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，互聯網流(liu)量紅利(li)基本已經消失。

PC和移動互聯網的紅利(li)早已(yi)消失，手機(ji)(ji)出貨量每年(nian)(nian)都(dou)在(zai)下降。手機(ji)(ji)、無線方(fang)面的流量基本走平了，但(dan)是中(zhong)國已(yi)經(jing)連續幾年(nian)(nian)手機(ji)(ji)出貨量維持在(zai)四億臺，意(yi)味著你多賣一(yi)臺別人就少賣一(yi)臺。

現(xian)在這(zhe)個(ge)階段(duan)，流量的(de)大趨勢基本上定了，大家都知道手(shou)機首屏基本就這(zhe)幾個(ge)APP：微(wei)信(xin)、QQ、、頭條、郵件、日歷(li)。在現(xian)在新的(de)流量紅利已經比較干涸的(de)情(qing)況下(xia)，再在這(zhe)個(ge)領(ling)域創(chuang)業其實不是很(hen)明智。

舉個例子，PC互聯(lian)網最后一個獨角獸公司是哪(na)家？知乎。

知乎(hu)2011年正式(shi)上線運(yun)營，到今天這已經是最晚的一個(ge)PC獨角獸。

2011年PC互聯網(wang)(wang)競爭的(de)激烈程度跟2015年移動互聯網(wang)(wang)競爭的(de)程度類似。

2015年的移動互聯網(wang)的總人數和(he)總的競爭激烈程(cheng)度其(qi)實已經超過了2011年的PC領域，那就意味(wei)著在2015年之(zhi)后，移動互聯網(wang)可能很難(nan)再做。

第二，互(hu)聯網給(gei)用戶帶來的(de)最大的(de)價(jia)值是(shi)解決信息不對稱和(he)連接的(de)問題。

電商解決了這兩個問題：

①?信息(xi)不對稱。

你(ni)怎么知道我賣的(de)東西都(dou)是真貨還是假貨？怎么知道我的(de)售后服務好(hao)不(bu)好(hao)？用(yong)鉆石皇(huang)冠把(ba)問題給解決了。

②信息連接的問題。

有(you)這(zhe)么多買家(jia)這(zhe)么多賣(mai)家(jia)，當然需要(yao)一(yi)(yi)個(ge)平臺把(ba)大家(jia)都集(ji)中在一(yi)(yi)起，這(zhe)個(ge)是“互聯網+”集(ji)中解決(jue)的問題。

對于(yu)很多比較傳(chuan)統的行業，信(xin)息(xi)和連接并不是痛點。

拿醫(yi)(yi)療舉(ju)例(li)，中國三甲醫(yi)(yi)院的(de)大(da)夫就那(nei)么多(duo)，你把(ba)全國13億人民都和這些大(da)夫連(lian)接上了也(ye)沒(mei)用，因(yin)為(wei)一個醫(yi)(yi)生一天還是只能(neng)看(kan)那(nei)么多(duo)病人。互聯網并沒(mei)有提高醫(yi)(yi)生看(kan)診的(de)效(xiao)率，幫(bang)助是很有限的(de)。

第三，人(ren)工(gong)智能能夠大幅提高(gao)生產力(li)。

現在(zai)AI看片(pian)非常火，很多基層(ceng)醫院(yuan)打出來的(de)CT和X光片(pian)，通過AI能(neng)解決(jue)很多問題。

也包括滴(di)(di)滴(di)(di)打(da)車(che)，互聯網解決了(le)打(da)車(che)難(nan)的(de)問題，但是沒(mei)解決打(da)車(che)價格(ge)的(de)問題。事實上，補貼去掉之(zhi)后，大家都發現了(le)滴(di)(di)滴(di)(di)一點都不(bu)(bu)便(bian)宜(yi)，道理很簡單——不(bu)(bu)管是專車(che)還是出租(zu)車(che)，還是需要由人來開，人工成(cheng)本降(jiang)不(bu)(bu)下來，就不(bu)(bu)可能(neng)便(bian)宜(yi)。

不(bu)知道大家有(you)沒有(you)體會到一個問(wen)題(ti)，現在互聯網對傳統行(xing)業中(zhong)餐(can)飲行(xing)業的(de)改(gai)造其實是(shi)非常(chang)皮毛的(de)，無非就是(shi)搞個折扣券把(ba)它預(yu)定一下，好像(xiang)僅此而已。

