人工智能可以涉及到哪些行业，怎么做这一行
国内国外，人工智能（AI）现在非常火爆。但是人工智能也不是万能的，现在目前在是图片，声音领域，或者有大量数据积累行业对人类形成挑战，还有很长的路要走。要了解那些行业人工智能会产生影响之前，让我们看看人工智能是什么。
简而言之，人工智能是可以模仿人类智能某些方面的计算机程序。AI不仅简单地遵循给出的命令，还采用智能策略和启发式技术，用类似人类的智能来解决问题，主要体现如下三个方面，
1.通过机器学习自我不停改进，像人类一样不停的自我学习提高。
2.大量节省成本，它们不仅比人工劳动快几个数量级，而且便宜得多。这减轻了寻求将AI作为解决方案的公司的打击，因为潜在的货币收益远高于初始投资。
3.预测未来，预测分析是AI的一个分支，在各个行业中非常有用。使用机器学习算法和预测模型，可以训练程序以找到各种变量之间的关系。然后，程序将使用此信息来预测变量之间的关系。例如，将使用装运数据来训练在供应链方案中采用的预测算法。除其他数据外，算法还将提取每个项目的数量，供应和需求。然后，该程序可以通过查看供需之间的过去关系来准确预测要装运的所需数量。
过去五年来，人工智能已进入各个行业。随着企业对机器学习和深度学习算法的采用，新技术对许多现有行业造成了广泛影响。让我们来看看十大最受AI影响的行业。
医疗保健AI在医疗保健领域的采用有望为行业带来很多好处。首先，整个医疗保健行业都致力于收集有关患者和被护理者的准确且相关的数据。这使得AI非常适合医疗保健的数据丰富世界。其次，人工智能可以在医疗保健领域找到各种用例。
人工智能的引入可以实现预测性医疗的广泛部署。利用预测分析的功能，人工智能可以帮助医生积极采取行动，确保患者的健康。与今天采取的被动方法相比，这是一种更好的医疗方法。随着启用IoT的嵌入式设备的兴起，医生可以远程监控患者的健康状况，并可以在患者处于紧急情况时得到通知。
除了预测性医疗保健，AI还可以通过图像识别使扫描结果的分析更加轻松。这已经被用来帮助医生以更高的速度诊断症状，因为AI可以比人类更快地梳理多次扫描。健康聊天机器人也正在开发中。这些机器人将使医生能够收集有关患者症状的初步数据。
客户服务人工智能已经开始影响客户服务行业。自然语言处理（NLP）算法已经以聊天机器人的形式进入了面向客户的帮助热线。这些聊天机器人可以收集有关客户问题的信息，并使客户服务能够更有效地工作。在某些情况下，他们还能够自行解决客户的问题，仅在必要时上报给客户服务专员。
由于他们具有准确理解客户所说内容的能力，因此足够先进的NLP算法可以完全取代客户服务专员。聊天机器人可以动态地使自己适应客户面临的任何问题，而不必是具有一组预定义响应的静态分配算法。此外，由于客户无需等待与客户服务专员建立联系，因此可以减少等待时间，从而改善客户体验。
除了聊天机器人和客户服务热线，推荐引擎也可以证明是有用的。亚马逊，淘宝就是很好的例子。该网站根据所有客户的浏览习惯动态为其生成属于客户自己的主页。
银行，金融服务和保险人工智能和金融部门非常适合。与医疗保健类似，金融公司几十年来一直在收集，整理和组织数据，这使AI成为该领域的自然补充。该技术已用于检测个人进行欺诈性交易的机会。
银行是一个经常存在文书和文件的行业。AI还可以自动化以前手动完成的流程，例如文书和文档。这不仅可以减少解决问题所需的时间，还可以使银行更好地为客户服务。
此外，预测分析在金融领域也取得了巨大成功。银行可以通过数据挖掘和在线分析文本，使用预测分析来识别高价值客户。他们还可以根据他们的支出和财务活动提供附加服务，从而留住客户更长的时间。
通过查看客户的信用记录，人工智能可以准确地预测拖欠贷款的可能性。
物流业物流中的人工智能具有彻底改变运营模式。预测分析可以准确预测供应商所需的库存，并优化路线以最小化运营，运输费用。国内几家大的物流公司都在这么做很大量的投资，效果也非常好。
零售业零售分析已经在零售商中得到广泛采用。除了优化供应链之外，零售商还能够准确预测其超市中的库存量。此外，通过收集有关顾客进入商店的方式的数据，他们能够根据顾客的喜好来安排产品，从而增加了整体销售额。
人工智能还将以自助商店的形式影响零售。亚马逊已经证明了完全自主购物的概念验证。AmazonGo已经在美国各地开设了几家商店，X东也在中国开了很多自营商店。它利用机器学习，深度学习，图像识别和智能自动化功能，使客户可以随意进入他们所选择的产品。
除了实体店，亚马逊还通过零售分析巩固了其在在线市场中的领导地位。通过分析客户的浏览模式及其在网站上的购买，Amazon能够准确预测相似的产品，从而最大程度地提高销售额。
网络安全网络安全中的AI可以与大多数网络安全公司维护的庞大数据库配合使用，以检查病毒攻击。防病毒公司还采用了该技术，以提供一种主动的方法来对抗网络攻击。
