< titlesplit >< titlesplit >年我们需要关注AI相关领域，因为变化正在慢慢来临。
下面，让我们来看看近期人工智能的五个变化趋势。
未来它们可能会成为现实。
尽管目前仍有很多“伪人工智能”存在，但人工智能是未来的发展趋势。
今年我们需要关注人工智能相关领域，因为变化正在慢慢到来。
下面，让我们来看看人工智能在不久的将来可能成为现实的五个变化趋势。
1 不依赖程序命令的学习模型改进 机器学习的目的是使计算机能够在不依赖程序命令的情况下从数据中学习并进行改进。
这种学习最终可以帮助计算机建立模型，例如用于预测天气的模型。
在这里，我们介绍一些利用机器学习的常见应用程序：金融应用随着金融科技初创公司对现有企业的挑战，金融行业正在快速发展。
许多现有企业主要依靠传统、低效的方法来提供标准化金融产品的建议和业务。
人工智能的进步通过引入自动化咨询正在改变这一领域。
机器学习模型也取代了传统的预测分析方法来衡量市场趋势。
现在，机器学习也正在帮助金融公司预防金融欺诈。
此外，它还可以提高信用评级的准确性并改善贷方的风险管理。
b.机器学习和大数据的医疗应用可以利用大量潜在的医疗数据，通过基于机器学习模型构建的新应用来帮助识别疾病并提供正确的疾病诊断。
机器学习还可以帮助人类进行基因测序、临床试验、药物发现和开发以及流行病爆发的预测。
基于人工智能的系统还可以帮助医院改善其运营工作流程和数据管理。
令人担忧的是，医疗保健专业人员在阅读剂量说明或诊断数据时也会犯错误。
具有图像识别和光学字符识别功能的智能人工智能系统可以仔细检查这些数据，确保减少此类错误。
C。
适用于工业应用的机器学习算法支持跨越整个制造生命周期的许多应用，包括产品设计、生产规划、生产优化、分销、现场服务和回收。
多个行业现在正在实施基于人工智能和物联网的解决方案，并在其孤立且分散的 SCADA（监控和数据采集）解决方案之上实现更高的协同效应。
此外，机器人和自动化机器的使用对于制造业来说并不新鲜。
基于物联网的先进系统现在推动工厂设备和机械的预防性维护和维修，并且使用基于人工智能的技术来优化供应链运营也在不断发展。
d. AIOps 平台 我们大多数人都目睹过 IT 运营的流程设置，IT 从业人员往往负担过重，每天要处理数千个事件。
这些分析系统未能充分利用 IT 运营数据的真正潜力，这就是为什么人们转向开发具有更高运营能力的智能系统。
AIOps 中的高级人工智能算法可以自动执行分析和关联事件数据的过程。
此外，AIOps 可以使用实时重复数据删除、黑名单和关联事件源的算法来降低此类事件的频率。
2 通过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，专注于分析和理解人类语言。
基于 NLP 的应用程序通过理解语音、上下文、方言和发音以及更细微的差别来与人类进行交互。
我们来看看自然语言处理和人工智能技术的发展趋势：客户服务聊天机器人 NLP 可以支持众多现实生活中的客户服务应用程序，人们通常在压力很大的工作条件下处理日常客户查询。
基于 NLP 的聊天机器人可以通过提高效率、减少等待时间、标准化文档和更好地解决客户查询来改善客户服务。
b.虚拟助手 Amazon Echo、Alexa、Cortana、Google Assistant 和 Siri 是 NLP 进入消费者领域的一些最著名的例子。
通过理解人类的语音请求，人工智能技术正在改变我们与机器交互的方式。
虚拟助理有可能颠覆我们传统的广告业务模式并推动我们的购买决策。
C。
招聘门户 基于 NLP 的招聘门户正变得越来越普遍。
这些网站帮助企业处理大规模招聘，人力资源经理需要分发数千份简历。
NLP 可以通过扫描大量职位申请并将其与招聘标准进行匹配来快速找到候选人。
与过去的门户网站不同，这些门户网站不需要依赖关键字。
人工智能助手（id：todaybest）：深挖人工智能的井，判断咸淡，说出是非，说出深浅。
重点关注领域：AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安防、AR/VR、开发者及其背后的芯片、算法、人机交互等3 通过情绪分析增强客户体验 利用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，以提高品牌的社交聆听能力。
随着情绪分析的不断发展，未来的虚拟个人助理和情绪感应可穿戴设备可能会了解我们的情绪状态和偏好。
这些系统将帮助营销部门为客户提供情境化和个性化的体验。
据 Tractica 称，到 2020 年，类似软件工具的全球收入将达到 38 亿美元。
情绪分析在医疗保健和心理健康方面也发挥着重要作用。
除了有关身体健康的其他指标外，情绪感应可穿戴设备还可以监测心理健康状况。
心理健康提供者还可以采用 Karim 和 Woebot 等治疗聊天机器人来帮助人们管理心理健康。
此外，甚至汽车公司现在也在评估情绪分析的范围。
通过在车辆中部署先进的情绪检测系统，车载计算机将能够测量驾驶员的情绪和注意力水平以辅助驾驶。
4 统一的人工智能工具和开发平台 人工智能工具和平台市场上有众多相互竞争的供应商，他们在分散的生态系统中提供不同的功能。
大多数人工智能开发平台仍处于起步阶段，尽管许多业务用例多年来已经成熟，但在所有行业中全面采用人工智能仍然并不常见。
这就是传统云和分布式计算服务提供商在人工智能初创企业中占据强势地位的地方。
云服务提供商拥有现成的基础设施、规模和大量资源，可以为各种规模的企业开发大数据和人工智能平台。
5 智慧城市发展 目前，大多数城市没有能力满足人口爆炸式增长的需求。
智慧城市可以利用人工智能、大数据和物联网来解决大多数城市人口的挑战。
通过结合使用这些技术，城市可以更好地分析整个城市的摄像头数据，图像和实时视频分析有助于识别事故和交通拥堵。
除了一般监控之外，面部识别和情绪传感功能可能对在城市经营的零售商店有所帮助。
基于人工智能的营销系统可以增强目前依赖客户智能手机使用的店内营销方法，例如地理位置和基于信标的营销。
人工智能在建筑设计和施工活动中也发挥着重要作用。
基于人工智能的系统不仅可以管理建筑资产，还可以改进垂直框架系统的选择，帮助性能诊断，并通过 GIS 数据分析帮助规划施工阶段。
未来，人工智能将有助于设计基于纳米技术的定制建筑材料。
这意味着除了钢材和混凝土之外，工程师还将拥有丰富的新型建筑材料来建造环境可持续的建筑。