餐飲行(xing)業真正(zheng)需要解決的是(shi)大廚能(neng)不能(neng)被替代的問題，在這塊互(hu)聯(lian)網根本幫不上忙。

所以(yi)，未來人工智能(neng)對于各(ge)行各(ge)業的(de)改(gai)造力度會遠遠超過互聯(lian)網。

比如醫(yi)療行(xing)業，很多基層醫(yi)院水平(ping)不高(gao)，那未來完全(quan)可以通(tong)過人工智能(neng)來輔(fu)助(zhu)醫(yi)生讀CT、X光等醫(yi)療影像(xiang)。像(xiang)今年，IBM Watson對皮膚黑色素瘤的(de)診(zhen)斷，準確率(lv)已(yi)提(ti)高(gao)至97%，遠遠超過了人類專家75%-84%的(de)平(ping)均水平(ping)。

未來，人工智能(neng)無論是在無人車、機(ji)器人、醫療、金融、教育還是其他領(ling)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、自然語言生成

自(zi)然語(yu)言生成是(shi)人(ren)工智(zhi)能的分支，研究如(ru)何將數據轉化(hua)為文本，用于客戶服務、報告(gao)生成以及市場概述。

2、語音識別

Siri就是一個典型的例子。

目前，通過語(yu)音應答交互(hu)系統和移動應用(yong)程(cheng)序對人類(lei)語(yu)言進行轉錄的系統已多達(da)數十萬。

3、虛擬助理

虛擬(ni)助(zhu)理是一種能(neng)與人類進(jin)行交互的計(ji)算機代理或程序，其中(zhong)以(yi)聊天機器人最為著名(ming)。虛擬(ni)助(zhu)理多用于(yu)客戶(hu)服務(wu)和(he)支持，并可以(yi)作為智能(neng)家居的管理者。

4、機器學(xue)習平臺

機(ji)器學習(xi)是計算機(ji)科學和人(ren)工智能技(ji)術的(de)分支(zhi)，它能提升計算機(ji)的(de)學習(xi)能力(li)。

通過提供算(suan)(suan)法、API(應(ying)用(yong)程(cheng)序接口)、開發和訓練工具包、數據、以及計算(suan)(suan)能力(li)來設(she)計、培訓和部署模型(xing)到(dao)應(ying)用(yong)程(cheng)序、流(liu)程(cheng)和其(qi)他機器，廣受企業青睞，用(yong)以解(jie)決預(yu)測(ce)和分類任務(wu)。

Adext是(shi)(shi)世界上第一個也是(shi)(shi)唯(wei)一的(de)觀眾(zhong)(zhong)管理(li)工具，它(ta)將人(ren)工智能和(he)機器(qi)學習應(ying)用(yong)于數字廣(guang)告(gao)，以期(qi)將廣(guang)告(gao)精準的(de)投放(fang)給最符(fu)合產品定位的(de)受眾(zhong)(zhong)。

5、人(ren)工(gong)智(zhi)能硬件(jian)優(you)化

用于運行(xing)面向人工智能的(de)(de)計算任(ren)務，是經(jing)過專門設計和架構的(de)(de)GPU(圖形處(chu)理單元)和CPU(中央處(chu)理單元)。

即將(jiang)推出(chu)的基(ji)于(yu)人(ren)工智能優化的硅芯片，將(jiang)直接嵌入(ru)到你(ni)的便(bian)攜(xie)設備以及生活各(ge)處。

6、決策管理

智能機器能夠向AI系統引入規則及邏(luo)輯(ji)，因此你可以(yi)利用它們進行初始化設置/訓(xun)練，以(yi)及持續的維護和優化。

決(jue)策管理在多(duo)類(lei)企業應用中得以實(shi)現(xian)，它能協助或者進行自動決(jue)策，實(shi)現(xian)企業收益(yi)最大化。

7、深度學習平臺

深度學習平臺是機(ji)器學習的(de)(de)一種特殊(shu)形(xing)式，它包(bao)含多層(ceng)的(de)(de)人工神經網絡，能夠模(mo)擬人類大腦，處理數(shu)(shu)據(ju)并創建決策模(mo)式。目前主(zhu)要被(bei)用于(yu)基(ji)于(yu)大數(shu)(shu)據(ju)集的(de)(de)模(mo)式識別(bie)和(he)分類。

8、生物信息

這(zhe)項(xiang)技(ji)術(shu)能夠識別、測(ce)量、分析人類(lei)行為(wei)以及身體的物理結(jie)構和形態。

它能(neng)賦予人類(lei)和機器(qi)之間更多(duo)的自然交互能(neng)力，包括但不(bu)僅限(xian)于圖像、觸控識(shi)別和身體語言識(shi)別，目前被廣泛用(yong)于市場(chang)研究領域(yu)。

9、機器處理自動化

機器處理自(zi)動(dong)化使用腳本和(he)其(qi)它(ta)方法實現人類操作的自(zi)動(dong)化，以支(zhi)持更高效(xiao)的商業流程。

