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(yi)，互聯網流量(liang)紅利基本(ben)已經消失。

PC和移(yi)動互聯網的紅利(li)早已(yi)消(xiao)失(shi)，手(shou)(shou)機(ji)出(chu)貨量每年都在下降。手(shou)(shou)機(ji)、無線方面的流量基本(ben)走平了(le)，但是中國已(yi)經連續幾(ji)年手(shou)(shou)機(ji)出(chu)貨量維持(chi)在四億臺，意味著你(ni)多賣一臺別人就(jiu)少賣一臺。

現在(zai)這個階段，流量的大(da)趨勢基(ji)(ji)本(ben)上定了，大(da)家都知道手機首(shou)屏基(ji)(ji)本(ben)就這幾個APP：微(wei)信、QQ、、頭條、郵件、日歷。在(zai)現在(zai)新的流量紅(hong)利已經比較干(gan)涸的情況(kuang)下，再在(zai)這個領域(yu)創(chuang)業其(qi)實(shi)不是很(hen)明智。

舉個(ge)例子，PC互聯網最后(hou)一個(ge)獨角獸公司(si)是哪家？知乎。

知(zhi)乎(hu)2011年正式上(shang)線運(yun)營，到(dao)今天這已經是(shi)最晚的(de)一(yi)個PC獨角獸。

2011年PC互(hu)聯網競(jing)爭的(de)激(ji)烈程(cheng)度(du)跟2015年移(yi)動互(hu)聯網競(jing)爭的(de)程(cheng)度(du)類似。

2015年的(de)移動(dong)互聯(lian)網的(de)總人(ren)數和總的(de)競爭(zheng)激烈(lie)程度其實已經超過了2011年的(de)PC領(ling)域，那(nei)就(jiu)意味(wei)著在2015年之后，移動(dong)互聯(lian)網可能很難再做。

第二，互聯網給用戶帶來的(de)最大的(de)價值是解決信息(xi)不(bu)對稱和連接的(de)問題。

電(dian)商解決了這兩個問題(ti)：

①?信息不對稱。

你怎么(me)知道我賣的東西都是(shi)真貨還是(shi)假貨？怎么(me)知道我的售后服務(wu)好不好？用鉆石皇(huang)冠把(ba)問題給解決了。

②信息連接的問題(ti)。

有這(zhe)么(me)多(duo)買家(jia)這(zhe)么(me)多(duo)賣家(jia)，當然需要一個平臺把大家(jia)都集(ji)中在(zai)一起，這(zhe)個是(shi)“互聯網+”集(ji)中解決的問(wen)題。

對于(yu)很(hen)多比較傳統(tong)的行(xing)業，信息和(he)連(lian)接(jie)并不是痛點(dian)。

拿醫(yi)療舉(ju)例(li)，中國三甲醫(yi)院的大(da)夫就那么(me)多(duo)，你把全國13億人(ren)民都和(he)這些大(da)夫連接上了也沒用，因為一個醫(yi)生(sheng)一天還是只能看(kan)那么(me)多(duo)病人(ren)。互聯(lian)網并沒有(you)(you)提高醫(yi)生(sheng)看(kan)診的效(xiao)率，幫助是很有(you)(you)限(xian)的。

第三，人工智能能夠大(da)幅提(ti)高生(sheng)產力。

現在AI看片非常火，很多基(ji)層醫院打出來(lai)的CT和(he)X光片，通(tong)過(guo)AI能解決很多問題。

也包括滴滴打車(che)，互(hu)聯網解決了打車(che)難的問(wen)題，但是沒解決打車(che)價格的問(wen)題。事(shi)實上，補貼(tie)去掉之后(hou)，大家(jia)都發現了滴滴一點都不(bu)(bu)便(bian)宜，道理很簡單(dan)——不(bu)(bu)管是專(zhuan)車(che)還(huan)是出租車(che)，還(huan)是需要由人(ren)來開，人(ren)工(gong)成本降(jiang)不(bu)(bu)下(xia)來，就不(bu)(bu)可(ke)能(neng)便(bian)宜。

不知(zhi)道大(da)家有沒有體會(hui)到一個問題，現在互聯(lian)網(wang)對(dui)傳統行(xing)業(ye)中(zhong)餐(can)飲行(xing)業(ye)的(de)改造其實是(shi)(shi)非(fei)(fei)常皮毛的(de)，無非(fei)(fei)就是(shi)(shi)搞個折扣券把它預(yu)定一下，好像僅此而已。

餐飲行業(ye)真(zhen)正需(xu)要解決的(de)(de)是大(da)廚(chu)能不能被替代的(de)(de)問(wen)題，在這塊(kuai)互聯網根本(ben)幫不上(shang)忙。

