目前人工智能研究方向有哪些
专访微软沈向洋：感知和认知是人工智能研究方向
微软执行副总裁沈向洋在主题演讲阐述人工智能
在西雅图开幕的Build全球开发者大会上，微软首次没有在首日主题演讲提到Windows，将最重要的位置留给了云服务和人工智能。微软CEO萨提亚·纳德拉(SatyaNadella)更明确提出，微软要用人工智能重新定义微软的所有业务。
如果说人工智能是贯穿未来微软所有业务的血液，那么领导微软未来核心竞争力的重任就落在了微软全球执行副总裁、人工智能及研究事业部负责人沈向洋的肩上。大会首日的主题演讲，正是由沈向洋来最后进行压轴技术展示。
在主题演讲之后，沈向洋接受了包括新浪科技在内的中国媒体群访。虽然已经在台上演说了将近一个小时，但在近一个小时的采访过程中，沈向洋一直站着侃侃而谈。谈到人工智能未来发展的时候，这位美国科技巨头公司职位最高的华人脸上挂着一种自然的兴奋。
AI重新定义微软
谈到如何具体实施“人工智能重新定义微软业务”时，沈向洋表示，微软所有的产品都必须要人工智能化。举例来说，所有的Office产品都正在进行人工智能化，很多技术都还是刚刚开始。Powerpoint不仅加入了自动翻译功能，还添加了图片自动说明的功能。Word里面也使用了人工智能技术，其中最激动人心的技术就是机器阅读。
他介绍称，微软刚刚收购了一家加拿大人工智能创业公司Maluuba，后者就是用自然语言和深度学习的方法来做机器阅读功能。这方面的技术会给Office带来巨大的影响。目前微软人工智能部门和Office部门正在密切协作。
而在微软的转型重点云服务，微软在努力用人工智能的云帮助企业用户，其中包括Azure云服务中的认知服务，这会是Azure未来的重中之重。而Windows部门和Hololens也加入了很多计算机视觉和计算机语音方面的人工智能技术。
对话交互AI是方向
对话交互人工智能(ConversationalAI)的概念是过去一年各大人工智能公司都在推崇的概念。沈向洋介绍称，计算机最早是指令界面，后来是图形交互界面，但这些还是需要人类学习计算机的语言。到了对话交互人工智能的阶段，则是计算机来学习人类的语言。
但他强调，目前对话交互人工智能的产品研发还处在早期阶段，还远远没有达到通过对话实现人机交互。微软的Cortana和苹果的Siri都还是计算机根据人类指令完成一些任务。
沈向洋表示，自己比较看好聊天机器人的发展方向，微软在中国推出了小冰，在日本做了Rinna，在美国推出了Zo，这些都是计算机试图理解人类情感的尝试。他提出，人工智能只有智商IQ是远远不够的，还需要拥有情商。而且目前人工智能的水平甚至还没有达到一个四五岁孩子的能力。
感知和认知是AI研究方向
沈向洋提到，人工智能这个词汇是上世纪六十年代美国计算机教授约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)最先提出的。人的智能分为感知和认知两个部分。在感知方面，最大的一部分是视觉感知，然后是听觉，之后还是其他感知。
在这方面，计算机进展很大。他预计，未来五年计算机语音识别可以达到识别人类的水平，未来十年计算机视觉也可以达到这一点。实际上，今天计算机视觉在人脸识别方面已经超过了人类，但到一个新地点，看到一个新东西就可以识别和理解，这大概需要十年的时间。
但谈到认知，计算机却远远没有达到和人类相比的水平。首先是自然语言处理，然后是知识获取。在自然语言处理方面，目前的深度学习方法虽然带来了一些帮助，但解出来的效果还不是足够好。
沈向洋继续阐述说，深度学习是目前最大的突破，但也存在一个问题——虽然效果非常好，但却没有办法解释。人类可以分析出为什么一二三，但深度学习和人工智能目前都做不到。
