人們為什么需要人工智能

一、互聯網的衰退讓人工智能成為新的風口

第一，互(hu)聯(lian)網流量(liang)紅利基本已經消失(shi)。

PC和移(yi)動(dong)互(hu)聯網的紅利早(zao)已消失，手機(ji)出貨(huo)量每年都在(zai)下(xia)降。手機(ji)、無線方面的流量基本(ben)走平了，但(dan)是(shi)中國已經連(lian)續幾年手機(ji)出貨(huo)量維持在(zai)四(si)億臺(tai)，意味著你多賣一臺(tai)別人就少賣一臺(tai)。

現在(zai)(zai)這個(ge)階段，流量的大(da)趨勢基(ji)本上定了，大(da)家(jia)都知道手機(ji)首(shou)屏(ping)基(ji)本就這幾個(ge)APP：微信、QQ、、頭(tou)條、郵件、日歷。在(zai)(zai)現在(zai)(zai)新(xin)的流量紅利已經比較干涸的情況下，再(zai)在(zai)(zai)這個(ge)領域創(chuang)業其實不(bu)是很明智。

舉(ju)個例子，PC互聯網最(zui)后(hou)一個獨角獸(shou)公司是哪家(jia)？知乎(hu)。

知乎(hu)2011年正式上線運(yun)營，到今天這(zhe)已經是最(zui)晚(wan)的一個PC獨角獸。

2011年(nian)PC互聯(lian)網(wang)(wang)競(jing)爭(zheng)的激烈(lie)程(cheng)度跟(gen)2015年(nian)移動互聯(lian)網(wang)(wang)競(jing)爭(zheng)的程(cheng)度類似。

2015年的(de)移動互聯網的(de)總(zong)(zong)人數和總(zong)(zong)的(de)競爭激(ji)烈程度其實已經超過了2011年的(de)PC領域，那就意味著(zhu)在2015年之后，移動互聯網可能很(hen)難再做。

第二，互聯網(wang)給用(yong)戶帶來的(de)最大的(de)價(jia)值是解決信息不(bu)對稱和連接的(de)問題。

電商解決了這兩個問題：

①?信息(xi)不對稱。

你怎(zen)么知道(dao)我賣的(de)東西都是真貨還是假(jia)貨？怎(zen)么知道(dao)我的(de)售后(hou)服(fu)務好不好？用鉆(zhan)石皇冠把問題給解決了。

②信息(xi)連接的問題。

有這么(me)多買家這么(me)多賣家，當然需要一(yi)個平臺把(ba)大家都集中在(zai)一(yi)起，這個是“互聯網+”集中解(jie)決的問(wen)題。

對于很多比較傳統(tong)的(de)行業(ye)，信息和連(lian)接并不是痛點(dian)。

拿醫(yi)療舉(ju)例，中國三甲醫(yi)院的大夫就那么(me)多，你把全國13億(yi)人民都和這些大夫連接上了(le)也沒(mei)用，因為一(yi)個醫(yi)生一(yi)天(tian)還是只能看那么(me)多病人。互聯網并沒(mei)有提(ti)高醫(yi)生看診的效率，幫助是很(hen)有限的。

第(di)三，人工智能能夠大幅提高生(sheng)產力。

現在AI看(kan)片非常火，很多(duo)基層(ceng)醫院打出(chu)來的(de)CT和X光片，通過(guo)AI能解決(jue)很多(duo)問(wen)題。

也包(bao)括滴(di)(di)滴(di)(di)打車，互(hu)聯網解(jie)決(jue)了打車難的問(wen)題，但是沒(mei)解(jie)決(jue)打車價(jia)格的問(wen)題。事實上，補貼去掉之后(hou)，大家都(dou)(dou)發現了滴(di)(di)滴(di)(di)一點都(dou)(dou)不便宜，道理很簡單——不管是專車還是出租車，還是需(xu)要由(you)人來(lai)開，人工成本降不下來(lai)，就不可能便宜。

不知道大家有(you)沒有(you)體會到一(yi)個(ge)問(wen)題(ti)，現在互聯網對傳統行業中餐飲行業的改(gai)造其實是非常皮(pi)毛的，無非就(jiu)是搞個(ge)折扣券把它預定一(yi)下(xia)，好像僅此而已。

餐飲行業真正需要解決(jue)的(de)是大廚能不(bu)能被替代的(de)問題(ti)，在這(zhe)塊互聯網(wang)根本幫(bang)不(bu)上(shang)忙。