目前被(bei)用于(yu)人力成本高昂或效率較低的任(ren)務和流(liu)程(cheng)。

機器(qi)處理自動化(hua)能(neng)將人類(lei)的(de)才能(neng)最大(da)化(hua)的(de)展示(shi)出來，并且讓職(zhi)工更加具有創造(zao)性(xing)和戰略性(xing)，對公司的(de)發(fa)展至關重要。

10、文本分析和自然語言處理

文本分析(xi)和自然語言(yan)處理利用(yong)(yong)統計和機器學(xue)習方法理解句子的(de)結構(gou)、含(han)義、情緒和意圖，廣(guang)泛應用(yong)(yong)于(yu)欺詐探測和信息安全等領域，同(tong)時還可用(yong)(yong)于(yu)非結構(gou)化數據的(de)挖掘(jue)。

11、數字孿生(sheng)/AI建模

數(shu)字(zi)孿生(sheng)是一種(zhong)軟件(jian)架構，搭建起物(wu)理系統(tong)和(he)數(shu)字(zi)世界的橋梁。

通用電氣(qi)公司(General Electric，GE)宣(xuan)布(bu)將成立(li)一家人(ren)工智能公司，用于(yu)對(dui)飛(fei)機(ji)引擎、機(ji)車、燃(ran)氣(qi)輪機(ji)的(de)監控、以及故障預測。該公司的(de)數(shu)(shu)字孿生僅幾行代碼，即便是最復雜的(de)版本(ben)看上去也就像三(san)維計算(suan)機(ji)輔助設計圖紙，充滿(man)了交互式(shi)圖表和(he)數(shu)(shu)據點。

12、網絡防御

網(wang)絡防御(yu)是一種(zhong)計算機網(wang)絡防御(yu)機制，專注于預防、檢(jian)測以及在基礎設施和信息在受到攻(gong)擊和威脅時(shi)進行及時(shi)響(xiang)應(ying)。

人工(gong)智能和機(ji)器學(xue)習將(jiang)網絡防御帶入(ru)了新(xin)的(de)發展階(jie)段：在(zai)2017年，共檢測(ce)出(chu)20億次的(de)入(ru)侵(qin)記錄，其中(zhong)76%的(de)入(ru)侵(qin)是(shi)意外發生的(de)，69%是(shi)身份(fen)丟失造成的(de)。

遞歸神經網絡(luo)(Recurrent neural networks，RNN)能(neng)(neng)夠(gou)處理輸入(ru)序列(lie)，與機器學習技(ji)術相結合創(chuang)建出監督學習技(ji)術，能(neng)(neng)夠(gou)發現可疑目標，并檢測(ce)出高達85%的(de)網絡(luo)攻擊。

Darktrace和Cylance等(deng)(deng)初創(chuang)公(gong)(gong)司高(gao)度重視人(ren)工(gong)智能結合網絡防(fang)御領域的(de)工(gong)作。Darktrace將行(xing)為分析與高(gao)等(deng)(deng)數(shu)學相結合，自動檢測組織內部的(de)異常(chang)行(xing)為，Cylance應用人(ren)工(gong)智能算法來(lai)阻止惡意(yi)軟件的(de)入侵并減(jian)輕攻擊(ji)造成(cheng)的(de)損害。另一(yi)家致力于網絡防(fang)御的(de)公(gong)(gong)司，Deep Instinct，被看作是“最具破壞性的(de)初創(chuang)公(gong)(gong)司”，該公(gong)(gong)司旨在保護企業的(de)端點、服務器(qi)和移動設備。

13、合規

合規是指一個(ge)人或者一家公(gong)司的經營活動與公(gong)認管理、法規、規章(zhang)、標準或合同條(tiao)款相一致。

將(jiang)人(ren)工智能(neng)應(ying)用于合規工作中已屢見不鮮,自(zi)然語言處(chu)理(li)技術能(neng)夠(gou)掃(sao)描(miao)文本并(bing)且將(jiang)其模式(shi)與(yu)關鍵(jian)字(zi)相匹配，以識別與(yu)公司(si)有關的(de)變(bian)動。

具有預測分(fen)析功(gong)能(neng)和場景構(gou)建器的資本壓力測試技術能(neng)夠幫助公司遵守監管(guan)資本要求。此外，深度(du)學習的使用，能(neng)有效(xiao)減少被標記為潛(qian)在洗(xi)錢活動的交易(yi)數量。

14、知識工(gong)作(zuo)輔(fu)助

雖然許(xu)多人都很擔心AI是(shi)否會完全取(qu)代(dai)人類工(gong)作，但別(bie)忘(wang)了，AI科技能夠在很大程度上幫助(zhu)人們出色的完成(cheng)自己的工(gong)作，特別(bie)是(shi)在知識工(gong)作領域。