共同推进行业发展
在谈到人工智能未来发展的规范时，沈向洋介绍微软刚刚成立一个“人工智能伦理委员会”，由人工智能研究院和微软法务部门的负责人担任联席主席，微软每一个大业务和产品部门都会派代表参加委员会。
此外，去年12月，微软还联合谷歌、Facebook、亚马逊、IBM五家人工智能领域的巨头成立了人工智能合作组织(PartnershiponAI)，共同制定人工智能行业未来的发展规范。据沈向洋介绍，目前这个组织已经有100多家公司加入其中。
他提到，微软会提供一个平台和工具，向科研人员开放;同时也做垂直领域，包括OfficeAI和在云里面的应用。作为一家商业公司，微软和其他平台竞争很正常。谷歌和亚马逊都在积极推进人工智能的研究，但大家作为一个社区，应该聚集一些力量。
“这方面可以从当初Android的兴起中学习一些经验。深度学习下一波浪潮中，我们怎样可以做到更好。我也不觉得微软一家公司就可以做出这些东西。现在微软已经是非常开源了，包括完全开源的CNTK。开源对这个世界的科技发展产生了巨大的深远影响，微软会完全拥抱开源。”
如果说人工智能是贯穿未来微软所有业务的血液，那么领导微软未来核心竞争力的重任就落在了微软全球执行副总裁、人工智能及研究事业部负责人沈向洋的肩上。大会首日的主题演讲，正是由沈向洋来最后进行压轴技术展示。
在主题演讲之后，沈向洋接受了包括新浪科技在内的中国媒体群访。虽然已经在台上演说了将近一个小时，但在近一个小时的采访过程中，沈向洋一直站着侃侃而谈。谈到人工智能未来发展的时候，这位美国科技巨头公司职位最高的华人脸上挂着一种自然的兴奋。
AI重新定义微软
谈到如何具体实施“人工智能重新定义微软业务”时，沈向洋表示，微软所有的产品都必须要人工智能化。举例来说，所有的Office产品都正在进行人工智能化，很多技术都还是刚刚开始。Powerpoint不仅加入了自动翻译功能，还添加了图片自动说明的功能。Word里面也使用了人工智能技术，其中最激动人心的技术就是机器阅读。
他介绍称，微软刚刚收购了一家加拿大人工智能创业公司Maluuba，后者就是用自然语言和深度学习的方法来做机器阅读功能。这方面的技术会给Office带来巨大的影响。目前微软人工智能部门和Office部门正在密切协作。
而在微软的转型重点云服务，微软在努力用人工智能的云帮助企业用户，其中包括Azure云服务中的认知服务，这会是Azure未来的重中之重。而Windows部门和Hololens也加入了很多计算机视觉和计算机语音方面的人工智能技术。
对话交互AI是方向
对话交互人工智能(ConversationalAI)的概念是过去一年各大人工智能公司都在推崇的概念。沈向洋介绍称，计算机最早是指令界面，后来是图形交互界面，但这些还是需要人类学习计算机的语言。到了对话交互人工智能的阶段，则是计算机来学习人类的语言。
但他强调，目前对话交互人工智能的产品研发还处在早期阶段，还远远没有达到通过对话实现人机交互。微软的Cortana和苹果的Siri都还是计算机根据人类指令完成一些任务。
沈向洋表示，自己比较看好聊天机器人的发展方向，微软在中国推出了小冰，在日本做了Rinna，在美国推出了Zo，这些都是计算机试图理解人类情感的尝试。他提出，人工智能只有智商IQ是远远不够的，还需要拥有情商。而且目前人工智能的水平甚至还没有达到一个四五岁孩子的能力。
感知和认知是AI研究方向
沈向洋提到，人工智能这个词汇是上世纪六十年代美国计算机教授约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)最先提出的。人的智能分为感知和认知两个部分。在感知方面，最大的一部分是视觉感知，然后是听觉，之后还是其他感知。
