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使用人工智能来标记和识别社交媒体照片中的人

  使用人工智能来标记和识别社交媒体照片中的人脸

  CONSUMERS是TALKING,品牌正在听。不是比喻的意思。目前,约有400万美国家庭拥有语音控制的数字助理,数百万的家庭拥有语音启动智能手机。所有这些消费者需要做的是召唤他们最喜欢的品牌就是提高他们的声音。

  

   同时,消费者也越来越习惯与代表品牌的在线漫游器进行互动,并通过基于人工智能的技术进行交互分析。在金融服务方面, robo-advisers 正在变得越来越普遍,而robo-travel agent似乎在下一代。在这一点上,使用人工智能来标记和识别社交媒体照片中的人脸的能力已经不再是小说。

  

   在企业内部,人工智能一直是企业的后端工具,但现在正在发挥更加突出的作用,因为企业和个人也在设计人工智能来扩充(改进)他们的工作。一些音乐出版商正在使用人工智能撰写歌曲,一家制造商正在使用它来识别喷气式飞机上的裂缝,一家金融服务巨头正在使用人工智能执行报告。

  

   虽然企业仍然使用人工智能来暂时实现,但这正在改变。根据国际数据公司的数据,总体而言,到2020年,人工智能的业务支出预计将从2020年的80亿美元增长到470亿美元。

  

   但这笔支出并不表示人工智能波可能会有多大。人工智能不像过去的技术运动,如网络,移动设备,或者最近像社交和云计算这样的大胆趋势。虽然这些革命通过创造新的资源和通信和商业渠道来挑战企业,但人工智能将会对普通工人产生更多的影响,使他们免于重复任务,从而可以专注于更有创意和有趣的工作。

  

   生产力提升 从最终用户的角度来看,人工智能有可能大幅改变人们的工作方式, Constellation Research副总裁兼首席分析师Alan Lepofsky说。例如,典型的办公室工作人员可以自动执行诸如回复电子邮件,预约会议和安排旅行等任务。 人工智能还可以帮助生成报告或演示文稿的轮廓。 Lepofsky说: 自动对照片进行分类,为我们提供关于联系人的背景信息,并且几乎立即扫描多个知识库,这些都可以大大改善我们完成工作的方式。 这并不意味着四天(或四小时)的工作周就在拐角处。相反,人工智能会迫使每个人都有自己的游戏。 销售人员可以与客户建立更好的关系。营销专业人士可以专注于创造优秀的内容。医生可以更准确地诊断病人。律师可以建立更强大的案件, Leprofsky说。此外,客户服务代表可以使用聊天室和文本分析自动化一些请求,并自动化客户注册。随着时间的推移而增加这种改进,效果是戏剧性的。例如,埃森哲预测到2035年,人工智能可以将劳动生产率提高40%。

  

   随着工作变得更加容易,公司将能够使用人工智能与消费者建立更紧密的联系。虽然预测分析可以确定消费者可能的行为,但人工智能可以基于这些分析发起交互。例如,去年,一家运动服装公司开始使用人工智能将天气数据整合到其健身应用程序中。由于数据显示,人们在较冷的日子里锻炼更多,因此应用程序可能会建议基于温度进行更长的锻炼。

  

   人工智能与物联网(IoT)也可以帮助重新定位品牌在礼宾或数位发言人的角色。例如,亚马逊的Alexa可能会与智能冰箱进行通信,让您知道当牛奶流失的时候,您可以通过路边皮卡取出订单。通过提出合理和有益的建议,品牌可以与消费者进行新的关系,帮助人们进行日常活动并改善生活。 人工智能也可以阅读消费者的情绪状态并采取适当的行动。例如,如果一个消费者感到愤怒,大赦国际可以提供交易或促销来挽救这种关系。

  

   虽然一些公司正在尝试以这种方式使用人工智能,但现在它更像是一个工作增强工具,Lepofsky说。人工智能可能会分三个阶段:表现模式和趋势,提出建议,并执行自动化操作。 Lepofsky说: 2017年,大多数用例仍将处于第一阶段,确定可帮助人们完成工作的信息。

  