所以，未來人(ren)工智能(neng)對于各(ge)(ge)行各(ge)(ge)業的改造力度會遠遠超過互聯網。

比如醫療(liao)行業，很多基層(ceng)醫院水平(ping)(ping)不高(gao)，那未(wei)來完全可以通過人(ren)工智(zhi)能來輔助醫生讀CT、X光等醫療(liao)影像。像今年，IBM Watson對(dui)皮(pi)膚黑色素瘤(liu)的(de)診斷，準確率已提高(gao)至97%，遠遠超過了人(ren)類專家75%-84%的(de)平(ping)(ping)均水平(ping)(ping)。

未來，人工(gong)智能無論是(shi)在無人車、機器(qi)人、醫療、金融(rong)、教育(yu)還是(shi)其他(ta)領域，都將爆發巨大的社會效益，這點毋庸置疑。

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二、人工智能應用廣泛

1、自然語言生(sheng)成

自然語言生(sheng)成是人工智(zhi)能(neng)的分支，研究如何(he)將(jiang)數(shu)據轉化為文本，用于客戶服務(wu)、報告生(sheng)成以(yi)及市場概述(shu)。

2、語音識別

Siri就(jiu)是一個典型的例子(zi)。

目(mu)前，通(tong)過語(yu)音應答交(jiao)互系統和移動(dong)應用程序對人類語(yu)言進行轉錄(lu)的系統已多達數十萬。

3、虛擬助理

虛擬助(zhu)理(li)(li)是一種能與人類進行交互的計(ji)算機代理(li)(li)或程序，其中以(yi)聊天機器人最為著(zhu)名。虛擬助(zhu)理(li)(li)多用于客(ke)戶服務和(he)支持，并可(ke)以(yi)作為智能家居的管理(li)(li)者。

4、機(ji)器學習平臺

機器學習(xi)是計(ji)算機科學和(he)人工(gong)智(zhi)能技(ji)術的分(fen)支，它能提(ti)升計(ji)算機的學習(xi)能力(li)。

通過提供算法、API(應用程(cheng)序接(jie)口)、開發和訓(xun)練(lian)工(gong)具包、數據、以及計算能力來設計、培(pei)訓(xun)和部署模型(xing)到應用程(cheng)序、流(liu)程(cheng)和其他機器，廣受企業青睞，用以解決預(yu)測和分類任務。

Adext是世界上第一個也是唯一的(de)觀眾管(guan)理工具(ju)，它(ta)將人工智能和機器學習應用于數字(zi)廣(guang)告，以期將廣(guang)告精準(zhun)的(de)投放給(gei)最符合產品定位的(de)受(shou)眾。

5、人工智能硬件優化

用于運行(xing)面向人工智能(neng)的計算(suan)任務(wu)，是經過專門設計和架構(gou)的GPU(圖形處(chu)理(li)單元(yuan))和CPU(中央處(chu)理(li)單元(yuan))。

即(ji)將推出的基(ji)于人工智(zhi)能優化的硅芯(xin)片(pian)，將直接嵌(qian)入(ru)到你的便攜設備以及生活各處。

6、決策管理

智(zhi)能機器能夠向AI系統引入規則及邏(luo)輯，因此你可以(yi)利用它(ta)們(men)進行(xing)初始化(hua)設置/訓(xun)練，以(yi)及持續的維護和(he)優化(hua)。

決(jue)策管理(li)在多類企業(ye)應用(yong)中得(de)以實(shi)現，它能(neng)協助或(huo)者進行自動決(jue)策，實(shi)現企業(ye)收(shou)益最(zui)大化(hua)。

7、深度學習(xi)平(ping)臺

深度學習(xi)平(ping)臺是機器學習(xi)的(de)(de)一種(zhong)特殊形式，它包含多層的(de)(de)人(ren)工神經網絡，能(neng)夠(gou)模(mo)(mo)擬人(ren)類大腦，處理數據并(bing)創建決策模(mo)(mo)式。目(mu)前主要被用于(yu)基于(yu)大數據集的(de)(de)模(mo)(mo)式識別(bie)和分(fen)類。

8、生物信息

這項技術能夠識別、測量、分析人類行(xing)為以及身(shen)體的物理結構和形態。

它(ta)能(neng)賦予人類和機器(qi)之間更多的(de)自(zi)然交(jiao)互能(neng)力，包(bao)括但(dan)不僅限(xian)于(yu)(yu)圖像、觸控(kong)識(shi)別(bie)和身體語(yu)言識(shi)別(bie)，目(mu)前被廣(guang)泛用于(yu)(yu)市(shi)場研究領(ling)域。

9、機器處理(li)自動化

機器處理自動(dong)化使用腳本和其它方法實現人類操(cao)作(zuo)的(de)(de)自動(dong)化，以支持更高效的(de)(de)商業(ye)流程。

