雖然2019年是AI非常輝煌的一年，但這一切是為了在2020年產(chǎn)生更深遠的影響做準備。

這不是我們自己說的!

MarketsandMarkets 的調(diào)查報告顯示，AI的發(fā)展將對全球GDP產(chǎn)生極大的影響，2030年將達到15.7萬億美元。

不僅如此!AI技術(shù)也對企業(yè)產(chǎn)生著極大影響， 2020年底將實現(xiàn)足夠的智能化。

你一定很驚訝，AI是怎樣又為什么成為了各行各業(yè)的香餑餑呢?讓我們一起來尋找答案。

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AI為什么越來越流行?

人工智能通過各種數(shù)據(jù)信息實現(xiàn)重復學習和發(fā)現(xiàn)的自動化。但這不同于基于機器的自動化流程。人工智能不是使各種手動任務(wù)自動化，而是可靠無休地執(zhí)行基于計算機的大規(guī)模任務(wù)，且不會感到疲憊。這種類型的自動化過程仍然需要人工研究來配置系統(tǒng)并提出正確的請求。

人工智能還為現(xiàn)有產(chǎn)品增加了智能。在大多數(shù)情況下，人工智能不會作為單獨的移動應(yīng)用程序出售。相反，一些正在使用的產(chǎn)品將通過人工智能得到極大的改善，就像蘋果公司添加Siri作為新一代蘋果產(chǎn)品的功能一樣。

會話平臺、自動化、機器人和智能機器也能與大量數(shù)據(jù)相結(jié)合，以改進從投資分析到安全智能的，家庭和工作場所的許多軟件技術(shù)。

人工智能通過允許數(shù)據(jù)進行編程的漸進學習算法進行調(diào)整。人工智能尋找數(shù)據(jù)的規(guī)律和結(jié)構(gòu)，從而使算法獲得預(yù)測性或分類性的技能。

因此，就像可以教算法如何下棋一樣，推薦的軟件產(chǎn)品也可以進行線上教授。當新數(shù)據(jù)給出時，模型會進行調(diào)整。后向擴散是一種人工智能方法，當?shù)谝豁憫?yīng)完全錯誤時，允許模型通過數(shù)據(jù)收集和訓練進行調(diào)整。

此外，人工智能使用具有許多隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分析更深層的數(shù)據(jù)。然而，建立一個五層的隱藏欺詐檢測系統(tǒng)曾經(jīng)是幾乎不可能的。由于人工智能強大的計算能力和大數(shù)據(jù)，這些都發(fā)生了改變。因為深度學習模型直接從給定的數(shù)據(jù)中學習，需要大量數(shù)據(jù)以訓練該模型。提供的數(shù)據(jù)越多，模型將越精確。

人工智能通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還實現(xiàn)了難以置信的精確性，這在以前是不可能完成的。例如，它們與谷歌搜索、Alexa、谷歌照片的交互完全基于深度學習，并隨著我們的使用變得更精確。在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像分類、深度學習和對象識別中，以便在MRI(核磁共振成像)中識別癌癥，并達到與訓練有素的放射科醫(yī)生同樣的精確度。

人工智能也充分利用了數(shù)據(jù)。當數(shù)據(jù)算法自我學習時，數(shù)據(jù)本身可以成為知識產(chǎn)權(quán)。答案就在數(shù)據(jù)中;只需要應(yīng)用人工智能就能找到答案。數(shù)據(jù)的角色比以往更加關(guān)鍵，它能創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。如果在這個競爭性行業(yè)中擁有最好的數(shù)據(jù)，即使每個人應(yīng)用的技術(shù)相似，最好的數(shù)據(jù)也將獲勝。

2020年受人工智能影響最大的行業(yè)：

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來源：omara

1. 醫(yī)療行業(yè)

在醫(yī)療行業(yè)，人工智能可以在與X射線、CT相關(guān)的復雜醫(yī)療數(shù)據(jù)，以及其他檢查和健康測試的分析中提供大量幫助。患者數(shù)據(jù)和如臨床研究的各種外部知識來源，可用于為每個人定制一套診療方案。

人工智能也能用于向病人提供實時分析基礎(chǔ)上的醫(yī)學建議。此外，也可以在網(wǎng)站上提供臨床決策支持。

巴比倫人工智能醫(yī)生將病人的癥狀與數(shù)據(jù)庫作比較，并提供合適的治療。這種應(yīng)用程序通過語音識別來咨詢病人。

微軟漢諾威項目還使用自然機器學習的語言和過程，分別對每個病人最有效的藥物治療方案做出最精準的預(yù)測。

2. 零售/電子零售

人工智能似乎因為其在零售/電子商務(wù)行業(yè)的應(yīng)用而聞名。例如，對話智能軟件幫助公司與客戶進行交互，并通過分析銷售電話追蹤潛在客戶，然后使用NLP和語音識別對用戶進行分類。在虛擬客服助理和聊天機器人的幫助下，各種零售公司提供全天候客戶服務(wù)，無需人工干預(yù)即可回答各種基礎(chǔ)問題。

3. 金融與銀行業(yè)

金融與銀行行業(yè)正面臨著越來越多高水平且復雜的欺詐和盜竊案件，并且線上交易也隨著時間的推移而越來越受到歡迎。人工智能通過將深度學習技術(shù)應(yīng)用到系統(tǒng)中，能夠輕松地分析規(guī)律，識別可疑行為，盡可能中止可能的欺詐，將金融網(wǎng)絡(luò)安全提升到一個全新的水平。

4. 科技公司

科技公司不僅創(chuàng)造了人工智能解決方案，而且從中獲益。此外，科技巨頭如IBM、谷歌、蘋果，為了獲得競爭性優(yōu)勢，一般會縮小人工智能公司/初創(chuàng)企業(yè)的規(guī)模。

除了各種中小型企業(yè)主要使用的聊天機器人平臺以外，其他大型企業(yè)還研發(fā)了智能語音助手，如微軟小娜、谷歌家居、蘋果Siri。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也被用于分析人類語言并返回適當?shù)捻憫?yīng)。

此時此刻正進行著第四次工業(yè)革命。機器學習、人工智能、數(shù)據(jù)分析、自動化以及深度學習的系統(tǒng)革新了各個行業(yè)，同時為廣大公司創(chuàng)造了巨大的機會。

傳統(tǒng)軟件如何利用AI技術(shù)得到提升?