在这方面，计算机进展很大。他预计，未来五年计算机语音识别可以达到识别人类的水平，未来十年计算机视觉也可以达到这一点。实际上，今天计算机视觉在人脸识别方面已经超过了人类，但到一个新地点，看到一个新东西就可以识别和理解，这大概需要十年的时间。
但谈到认知，计算机却远远没有达到和人类相比的水平。首先是自然语言处理，然后是知识获取。在自然语言处理方面，目前的深度学习方法虽然带来了一些帮助，但解出来的效果还不是足够好。
沈向洋继续阐述说，深度学习是目前最大的突破，但也存在一个问题——虽然效果非常好，但却没有办法解释。人类可以分析出为什么一二三，但深度学习和人工智能目前都做不到。
共同推进行业发展
在谈到人工智能未来发展的规范时，沈向洋介绍微软刚刚成立一个“人工智能伦理委员会”，由人工智能研究院和微软法务部门的负责人担任联席主席，微软每一个大业务和产品部门都会派代表参加委员会。
此外，去年12月，微软还联合谷歌、Facebook、亚马逊、IBM五家人工智能领域的巨头成立了人工智能合作组织(PartnershiponAI)，共同制定人工智能行业未来的发展规范。据沈向洋介绍，目前这个组织已经有100多家公司加入其中。
他提到，微软会提供一个平台和工具，向科研人员开放;同时也做垂直领域，包括OfficeAI和在云里面的应用。作为一家商业公司，微软和其他平台竞争很正常。谷歌和亚马逊都在积极推进人工智能的研究，但大家作为一个社区，应该聚集一些力量。
“这方面可以从当初Android的兴起中学习一些经验。深度学习下一波浪潮中，我们怎样可以做到更好。我也不觉得微软一家公司就可以做出这些东西。现在微软已经是非常开源了，包括完全开源的CNTK。开源对这个世界的科技发展产生了巨大的深远影响，微软会完全拥抱开源。”
唇语识别成人工智能研究新方向市场有待深入挖掘
牛津大学研究员YannisAssael表示：“我们相信AI唇读是一种非常实用的辅助性技术，比如更智能的助听器，不便出声的公共场合，以及在嘈杂环境下精准的语音识别等。”举例而言：通过唇语识别，让无法开口说话的残障人士“开口说话”;让听力障碍者和不少老年人更清晰地听懂他人;而在军事情报领域，唇语识别让远距离获取情报成为可能。
人工智能技术方兴未艾。在大数据分析、云计算等基础上已经发展起来众多的实际应用技术，比如人脸识别、图像识别、语音识别等等，不断挑战着人们对科技的新认知。最近，另一种应用技术——唇语识别技术，让人们看到人工智能又给人们开了一扇窗。
据介绍，唇语识别技术，简单地说即终端设备通过大数据技术，捕捉说话时的嘴部动作，来解读说话人所要表达的内容。其最直接的现实应用场景就是，帮助听力、发音障碍者实现与他人的顺畅交流。
其实早在2003年，英特尔公司就曾推出一款名叫视听说识别系统的软件，电脑开发者可以在此基础上研制读懂“唇语”的计算机。而国外技术最纯熟的当属谷歌，其旗下公司DeepmindAI系统的唇语识别正确率在去年已经达到46.8%。
在国内，BAT这些互联网巨头虽未涉足这一领域，但也有一些创新公司在唇语识别技术方面取得了突破。6月20日，《重庆新闻联播》节目就用长达两分多钟的时间，对海云数据的唇语识别技术进行了报道。据报道，该公司唇语识别技术的中文识别率已高达71%，英文识别率达到80%，一度超过了谷歌Deepmind去年的成绩。
唇语识别将成人工智能研究新方向
人们总是对新鲜的事物保持着好奇心，因此比较成熟的唇语识别技术一经曝光就引发了广泛关注。
媒体曾对Google的唇语识别技术进行过多频次、长篇幅的报道，并预测了这项技术的应用场景。比如，可以在嘈杂的环境中向手机发送文字信息，对无声电影进行配音等等。
