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(yuǎn)的影響做準(zhǔn)備。

這不是我們自己說的！

MarketsandMarkets 的調(diào)查報(bào)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(dá)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(shí)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。

AI為什么越來越流行？

人工智能通過各種數(shù)據(jù)信息實(shí)現(xiàn)重復(fù)學(xué)習(xí)和發(fā)現(xiàn)的自動化。但這不同于基于機(jī)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(jì)算機(jī)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(dú)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(jī)器人和智能機(jī)器也能與大量數(shù)據(jù)相結(jié)合，以改進(jìn)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(jìn)行編程的漸進(jìn)學(xué)習(xí)算法進(jìn)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(jìn)行線上教授。當(dāng)新數(shù)據(jù)給出時(shí)，模型會進(jìn)行調(diào)整。后向擴(kuò)散是一種人工智能方法，當(dāng)?shù)谝豁憫?yīng)完全錯(cuò)誤時(shí)，允許模型通過數(shù)據(jù)收集和訓(xùn)練進(jìn)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(gè)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(qiáng)大的計(jì)算能力和大數(shù)據(jù)，這些都發(fā)生了改變。因?yàn)?u>深度學(xué)習(xí)模型直接從給定的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，需要大量數(shù)據(jù)以訓(xùn)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(shí)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(xué)習(xí)，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(xué)習(xí)和對象識別中，以便在MRI（核磁共振成像）中識別癌癥，并達(dá)到與訓(xùn)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(dāng)數(shù)據(jù)算法自我學(xué)習(xí)時(shí)，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(gè)競爭性行業(yè)中擁有最好的數(shù)據(jù)，即使每個(gè)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)：

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(fù)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(gè)人定制一套診療方案。

人工智能也能用于向病人提供實(shí)時(shí)分析基礎(chǔ)上的醫(yī)學(xué)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(xiàng)目還使用自然機(jī)器學(xué)習(xí)的語言和過程，分別對每個(gè)病人最有效的藥物治療方案做出最精準(zhǔn)的預(yù)測。

2. 零售/電子零售

人工智能似乎因?yàn)槠湓诹闶?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(jìn)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(jìn)行分類。在虛擬客服助理和聊天機(jī)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(fù)雜的欺詐和盜竊案件，并且線上交易也隨著時(shí)間的推移而越來越受到歡迎。人工智能通過將深度學(xué)習(xí)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(gè)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(jī)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(dāng)?shù)捻憫?yīng)。

此時(shí)此刻正進(jìn)行著第四次工業(yè)革命。機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、數(shù)據(jù)分析、自動化以及深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)革新了各個(gè)行業(yè)，同時(shí)為廣大公司創(chuàng)造了巨大的機(jī)會。

傳統(tǒng)軟件如何利用AI技術(shù)得到提升？

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(xì)處理。然而，使用傳統(tǒng)SDLC開發(fā)的各種技術(shù)也從機(jī)器學(xué)習(xí)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(shí)間去計(jì)劃，但是機(jī)器學(xué)習(xí)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(fèi)大量時(shí)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(shí)幫助（如最佳實(shí)踐、相關(guān)文檔和代碼示例）來節(jié)約時(shí)間。這些特殊幫助者包括Java的Codota和Python的Kite。

3. 自動分析和錯(cuò)誤處理

另外，編程助手可以從之前的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，自動識別并標(biāo)記初始開發(fā)階段的各種常見錯(cuò)誤。一旦技術(shù)被應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)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(cuò)誤。此外，在不久的將來，可能實(shí)現(xiàn)程序在無人工干預(yù)下對大量錯(cuò)誤進(jìn)行動態(tài)回應(yīng)。

4. 自動化代碼重組

對于長期維護(hù)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(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)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(yuǎn)超截止日期和預(yù)算。可靠的評估需要大量經(jīng)驗(yàn)、對執(zhí)行團(tuán)隊(duì)的熟悉性和對環(huán)境的理解。機(jī)器學(xué)習(xí)或AI可以依靠之前的項(xiàng)目數(shù)據(jù)（如功能定義、用戶描述、評估以及實(shí)際數(shù)據(jù)）進(jìn)行訓(xùn)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(shí)間被花費(fèi)在討論哪些產(chǎn)品和特點(diǎn)應(yīng)當(dāng)被優(yōu)先考慮，而這些時(shí)間的花費(fèi)可以減少。在過去的開發(fā)項(xiàng)目和各種商業(yè)因素中經(jīng)過訓(xùn)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(tuán)隊(duì)確定效果，以使風(fēng)險(xiǎn)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(bào)告顯示，將人工智能應(yīng)用于軟件開發(fā)的大部分興趣點(diǎn)在于錯(cuò)誤檢測和自動化測試工具。

AI在軟件測試中的角色定位

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(qiáng)勁的自驅(qū)動訓(xùn)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(dǎo)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(gè)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(kuò)大我們的努力，去創(chuàng)造和交付一個(gè)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)

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(dāng)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(jìn)。

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(qiáng)大的應(yīng)用程序。