人類一直對機器人和人工智能(AI)的概念保持非常強的好奇心。好萊塢電影和科幻小說可能激發(fā)了一些科學(xué)家開始朝著這個方向努力，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，因為變革正在慢慢來臨，其中包括自然語言處理(NLP)，機器學(xué)習(xí)，認(rèn)知計算，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算機視覺和機器人及其相關(guān)技術(shù)。在本文中，我們將解釋圍繞所有這些技術(shù)的五個不斷變化的趨勢，并了解它們的好處。

一、機器學(xué)習(xí)模型的民主化

機器學(xué)習(xí)旨在使計算機能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并在不依賴于程序中命令的情況下進行改進。這種學(xué)習(xí)最終可以幫助計算機構(gòu)建模型，例如用于預(yù)測天氣的模型。這里，我們介紹了一些利用機器學(xué)習(xí)的常見應(yīng)用程序：

1.1財務(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)。人工智能的進步正在通過引入自動化咨詢改變了這一領(lǐng)域。機器學(xué)習(xí)模型也取代了傳統(tǒng)的預(yù)測分析方法來衡量市場趨勢。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)測市場波動的速度。

現(xiàn)在，機器學(xué)習(xí)也幫助金融公司預(yù)防金融欺詐。這些模型特別擅長根據(jù)歷史數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)異常，并且可以輕松識別甚至預(yù)測欺詐活動。銀行正在使用這些模型來提醒客戶其帳戶中的任何異?；顒?。除了防止欺詐之外，機器學(xué)習(xí)還可以在風(fēng)險管理領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。這些模型可以提高信用評級的準(zhǔn)確性，并改善貸款機構(gòu)的風(fēng)險管理。

1.2醫(yī)療應(yīng)用

機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)可以利用大量潛在醫(yī)療數(shù)據(jù)，通過基于機器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建的新應(yīng)用程序可以幫助識別疾病并提供正確的疾病診斷。機器學(xué)習(xí)還可以幫助人類進行基因測序、臨床試驗、藥物發(fā)現(xiàn)和研發(fā)以及流行病爆發(fā)的預(yù)測。

例如，阿里云的ET Medical Brain，最近來自世界各地的算法科學(xué)家將在這個平臺上利用他們的智慧進行精準(zhǔn)醫(yī)療競賽，他們將圍繞為糖尿病的個性化治療開發(fā)預(yù)測模型。

基于AI的系統(tǒng)還幫助醫(yī)院改善其運營工作流程和數(shù)據(jù)管理。值得關(guān)注的是，醫(yī)療保健專業(yè)人員在閱讀劑量說明或診斷數(shù)據(jù)時也會犯錯誤。具有圖像識別和光學(xué)字符識別功能的智能AI系統(tǒng)可以對這些數(shù)據(jù)進行雙重檢查，并確保減少此類錯誤。

1.3工業(yè)應(yīng)用

機器學(xué)習(xí)算法支持涵蓋整個制造生命周期的許多應(yīng)用程序，包括產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)計劃、生產(chǎn)優(yōu)化、分配、現(xiàn)場服務(wù)和回收。現(xiàn)在，有幾個行業(yè)正在實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)解決方案之上實現(xiàn)更高的協(xié)同效應(yīng)。

此外，機器人和自動化機器的使用對于制造業(yè)來說并不陌生?；谖锫?lián)網(wǎng)的先進系統(tǒng)現(xiàn)在推動了工廠設(shè)備和機器的預(yù)防性維護和維修，使用基于AI的技術(shù)優(yōu)化供應(yīng)鏈運營也正在不斷發(fā)展。

1.4AIOps平臺

我們大多數(shù)人都目睹過IT運營的流程設(shè)置，其中IT從業(yè)者經(jīng)常負(fù)擔(dān)過重，每天處理數(shù)千個事件。這些分析系統(tǒng)無法利用IT運營數(shù)據(jù)的真正潛力，這就是為什么要轉(zhuǎn)向開發(fā)有更高運營能力的智能系統(tǒng)。AIOps中的高級AI算法可以自動化分析和關(guān)聯(lián)事件數(shù)據(jù)的過程，此外，AIOps可以使用可以實時重復(fù)刪除，黑名單和關(guān)聯(lián)事件饋送的算法來降低此類事件的頻率。