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來源：soft.zhiding

各種重要組件，如前端產(chǎn)品接口、數(shù)據(jù)管理和安全性必須通過常規(guī)軟件仔細處理。然而，使用傳統(tǒng)SDLC開發(fā)的各種技術(shù)也從機器學習中獲益，主要通過以下方法：

1. 快速原型開發(fā)

將商業(yè)需求轉(zhuǎn)換為技術(shù)產(chǎn)品需要數(shù)月甚至數(shù)年的時間去計劃，但是機器學習服務(wù)通過允許更少的技術(shù)領(lǐng)域?qū)＜沂褂每梢暬缑婊蜃匀徽Z言來創(chuàng)造技術(shù)，縮短了這一過程。

2. 智能編程助手

軟件公司花費大量時間閱讀文檔，調(diào)試軟件產(chǎn)品。智能編程助手通過提供建議和及時幫助(如最佳實踐、相關(guān)文檔和代碼示例)來節(jié)約時間。這些特殊幫助者包括Java的Codota和Python的Kite。

3. 自動分析和錯誤處理

另外，編程助手可以從之前的經(jīng)驗中學習，自動識別并標記初始開發(fā)階段的各種常見錯誤。一旦技術(shù)被應(yīng)用，機器學習或AI也能用于分析各種系統(tǒng)日志，以快速主動地識別各種軟件錯誤。此外，在不久的將來，可能實現(xiàn)程序在無人工干預(yù)下對大量錯誤進行動態(tài)回應(yīng)。

4. 自動化代碼重組

對于長期維護和搜索引擎排名而言，整潔的編程代碼是十分必要的。隨著頂級AI移動應(yīng)用程序開發(fā)公司實現(xiàn)技術(shù)現(xiàn)代化，大規(guī)模重置是難以避免的，通常也是十分痛苦的。機器學習或者人工智能可以用于代碼分析、性能的自動優(yōu)化和解釋。

5.. 精確的評估

定制的軟件發(fā)展遠超截止日期和預(yù)算?？煽康脑u估需要大量經(jīng)驗、對執(zhí)行團隊的熟悉性和對環(huán)境的理解。機器學習或AI可以依靠之前的項目數(shù)據(jù)(如功能定義、用戶描述、評估以及實際數(shù)據(jù))進行訓練，從而對預(yù)算和工作做出更精確地預(yù)測。

6. 做出戰(zhàn)略決策

很重要的一部分時間被花費在討論哪些產(chǎn)品和特點應(yīng)當被優(yōu)先考慮，而這些時間的花費可以減少。在過去的開發(fā)項目和各種商業(yè)因素中經(jīng)過訓練的人工智能解決方案可以評估現(xiàn)有移動應(yīng)用程序的性能，并幫助企業(yè)老板和軟件工程團隊確定效果，以使風險最小化、影響最大化。

Forrester Research關(guān)于人工智能對軟件開發(fā)影響的最新報告顯示，將人工智能應(yīng)用于軟件開發(fā)的大部分興趣點在于錯誤檢測和自動化測試工具。

AI在軟件測試中的角色定位

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來源：dreamstime

人工智能在軟件開發(fā)生命周期中發(fā)揮的最大的作用之一是軟件測試。軟件測試中的人工智能基本是指以下兩種情況。

• 人工智能驅(qū)動的軟件產(chǎn)品測試工具
• 人工智能產(chǎn)品和其他物品

不論哪種方式，人工智能都發(fā)揮著巨大作用，幫助開發(fā)者在最小的人工干預(yù)下將軟件測試轉(zhuǎn)換為強勁的自驅(qū)動訓練?，F(xiàn)在，移動應(yīng)用程序開發(fā)公司所使用的大多數(shù)主導軟件測試工具已經(jīng)開始將人工智能的潛力融入到其包裝中了。例如，TestComplete tools和 Eggplant的最新產(chǎn)品中都包含了一些基于人工智能的功能。

盡管人工智能為使我們的請求更加智能做出了巨大努力，但是我們不能賦予人工智能工具以完全的自主權(quán)，來為我們的目的構(gòu)建一個完整的解決方案。到目前為止，有各種各樣的人工智能工具來擴大我們的努力，去創(chuàng)造和交付一個更好的軟件產(chǎn)品。因此，雖然移動應(yīng)用程序開發(fā)人員角色要比以往更加重要，我們使用這些人工智能驅(qū)動的工具的能力將更加重要。

總結(jié)

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來源：js.qq

毫無疑問，AI正在贏得全世界公司的青睞。

現(xiàn)在，有越來越多的公司正在選擇AI來提高收益。

當今，企業(yè)雇傭最好的AI移動應(yīng)用程序開發(fā)人員，以使他們的軟件解決方案萬無一失、更加先進。

此外，許多移動應(yīng)用程序開發(fā)公司正在使用AI作為其核心技術(shù)來創(chuàng)造功能強大的應(yīng)用程序。