欢迎来到咆哮2020：人工智能时代
虽然2019年是AI非常辉煌的一年，但这一切是为了在2020年产生更深远的影响做准备。
这不是我们自己说的!
MarketsandMarkets 的调查报告显示，AI的发展将对全球GDP产生极大的影响，2030年将达到15.7万亿美元。
不仅如此!AI技术也对企业产生着极大影响， 2020年底将实现足够的智能化。
你一定很惊讶，AI是怎样又为什么成为了各行各业的香饽饽呢?让我们一起来寻找答案。
AI为什么越来越流行?
人工智能通过各种数据信息实现重复学习和发现的自动化。但这不同于基于机器的自动化流程。人工智能不是使各种手动任务自动化，而是可靠无休地执行基于计算机的大规模任务，且不会感到疲惫。这种类型的自动化过程仍然需要人工研究来配置系统并提出正确的请求。
人工智能还为现有产品增加了智能。在大多数情况下，人工智能不会作为单独的移动应用程序出售。相反，一些正在使用的产品将通过人工智能得到极大的改善，就像苹果公司添加Siri作为新一代苹果产品的功能一样。
会话平台、自动化、机器人和智能机器也能与大量数据相结合，以改进从投资分析到安全智能的，家庭和工作场所的许多软件技术。
人工智能通过允许数据进行编程的渐进学习算法进行调整。人工智能寻找数据的规律和结构，从而使算法获得预测性或分类性的技能。
因此，就像可以教算法如何下棋一样，推荐的软件产品也可以进行线上教授。当新数据给出时，模型会进行调整。后向扩散是一种人工智能方法，当第一响应完全错误时，允许模型通过数据收集和训练进行调整。
此外，人工智能使用具有许多隐藏层的神经网络来分析更深层的数据。然而，建立一个五层的隐藏欺诈检测系统曾经是几乎不可能的。由于人工智能强大的计算能力和大数据，这些都发生了改变。因为深度学习模型直接从给定的数据中学习，需要大量数据以训练该模型。提供的数据越多，模型将越精确。
人工智能通过深度神经网络还实现了难以置信的精确性，这在以前是不可能完成的。例如，它们与谷歌搜索、Alexa、谷歌照片的交互完全基于深度学习，并随着我们的使用变得更精确。在医疗领域，人工智能技术已经广泛应用于图像分类、深度学习和对象识别中，以便在MRI(核磁共振成像)中识别癌症，并达到与训练有素的放射科医生同样的精确度。
人工智能也充分利用了数据。当数据算法自我学习时，数据本身可以成为知识产权。答案就在数据中;只需要应用人工智能就能找到答案。数据的角色比以往更加关键，它能创造竞争优势。如果在这个竞争性行业中拥有最好的数据，即使每个人应用的技术相似，最好的数据也将获胜。
2020年受人工智能影响最大的行业：
来源：omara
1. 医疗行业
在医疗行业，人工智能可以在与X射线、CT相关的复杂医疗数据，以及其他检查和健康测试的分析中提供大量帮助。患者数据和如临床研究的各种外部知识来源，可用于为每个人定制一套诊疗方案。
人工智能也能用于向病人提供实时分析基础上的医学建议。此外，也可以在网站上提供临床决策支持。
巴比伦人工智能医生将病人的症状与数据库作比较，并提供合适的治疗。这种应用程序通过语音识别来咨询病人。
微软汉诺威项目还使用自然机器学习的语言和过程，分别对每个病人最有效的药物治疗方案做出最精准的预测。
2. 零售/电子零售
人工智能似乎因为其在零售/电子商务行业的应用而闻名。例如，对话智能软件帮助公司与客户进行交互，并通过分析销售电话追踪潜在客户，然后使用NLP和语音识别对用户进行分类。在虚拟客服助理和聊天机器人的帮助下，各种零售公司提供全天候客户服务，无需人工干预即可回答各种基础问题。
3. 金融与银行业
金融与银行行业正面临着越来越多高水平且复杂的欺诈和盗窃案件，并且线上交易也随着时间的推移而越来越受到欢迎。人工智能通过将深度学习技术应用到系统中，能够轻松地分析规律，识别可疑行为，尽可能中止可能的欺诈，将金融网络安全提升到一个全新的水平。
4. 科技公司
科技公司不仅创造了人工智能解决方案，而且从中获益。此外，科技巨头如IBM、谷歌、苹果，为了获得竞争性优势，一般会缩小人工智能公司/初创企业的规模。
除了各种中小型企业主要使用的聊天机器人平台以外，其他大型企业还研发了智能语音助手，如微软小娜、谷歌家居、苹果Siri。此外，神经网络也被用于分析人类语言并返回适当的响应。
此时此刻正进行着第四次工业革命。机器学习、人工智能、数据分析、自动化以及深度学习的系统革新了各个行业，同时为广大公司创造了巨大的机会。
传统软件如何利用AI技术得到提升?
