浅谈人工智能目前所应用的五大领域发布时间: 2024-02-09 来源:智能计算领域

  支出指南》,预计全球AI预算将在未来四年翻一番,到2024年将达到1100亿美元。

  IDC公司人工智能计划副总裁Ritu Jyoti指出:“慢慢的变多的组织将采用人工智能,而且必须这样做。AI是能够在一定程度上帮助组织进行业务敏捷转型、创新和扩展的技术。”

  数字业务咨询机构AHEAD公司现场首席技术官Josh Perkins说:“去年发生的疫情证明了人工智能技术的强大力量,人们的问题从‘人工智能技术在我们公司中能做什么?‘转变为‘哪些领域还不适合人工智能?’”

  Perkins表示,当使用智能工具和功能解决特定于行业的问题时,AI将提供巨大的价值。医疗、银行、保险、零售和制造业的组织中正在出现创造性的应用程序。Perkins说:“这在很大程度上是因为组织希望更好地将数据资产实现货币化,并利用新的数据流来发掘见解。”

  当技术领导者将在现实世界中启用人工智能的数字计划时,了解最大价值所在将会提供帮助。某些主题在各个行业组织不断出现。以下研究一下AI领域中功能最强大的一些用例:从机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)到边缘AI和AIOps。

  将丰富的客户行为数据、自然语言处理(NLP)和聊天机器人结合起来时会得到什么?通常不需要人工干预即可改变客户联系和支持的潜力。

  Perkins说:“对自然语言处理(NLP)的大幅改进使每天的客户体验变得更丰富和活跃。这项技术正在促进机器人与客户之间的对话的深度和自然流畅性。”

  当这种方法能快速访问后端系统时,增强了客户自助服务,组织希望可以更快地为客户处理问题。Perkins预测,在未来几年内,客户将更难辨别他们是在与机器人交谈,还是在与人工客服交谈。

  事实上,根据2020年全球各地组织的支出情况,部署自动化客服是最主要的人工智能用例。Perkins说:“目前有许多用例应用于零售和电子商务垂直领域,大多分布在在客户服务上。例如在医疗保健领域,会话人工智能被用来协助患者支持和预约安排。”

  人工智能曾经只应用在数据中心领域。但是,随着AI应用在网络的边缘,它开始为组织解决大量的分布式数据和分析问题。边缘AI是在数据来源点嵌入智能功能,无论是物联网终端、智能手机还是无人驾驶汽车。Red Hat公司首席技术战略家G.Nadhan解释说,“换句话说,边缘计算使数据和计算最接近交互点。”

  边缘处理器制造商Hailo公司首席执行官Orr Danon表示:“直到最近,边缘的人工智能基本上还是理论上的。在2021年,我们可能会看到,由于技术的进步,边缘人工智能的产品将出现增长,这些技术更容易获得,价格也更低廉。边缘人工智能对于管理一直增长的数据量和减轻业务网络日渐增长的压力至关重要。在边缘处理数据而无需将数据传输到云端,使设备更强大、更通用、更灵敏、更安全,并有助于合规性。”

  一些零售商也将在边缘部署人工智能,以最快的速度和最小的延迟在本地处理本地视频,这在某些情况下为非接触式且无需收银人员的购物打下了基础。商店能够正常的使用摄像头和边缘人工智能来检测远处的物体,并快速处理有关信息。这一些数据有助于优化客户等待时间、库存货架和店内体验。

  不良行为者已经利用人工智能发动网络钓鱼攻击和其他恶意的网络攻击,并利用智能自动化提高网络攻击的速度、数量和种类。调查研究机构Forrester公司预测,网络罪犯采用Deepfake技术在2021年将使组织损失超过2.5亿美元,他们利用人工智能创造令人信服的音频和视频,并在用户的电子邮件泄露攻击中欺骗用户。

  传统的网络缓解技术没办法与这种复杂的方法相提并论。因此,AI在网络安全和攻击中的使用是Gartner公司在2020年预测的九大安全趋势之一,并指出必须加强人工智能来增强网络安全防御。

  在网络安全和威胁情报中有大量的人工智能网络安全应用程序。最常见的用例包括面部和语音识别、垃圾邮件或网络钓鱼识别以及恶意软件检测。机器学习方法可用于检测电子邮件中的异常,模式识别技术可识别需要保护的受监管个人数据,无监督机器学习可对网络站点进行分类并识别高风险网站,无监督机器学习可在网络钓鱼和垃圾邮件尝试中发现近乎重复的网站。TrendMicro公司最近发表的一篇文章指出,端到端深度学习是检测恶意软件的解决方案。

