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了一些科學家開始朝著這個方向努力，雖然人工智能泡沫已出現多次，但目前重大的發展和突破正在重新引起公眾對這一領域的興趣。

2018年我們需要關注AI的相關領域，因為變革正在慢慢來臨，其中包括自然語言處理(NLP)，機器學習，認知計算，神經網絡，計算機視覺和機器人及其相關技術。在本文中，我們將解釋圍繞所有這些技術的五個不斷變化的趨勢，并了解它們的好處。

一、機器學習模型的民主化

機器學習旨在使計算機能夠從數據中學習并在不依賴于程序中命令的情況下進行改進。這種學習最終可以幫助計算機構建模型，例如用于預測天氣的模型。這里，我們介紹了一些利用機器學習的常見應用程序：

1.1財務應用

隨著金融科技創業公司挑戰現有企業，金融業正在迅速發展。這些現有企業中的許多人主要依靠傳統的低效方法來提供標準化金融產品的咨詢和業務。人工智能的進步正在通過引入自動化咨詢改變了這一領域。機器學習模型也取代了傳統的預測分析方法來衡量市場趨勢。與傳統的投資模型相比，這些模型可以提供更高水平的準確性和預測市場波動的速度。

現在，機器學習也幫助金融公司預防金融欺詐。這些模型特別擅長根據歷史數據發現異常，并且可以輕松識別甚至預測欺詐活動。銀行正在使用這些模型來提醒客戶其帳戶中的任何異常活動。除了防止欺詐之外，機器學習還可以在風險管理領域發揮更大的作用。這些模型可以提高信用評級的準確性，并改善貸款機構的風險管理。

1.2醫療應用

機器學習和大數據可以利用大量潛在醫療數據，通過基于機器學習模型構建的新應用程序可以幫助識別疾病并提供正確的疾病診斷。機器學習還可以幫助人類進行基因測序、臨床試驗、藥物發現和研發以及流行病爆發的預測。

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

基于AI的系統還幫助醫院改善其運營工作流程和數據管理。值得關注的是，醫療保健專業人員在閱讀劑量說明或診斷數據時也會犯錯誤。具有圖像識別和光學字符識別功能的智能AI系統可以對這些數據進行雙重檢查，并確保減少此類錯誤。

1.3工業應用

機器學習算法支持涵蓋整個制造生命周期的許多應用程序，包括產品設計、生產計劃、生產優化、分配、現場服務和回收。現在，有幾個行業正在實施基于人工智能和物聯網的解決方案，并在其孤立和分散的SCADA(監控和數據采集)解決方案之上實現更高的協同效應。

此外，機器人和自動化機器的使用對于制造業來說并不陌生。基于物聯網的先進系統現在推動了工廠設備和機器的預防性維護和維修，使用基于AI的技術優化供應鏈運營也正在不斷發展。

1.4AIOps平臺

我們大多數人都目睹過IT運營的流程設置，其中IT從業者經常負擔過重，每天處理數千個事件。這些分析系統無法利用IT運營數據的真正潛力，這就是為什么要轉向開發有更高運營能力的智能系統。AIOps中的高級AI算法可以自動化分析和關聯事件數據的過程，此外，AIOps可以使用可以實時重復刪除，黑名單和關聯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展的分支，該領域專注于分析和理解人類語言。基于NLP的應用程序通過理解語音、上下文、方言和發音以及更的細微差別來與人類交互。

此外，NLP正在幫助計算機培養超越人類的閱讀能力和理解能力。在2018年1月，阿里云的NLP團隊設計的模型在斯坦福大學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網絡的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的技術的發展趨勢：

2.1客戶服務類聊天機器人

NLP可以支持眾多真實的客戶服務應用程序，在這些應用程序中，通常是在高度緊張的工作條件下，人們必須處理常規客戶查詢。基于NLP的聊天機器人可以通過提供更高的效率，減少等待時間，標準化文檔更好地解決客戶查詢來改善客戶服務。

2.2虛擬助手

Amazon Echo、Alexa、Cortana、Google智能助理和Siri是NLP進入消費領域的一些最著名的例子。通過了解人類語音請求，AI技術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的廣告業務模式，并促使我們做出購買決策。

2.3招聘門戶網站

基于NLP的招聘門戶正變得越來越普遍。這些門戶網站幫助企業處理大規模招聘，人力資源經理需要在這些招聘中分發成千上萬的簡歷。NLP可以通過掃描大量的工作申請并將其與招聘標準相匹配，迅速找到候選人。與過去的門戶網站不同，這些門戶網站不需要依賴關鍵字。

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。我們所有人都經歷過這種經歷，由于這種低效的客戶支持流程，企業會失去客戶。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。它使他們能夠區分意見、建議、投訴、查詢和贊美。

利用情感分析的應用程序可以幫助企業更好地了解客戶的需求，此類應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展，未來虛擬個人助理和情感感應可穿戴設備可能會理解我們的情緒狀態和偏好。這些系統將幫助營銷部門為客戶提供情境化和個性化體驗。根據Tractica的數據，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療保健和心理健康領域發揮著重要作用。除了有關身體健康的其他指標外，情緒感應可穿戴設備還可以監控心理健康狀況。心理健康服務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，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，以防止發生事故。

四、智慧城市的發展

目前，大多數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雜的挑戰，而獲得醫療保健和公共服務是另一個主要問題。在其中，政府組織還需要在其有限的資源范圍內維持法律和秩序。

智慧城市可以利用人工智能、大數據和物聯網來解決大多數城市人口挑戰。通過混合使用這些技術，城市可以更好地分析來自整個城市的攝像頭數據，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自動控制交通信號，以便優先通過VIP：應急響應團隊和執法機構。

阿里云ET City Brain提供了上述大部分功能，在中國已經使用了ET City Brain開展了幾個成功的試點項目。要了解有關這些發展的更多信息，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。基于人工智能的營銷系統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的店內營銷方法。

人工智能在建筑設計和施工活動中也發揮著重要作用。基于AI的系統不僅可以管理建筑資產，還可以改進垂直框架系統的選擇，幫助進行性能診斷，并通過GIS數據分析幫助規劃施工階段。在未來，人工智能將幫助設計納米技術的定制建筑材料。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境可持續建筑。

五、AI工具和開發平臺的統一

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系統中提供不同的功能。大多數人工智能開發平臺仍處于起步階段，雖然多年來許多業務用例已經成熟，但AI的全面采用在所有行業中仍然不常見。這是傳統云和分布式計算服務提供商在AI初創公司中占據重要地位的地方。云服務提供商擁有現成的基礎架構，規模和重要資源，可為各種規模的企業開發大數據和人工智能平臺。

阿里云的ET Brain就是這樣一個平臺。它結合了多種人工智能和大數據功能，并在不同行業垂直領域實現突破。ET Brain可以通過推理算法幫助你的組織進行實時決策，并通過機器學習方法推動創新。它擁有多源的大規模處理能力，并且可提高決策的主動性。目前，基于云的平臺已經在幫助政府組織改善其公共服務。

開發人員可以使用ET Brain創建利用語音識別、面部識別、圖像識別、文本識別、自然語言處理、機器學習和其他AI技術的應用程序。