在刚刚结束的2017数博会上，海云数据唇语识别技术与海尔、360等企业的技术一起入选“数博会2017十大黑科技”，引发国内大数据、人工智能行业从业者的广泛兴趣。中国媒体还将唇语识别技术和武侠小说中的“唇读术”相提并论，为该技术平添了一层神秘色彩。
目前，全世界涉及唇语识别技术研发的企业除了英特尔、谷歌、海云数据之外，还有微软。早在2011年，欧洲游戏媒体就声称微软第二代Kinect体感外设非常强悍，足以“读懂”唇语，还能够检测玩家的愤怒情绪。除了企业，研究唇语识别的还有一些机构，比如英国东英吉利大学等。
据了解，此前各企业和机构对于唇读有不同的称呼，比如lipreading(唇读)、speechreading(视话)，visualhearing(视觉来听)，hearingbyeye(用眼来听)等，但技术思维理念是一致的。
有分析人士认为，在人工智能即将大范围落地的前夜，唇语识别技术虽然相比其他技术冷僻一些，但也让业内看到了新的方向，相信今后会有更多的公司进入这个领域。
唇语识别当前应用场景相当广阔
基于唇语识别技术开发的产品绝不是一个小众产品。海云数据创始人、CEO冯一村介绍说：“除公共安全领域外，唇语识别还可应用到移动支付、军事情报、残疾人教育等领域。”
比如在公共安全领域，遍布街头的摄像头为安全部门提供了大量的无声视频资料，利用唇语识别技术可以对拍摄到的违法分子的口型进行识别，进而获取有价值的侦查信息。这将是一个巨大的2B市场。
再比如以2C为主的移动支付领域，唇语识别技术也可为支付安全提供更大的保障。尤其是在军事情报领域，随着技术的发展，远距离获取情报获将成为可能。
来自牛津大学唇语技术研究LipNet团队的YannisAssael说：“我们相信，机器唇语解读器有非常大的应用前景，比如改进助听器，公共场所的无声指令(Siri再也不必听到你的声音了)，嘈杂环境下的语音识别等。”
有报道认为，人工智能未来将会出现一个数万亿美元的巨大市场，在面对具体乃至细碎的应用场景时，人工智能的细分程度势必如百年前的电力那般触角庞杂。广袤的嫁接空间意味着，从真实应用场景出发，人工智能领域会出现不少蓝海市场，被国内巨头忽视的唇语识别也是其中之一。
国内唇语识别市场有待深入挖掘
相较于国外唇语识别技术“多企争流”的情况，在国内研发该项技术的企业少之又少——在BAT等纷纷布局眼下大热的图像识别、语音识别、人脸识别、无人驾驶技术的大背景下，仅仅有海云数据少数创新公司在该项技术上进行了布局并初步形成研究成果。
究其原因，其一是人工智能细分领域纷繁复杂，这些巨头不可能事无巨细面面俱到;其二是图像识别、语音识别等技术相对成熟，可以较快地投入市场，在逐利的驱使下，肯定要首先进军这些领域。不过，这也从侧面帮助像海云数据这样的创新公司在BAT巨头未涉足的领域获得站稳脚跟的机会，甚至是提前建立起技术壁垒。
业内人士认为，唇语识别虽还未迎来爆发的阶段，但网上随处可见、海量的视频资源已经为其做好大数据方面的准备，随着技术的不断进步，这项技术与将获得越来越快速的发展。
数据显示，DeepMind与牛津大学的研究者使用总长超过5000小时的节目对人工智能唇语识别系统进行训练，正确率已经达到46.8%，比专业读唇人士高出了大概3倍。而海云数据以长达1万多小时的新闻素材为“语料”模板，将中文的识别率提升到了71%。“未来随着‘语料’越来越多，识别率也将稳步提升。”冯一村介绍说。
技术的不断进步也将推动市场的深入挖掘。目前，唇语识别还没有到商用的地步(一般识别率高于95%即可达到商用标准)，但随着技术的不断进步和识别率的提升，唇语识别市场或将迎来爆发，其对应的安防、军事、支付等行业也将发生巨大的变化。
