2023年人工智能实际应用技术有哪些？

1、用于文本、语音和视觉的人工智能将继续成为主流。

信息的宝藏隐藏在客户与呼叫中心高管的对话中。这些非结构化的语音和文本对话正在迅速成为最简单的信息来源之一。在某些情况下，有可能获得改进产品和服务的关键消费者洞察力，设计虚拟助手，帮助员工解决复杂的客户问题，提高客户满意度。其他有价值的信息包括识别常见问题，为他们创建适当的自助服务渠道，增加客户参与度，识别和规定交叉销售和追加销售的机会，以及大量其他相关机会。

在构建这些解决方案时，有几个障碍，例如从不同的语言、不同的方言和口音中清晰地转录，识别不同类型的场景词汇，消除环境噪声，并使用不同的渠道(如单声道或立体声)来记录对话。多年来，大型科技公司提出了许多解决方案。他们建立了一个强大的专有模型，具有非常高的精度。然而，主要挑战是数据需要通过网络发送，这可能与机密性和隐私问题相冲突。此外，这些专有模型在特定领域的定制训练中范围有限。

在未来的日子里，利用强大的深度学习来构建编码器解码器网络，利用预训练的组件和迁移学习是不同的。这些计算密集型模型利用高性能GPU计算的硬件加速来避免翻译和语音细微差别带来的挑战。

在接下来的几天里，像BERT和GPT-3这样的大型语言模型将变得更加复杂，扩展其处理不同语义相似性和场景关系的能力，改进现有的文本摘要和生成、聊天机器人、提高翻译准确性、增强情感挖掘、搜索、代码生成等应用。

在计算机视觉领域，人们正在构建一个更新和更强大的模型，用于物体检测、分割、跟踪和计数。这些模型提供了前所未有的精度水平。通过强大的GPU，这些模型将变得越来越普遍。

人们可以期待看到混合解决方案利用上述所有进步，将下一代人工智能助手带入生活。这些解决方案将具有人类对话的温暖触感，结合快速实施和推理的能力，最终降低运营成本，大大提高客户满意度。

2、在艺术和创意空间中生成人工智能。

吸引和保持客户的注意力是大多数企业一直在努力应对的挑战。为了提高企业的品牌知名度，需要不断生成高质量的内容，这些内容是相关的、有吸引力的，适当应用于各种渠道的传播。生成人工智能提供了增强内容创作的新功能。利用生成人工智能，企业可以创建图像、视频、书面材料等各种内容，减少周转时间。生成人工智能网络采用迁移学习或一般对抗网络，从不同来源创建身临其境的内容。除了市场营销中明显的影像应用，它还可以改变电力量。

在这里，像GPT-3这样的大型语言模型将再次发挥作用，在小说、非小说和学术文章中创造引人入胜的内容。在许多公开可用的网站上，高质量的抽象概念图像已经可以从用户的简单书面提示中产生。在音频合成等领域，可以创建成千上万种语气和频率的叙述和声音。人们需要警惕的恶意应用程序之一是创建深度伪造(人工生成的虚假图像和视频)，这将导致虚假新闻的传播和进一步有害的宣传等新的威胁。因此，生成型人工智能将成为一种商业力

3、可以解释的人工智能使道德和负责任的人工智能成为现实。

越来越多的企业意识到需要可解释的人工智能来提高透明度，建立问责制度，暴露自动决策系统中的偏见。可解释的人工智能也是降低企业人工智能固有风险的主要工具。事实也证明，可解释的人工智能也增加了整个企业对人工智能的采用，因为当人工智能模型在给出理由和基本原理的同时进行预测时，人们会更加信任。在医疗保健或金融服务等环境下，由于需要理解和澄清推荐治疗或诊断的原因，或者拒绝贷款申请。

一些技术，如LIME，可以通过扰动输入和评估对输出的影响来提高模型的可解释性。另一种流行技术（SHAP）基于博弈论的方法是通过分析特征组合及其对结果增量的相应影响来实现的。它创建了一个可解释的分数，以突出对输出有更大贡献的输入。例如，在图像的预测中，可以突出导致输出的主导区域或像素。随着人工智能对商业和社会的影响越来越大，人们也面临着这些复杂用例带来的各种道德问题。为了保持符合法律和社会结构，我们正在研究适当的数据治理框架、揭示偏见的工具和透明因素。模型将被彻底测试为漂移、谦逊和偏见，以防止重复的道德检查。适当的模型和解释

4、自适应人工智能锐化，提升顾客和品牌体验。

行业领先的零售商正在通过人工智能大力投资，提高运营效率和客户体验。零售店将越来越成为提升品牌知名度和客户体验的焦点，而不是简单的交易中心。Adaptive人工智能将成为这种转型背后的力量。基于计算机视觉和边缘的人工智能系统的无障碍购物体验将减少等待时间和麻烦，这将是一个主要的增长领域。未来的零售店也将基于内置基础设施支持的视频分析，提供高度个性化的建议，创造无缝的实时洞察。

店内分析将根据店内不同渠道的停留时间提供智能见解。通过多渠道整合过去的购物历史，并将人口统计数据纳入其中，丰富客户体验，使体验式购物具有很高的沉浸感和乐趣。全渠道管理将通过自适应人工智能得到加强，这将提供与场景高度相关的帮助。对话人工智能，加上AR、VR等新技术，将增强店员完全重新定义实体店购物体验的能力。

5、边缘人工智能将变得更加普遍。

通过强大的深度学习，边缘人工智能使普通消费设备具有场景感知能力，具有很大的改变人们日常生活的能力。由于更轻的模型和高性能GPU计算的可访问性，基于边缘的人工智能将变得更加便宜。边缘模型采用本地基于场景的学习，并在适当的时间与中心模型同步，从而减少带宽和能源需求。这类价格合理的智能设备将彻底改变零售、制造、能源公用事业等各个领域，用于质量检验、预测维护、健康安全等用例。

由于计算需求低，成本下降将导致智能和响应设备市场。对于医疗保健和金融等数据管理受到严格监管的行业来说，数据要求的降低将是一个福音。每个边缘设备的模型都是根据特定的边缘环境定制的，关键数据永远不会出现在边缘网络之外。边缘人工智能将在智能仓库、制造业和公共事业中普及。随着企业对笨重模型的巨大能源需求越来越意识到，基于边缘的人工智能将用于减少人工智能的碳足迹，并实现每次刹车时的可持续发展目标。

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