目前被用于人力成本高昂或(huo)效(xiao)率較(jiao)低的任(ren)務和(he)流(liu)程。

機器處理(li)自(zi)動化能將人類的才能最大化的展(zhan)示出來(lai)，并且讓職工更加具有創造性和戰略性，對(dui)公司的發展(zhan)至關(guan)重要。

10、文本分析和自(zi)然(ran)語言處理

文本分析(xi)和(he)自然(ran)語言處理利用統計和(he)機器學習方(fang)法理解句子(zi)的(de)結構、含義、情緒和(he)意圖，廣泛應用于欺詐探(tan)測(ce)和(he)信(xin)息安(an)全(quan)等領域(yu)，同時還可(ke)用于非(fei)結構化數(shu)據的(de)挖掘。

11、數(shu)字孿生/AI建模(mo)

數字孿生是一(yi)種軟件(jian)架構(gou)，搭建起物理系統(tong)和數字世界的橋梁。

通用(yong)電氣公司(General Electric，GE)宣布(bu)將(jiang)成立一家人工(gong)智(zhi)能公司，用(yong)于對飛機(ji)引擎、機(ji)車(che)、燃氣輪機(ji)的監控、以及故障預測。該公司的數字孿生僅(jin)幾行代碼(ma)，即便是最(zui)復雜(za)的版本看上去也就(jiu)像三維計算機(ji)輔助設(she)計圖(tu)紙，充滿了交互式(shi)圖(tu)表(biao)和數據點。

12、網絡防御

網(wang)(wang)絡(luo)防(fang)(fang)御(yu)是一(yi)種計算(suan)機網(wang)(wang)絡(luo)防(fang)(fang)御(yu)機制，專注于預防(fang)(fang)、檢測以及(ji)在基(ji)礎設施(shi)和信息在受到攻擊(ji)和威脅時(shi)進行(xing)及(ji)時(shi)響應。

人工智能(neng)和機器(qi)學(xue)習將網(wang)絡防御帶入(ru)(ru)了(le)新的(de)(de)發展階段：在2017年，共檢測出20億次的(de)(de)入(ru)(ru)侵記錄，其中76%的(de)(de)入(ru)(ru)侵是意外發生的(de)(de)，69%是身份丟失造成的(de)(de)。

遞歸神經網(wang)絡(Recurrent neural networks，RNN)能夠處(chu)理輸入序列(lie)，與機器學習技術(shu)相(xiang)結合創建出監(jian)督學習技術(shu)，能夠發現可疑目標(biao)，并檢測出高達85%的(de)網(wang)絡攻(gong)擊。

Darktrace和(he)Cylance等初創(chuang)公(gong)司(si)(si)高(gao)(gao)度重(zhong)視(shi)人工智能結(jie)合網絡防(fang)御領域的(de)(de)工作。Darktrace將行(xing)為分析與高(gao)(gao)等數(shu)學相結(jie)合，自動檢測(ce)組織內部(bu)的(de)(de)異常行(xing)為，Cylance應用人工智能算法來(lai)阻止惡(e)意軟件(jian)的(de)(de)入侵并減輕攻擊造(zao)成的(de)(de)損害。另一(yi)家致力(li)于(yu)網絡防(fang)御的(de)(de)公(gong)司(si)(si)，Deep Instinct，被看作是“最(zui)具破(po)壞性的(de)(de)初創(chuang)公(gong)司(si)(si)”，該公(gong)司(si)(si)旨在保護企(qi)業(ye)的(de)(de)端(duan)點、服務器和(he)移動設備。

13、合規

合規(gui)是指一個(ge)人或(huo)者一家公(gong)司的經(jing)營活動與公(gong)認管理、法規(gui)、規(gui)章、標準或(huo)合同條款相一致。

將人工智能應用于合(he)規工作(zuo)中已(yi)屢(lv)見不鮮,自(zi)然語言處理技術能夠掃描文本(ben)并且(qie)將其模式與關(guan)鍵字(zi)相(xiang)匹(pi)配，以識別與公司有關(guan)的變動。

具(ju)有(you)預測分(fen)析功能(neng)和場景構建器的資本壓力測試技術能(neng)夠幫助公(gong)司(si)遵守(shou)監(jian)管資本要(yao)求。此外，深(shen)度學習的使用，能(neng)有(you)效(xiao)減少被標記(ji)為潛在洗錢活動的交易數量。

14、知識工作輔助(zhu)

雖(sui)然許多人(ren)都(dou)很擔心AI是否會完(wan)全取代人(ren)類工作(zuo)，但(dan)別忘了，AI科技能夠(gou)在很大程度上幫助人(ren)們出色的(de)完(wan)成自(zi)己的(de)工作(zuo)，特別是在知(zhi)識工作(zuo)領(ling)域(yu)。