所以，未來人工智(zhi)能對于各行各業(ye)的改造力度會遠遠超過互聯網(wang)。

比如醫療行(xing)業，很(hen)多(duo)基層(ceng)醫院水(shui)平(ping)不高(gao)，那未來完全可以通過(guo)人(ren)工智(zhi)能來輔助醫生讀CT、X光等醫療影像。像今年，IBM Watson對皮膚黑色素瘤的診斷，準確率已提高(gao)至97%，遠(yuan)遠(yuan)超過(guo)了(le)人(ren)類專(zhuan)家75%-84%的平(ping)均水(shui)平(ping)。

未來，人(ren)工智能無(wu)論是(shi)在(zai)無(wu)人(ren)車(che)、機(ji)器人(ren)、醫療、金融、教育還(huan)是(shi)其他領域，都(dou)將爆發巨大的社會效益，這點(dian)毋庸置疑。

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二、人工智能應用廣泛

1、自然語言生成(cheng)

自然語(yu)言生(sheng)成是人工智能的分支，研究(jiu)如何將數據(ju)轉化為文(wen)本，用于客戶服(fu)務、報告(gao)生(sheng)成以及市(shi)場概述。

2、語音識別

Siri就是一個(ge)典型(xing)的例子。

目前，通過語音應(ying)答交互系統和移動應(ying)用程(cheng)序(xu)對人類語言進行轉錄(lu)的(de)系統已多達數(shu)十萬。

3、虛擬助理

虛擬(ni)助(zhu)(zhu)理(li)是一種能與(yu)人類進行交互(hu)的計算(suan)機代理(li)或程(cheng)序(xu)，其中(zhong)以聊天機器人最為(wei)著名。虛擬(ni)助(zhu)(zhu)理(li)多用(yong)于(yu)客(ke)戶服務(wu)和支持(chi)，并可以作為(wei)智能家居的管理(li)者(zhe)。

4、機器學(xue)習(xi)平臺

機器學習(xi)是計算機科(ke)學和人(ren)工智(zhi)能技(ji)術的分(fen)支(zhi)，它能提升計算機的學習(xi)能力。

通過提供算(suan)法、API(應(ying)用程序(xu)接口)、開發和訓練工具(ju)包、數據、以及(ji)計算(suan)能力來設計、培訓和部署模型到應(ying)用程序(xu)、流程和其他機(ji)器，廣受企業青睞(lai)，用以解決預測和分類任務。

Adext是(shi)世界上第(di)一個也是(shi)唯一的(de)觀眾管理工具，它將(jiang)人(ren)工智能和機(ji)器學習應(ying)用于數字廣告，以期將(jiang)廣告精準的(de)投放(fang)給最符合產品定位的(de)受眾。

5、人(ren)工智(zhi)能硬件優化(hua)

用于運行面向人工智能(neng)的計算任務，是(shi)經(jing)過專(zhuan)門設(she)計和(he)架構(gou)的GPU(圖(tu)形處理單元(yuan))和(he)CPU(中(zhong)央處理單元(yuan))。

即(ji)將(jiang)推出的基(ji)于(yu)人(ren)工(gong)智能(neng)優化的硅芯片，將(jiang)直接嵌入到(dao)你的便攜設備以及生(sheng)活各(ge)處(chu)。

6、決策管理

智能機(ji)器能夠(gou)向AI系統引入規則及(ji)邏(luo)輯(ji)，因此你可以利用它們進行(xing)初始化設(she)置(zhi)/訓練(lian)，以及(ji)持續(xu)的維護和優化。

決策管理在多類(lei)企業(ye)應用中得(de)以實現，它能(neng)協(xie)助或者進行自動(dong)決策，實現企業(ye)收益最(zui)大化。

7、深度學習平臺

深度學(xue)習(xi)平臺是機器學(xue)習(xi)的一種(zhong)特殊(shu)形(xing)式(shi)，它包含多層的人(ren)工神經網絡，能夠模(mo)(mo)擬人(ren)類(lei)大腦(nao)，處理數(shu)據并創建決策模(mo)(mo)式(shi)。目前主要被(bei)用于(yu)基于(yu)大數(shu)據集的模(mo)(mo)式(shi)識別和分(fen)類(lei)。

8、生物信息

這項(xiang)技術(shu)能夠識別、測量(liang)、分析人類行為(wei)以及(ji)身(shen)體的物(wu)理結(jie)構和形態。

它能(neng)(neng)賦予人類和機器之間更多的自然交互能(neng)(neng)力，包括但不僅限于圖像、觸控(kong)識(shi)別(bie)和身體語言(yan)識(shi)別(bie)，目(mu)前(qian)被廣泛用于市場研究領(ling)域。

