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在本文中，我们将解释围绕所有这些技术的五种不断变化的趋势，并了解它们的优点。

人类一直对人类机器人和人工智能（A.I.）的概念感到兴奋。好莱坞电影和科幻小说可能已经启发了一些科学家开始朝这个方向努力。虽然人工智能泡沫已经多次爆发，但重大的发展和突破现在正在更新公众对这一领域的兴趣。2017年，Gartner将通用人工智能置于其炒作周期的早期应用阶段，它还将深度学习和机器学习技术放置在炒作周期的顶峰。

认识到人工智能是几个相互关联的技术的总称是很重要的。它包括自然语言处理（NLP）、机器学习、认知计算、神经网络、计算机视觉和机器人及其相关技术。在本文中，我们将解释围绕所有这些技术的五种不断变化的趋势，并简单阐述下他们的优点。

1.机器学习模型的民主化

机器学习旨在使计算机能够从数据中学习并进行改进，而不依赖于程序中的命令。这种学习最终可以帮助计算机构建诸如用于天气预测的模型。在这里，我们介绍了一些利用机器学习的常见应用程序：

金融应用

金融业正在迅速发展，金融科技的一些初创公司正在不断冲击着现有的企业。许多这些老牌企业在很大程度上都依靠传统的低效率方法来提供标准化金融产品的咨询和分配。随着自动化咨询的推出，人工智能的发展已经改变了这一领域。机器学习模型也正在取代用于衡量市场趋势的传统预测的分析方法。与传统的投资模型相比，这些模型可以提供更高水平的准确度和预测市场波动的速度。

机器学习现在也帮助金融公司防止财务欺诈。这些模型尤其擅长根据历史数据找到任何异常，并且可以轻松识别甚至预测欺诈活动。银行也正在使用这些模型来提醒客户账户中的任何异常活动。机器学习除了防止欺诈外，还可以在风险管理领域发挥更大的作用。这些模型可以提高信贷评级的准确性，并改善贷款机构的风险管理。

医疗应用

机器学习和大数据是控制大量潜在医疗数据持有的关键。基于机器学习模型的新应用程序可帮助识别疾病并提供疾病的正确诊断。机器学习还可以帮助基因测序、临床试验、药物发现和研发以及疫情爆发预测。

例如，阿里云的ET Medical Brain最近将来自世界各地的算法科学家带到了天马精密医学大赛的通用平台。他们能够开发糖尿病个性化治疗的预测模型。

基于人工智能的系统也正在帮助医院改进其操作流程和数据管理。在阅读剂量指示或诊断数据时，医疗保健专业人员犯下错误也很常见。而具有图像识别和光学字符识别功能的智能AI系统可以仔细检查所有这些数据，并确保减少此类错误。

工业应用

机器学习算法支持许多涵盖整个制造生命周期的应用，包括产品设计、生产计划、生产优化、分销以及现场服务和回收。目前，一些行业正在实施基于人工智能和物联网的解决方案，它们的SCADA(监视控制和数据采集)解决方案是分散的，以增强协同作用。

此外，机器人和自动化机器的使用对制造业来说并不陌生。已经有先进的基于物联网的系统现在可以驱动工厂设备和机器的预防性维护和修理。基于人工智能技术的供应链运营优化则是另一个不断演变的用例。

AIOps平台

我们大多数人目睹了IT设置，IT从业人员经常负担过重，每天处理数千个事件。这些分析系统无法利用IT运营数据的真正潜力。这就是为什么要转向开发更智能的运营能力。 AIOps中的高级AI算法可以自动执行分析和关联事件数据的过程。此外，AIOps可以使用可重复删除、黑名单和实时关联事件馈送的算法来降低此类事件的频率。

2.用自然语言处理简化人机交互

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个快速发展的分支，其重点在于分析和理解人类语言。基于NLP的应用程序可以更好地理解语音、语境、方言和发音的细微差别，从而与人类进行交互。

而且，NLP正在帮助计算机发展超越人类的阅读和理解能力。 2018年1月，在斯坦福大学的阅读和理解测试中，阿里云得分高于人类。阿里云NLP和基于深度神经网络的AI人机在本次测试中回答了超过100,000个问题。

我们来看看一些基于NLP和AI技术的发展趋势：

客服聊天机器人

NLP可以支持众多真实世界的客户服务应用程序，人们必须处理日常的客户查询，这通常是在高度紧张的工作条件下进行的。基于NLP的聊天机器人可以通过提供更高的效率、更短的等待时间、标准化的文档以及更好的客户查询解决方案来改善客户服务。

虚拟助理

Amazon Echo、Alexa、Cortana、Google Assistant和Siri是进入消费领域的最著名的NLP示例。通过了解人类语音请求，AI技术正在改变我们与机器交互的方式。虚拟助理有可能破坏传统的广告业务并改变我们做出购买决定的方式。