知識工作(zuo)的(de)(de)自(zi)動化已(yi)被列(lie)為第二大(da)(da)最具(ju)破(po)壞性的(de)(de)新興技(ji)術(shu)。在大(da)(da)量依靠知識工作(zuo)者的(de)(de)醫療和法(fa)律領域，從業(ye)者們將逐漸使(shi)用AI技(ji)術(shu)作(zuo)為診斷工具(ju)。

15、內容創作

內容(rong)創作包括人們對網(wang)絡世界輸入的任(ren)何(he)材料，如視頻、廣告、博(bo)客、白(bai)皮(pi)書(shu)、信息圖表以及其它視覺或者(zhe)書(shu)面材料。

哥(ge)倫比(bi)亞(ya)廣播公司(si)等(deng)團隊(dui)已使用(yong)了(le)AI技(ji)術進行內容(rong)(rong)生成；Wibbitz的SaaS平臺可以(yi)通過人(ren)工智能(neng)視頻(pin)產品(pin)把文字內容(rong)(rong)轉化為(wei)視頻(pin)內容(rong)(rong)；自動透視公司(si)研發(fa)的Wordsmith，在獲取(qu)數據后利用(yong)自然語(yu)言處理技(ji)術進行新聞寫作。

16、P2P網(wang)絡

P2P網絡(luo)(luo)是指網絡(luo)(luo)的(de)(de)參(can)與者共享他們所擁有的(de)(de)一部分(fen)硬件資源，這些共享資源通過網絡(luo)(luo)提(ti)供服(fu)務和內容(rong)，能(neng)被(bei)其它P2P節點直接訪(fang)問(wen)而無需經過中間實(shi)體。

Bet Capital LLC的首席執行(xing)長(chang)本哈特曼在接受《創業(ye)者》雜志(zhi)采(cai)訪時表示，P2P網絡也被用于貨幣加密，甚至能夠通過收集和(he)分(fen)析(xi)大量數(shu)據來解決一些世界上(shang)最具挑戰性的問題。

普瑞(rui)斯是一(yi)家旨在(zai)利用P2P網絡和人工智能(neng)讓搜(sou)索引(yin)擎更加(jia)通俗易(yi)懂的公司(si)，以(yi)加(jia)密貨幣為獎勵，讓參與者們借出他們電腦的計算(suan)能(neng)力。相應地，該公司(si)許諾(nuo)會建立一(yi)個(ge)更加(jia)透明的搜(sou)索引(yin)擎平臺。

17、情緒(xu)識別(bie)情緒(xu)識別(bie)可(ke)以通過(guo)高級圖像(xiang)處理或音(yin)頻數據處理來“讀取”人類臉上的(de)(de)表情。目前，我們已(yi)經(jing)能(neng)夠(gou)捕捉“微表情”，識別(bie)肢(zhi)體語言暗示(shi)，以及分析含有情緒(xu)的(de)(de)語音(yin)語調。

執法人員在審訊過程中使用這項技術能(neng)夠獲取更多(duo)的信息，這項技術也(ye)被廣泛運用于市場營(ying)銷(xiao)。

18、圖像識別

圖(tu)像識別是(shi)指在數字(zi)圖(tu)像或者視頻中識別和檢測(ce)出物體或特征的過程，人工智能技(ji)術在該(gai)領域具有獨特的優勢。

人(ren)工智(zhi)能可以在(zai)社交媒(mei)體平臺上搜索照片，并(bing)將其(qi)與大量數據集(ji)進行比(bi)較，從而找(zhao)出與之最(zui)為相(xiang)關(guan)的內容。

圖(tu)像識(shi)別(bie)(bie)技術能(neng)用于(yu)車牌識(shi)別(bie)(bie)、疾病檢測、客戶意見分(fen)析以及(ji)身份驗證(zheng)等(deng)。

19、智能營銷

到目前為(wei)止，市場部(bu)門已經從人工(gong)智(zhi)能(neng)中獲益良(liang)多，業界(jie)對人工(gong)智(zhi)能(neng)的(de)(de)信任是有充(chong)分理由(you)的(de)(de)。55%的(de)(de)營銷(xiao)人員確信人工(gong)智(zhi)能(neng)在他(ta)們的(de)(de)領域會比社交媒體有更(geng)大的(de)(de)影響力。

智能營銷能夠(gou)提升公司的(de)參與度和效率，對(dui)客(ke)戶進行(xing)細分、集(ji)成客(ke)戶數據和管理活動，并簡化重復任(ren)務(wu)，讓決策者(zhe)們有更多的(de)時間專(zhuan)注戰略(lve)制(zhi)定(ding)。