识的情况下构建高质量的 AI 模型. 过去, AutoML 的功能传统上侧重于为某些数据集寻找最佳解决方案. 现在, 有许多低级和无代码 API 解决方案允许企业创建生产级 AI 驱动的应用程序, 而无需任何数据科学知识.
2. 聊天机器人
聊天机器人在过去十年中取得了长足的进步, 现在它们正在改变客户和企业的互动方式. 外向销售正在被对话式 AI 所取代, 它不仅可以推荐产品和回答与产品功能相关的问题, 还可以解决许多客户问题, 而无需联系公司的真人. 不过, 如果您需要一个在世的人的帮助, 他们会很乐意为您提供帮助.
语音机器人是对话式 AI 的另一个分支, 它能够通过聆听和响应一个人的声音而不是输入的单词来进行交流. 这种由人工智能驱动的技术还能够使用从客户互动中收集的数据来创建更加个性化的客户体验, 并使企业能够根据互动获得洞察力.
3. 市场情报
AI 和 ML 帮助企业将大量数据转化为可操作的商业智能. 人工智能驱动的分析改进了从潜在客户生成到客户支持的销售周期的各个方面. 2021 年的企业正在使用市场情报应用程序, 这些应用程序使用人工智能功能来做出更准确的预测, 更明智的决策, 并创建更高效?? 的销售流程. 这些应用程序能够提供实时分析, 以便企业可以更好地与 B2C 和 B2B 客户进行沟通.
4. 环境可持续性
人工智能正以多种方式被用于支持环境并改善农业, 水, 能源和交通等行业的可持续发展实践. 在这些领域使用人工智能应用程序可以对排放产生重大影响, 并到 2030 年为全球经济贡献 5.2 万亿美元. 人工智能正被用于监测环境条件, 作物产量, 帮助减少和减轻废物的影响以及预测天气以改善用水.
人工智能驱动的应用程序还通过使用深度学习, 预测能力, 甚至人工智能驱动的电网系统, 帮助管理可再生能源的使用. 人工智能使自动驾驶汽车成为可能, 这可以减少车辆的排放量并减少造成的损害. 未来, 我们可能会看到人工智能如何利用位置数据来改善交通拥堵甚至货物运输效率.
5. 机器人辅助手术
在医疗保健方面, 人工智能有几乎无限的可能应用. 尽管该行业因适应不断上升的科技影响力缓慢而臭名昭著, 但自大流行爆发以来, 已经取得了重大进展. 事实上, 43% 的初级保健就诊是通过远程医疗进行的, 这表明医疗机构和患者都乐于在必要时采用医疗技术.
你会相信机器人给你做手术吗? 预测分析和机器学习 AI 可以识别患者和手术的模式, 以便进行第二次调整. 例如, 这些机器人可以从患者的手术史中学习, 实时规避手术过程中的潜在问题. 虽然许多医院在手术应用中使用机器人助手, 但我们还没有一支机器人外科医生队伍.
6. 自然语言处理
在电子商务中, 计算语言学, 文本分析和 AI 驱动的 NLP(自然语言处理) 被用来更好地服务于他们的消费者群. 情感分析和品牌形象分析可帮助公司更好地了解客户以改进产品和服务.
然后, 从用户那里收集的反馈可以由一台可以区分语言细微差别的机器进行处理, 以提取企业可以采取行动的定性和定量数据.
7. 地震检测和预测
用于检测和分析地震波模式的机器学习算法正在改变我们对地震的反应方式. 事实上, 这些由人工智能驱动的算法能够检测到两倍于科学家所能检测到的地震. 这有助于缩短地震响应时间, 从而挽救生命, 并且科学家们可以更好地了解地球板块的运动方式. 希望这些算法能够变得足够聪明, 可以预测未来的地震.
8. 人工智能工程
尽管这一趋势接近我们列表的末尾, 但它是大多数其他 AI 趋势的基础. 除了 AI 工具和流程的开发之外, 还有许多复杂的方面, 包括安全性, 透明度, 道德和合规性. AI 工程是一种策略, 它使 AI 成为 DevOps 流程的自然组成部分, 而不是一个单独的部门或事后的想法.
AI 和 DevOps 之间的这种碎片化可能导致合规性和网络漏洞问题, 从而减慢整个过程. 由经验丰富的网络管理员开发的包括 AI 在内的有凝聚力的规划, 开发和实施工作流程简化了公司将产品从创意推向市场的能力.
9. 保险预测分析
越来越多的保险公司正在多个不同领域使用人工智能预测分析. 保险公司使用预测分析来识别欺诈, 计算新客户风险和定价, 产品优化以及优化用户体验.
预测分析还允许公司增加保险的个性化和覆盖范围, 以便个人以他们可以承受的价格获得所需的覆盖范围. 此外, 已将预测分析集成到其流程中的保险公司的增长速度比不使用预测分析的公司快 7%, 这表明客户也正在从 ML 在保险业中获益.
10.AIOT
由于物联网设备的数量预计将在 2023 年增加到 35 亿, 因此向 AIoT 解决方案自然发展. 由人工智能驱动的智能手机, 语音助手和其他物联网设备可以创建智能机器, 支持决策行为, 几乎不需要人工交互.
结论: 人工智能技术趋势推动了 13 万亿美元的市场
人工智能的这十个技术趋势让我们一瞥人工智能和机器学习的未来可能会是什么样子, 机器人医生, 智能虚拟助手, 即时天气数据, 完善的市场预测.
到 2030 年, 预计人工智能的价值将达到 13 万亿美元. 虽然现在大多数人工智能技术都是在软件中生成的, 但我们可以期待在旅游, 制造和零售等领域看到人工智能应用. 智能机器的世界是什么样的? 我们马上就会知道了.
来源: http://ai.51cto.com/art/202109/682826.htm