浙江大学获微医集团捐赠1亿元成立睿医人工智能研究中心
从上世纪50年代技术萌芽到70年代正式参与到医学诊断中，医学人工智能已经快成为医疗科技进步的代名词。人工神经网络和深度学习领域的不断进步，以及在医疗领域不断兴起的创业潮，都在对现代医学的发展进程产生重大影响。
近年来，人工智能领域大事件不断。IBM自2006年开始研发Watson、2014年谷歌成立收购DeepMind，而在2016年，又因AlphaGo和李世石对弈、Google、Facebook、Amazon、IBM和Microsoft宣布成立AI合作组织等产生的大事件效应，都为人工智能领域的发展有着深远意义，也促使该领域迎来了一波又一波的创业潮。
据CBI报告显示，2016年550家人工智能初创企业共获得50亿美元投资。Gartner副总裁TracyTsai则进一步预测，到2020年，人工智能将产生3000亿美元的商业价值。人工智能+医疗健康的创业项目数量在逐年增加，中国出现了数家值得关注的初创公司，甚至知名高校也跨入这个领域。
名校构建中国首个开放式医学人工智能平台
2017年3月25日，中国著名学府浙江大学宣布成立睿医人工智能研究中心，中国人工智能科学带头人、浙江大学校长吴朝晖教授带头成立专家委员会，并在浙江大学和杭州湾信息港同时挂牌。中心宣布将通过“产学研”一体化模式，构建中国首个开放式医学人工智能平台。
浙江大学在医学人工智能方面有着足够的底气，其计算机学院下设的人工智能研究所是中国最早的人工智能研究机构之一。在2016年国家科技奖评选中，浙江大学有9项获奖位列全国高校第一，在医药学、工学及信息科学等领域的能力国内领先，医学部各附属医院是国内临床医学的佼佼者。
据动脉网(微信号：vcbeat)了解，睿医人工智能研究中心将依托浙江大学计算机学院、信息学院、医学院、药学院、生仪学院等相关院系及附属医院的科研实力，提升人工智能在医疗健康领域的整体水平。
重点研究在临床大数据、影像学和基因组学上的医学人工智能共性关键技术，重点搭建医学人工智能服务平台，培育医学人工智能产业生态环境和第三方医学人工智能服务企业，建立多学科多机构协同创新机制，形成相关行业规范标准，打造医学人工智能高等教育体系等。
为了支持睿医人工智能研究中心的发展，浙江大学校长吴朝晖成立专家委员会、计算机学院吴健教授为中心负责人成立核心研发团队，并配备相应运营和管理辅助人员，同时为中心提供一定数量的博士及硕士研究生名额，推进医学人工智能领域的人才培养。
与此同时，睿医人工智能研究中心同时具备科研平台属性和产业转化平台属性，它不仅是医学人工智能科研中心，还面向浙江大学附属医院及全国医疗机构和学科带头人开放技术合作和应用合作，实现与医疗机构诊疗经验、学术研究、临床数据的对接，寻求科研成果向产业成果的转化，并以产业发展反哺科研工作，实现产学研的协同。
“我们会利用浙江大学基础优势，以开放姿态和各大医疗机构及学科带头人合作，打通数据源，建立多学科、多机构协同机制，争取早日在医学人工智能的关键性技术上取得突破。”吴朝晖校长表示。
优化医疗服务体系，应用场景广阔
人工智能正在成为全球竞争的技术制高点，并于2017年首次进入全国两会政府工作报告。人工智能在医疗领域中的大规模应用始于2011年，目前在虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理、精神健康等领域均有涉及。
由此可见，医学人工智能拥有巨大发展前景。以睿医人工智能研究中心为蓝本的高校机构，对于加速人工智能技术在医疗健康领域的应用，加快重大疾病防控技术突破、占据生物医学相关新兴战略性产业发展的主导权、保护医疗健康数据安全、优化医疗服务体系均具有真实价值。
