在過去的幾年里，機器學習和人工智能一直是這個城市的話題，相較任何時候它的步伐都不會放慢。相信2019年將成為那些等待最終加入其中以見證其行業(yè)發(fā)展的金礦的企業(yè)的一年。那么明年可能會看到什么？機器學習的新用途和創(chuàng)新用途？人機交互的進一步發(fā)展？AI助手的崛起？讓我們深入研究未來幾個月的人工智能和機器學習預測。

　　跨行業(yè)機器學習的新用途

　　在處理與機器學習一樣先進的技術(shù)時，根本沒有一個行業(yè)不會受益。我的意思是企業(yè)如何才能利用能讓他們更成功的技術(shù)？在接下來的一年里，所有這些行業(yè)的機器學習都會有多種新用途，我不僅僅是在談?wù)摖I銷和銷售。

　　美國陸軍目前正在使用機器學習來預測作戰(zhàn)車輛何時需要維修。想一想，我們的軍隊每天都會使用數(shù)百萬件裝備。為了跟蹤所涉及的數(shù)據(jù)，他們正在招募AI助手的幫助。對于第一次實施，幾十個裝甲步兵運輸將在車輛發(fā)動機內(nèi)接收傳感器。這些傳感器將記錄溫度和RPM，并將其傳輸?shù)杰浖?。機器學習功能將查找匹配類似車輛中發(fā)動機故障的數(shù)據(jù)模式。

　　如果你的車做了這個怎么辦？如果您的汽車可以告訴您傳輸即將廢棄，AAA可能會過時。如果軍隊正在使用這項技術(shù)，我相信在我們在民用世界中看到它之前不會很久。

　　汽車業(yè)并不是唯一看到這種技術(shù)的潛在新用途的行業(yè)，醫(yī)療保健也將看到一些變化。好像谷歌尚未出現(xiàn)在AI地圖上，他們已經(jīng)開始使用機器學習預測患者死亡的可能性——準確率達到驚人的95％。怎么樣？由公司創(chuàng)建的AI查看患者健康記錄的變量，考慮人口統(tǒng)計，健康歷史等。然后它預測患者在入院后24小時內(nèi)死亡的概率。當你第一次聽到它時，這聽起來有點病態(tài)，但想想它可能對醫(yī)療保健行業(yè)產(chǎn)生的影響。機器學習可以幫助拯救生命！聽起來這很酷。

　　最后，一個研究小組最近還利用機器學習來根據(jù)公開的收益文件預測股市表現(xiàn)。這些文件與市場公告前后的股票價格數(shù)據(jù)相結(jié)合。該模型試圖找到語言內(nèi)容與對股票價格的影響之間的關(guān)系。經(jīng)過測試，最成功的結(jié)果是有62％的機會預測低績效股票。這不是最高的百分比，但是當你投資一些像股票市場一樣有風險的東西時，我會以62％的準確率抓住機會。

　　正如您所看到的，AI和機器學習使我們能夠通過使用過去來預測未來。就人工智能和機器學習預測而言，我相信我們會更多地了解那些已經(jīng)發(fā)現(xiàn)如何使用這些技術(shù)來閱讀和解釋數(shù)據(jù)的公司。

　　人機交互的進一步發(fā)展

　　人工智能只是一個編程來執(zhí)行平凡任務(wù)的機器人的想法已不復存在。事實上，企業(yè)開始將人工智能視為其業(yè)務(wù)的延伸，為其成功做出貢獻。越來越多的公司正致力于加強機器與人類之間的關(guān)系。我們正在設(shè)計AI以實現(xiàn)這一目標。

　　正在開發(fā)人工智能的公司正在努力讓它了解人類互動的細微差別。當我們談話時，我們說的比我們想象的要多。你能想象一個聊天機器人能夠識別出你用你的話說的話嗎？這對客戶服務(wù)來說太棒了。

　　在整個2019年，預計人工智能將繼續(xù)發(fā)展。話雖如此，我想我們也將開始了解人工智能的局限性，并了解人工干預的所在?？纯次覀冊谀睦镎业狡胶夂统晒苡腥ぁ?/p>

　　人工智能助理的崛起

　　你會經(jīng)常求助于AI助手嗎？在車座上，通常你已經(jīng)讓Alexa打開燈并在Pandora上播放音樂，問問Siri在回家的路上看起來有多少交通狀況。而這些簡單的任務(wù)只是一個開始。我們將開始每天使用這些助手，操作任務(wù)，如搜索互聯(lián)網(wǎng)，閱讀電子郵件，回復通信，甚至支付賬單和訂購產(chǎn)品。

　　2019年將是AI助手的發(fā)展元年，向我們展示這些工具的強大和實用性。它們能做到的一定比你想象的更多。