   现实检查许多公司甚至不在第一阶段。 2010年11月Forrester Research报告发现,虽然58%的公司正在研究人工智能,但只有12%的公司正在使用人工智能系统。 Forrester对比了科幻版本的人工智能, 以人为本的感知(感觉),学习,思考,制定(思想)和采取行动的能力 ,以 实用的人工智能 为基础,该模型基于可以为可能导致业务转型的应用程序添加智能。这些构建块包括知识工程,机器人,语音识别,自然语言生成,图像分析,机器学习,深度学习,感觉知觉和认知。所有这些人工智能的子集都处于不同的发展阶段。例如,一些大型保险公司目前使用知识工程来汇总索赔调整员的专业知识,并自动执行裁决程序。同时,机器人包括从装配线焊工到无人驾驶汽车的一切。虽然所有这些技术都有局限性,但有些技术可能比其他技术更为有限。

  

   Forrester分析师Martha Bennett表示,企业正在发现人工智能很难。 Bennett说, 正确地做人工智能是不容易的 ,他早在90年代初就和人工智能合作。她说: 很多困难还没有消失。 显然,取得了巨大的进步。你现在可以在五分钟内完成这些事情,这将需要几天的时间。 然而,速度的提高并不一定意味着企业的成功。问题是,成功的人工智能高度依赖于正在馈送到系统中的数据的质量以及所创建的模型的质量。净效果是,人工智能工具仍然可以有非常高的错误率。班纳特说: 只要不为你订购错误的东西,你可以准备好与你的亚马逊回声一起忍受。 这不行业。 公司通常拥有正确的数据,但正在努力寻找。企业通常只使用他们收集和存储的数据的一小部分,并且数据量继续增加。由于诸如物联网等新兴技术的发展,专家预计到2020年年均数据生产将增长4300%。总体而言,2013年至2020年之间,全球数据量将增长10倍至44千兆字节(或44兆亿字节)。对于希望从人工智能系统中获得最大收益的公司来说,了解他们的数据可能是一个重大挑战。当喂养适当的信息时,人工智能具有几乎无限的改进能力。机器学习,像搜索这样的互联网技术的基础是基于使用人造算法对信息进行排名。因此,机器学习与发展它的人一样好。同时,深入学习也是让社交媒体网站在照片中识别您的脸。像人的思想一样,深入的学习可以集中在数据领域的一个特征上,随着数据量的增加 学习 ,意味着它可以根据新的信息进行调整,而不受人类程序员的思考。这就是为什么语音识别变得更好,为什么机器可能比医生做出诊断更好。目前,我们正在开始挖掘深入学习的潜力。埃森哲人造智能总经理Nicola Morini表示: 尽管其中一些技术处于成熟期的初期和早期阶段,但是如果我们能够及早开始,就有机会加快回报。 人工智能是关于数据和组织。积累和应用的数据越多,对抗竞争对手的障碍就越高。

  

  为什么2017年是过渡年

  

   技术趋势有一个超能力的方法。自从人工智能成立以来,这一点也是如此。然而现实情况是,作为一个长期趋势,人工智能可能推动从卡车运输到石油勘探业务的行业,使其大部分业务自动化。美林证券预测到2025年,10%的道路上的汽车将是自主的。该公司预测,到2050年,计算机将能够完全效仿人类思维的机会有50%,到2075年将有75%的机会。

  

   然而,在2017年,还有一些地区正在使用人工智能,还有一些在实施中还有几年的时间。例如,许多急诊室使用人工智能来分析投诉头痛的患者的脑部扫描,看是否有出血。 Bennett说: 通过100幅图像的人不能像机器一样快速地完成。 机器做的是按照可能性对图像进行排序。

  

   在这样的领域,人工智能正在提供突破。然而,在其他细分市场,企业还没有找到效用。 这是一个频谱, 她说。 如果您选择正确的用例并具有正确的数据,它将会起作用。 换句话说,旧的计算机格式适用:垃圾,垃圾。但是我们不能忘记关键的难题。人。人的触觉对人工智能的成功至关重要。和以前的工具一样,人工智能只是和处理这些工具的人一样好。

  

  

  

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