2021 年改變遊戲規則的 4 個顛覆性人工智慧趨勢

無論你走到哪裡，人工智慧都很普遍。 無論是商業、健康、娛樂、導航、製造或物流； 人工智慧以某種方式產生了影響。

當世界遭受大流行之苦時，人工智慧在加快醫療保健行業的工作流程方面發揮了重要作用。

在過去，人工智慧和機器學習在創造技術、設備和機制方面也發揮了重要作用，幫助我們改變了日常瑣事的方式。 像打開窗簾這樣的小事現在都可以在人工智慧的幫助下完成。 很迷人，不是嗎？

預計到 2025 年，全球人工智慧市場價值將突破 1,260 億美元，Global New Wire 報告預測 2021 年至 2026 年間的年複合成長率為 35.6%。

機器學習是人工智慧的主要組成部分之一。 它有助於提供高影響力的服務，例如了解使用者行為、提供建議、重要分析數據等等。

該公司正在利用人工智慧及其相關技術，透過實施庫存優化、定價建議、客戶服務分析、銷售和需求預測等技術來產生更高的收入，從而提供全面的技術支援服務。

儘管人工智慧在每個行業都具有營運能力，但某些領域基於人工智慧的創新比其他領域更多。

以下是您應該在您的業務中利用的 2021 年 5 個人工智慧趨勢。

2021年人工智慧趨勢

自然語言處理

自然語言處理 (NLP) 是一種使機器和系統能夠理解非結構化資料的技術。 因此，機器可以透過文字或語音進行回應，模仿人類的溝通方式。

換句話說，人工智慧驅動的自然語言處理將理解一段文字和口語單字的能力傳遞給計算機，就像人類的方式一樣。 就像我們與另一個人溝通一樣，NLP 幫助機器擁有相同的品質。

它可以幫助處理和分析大型文字或文章、部落格、報告甚至電子郵件中存在的任何資訊。

NLP能做什麼？

• 語音辨識：提供語音轉文字服務，如 Siri 或 Google Assistant 所示。
  

• 詞性標記：透過理解句子中的某些特定單字/片語的詞性來幫助辨識它們。 語音標記也稱為語法標記。
  

• 情緒分析：透過對文本中語言的實際理解，NLP 可以幫助識別文本中的情緒。 它可以突顯主觀品質，如諷刺、困惑、情緒等。
  

透過將這些元素納入日常技術應用程式和系統中，我們可以實施垃圾郵件偵測、機器翻譯（Google翻譯）、聊天機器人、虛擬代理、社群媒體情緒分析和文字摘要等措施。

生成式預訓練 Transformer (GPT)

GPT 的第一個版本於 2018 年發布，擁有 1.17 億個參數。 GPT-2 於 2019 年問世，擁有 15 億個參數。 GPT-3 擁有 1750 億個參數，這使其成為更好的選擇。

GPT 技術是 Elon Musk 的 OpenAI 的創意，其使命是「發現並製定通往安全通用人工智慧 (AGI) 的道路」。

GPT 遵循自回歸語言模型的原理，利用深度學習來管理類似人類的文本。 簡而言之，這是一個預測「接下來會發生什麼」的自動完成程序。

《衛報》發表的這篇文章是 GPT-3 實際應用的最佳範例之一。 GPT-3 被認為是有史以來最強大的語言模型，因為它理解人類如何溝通和處理大量的英語句子。

GPT-3 使用神經網路創建和發現新的句子模式，同時理解語言規則。

有許多人工智慧驅動的工具可以用來撰寫文章、部落格、社群媒體貼文、電子郵件和許多其他內容格式。 其中一個工具「SEO Assistant」由 Scalenut 建構和使用，並作為 AI 助理呈現，供內容創作者和行銷人員製作客製化內容並產生新的內容創意。

醫療保健領域的人工智慧

新冠疫情大流行減緩了其他領域人工智慧主導的創新速度，並將其轉向在全球危機中尋找更好的醫療保健解決方案。 透過提供更好的醫療保健解決方案、健康監測、管理和依從性，我們可以預見該行業會發生一些令人難以置信的變化。

人工智慧可以幫助醫療保健和醫療行業快速追蹤疾病發現和創新的速度，以提高預期壽命、獲得醫療保健服務並改善患者的體驗。

除此之外，人工智慧也用於非醫療和支援系統。 在前者中，醫院的工作人員可以使用人工智慧驅動的系統來處理和組織管理資料。 它可以幫助快速追蹤文件處理、記錄保存、儲存和資料存取。

作為支援系統，醫生和實驗室技術人員可以利用人工智慧的能力來分析 MRI 掃描、X 光和 CT 掃描，以更快地獲得結果。 Virtum 是人工智慧如何用於影像分析和篩選的一個例子。

藝術中的人工智慧

這可能是人工智慧最意想不到和最不為人所知的應用之一。 雖然創造原創內容和發現模式已成為人工智慧的常規用例，但製作充滿情感和情感的藝術是新的、值得探索的事情。

在人工智慧的幫助下創作的藝術稱為合成媒體。 這是藝術家使用人工智慧來自動化結果或改進現有媒體和藝術品生產系統的地方。

這幅畫是使用名為「繪畫傻瓜」的人工智慧工具創作的。

計算創造力代表了藝術中人工智慧的另一個子領域。 在這方面，電腦程式複製了藝術思維和行為的創造性元素。

儘管 DeepFake 是人工智慧的險惡版本，但它描繪了該技術在創造類人情感、聲音、動作以及說話或做事方式方面的創造力和適用性。 但我們也有像 Sensity 這樣的新創公司使用相同的技術對深度造假進行逆向工程，並識別被竄改的圖像、新聞見解和影片。

除了視覺藝術之外，人們還可以使用一種稱為機率方法的基於人工智慧的系統進行音樂創作。 Brain.fm 等一些新創公司已經將這項技術提升到了一個新的水平。

深度分析和超級自動化中的人工智慧

到目前為止，創建自動化工作流程是人工智慧最令人難以置信的用例之一。 在這裡，人工智慧和自然語言處理也共同建構了無需人工幹預即可有效運作的業務流程。

在其營運和系統中使用人工智慧的公司如果有一個良好的計劃來利用人工智慧，就會獲得更好的商業價值。 在下圖中，您會發現使用人工智慧的企業和其他未使用人工智慧的企業之間的差異。

自動化日常業務流程並減少人為幹預的系統將受益於錯誤範圍的減少。 隨著持續實施，誤差幅度將進一步減少，進而改善業務成果。

例如，亞馬遜使用的簡單產品推薦流程推動了其總銷售額的 35%。

結論

人工智慧的這些趨勢不僅創造了開展業務和與我們周圍的世界互動的新方式，而且還突破了現有系統和營運的界限。

使用人工智慧的公司使自己脫穎而出。 他們體驗到更好的整體績效、更簡化的工作流程以及更多的資源優化。

除了改善工作流程之外，人工智慧還用於預測和降低風險，幫助公司保護其利益、工作流程和營運免受不必要的問題和意外事件的影響。

人工智慧最好的部分是它的靈活性。 只要擁有適當的資源來利用人工智慧來完成工作，它就可以根據使用者的要求進行塑造。

總而言之，根據我們在該領域觀察到的創新數量，我們可以說人工智慧將繼續存在。