而医学人工智能的应用，将有助于改善医疗服务体系面临优质医疗资源配置不均衡、基层医疗机构和医生服务能力不足、以疾病治疗为中心的“被动医疗”服务模式等诸多现状，优化医疗服务体系。
在睿医人工智能研究中心的发布会现场，我们又见到了一个熟悉的身影——微医。微医向浙江大学捐赠1亿元人民币支持睿医人工智能研究中心发展。
微医为什么会向浙江大学捐赠，支持浙江大学创建睿医人工智能研究中心?微医董事长兼CEO廖杰远向动脉网记者道出了背后的原因。
廖杰远认为，许多人对医学人工智能的理解是碎片性的。医学人工智能的核心有三要素：数据源、技术能力和应用场景。不少医学人工智能企业都是从技术开始，但是技术和算法模型，都是通用的，关键还在于后天的“教育”。
首先，有没有大数据源，不断训练它，让它越来越智能。从一个病种、病程、病点开始，到能够成为医生的助手，这就不是单点行为，一定是一个系统。这个系统的后端，数据源在医院，在各种电子病例里;
其次，医学人工智能形成的医学能力，要有各个医学学科的能力，这样才能形成真正的服务体系;
最后，要有不同的应用场景。医院、医生、患者都是不同的应用场景，三者打通才能成为真正的医学人工智能平台。
如果这个平台只依靠一家企业，或者只依靠某一家机构都比较困难。而浙江大学的条件是绝无仅有的，浙江大学的医、工、信的能力都很强，1981年就开始做人工智能研究，有深厚的底蕴。其校长吴朝晖教授更是人工智能的专家，1991年曾到德国人工智能研究中心深造两年，一直从事相关领域的研究。
因此，从条件上来说，浙江大学可以牵头筹建人工智能研究中心，但高校的每笔经费运用都有指向性，浙江大学要集中大力量来专注医学人工智能，也很需要人力和资金的支持。微医捐赠的1亿万，正是从资金上推动了睿医人工智能研究中心的发展。
当然，仅仅是微医捐的钱是不够的，国家也需要有相应的配套，还需要更多的机构参与，才会形成足够的力量推动这件事。
形成医学人工智能的“中国力量”
在中国面临大专家、大医生稀缺，基层医疗资源薄弱的现状下，医学人工智能的大跨步前进给我们憧憬了一个可期待的未来。睿医人工智能中心出现在这个时间节点，有它的必要性和必然性。正如浙江大学校长吴朝晖所想，我们也期待类似睿医人工智能中心这样的高校科研机构承担起建立自主知识产权的医学人工智能核心的能力，以此创建中国自主知识产权的医学人工智能引擎，并与各大医疗机构、各学科专家及产业界合作，形成医学人工智能的“中国力量”。
本文由大比特资讯收集整理(www.big-bit.com)
人工智能可以分为五大类别是
1、弱人工智能
弱人工智能的英文是ArtificialNarrowIntelligence，简称为ANI，弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能阿尔法狗，但是它只会下象棋，如果我们问它其他的问题那么它就不知道怎么回答了。只有擅长单方面能力的人工智能就是弱人工智能。
2、强人工智能
强人工智能的英文是ArtificialGeneralIntelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。
3、超人工智能
超人工智能的英文是Artific我:mip.680.comialGeneralIntelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。
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。
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