由于存在大量有关网络攻击，恶意软件和攻击媒介的现有数据，因此可以训练AI表现出推理能力。这将使公司能够采用“一劳永逸”的AI解决方案，该解决方案将持续监控网络是否存在任何可疑活动。如果检测到异常活动，该算法可以立即修补安全漏洞或将问题告知人工服务人员。这减少了解决问题所需的时间，从而最大程度地降低了风险和信息丢失。
除此之外，人工智能解决方案还可以更快地发现针对跨国公司等知名企业的长期网络攻击。AI主动监视网络中是否存在恶意活动，从而使公司能够更快地检测到攻击。这是减少损失并保护公司免受财务和数据损失所不可或缺的。
交通运输（自动驾驶等等）自动驾驶被视为现实世界中AI最具革命性的用途之一。由于像特斯拉这样的公司，无人驾驶汽车已经成为主流，甚至Uber也正在考虑部署自动驾驶汽车。像Google这样的巨头也正在创造自动驾驶技术。
除此之外，自动驾驶也可以用于货物运输。无人驾驶卡车将不需要停靠站，而且其成本要比人工驾驶员低，从而可以加快交货速度并提高支出效率。特斯拉的Semi汽车就是一个例子。该卡车具有通过AI算法实现的安全功能。这些图像处理算法可以基于车辆的速度和道路上其他车辆的感知深度来确定是否即将发生碰撞。
营销行业营销行业将从两个主要方面受益于AI。第一个是更具个性化的消息传递，第二个是更好的定位。其他较小的好处，例如智能自动化和基于AI的工具，已经开始浮现并被采用。
人工智能营销解决方案还可以根据客户偏好确定公司最有效的消息传递。例如，如果客户订购了一双鞋，该算法会向客户发出类似产品的通知，从而增加了客户购买另一种产品的可能性。
国防行业即使对自动武器的发展进行了严格的监管，但该行业肯定会随着大量资本投入而发展。也已经考虑了制造自动武器的伦理问题，但是据说人工智能驱动的武器将预示着下一场军备竞赛。
除自主武器外，图像识别和视频识别还可用于监视一般人群。通过利用生物特征和面部扫描建立现有数据库，可以使用监视网络中的面部识别算法来识别公民。这增加了人们的总体安全感，同时减少了人为干预。
制造业制造业中的人工智能具有无限的潜力。从预防性维护到人工任务的自动化，人工智能将使制造效率更高，工作更不容易出错，并且质量更高。某些大厂已经有很多AI的生产线在运行。
这些是我认为最有可能影响的行业。如果已经进入这些行业，我觉得可以从自己工作的开始，积累经验，尤其那些行业里面有很多重复单调的工作，并不需要创意的工作。然后和懂人工智能的技术的人，尤其有实际实施过AI朋友多交流，看看能不能应用AI到自己的所在行业。
现在的人工智能到底有多智能
让我们来回顾一下2017年，人工智能有多厉害！
1:机器人首次获得公民身份。17年10月，机器人索菲亚作为小组成员参加了联合国会议，被授予了沙特阿拉伯的公民身份。是史上第一个获得公民身份的机器人。索菲亚的外形使用硅胶打造的仿生皮肤，可以模仿人的面部表情和情绪。通过语音识别和面部识别技术，能够理解语言模式，并可以和人类对话。2，人工智能在一些领域已经超越人类。去年5月AlphaGO以3：0击败世界围棋冠军柯洁后，谷歌继续研究，到了12月，通用棋类算法AIAlphaZero问世。
3：人工智能可以展现才能了。去年6月，美国佐治亚理工大学开发出了一款机器人，会弹奏木琴，并且可以分析音乐。可以配合合唱团的演奏，还能独立完成创作的曲目。12月，美国人工智能公司BotnikStudios利用人工智能给《哈利·波特》续写了3页的新故事，尽显作家才能。随着无人超市、自动驾驶、城市大脑，智能家居等科技在整个行业掀起了巨大浪潮，人工智能已经让世界发生巨大变化。随着互联网+、大数据，智能云等高科技运用，人工智能正从试验室的构想逐渐变成现实，也开始步入我们的生活。
人工智能的发展时期7个阶段
第一阶段
50年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序、LISTP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
第二阶段
60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-Ⅱ语音处理系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议。
第三阶段
80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段
80年代末，神经网络飞速发展。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段
90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，使人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深人到社会生活的各个领域。
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