二、用自然語言處理簡化人機交互

自然語言處理(NLP)是人工智能的一個快速發(fā)展的分支，該領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂诜治龊屠斫馊祟愓Z言?；贜LP的應(yīng)用程序通過理解語音、上下文、方言和發(fā)音以及更的細(xì)微差別來與人類交互。

此外，NLP正在幫助計算機培養(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團隊設(shè)計的模型在斯坦福大學(xué)的閱讀和理解測試中得分高于人類。阿里云團隊的NLP模型是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI機器，它在這次測試中回答了超過10萬個問題。

讓我們來看看以NLP和基于AI的技術(shù)的發(fā)展趨勢：

2.1客戶服務(wù)類聊天機器人

NLP可以支持眾多真實的客戶服務(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的聊天機器人可以通過提供更高的效率，減少等待時間，標(biāo)準(zhǔn)化文檔更好地解決客戶查詢來改善客戶服務(wù)。

2.2虛擬助手

Amazon Echo、Alexa、Cortana、Google智能助理和Siri是NLP進入消費領(lǐng)域的一些最著名的例子。通過了解人類語音請求，AI技術(shù)正在改變我們與機器交互的方式。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)成千上萬的簡歷。NLP可以通過掃描大量的工作申請并將其與招聘標(biāo)準(zhǔn)相匹配，迅速找到候選人。與過去的門戶網(wǎng)站不同，這些門戶網(wǎng)站不需要依賴關(guān)鍵字。

三、通過情感分析增強客戶體驗

如果客戶需要在客戶服務(wù)代表到來之前等待IVR隊列，客戶可能會感到沮喪。我們所有人都經(jīng)歷過這種經(jīng)歷，由于這種低效的客戶支持流程，企業(yè)會失去客戶。這是情緒分析可以提供改善的地方，情感分析允許計算機理解對話，評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，未來虛擬個人助理和情感感應(yīng)可穿戴設(shè)備可能會理解我們的情緒狀態(tài)和偏好。這些系統(tǒng)將幫助營銷部門為客戶提供情境化和個性化體驗。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到38億美元。

情緒分析同時也在醫(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器人來幫助人們管理他們的心理健康。

此外，甚至汽車公司現(xiàn)在正在評估情緒分析的范圍。通過在車輛上部署先進的情感檢測系統(tǒng)，車載計算機將能夠測量駕駛員的情緒和注意力水平以幫助駕駛。未來的自動駕駛汽車將能夠完全能夠取代駕駛員，通過檢測諸如憤怒、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)來解決大多數(shù)城市人口挑戰(zhàn)。通過混合使用這些技術(shù)，城市可以更好地分析來自整個城市的攝像頭數(shù)據(jù)，圖像和實時視頻分析有助于識別事故和交通擁堵。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)自動控制交通信號，以便優(yōu)先通過VIP：應(yīng)急響應(yīng)團隊和執(zhí)法機構(gòu)。

阿里云ET City Brain提供了上述大部分功能，在中國已經(jīng)使用了ET City Brain開展了幾個成功的試點項目。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 - 一次一個城市。

除了一般監(jiān)控外、面部識別和情感感知能力可能對在城市中運營的零售店有所幫助?；谌斯ぶ悄艿臓I銷系統(tǒng)可以增強目前依賴于客戶智能手機使用的地理位置和基于信標(biāo)的店內(nèi)營銷方法。

人工智能在建筑設(shè)計和施工活動中也發(fā)揮著重要作用。基于AI的系統(tǒng)不僅可以管理建筑資產(chǎn)，還可以改進垂直框架系統(tǒng)的選擇，幫助進行性能診斷，并通過GIS數(shù)據(jù)分析幫助規(guī)劃施工階段。在未來，人工智能將幫助設(shè)計納米技術(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建造環(huán)境可持續(xù)建筑。

五、AI工具和開發(fā)平臺的統(tǒng)一

人工智能工具和平臺市場擁有眾多競爭廠商，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)平臺仍處于起步階段，雖然多年來許多業(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。

阿里云的ET Brain就是這樣一個平臺。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可以通過推理算法幫助你的組織進行實時決策，并通過機器學(xué)習(xí)方法推動創(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性。目前，基于云的平臺已經(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)建利用語音識別、面部識別、圖像識別、文本識別、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)和其他AI技術(shù)的應(yīng)用程序。