来源：soft.zhiding
各种重要组件，如前端产品接口、数据管理和安全性必须通过常规软件仔细处理。然而，使用传统SDLC开发的各种技术也从机器学习中获益，主要通过以下方法：
1. 快速原型开发
将商业需求转换为技术产品需要数月甚至数年的时间去计划，但是机器学习服务通过允许更少的技术领域专家使用可视化界面或自然语言来创造技术，缩短了这一过程。
2. 智能编程助手
软件公司花费大量时间阅读文档，调试软件产品。智能编程助手通过提供建议和及时帮助(如最佳实践、相关文档和代码示例)来节约时间。这些特殊帮助者包括Java的Codota和Python的Kite。
3. 自动分析和错误处理
另外，编程助手可以从之前的经验中学习，自动识别并标记初始开发阶段的各种常见错误。一旦技术被应用，机器学习或AI也能用于分析各种系统日志，以快速主动地识别各种软件错误。此外，在不久的将来，可能实现程序在无人工干预下对大量错误进行动态回应。
4. 自动化代码重组
对于长期维护和搜索引擎排名而言，整洁的编程代码是十分必要的。随着顶级AI移动应用程序开发公司实现技术现代化，大规模重置是难以避免的，通常也是十分痛苦的。机器学习或者人工智能可以用于代码分析、性能的自动优化和解释。
5.. 精确的评估
定制的软件发展远超截止日期和预算。可靠的评估需要大量经验、对执行团队的熟悉性和对环境的理解。机器学习或AI可以依靠之前的项目数据(如功能定义、用户描述、评估以及实际数据)进行训练，从而对预算和工作做出更精确地预测。
6. 做出战略决策
很重要的一部分时间被花费在讨论哪些产品和特点应当被优先考虑，而这些时间的花费可以减少。在过去的开发项目和各种商业因素中经过训练的人工智能解决方案可以评估现有移动应用程序的性能，并帮助企业老板和软件工程团队确定效果，以使风险最小化、影响最大化。
Forrester Research关于人工智能对软件开发影响的最新报告显示，将人工智能应用于软件开发的大部分兴趣点在于错误检测和自动化测试工具。
AI在软件测试中的角色定位
来源：dreamstime
人工智能在软件开发生命周期中发挥的最大的作用之一是软件测试。软件测试中的人工智能基本是指以下两种情况。
- 人工智能驱动的软件产品测试工具
- 人工智能产品和其他物品
不论哪种方式，人工智能都发挥着巨大作用，帮助开发者在最小的人工干预下将软件测试转换为强劲的自驱动训练。现在，移动应用程序开发公司所使用的大多数主导软件测试工具已经开始将人工智能的潜力融入到其包装中了。例如，TestComplete tools和 Eggplant的最新产品中都包含了一些基于人工智能的功能。
尽管人工智能为使我们的请求更加智能做出了巨大努力，但是我们不能赋予人工智能工具以完全的自主权，来为我们的目的构建一个完整的解决方案。到目前为止，有各种各样的人工智能工具来扩大我们的努力，去创造和交付一个更好的软件产品。因此，虽然移动应用程序开发人员角色要比以往更加重要，我们使用这些人工智能驱动的工具的能力将更加重要。
总结
来源：js.qq
毫无疑问，AI正在赢得全世界公司的青睐。
现在，有越来越多的公司正在选择AI来提高收益。