9、機器處理自(zi)動(dong)化

機器(qi)處理自(zi)動化使用腳本和其它(ta)方法實現人類(lei)操作的自(zi)動化，以支持更(geng)高(gao)效的商業流程。

目(mu)前被(bei)用于人(ren)力成本高(gao)昂或效(xiao)率(lv)較低的(de)任務和流程。

機器處理自動化能(neng)將(jiang)人類的才能(neng)最大化的展示出(chu)來，并且讓職工更加具有創造性和戰略性，對公司的發(fa)展至關重要。

10、文本分析和自(zi)然語(yu)言處(chu)理

文本(ben)分析和(he)(he)自然語言處理利(li)用統計和(he)(he)機器學習方(fang)法理解句子的結構、含義、情緒和(he)(he)意圖，廣泛應(ying)用于(yu)欺(qi)詐(zha)探(tan)測和(he)(he)信息(xi)安全等領域，同時還可用于(yu)非結構化(hua)數據(ju)的挖掘。

11、數字孿生/AI建模

數字(zi)孿生是一種(zhong)軟件架構，搭(da)建起(qi)物理系統和(he)數字(zi)世界的橋梁。

通用(yong)電氣(qi)(qi)公(gong)司(si)(si)(General Electric，GE)宣布將成立一家人工智能公(gong)司(si)(si)，用(yong)于對飛機引擎、機車、燃氣(qi)(qi)輪機的監控、以及故障預測。該公(gong)司(si)(si)的數(shu)(shu)字孿生僅幾(ji)行代碼，即便是最(zui)復雜的版本看上去也(ye)就像三維計(ji)算機輔助設計(ji)圖紙，充滿了交互(hu)式圖表和數(shu)(shu)據點。

12、網絡防御

網絡防御是一(yi)種計算(suan)機網絡防御機制，專注于預防、檢(jian)測以及在基礎設施(shi)和信息(xi)在受到(dao)攻擊(ji)和威脅時(shi)進行及時(shi)響應。

人(ren)工智(zhi)能和(he)機(ji)器學習將網絡防御帶入(ru)(ru)了新的發展(zhan)階(jie)段：在2017年，共檢測(ce)出20億次的入(ru)(ru)侵(qin)記錄，其中(zhong)76%的入(ru)(ru)侵(qin)是意外發生的，69%是身份丟失造成的。

遞(di)歸神經網絡(Recurrent neural networks，RNN)能夠處理輸入序列，與機(ji)器學習技術相結(jie)合創(chuang)建出監督學習技術，能夠發(fa)現可(ke)疑(yi)目標，并(bing)檢測出高(gao)達85%的網絡攻(gong)擊。

Darktrace和Cylance等(deng)(deng)初(chu)創公司(si)(si)(si)高度重視人(ren)工(gong)智能結合網絡防(fang)御(yu)領域的(de)(de)(de)工(gong)作。Darktrace將行為(wei)分析(xi)與高等(deng)(deng)數學相結合，自動檢測組(zu)織內部的(de)(de)(de)異常(chang)行為(wei)，Cylance應(ying)用人(ren)工(gong)智能算法(fa)來(lai)阻(zu)止惡意軟件(jian)的(de)(de)(de)入(ru)侵并(bing)減(jian)輕攻(gong)擊造成的(de)(de)(de)損害。另一(yi)家致力于網絡防(fang)御(yu)的(de)(de)(de)公司(si)(si)(si)，Deep Instinct，被看作是“最具破壞性的(de)(de)(de)初(chu)創公司(si)(si)(si)”，該公司(si)(si)(si)旨(zhi)在(zai)保護(hu)企業的(de)(de)(de)端點(dian)、服(fu)務器和移動設備。

13、合規

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

將人工(gong)智(zhi)能應用(yong)于合(he)規工(gong)作中已屢見不鮮,自然語言(yan)處理技術(shu)能夠掃描文本并(bing)且將其(qi)模式與(yu)關(guan)鍵字相匹配，以識(shi)別與(yu)公司有關(guan)的(de)變動。

具有預測分析功能(neng)(neng)和場景(jing)構(gou)建器的資(zi)本壓力測試技術能(neng)(neng)夠幫(bang)助公(gong)司遵守監管資(zi)本要求。此外，深度學習的使用(yong)，能(neng)(neng)有效減少被標(biao)記為(wei)潛在洗錢活動的交易數量。

