人工智能技术不能代替我们,它增强了我们的能力,并使我们的工作做得更好,由于AI算法的学习方式与人类不同,因此他们对事物的看法也有所不同。他们可以看到逃避我们的关系和模式,这种人类之间的AI合作关系提供了许多机会。它可以:将分析引入当前未充分利用的行业和领域,改善现有分析技术的性能,例如计算机视觉和时间序列分析,打破经济障碍,包括语言和翻译障碍,增强现有能力,使我们的工作做得更好,给我们更好的视野,更好的理解,更好的记忆力等等。
如何使用人工智能?每个行业对AI功能的需求都很高,尤其是可以用于法律援助,***检索,风险通知和医学研究的问答系统。AI的其他用途包括:
1、卫生保健
AI应用程序可以提供个性化的医学和X射线读数。私人保健助理可以充当生活教练,提醒您吃药,锻炼身体或保持健康饮食。
2、零售业
AI提供了虚拟购物功能,可提供个性化建议并与消费者讨论购买选项,人工智能还将改善库存管理和站点布局技术。
3、制造业
AI可以使用循环网络(一种与序列数据一起使用的特定类型的深度学习网络),分析工厂IoT数据,使其从连接的设备流向以预测预期的负载和需求。
4、银行业
人工智能提高了人类工作的速度,准确性和有效性。在金融机构中,人工智能技术可用于识别哪些交易可能是欺诈性的,采用快速准确的信用评分以及自动执行手动的密集数据管理任务。
使用人工智能有哪些挑战?人工智能将改变每个行业,但我们必须了解其局限性。AI的原则局限性在于它从数据中学习。没有其他方法可以整合知识。这意味着数据中的任何错误都会反映在结果中。并且必须单独添加任何其他预测或分析层。
如今的AI系统已经过培训,可以完成明确定义的任务,无法驾驶汽车或为您提供法律建议,实际上,检测医疗保健欺诈的AI系统无法准确检测税收欺诈或保修索赔欺诈。换句话说,这些系统非常非常专业。他们只***于一项任务,并且行为举止不像人类。同样,自学系统也不是自主系统。您在电影和电视中看到的想象中的AI技术仍然是科幻小说。但是可以探测复杂数据以学习和完成特定任务的计算机变得非常普遍。
人工智能(AI)使机器可以从经验中学习,适应新的输入并执行类似人的任务。您今天听到的大多数AI示例-从下象棋的计算机到自动驾驶汽车-都严重依赖于深度学习和自然语言处理。使用这些技术,可以训练计算机通过处理大量数据和识别数据中的模式来完成特定任务。
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