招聘门户

基于NLP的招聘门户正变得越来越普遍。这些门户网站有助于企业处理群体性事件，人力资源经理需要对成千上万的简历进行分类。NLP可以通过扫描大量工作申请并将其与招聘标准进行匹配，从而迅速找到候选人。与过去的门户网站不同，这些门户网站不需要依赖关键字。

3.通过情感分析增强客户体验

在客户服务代表出席之前，客户需要等待IVR队列时，可能会感到沮丧。我们所有人都经历过这样的经历。由于如此低效的客户支持流程，企业会失去客户。这是情绪分析可以提供前进方向的地方。情感分析使计算机能够理解对话、评论或反馈的背景或意图。它使他们能够区分意​​见、建议、投诉、疑问和赞美。

利用情感和情绪分析的应用程序可以帮助企业更好地了解客户的需求。此类应用程序可以分析众多社交媒体渠道，以改善品牌的社交倾听。

随着情绪分析的不断发展，未来虚拟个人助理和情感感应可穿戴设备可能会理解我们的情绪状态和偏好。这些系统可以帮助营销部门向客户提供情景化0和个性化的体验。根据Tractica的数据，到2025年，类似软件工具的全球收入将达到38亿美元。

情绪分析也在医疗保健和精神健康领域发挥着重要作用。除了关于身体健康的其他指标之外，情感感应可穿戴设备还可以监控心理健康。心理健康提供者也可以采用像Karim和Woebot这样的心理治疗聊天机器人来帮助人们管理他们的心理健康。

此外，即使汽车公司正在评估情绪分析的范围。通过部署在车辆上的高级情绪检测系统，车载计算机将能够测量驾驶员的情绪和注意力水平，以帮助驾驶。此外，未来的自动驾驶车辆将能够从驾驶员身上完全控制检测诸如愤怒、困倦和焦虑等情绪，以防止事故发生。

4.发展智能城市

目前，全球大部分城市装备不足，无法满足人口爆炸的需求。为城市管理者提供水、电、便捷的交通和更清洁的空气正成为越来越复杂的挑战。获得医疗保健和公共服务是另一个主要问题。在这一切中，政府组织也需要在有限的资源范围内维持法律和秩序。

智慧城市利用人工智能、大数据和物联网解决大部分城市人口挑战。综合使用这些技术，城市可以更好地分析来自整个城市的摄像机信息，则图像和实时视频分析可以帮助识别事故和交通拥堵。管理员可以利用这些信息来集中管理道路上的交通。此外，他们可以依靠智能系统自动控制交通信号，以便优先通过VIP、应急响应小组和执法机构。

阿里云ET City Brain提供了上述大部分功能。同时也已利用ET City Brain开展了多个成功的试点项目。

除了一般监控，面部识别和情感感知能力可能对在城市中运营的零售店有所帮助。

人工智能在建筑设计和施工活动中也扮演着重要的角色。基于人工智能的系统不仅可以管理建筑资产，还可以改善垂直框架系统的选择，帮助进行性能诊断，并通过分析GIS数据来协助规划施工阶段。在未来，人工智能将帮助用纳米技术设计定制建筑材料。这意味着除了钢筋和混凝土外，工程师还将拥有大量新型建筑材料来构建环保可持续建筑。

5.人工智能工具和开发平台的统一

AI工具和平台的市场拥有众多竞争厂商，在分散的生态系统中提供不同的功能。大部分人工智能的发展仍处于起步阶段。尽管多年来大量业务用例已经成熟，但人工智能的全面采用在所有行业中仍然不常见。这就是传统云和分布式计算服务提供商在AI初创公司中占有重要优势的地方。云服务提供商拥有现成的基础架构、规模和重要资源，可为各种规模的企业开发大数据和人工智能平台。

阿里云的ET Brain就是这样一个平台。它结合了多种人工智能和大数据功能，并在不同的行业垂直领域实现突破。ET Brain可以帮助您的组织通过推理算法进行实时决策，并通过机器学习方法推动创新。它提供多源大规模处理，可提高决策的积极性。ET Brain还将帮助您利用神经网络提高灵活性，基于云计算的平台已经在帮助政府机构改善其公共服务。

开发人员可以使用ET Brain创建利用语音识别面部识别、图像识别、文本识别、自然语言处理、机器学习和其他AI技术的应用程序。这些应用程序还可以利用阿里云的大数据平台DataWorks和MaxCompute实时分析复杂的大量数据。

结论

很容易得出结论：基于人工智能的开发已经成为主流。企业不仅热衷于改进现有流程，而且还看到人工智能带来新的收入来源的潜力。这就是AI为何对CIO具有战略重要性，在这个领域还有很多创新空间。最终，保持敏捷并随时采用人工智能、大数据。