14、知識工作輔助

雖(sui)然許多人都很擔心AI是否會完全取代人類工(gong)作(zuo)(zuo)，但別忘了(le)，AI科技能夠(gou)在很大程度上幫助(zhu)人們出色的完成(cheng)自己的工(gong)作(zuo)(zuo)，特別是在知識工(gong)作(zuo)(zuo)領域。

知識(shi)工(gong)(gong)作的(de)自動化已被(bei)列(lie)為第二大最(zui)具破壞性的(de)新興技(ji)術。在大量依(yi)靠(kao)知識(shi)工(gong)(gong)作者的(de)醫療和法律領域(yu)，從業者們將(jiang)逐漸使(shi)用(yong)AI技(ji)術作為診斷工(gong)(gong)具。

15、內容創作

內(nei)容創作包括(kuo)人們(men)對網絡世界(jie)輸入的任(ren)何(he)材(cai)料(liao)，如視頻、廣告、博客(ke)、白皮書、信息圖表以及其它視覺或(huo)者書面材(cai)料(liao)。

哥(ge)倫(lun)比亞廣播公司等(deng)團隊已(yi)使用了(le)AI技術進行內容生成；Wibbitz的(de)SaaS平(ping)臺可以通過人工智能視(shi)(shi)頻(pin)產品(pin)把文字內容轉化為視(shi)(shi)頻(pin)內容；自(zi)動透視(shi)(shi)公司研發的(de)Wordsmith，在獲取數(shu)據后利(li)用自(zi)然語言處理技術進行新聞寫作。

16、P2P網絡

P2P網(wang)絡是指網(wang)絡的(de)參(can)與者共享他們所擁有的(de)一部分硬(ying)件資源，這些共享資源通過(guo)網(wang)絡提供服(fu)務和(he)內容(rong)，能被其它(ta)P2P節(jie)點(dian)直接訪問而無需經過(guo)中間實體。

Bet Capital LLC的(de)首席執行(xing)長本哈特曼(man)在接受《創(chuang)業者》雜志(zhi)采訪時表示，P2P網絡也被用于(yu)貨幣加密(mi)，甚(shen)至能夠通過收集和分(fen)析(xi)大(da)量數據來解決一些世界(jie)上最具挑戰性(xing)的(de)問(wen)題。

普瑞斯是一家旨在(zai)利用P2P網絡(luo)和人工智能(neng)讓搜(sou)索引擎(qing)更加通(tong)俗易(yi)懂的公司，以加密貨幣為獎(jiang)勵，讓參與(yu)者們借出(chu)他們電腦(nao)的計(ji)算能(neng)力。相應地，該公司許諾會建立一個更加透(tou)明(ming)的搜(sou)索引擎(qing)平(ping)臺。

17、情(qing)緒(xu)(xu)識(shi)別情(qing)緒(xu)(xu)識(shi)別可以(yi)通過(guo)高(gao)級圖像處(chu)理(li)或音頻數據處(chu)理(li)來(lai)“讀(du)取”人類臉上的表情(qing)。目前，我們已經能(neng)夠捕捉“微表情(qing)”，識(shi)別肢體語言暗示(shi)，以(yi)及分析含有情(qing)緒(xu)(xu)的語音語調。

執法人員在審訊過程(cheng)中使用(yong)這項技(ji)術能(neng)夠獲取更多的信息(xi)，這項技(ji)術也被廣泛運(yun)用(yong)于市場營銷。

18、圖像識別

圖像識(shi)別是指在(zai)數字圖像或者視頻中識(shi)別和檢測出(chu)物體或特征(zheng)的過程(cheng)，人工智能技術在(zai)該領域具有獨特的優勢。

人工(gong)智能可以在社交媒體平臺上搜索照片，并(bing)將(jiang)其與大(da)量數據集(ji)進(jin)行比較，從而找出與之最為相關(guan)的內容。

圖像識(shi)別(bie)技術能用于車(che)牌識(shi)別(bie)、疾病檢測、客戶意見分析(xi)以及身份驗(yan)證等。

19、智能營銷

到(dao)目前為止(zhi)，市場部門已經從人工(gong)智(zhi)能(neng)中獲益良(liang)多(duo)，業界(jie)對人工(gong)智(zhi)能(neng)的信(xin)(xin)任是有(you)充分(fen)理(li)由的。55%的營銷(xiao)人員確信(xin)(xin)人工(gong)智(zhi)能(neng)在他(ta)們的領域會比社交(jiao)媒體有(you)更(geng)大的影響力。

智能營銷能夠提升公(gong)司(si)的參與(yu)度(du)和效率，對客(ke)戶(hu)進行細分(fen)、集成客(ke)戶(hu)數據和管理活動，并簡化重復任務，讓(rang)決(jue)策者們有更多的時間專(zhuan)注戰略制定。