知(zhi)識(shi)工作(zuo)的(de)自動化已(yi)被列(lie)為第二大(da)最具破壞性的(de)新興(xing)技術(shu)。在大(da)量依靠知(zhi)識(shi)工作(zuo)者(zhe)的(de)醫(yi)療和法律(lv)領域(yu)，從業者(zhe)們將逐漸使用AI技術(shu)作(zuo)為診(zhen)斷(duan)工具。

15、內容創作

內容創作包括人們對網絡(luo)世界輸入的(de)任(ren)何材(cai)料，如視頻、廣(guang)告、博客、白皮書(shu)、信息(xi)圖(tu)表以(yi)及其它視覺或者書(shu)面材(cai)料。

哥倫(lun)比亞(ya)廣播公司(si)等團(tuan)隊已使用(yong)了AI技術進行(xing)內(nei)容(rong)生成；Wibbitz的SaaS平臺可以(yi)通過人工智能視(shi)(shi)頻產品(pin)把文(wen)字內(nei)容(rong)轉(zhuan)化為視(shi)(shi)頻內(nei)容(rong)；自動(dong)透(tou)視(shi)(shi)公司(si)研發的Wordsmith，在(zai)獲(huo)取(qu)數據后利用(yong)自然語言處理(li)技術進行(xing)新聞寫作(zuo)。

16、P2P網絡

P2P網絡(luo)是指網絡(luo)的(de)參與者共享(xiang)他們所擁有的(de)一部分硬件資源(yuan)，這些共享(xiang)資源(yuan)通(tong)過網絡(luo)提供服務和內容，能被其它P2P節點直接訪問而無需(xu)經過中間實體。

Bet Capital LLC的(de)首席執行長本哈特曼(man)在接受《創業(ye)者(zhe)》雜志采訪時表示，P2P網絡也被用于貨幣加密(mi)，甚至能(neng)夠通(tong)過收(shou)集和分析大量(liang)數據來(lai)解決(jue)一些(xie)世界上最具(ju)挑戰性的(de)問題。

普(pu)瑞斯是一家旨在(zai)利(li)用P2P網絡和(he)人(ren)工智能(neng)讓(rang)(rang)搜(sou)索(suo)引擎(qing)更加(jia)通俗易(yi)懂的公司(si)，以(yi)加(jia)密貨幣為獎勵，讓(rang)(rang)參與者們借出他們電腦的計算(suan)能(neng)力。相應(ying)地，該公司(si)許(xu)諾會建立一個更加(jia)透明的搜(sou)索(suo)引擎(qing)平臺(tai)。

17、情(qing)緒識別(bie)情(qing)緒識別(bie)可(ke)以(yi)通過高級圖像處理(li)或音頻(pin)數據處理(li)來“讀取”人(ren)類臉(lian)上的(de)表情(qing)。目前，我們已經能夠捕捉“微表情(qing)”，識別(bie)肢體語言暗示(shi)，以(yi)及分析(xi)含有情(qing)緒的(de)語音語調。

執法(fa)人員(yuan)在(zai)審訊過程中使(shi)用這項技術能夠獲取更多的信息，這項技術也被(bei)廣(guang)泛運(yun)用于市(shi)場營(ying)銷。

18、圖像識別

圖(tu)像識別是指在數(shu)字圖(tu)像或者視(shi)頻中識別和檢測出物體或特征的(de)過程(cheng)，人工(gong)智(zhi)能技(ji)術在該領域(yu)具有獨特的(de)優勢。

人工智能(neng)可(ke)以在社(she)交媒體平(ping)臺上搜索照片，并將(jiang)其與(yu)(yu)大量數據(ju)集進行比較，從而找(zhao)出與(yu)(yu)之最(zui)為相關的內容。

圖像識(shi)別技(ji)術(shu)能用于車牌(pai)識(shi)別、疾病檢(jian)測、客(ke)戶意(yi)見(jian)分(fen)析以及身份驗證等。

19、智能營銷

到目前為(wei)止(zhi)，市(shi)場部門已經(jing)從人工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)中獲益良多，業界對人工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)的(de)信任是(shi)有充分理由的(de)。55%的(de)營銷(xiao)人員確信人工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)在他們的(de)領域會比社交媒(mei)體有更(geng)大的(de)影響力。

智能(neng)營銷能(neng)夠(gou)提升公司(si)的參與度(du)和效率，對客戶(hu)進行細分、集成客戶(hu)數據和管理活動，并簡化重復任(ren)務，讓決策者們有更多的時間專注戰(zhan)略制(zhi)定(ding)。