人工智能和深度學習如何被用來窺探未來
已發表: 2018-03-26如果應用得當，人工智能可以改變社會並引領新未來
人腦被認為是非常獨特的——其學習、適應、推斷、構思等的範圍和能力似乎是人類獨有的特權。 如此之多，以至於我們正處於將我們的能力複製並傳授給我們自己的創造物——機器的邊緣。 人工智能、機器學習或深度學習，無論你怎麼稱呼它，都在朝著這個方向迅速發展——超越了僅僅執行命令或遵循規則的限制，機器現在正在獲得通過使用經驗來學習各種能力的能力。
我們即將探索的是深度學習的可能性，它已經使機器能夠窺探未來。 在數據的驅動下，預測比以往任何時候都更有信心，增長范圍很像魔術！
雖然機器不是 100% 沒有錯誤的，並且對適當的操作有自己的要求，但如果應用得當，它們的理解寬度和深度遠遠大於人腦，儘管它們只是廉價的模擬。
讓我們簡要了解一下這項技術、它的實際工作原理以及它在改善我們社會方面的一些新穎用途！
那麼，人工智能如何展望未來？
機器學習通常是一個程序，它接受輸入（通常是大量數據），通過神經元的各個層（如我們大腦中的神經元）運行它們，每個神經元運行簡單的函數來評估它們，在其中找到模式（總體概率)，最後提供一個輸出。
然後重複此過程以“訓練”機器進行優化，並且由於機器本身並不知道是非，因此提供盡可能多的上下文（歷史數據），顯著提高機器準確學習的能力。
例如，我們大多數人現在已經知道，當天空變得沉悶時，空氣變得微風，鳥兒開始飛回樹上，可能會下雨——此外，如果是季風季節，我們會知道我們的正確的可能性要高得多，因為我們已經學會了在那段時間預計會下雨。
現在想像一下，這是由一台計算機完成的，它擁有關於每一次雲運動和溫度變化的 TB 級信息，你可以期待一些關於天氣的非常準確的預測！
那麼，這如何以及在哪裡真正有幫助？
衛生保健
醫療保健領域充滿了數據——來自研究和實地工作的眾多專業領域的大量讀數。 雖然大多數醫療保健都得到科學的大力支持，但它本質上（高度智能）是基於症狀和測試結果的猜測，這些醫生已經研究了足夠的材料以注意到這些模式。
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這聽起來不是很像人工智能的工作方式嗎？ 嗯，它是……那麼，該領域的應用在人類生存的旅程中既是革命性的，也是至關重要的……
從能夠在早期階段對其他困難情況做出更準確的診斷，到使可穿戴技術能夠根據實時指標預測一個人何時可能需要醫療護理，人工智能正在成為救世主在這個非常重要的行業中，它越來越有能力在行業和個人層面預測醫療保健的許多方面。
教育
教育是另一個擁有大量數據的行業，這些數據具有人類智能無法輕易識別的模式。 人工智能正被用於使用跨學校和多年來的數千名學生的成績數據來優化課程，預測每個人的補救措施，甚至改進教學方法。
AI 可以潛在地預測學生的旅程，並建議最能滿足他們興趣和優勢的學術旅程。 因此，下一個畢加索不會在體育課上花費超過所需時間，下一個尤塞恩·博爾特也不會被迫學習高級物理學。
天氣
這可能是數據量最長、時間最長的行業，幾十年來，分析的使用對於預測天氣趨勢至關重要。 現在，隨著人工智能的出現，這些技術已經變得非常優越——政府和私營公司都在使用深度學習算法來更好地處理數千顆氣象衛星每分鐘收集的大量數據，從而為更長的窗口生成更好的預測進入未來。
我們很可能會提前數年準確地知道自然災害發生的時間和地點，從而實現零傷亡和最小的基礎設施損壞。 這種預測對於城市規劃和人類學的許多其他方面都是無價的。
電子商務
隨著人工智能驅動的分析能夠準確預測個人層面的購買概率，猜測哪個細分市場可能購買產品以改變營銷預算的日子即將結束！ 這是泛化的終結和個性化的到來——像 Boxx.ai 這樣的公司能夠根據行為、一天中的時間、一個月中的一天、天氣和其他因素實時向每個人提出建議。
因此，深度學習正成為減少高營銷支出、高運營成本、客戶流失、業務洩漏和改善庫存管理、客戶參與、轉換、保留、忠誠度、提高投資回報率甚至獲得文化進步的關鍵！
但實際上，無論您是從客戶的角度還是從業務的角度來看，收益都是巨大的！
受益於人工智能的其他細分市場
從管理大城市的交通問題到讓視頻遊戲真正從你的一舉一動中學習，從幫助農民根據天氣預報計劃農作物，到幫助精神病患者計劃另一集，預測性 AI 的應用不僅廣泛，而且非常有用——人們開始使用這項技術來處理每個領域的數據。
隨著越來越多的公司以可承受的價格提供基於人工智能的工具，該領域很有可能在未來幾年飛速發展，特別是因為它的增長將有效地促進其自身的增長。
綜上所述
人工智能和深度學習是推動世界進入下一個進步水平的激動人心的一步——機器學習可能會成為這個技術時代的關鍵一步，它將徹底改變所有其他行業和技術，使其變得高度優化。
無論是真正展望未來，還是只是在大數據上進行計算，最終結果似乎都一樣有希望。