  IT组织需要仔细考虑Ops这个主题。IDC公司指出,IT自动化是2020年人工智能增长最快的用例之一(以及药物研发和人力资源自动化)。正如DevOps研究所的首席研究总监Eveline Oehrlich在最近的一篇文章中指出的那样,AIOps可以证明IT组织具有变革性,因为在IT组织中,运营环境所生成的数据太多了,使领导者的决策受到了影响。在混合云时代,这是一直增长的IT功能队列。机器学习能解决大量经常冗余的警报,以更加实时或主动的方式帮助管理系统性能,并提供更大的端到端可见性,从而为IT团队节省时间。

  为此有充分的理由将AI行动列入2021年十大人工智能趋势的名单。而孤立的监控系统无法跟上当今多样化的环境。Gartner公司认为AIOps有五个主要用例:性能分析、异常检测、事件关联、分析,以及IT服务管理。

  Perfecto by Perforce公司首席技术官兼产品经理Eran Kinsbruner在最近发表的一篇文章中写道:“这些工具共同构建了一个全面的生产和运营洞察力分析层,可以在大数据和先进的现代软件架构上运行。借助基于AI的操作功能,团队能专注于确定其应用程序的服务运作状况,并获得对其生产数据的控制和可视性。”

  随着供应商开始提供AIOps平台解决方案,Forrester公司建议IT领导者寻求那些能够给大家提供跨团队协作功能、端到端数字体验以及无缝集成到整个IT运营管理工具链中的解决方案。

  能够预测突然变化(供应或需求、医疗保健成果、销售或客户行为)的价值越来越清晰。

  在基本层面上,有监督的机器学习(特别是回归)使组织能够建立数学模型,根据一系列预测变量或输入来预测未来的结果。Perkins说,“这种方法在各个行业的商业应用十分普遍,其共同点是能够事半功倍。无论是人力资源、清单资源还是谨慎流程,机器学习都使人们能观察和定义模式以获取以前没有办法获得的见解。”

  这种技术的用例包括库存优化和重新订购点,可以在特定的轮班或需求期间对员工做适当的工作安排,甚至提高销售预测的准确性。

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  创投现状与趋势研究报告》,截止到2017年6月,中美倒闭企业总数已超过50家。

  (AI)芯片?AI芯片的主要用处有哪些?在AI任务中,AI芯片到底有多大优势?

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  ,影响了从办公室到远程工作的业务发展。随着时下人们在未来一年不断适应,将会看到

  的实际应用能够在汽车安全系统的发展进步中发挥重要的作用。而这些系统远不止仅供典型消费者群体掌握和使用。

  的一个分支学科,很难将其和大语种英语联系到一起,但是格物斯坦要提醒下:要学好

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  的大好时机。研究还表明,掌握三种以上技能的人才对企业的吸引力更大,且趋势越来越明显,因此,IT技术人员在掌握一门技术的同时,需要适当掌握更多的技能!

  的方式保存起来,当需要的时候在一定的授权下能够很快的调回使用,同时增加一些辅助诊断管理功能。如今,随着

  方式实现人类智力的替代。人类智力有“思维”与“行为”两种方式。“思维”是大脑

  会以怎样的姿态进入大众家庭的客厅?不少人判断,语音交互是关键的第一步。但出乎

  的典型代表——机器人,当仁不让的成为创新技术产业里的掌上明珠,也是信息时代转向

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  的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。鉴于AI方向的人才都是高科技型的,在待遇方面自然相对来说还是比较丰厚,所以很这个方向很有发展前途。如果您看好

  ` 本帖最后由 cdhqyj 于 2020-10-23 11:09 编辑

  芯片也向来非常关注。近几年,谷歌、苹果、微软、Facebook、英特尔、高通、英伟达、AMD、阿里巴...

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  `` 本帖最后由 zhaodipi 于 2017-11-21 10:09 编辑

  技术的应用,或许能帮助蓝色星球的科学家们摆脱无穷无尽实验的痛苦,加速重大科学理论的发现,将人类文明提升到新的台阶。——题记

  时代和AI时代都是网络上流行的词汇。我们的许多客户也在做AI产品。 最近,作为

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  正成为全行业的关注焦点,AI不再有难以逾越的技术门槛,因而会变成像水和电一样触手可及的应用场景。【第

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  来源:内容来自「九鼎投资」,作者:孟伟、冯卓,谢谢。 行业概况行业简介

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