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2020年將是人工智能相關業務發展的重要一年

日期:2020-01-13   人氣:  來源:互聯網
簡介:如今,人們已經創造并進一步構建了幾乎所有可以在虛擬世界中接觸到的東西。而人工智能將改變人們交流的方式和看待事物的方式。人工智能技術最初只與 機器人 有關。然而到目前為止,人工智能已經融入了人們稱之為智能的所有技術和產品中。人工智能是通過軟……

  如今,人們已經創造并進一步構建了幾乎所有可以在虛擬世界中接觸到的東西。而人工智能將改變人們交流的方式和看待事物的方式。人工智能技術最初只與機器人有關。然而到目前為止,人工智能已經融入了人們稱之為智能的所有技術和產品中。人工智能是通過軟件扮演人類角色,表現出類似人類的行為。并且,人工智能被見證具有巨大的潛力和意義,而人類的一些事務可以被人工智能所替代,可以節省大量時間和精力來完成其他重要的工作。

 

  編程:

 

  人工智能將人們帶到了一個新的世界,在這里人們可以做不同的事情,KUKA機器人電路板維修,這些事情可能是人們從未做到的。基本上,人工智能充當著人們離散行動之間的過渡。這意味著人工智能允許人們同時處理多種事物,例如立即將一種語言翻譯成另一種語言。自從計算機問世以來,人們一直在使用一套規則來處理操作,因為每個應用程序都允許人們從其設置的頁面進行定制。將相同的技術結合到人工智能中涉及采用計算機的這些規則和訓練算法,以便將其與行動聯系起來。

 

  預測:

 

  人工智能現在為人們提供了更多的變量,并幫助人們以一種程序化的方式處理所有變量,這種方法簡單得多,并且提供透明的置信度。而這是一個有爭議的問題,但是如果在統計學的科學領域實施人工智能的話,猜測未來會發生什么是非常準確的。從一開始,人們需要為人工智能的自動化做準備,如今的自動化的計算機以管理數學方程而聞名,因此,人們現在有責任處理所有與數學相關的任務。當涉及預測和檢查天氣模式,診斷疾病,或下棋時,計算統計成為了機器學習的基礎。因為人們不斷地增加數據和處理能力,使計算機更好地進行處理。

 

  決策:

 

  如今,企業的決策在很大程度上取決于從管理信息系統獲得的數據,因為這些信息直接來自企業的運營業務,這使其足以制定或破壞規則。合并人工智能和決策管理系統足以使決策提升到不同的高度。當將客戶數據解釋為關鍵趨勢的預測模型時,人工智能的熟練程度也使這些決策管理系統受益。這種新的感覺已經促使營銷和消費者等其他部門根據關鍵人口調整他們的努力方向。

 

  可以肯定地說,這是一種成熟的數字技術,現在可用于廣泛的企業應用程序,并在執行自動化決策時提供幫助。Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems、UiPath可以成為通過管理信息系統進行決策管理的絕佳實例。


  互動:

 

  人工智能以最少的努力揭示了接口方法的新視野,這成為一種與計算機交互的方法。隨著時間的推移,人們越來越方便地使用計算機。對于數字通信,很多人學習了如何編程和編碼,機器人維修,以便獲得一些獨特的結果。現在,由于這些代碼可以被處理成人類使用的語句,并且可以中斷來自攝像頭和傳感器的輸入——這種交互可以很順利自然地完成。

 

  對人類的影響和益處:

 

  根據調研機構Gartner公司發布的調查結果,人工智能將減少約180萬個就業崗位,并將取代230萬個就業崗位。人們從過去的三次工業革命走向當前的數字革命,工作生活和標準將從根本上發生變化,并且將再次發生變化。而這些發展趨勢將是令人非常期待的。

 

  人工智能仍然是一個巨大的交易。正如人們所知,在人工智能的幫助下,事情完成得更快、更輕松、更準確,而且更好地學習。Statista公司制作了一張有效的圖表,展示了手機客戶如何從計算機推理中獲益。簡單地說,人們所做的一切都被人工智能所涉及。

 

  根據Gartner公司的說法,2020年將是人工智能相關業務發展的關鍵一年,因為計算機化推理(AI)將成為人類就業的一個積極因素。隨著2020年的到來,與人工智能相關的職業將會迅速發展,到2025年實現凈新增就業200萬人。

 

  人工智能將會促進商業變革,人工智能將提升眾多私有銀行的盈利能力,將會淘汰大量的低級職位。不幸的是,大多數關于就業崗位消失的公告認為是人工智能技術實施的結果。

 

  IT先驅者不應該只關注預期的凈就業增長。隨著人們對人工智能興趣的增強,他們應該考慮到將失去哪些崗位,將會創造什么樣的就業機會,以及如何改變與他人合作、解決選擇和完成工作的方式。

 

  結論:

 

  如今,人工智能對于人類技能提高比以往任何時候都做好準備,人們開始接受人工智能,并認為是下一代機器技術。人工智能(AI)的總體優勢在于,它可以再現人類的選擇和活動,消除人類勞動的天然性不足,例如疲憊、情感、時間限制。人們也可以利用現有的人工智能技術進行預測,但這種做法并不是真正的預測,而這就是人們需要進行更多研究的原因。

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