人工智能技術趨勢正在推動人類向前發(fā)展。數(shù)字化轉型已遍及各個工業(yè)領域，人工智能正在實現(xiàn)科學家夢寐以求的事情?，F(xiàn)在，人工智能和機器學習技術正被用于消費者每天接觸的幾個現(xiàn)實世界的應用程序中。

　　雖然一些反烏托邦故事警告了有感知機器的危險，但今天正在實施的大多數(shù)人工智能應用極大地增強了人類體驗，使我們能夠取得更多成功，挽救生命，甚至讓世界變得更美好。話雖如此，以下是您真正需要了解的10個AI技術趨勢：

　　1、低代碼和無代碼解決方案

　　自動化機器學習并不是什么新鮮事，但今年我們意識到autoML如何能夠在沒有深入編程知識的情況下構建高質量的AI模型。過去，AutoML的功能傳統(tǒng)上側重于為某些數(shù)據(jù)集尋找最佳解決方案?，F(xiàn)在，有許多低級和無代碼API解決方案允許企業(yè)創(chuàng)建生產級AI驅動的應用程序，而無需任何數(shù)據(jù)科學知識。

　　2、聊天機器人

　　聊天機器人在過去十年中取得了長足的進步，現(xiàn)在它們正在改變客戶和企業(yè)的互動方式。外向銷售正在被對話式AI所取代，它不僅可以推薦產品和回答與產品功能相關的問題，還可以解決許多客戶問題，而無需聯(lián)系公司的真人。不過，如果您需要一個在世的人的幫助，他們會很樂意為您提供幫助。

　　語音機器人是對話式AI的另一個分支，它能夠通過聆聽和響應一個人的聲音而不是輸入的單詞來進行交流。這種由人工智能驅動的技術還能夠使用從客戶互動中收集的數(shù)據(jù)來創(chuàng)建更加個性化的客戶體驗，并使企業(yè)能夠根據(jù)互動獲得洞察力。

　　3、市場情報

　　AI和ML幫助企業(yè)將大量數(shù)據(jù)轉化為可操作的商業(yè)智能。人工智能驅動的分析改進了從潛在客戶生成到客戶支持的銷售周期的各個方面。2021年的企業(yè)正在使用市場情報應用程序，這些應用程序使用人工智能功能來做出更準確的預測、更明智的決策，并創(chuàng)建更高效的銷售流程。這些應用程序能夠提供實時分析，以便企業(yè)可以更好地與B2C和B2B客戶進行溝通。

　　4、環(huán)境可持續(xù)性

　　人工智能正以多種方式被用于支持環(huán)境并改善農業(yè)、水、能源和交通等行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展實踐。在這些領域使用人工智能應用程序可以對排放產生重大影響，并到2030年為全球經濟貢獻5.2萬億美元。人工智能正被用于監(jiān)測環(huán)境條件、作物產量、幫助減少和減輕廢物的影響以及預測天氣以改善用水。

　　人工智能驅動的應用程序還通過使用深度學習、預測能力，甚至人工智能驅動的電網(wǎng)系統(tǒng)，幫助管理可再生能源的使用。人工智能使自動駕駛汽車成為可能，這可以減少車輛的排放量并減少造成的損害。未來，我們可能會看到人工智能如何利用位置數(shù)據(jù)來改善交通擁堵甚至貨物運輸效率。

　　5、機器人輔助手術

　　在醫(yī)療保健方面，人工智能有幾乎無限的可能應用。盡管該行業(yè)因適應不斷上升的科技影響力緩慢而臭名昭著，但自大流行爆發(fā)以來，已經取得了重大進展。事實上，43%的初級保健就診是通過遠程醫(yī)療進行的，這表明醫(yī)療機構和患者都樂于在必要時采用醫(yī)療技術。

　　你會相信機器人給你做手術嗎?預測分析和機器學習AI可以識別患者和手術的模式，以便進行第二次調整。例如，這些機器人可以從患者的手術史中學習，實時規(guī)避手術過程中的潛在問題。雖然許多醫(yī)院在手術應用中使用機器人助手，但我們還沒有一支機器人外科醫(yī)生隊伍。

　　6、自然語言處理

　　在電子商務中，計算語言學、文本分析和AI驅動的NLP(自然語言處理)被用來更好地服務于他們的消費者群。情感分析和品牌形象分析可幫助公司更好地了解客戶以改進產品和服務。

　　然后，從用戶那里收集的反饋可以由一臺可以區(qū)分語言細微差別的機器進行處理，以提取企業(yè)可以采取行動的定性和定量數(shù)據(jù)。

　　7、地震檢測和預測

　　用于檢測和分析地震波模式的機器學習算法正在改變我們對地震的反應方式。事實上，這些由人工智能驅動的算法能夠檢測到兩倍于科學家所能檢測到的地震。這有助于縮短地震響應時間，從而挽救生命，并且科學家們可以更好地了解地球板塊的運動方式。希望這些算法能夠變得足夠聰明，可以預測未來的地震。

　　8、人工智能工程

　　盡管這一趨勢接近我們列表的末尾，但它是大多數(shù)其他AI趨勢的基礎。除了AI工具和流程的開發(fā)之外，還有許多復雜的方面，包括安全性、透明度、道德和合規(guī)性。AI工程是一種策略，它使AI成為DevOps流程的自然組成部分，而不是一個單獨的部門或事后的想法。

　　AI和DevOps之間的這種碎片化可能導致合規(guī)性和網(wǎng)絡漏洞問題，從而減慢整個過程。由經驗豐富的網(wǎng)絡管理員開發(fā)的包括AI在內的有凝聚力的規(guī)劃、開發(fā)和實施工作流程簡化了公司將產品從創(chuàng)意推向市場的能力。

　　9、保險預測分析

　　越來越多的保險公司正在多個不同領域使用人工智能預測分析。保險公司使用預測分析來識別欺詐、計算新客戶風險和定價、產品優(yōu)化以及優(yōu)化用戶體驗。

　　預測分析還允許公司增加保險的個性化和覆蓋范圍，以便個人以他們可以承受的價格獲得所需的覆蓋范圍。此外，已將預測分析集成到其流程中的保險公司的增長速度比不使用預測分析的公司快7%，這表明客戶也正在從ML在保險業(yè)中獲益。

　　10、AIOT

　　由于物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)量預計將在2023年增加到35億，因此向AIoT解決方案自然發(fā)展。由人工智能驅動的智能手機、語音助手和其他物聯(lián)網(wǎng)設備可以創(chuàng)建智能機器，支持決策行為，幾乎不需要人工交互。

　　結論：人工智能技術趨勢推動了13萬億美元的市場

　　人工智能的這十個技術趨勢讓我們一瞥人工智能和機器學習的未來可能會是什么樣子，機器人醫(yī)生、智能虛擬助手、即時天氣數(shù)據(jù)、完善的市場預測。

　　到2030年，預計人工智能的價值將達到13萬億美元。雖然現(xiàn)在大多數(shù)人工智能技術都是在軟件中生成的，但我們可以期待在旅游、制造和零售等領域看到人工智能應用。智能機器的世界是什么樣的，我們馬上就會知道了。