人工智能的好处：这些行业将在 2022 年发生转变

我们谈论人工智能已经有一段时间了，但到目前为止，它还没有真正取得成功。 它显示出巨大的潜力，但还没有达到炒作的程度。 任何使用过 Siri 或 Alexa 的人在试图摆脱一套严格的规则时都会很快发现这些限制。 那么人工智能有什么好处呢？

然而，不可否认的是，人工智能开始在多个行业中产生重大影响只是时间问题。 在接下来的几年里，我预计人工智能将开始在许多领域取得成功。

人工智能的好处：将被改造的顶级行业

卫生保健

医疗保健可以说是未来几年人工智能使用和应用增长最快的行业之一，这得到了该行业巨额投资的支持。 在医疗保健行业的许多领域，人工智能已经开始取得很大进展。

医疗保健行业拥有丰富的东西之一是数据。 政府和医疗机构拥有数十亿条可追溯至数十年的数据记录，挖掘这些数据以获得洞察力可能是一个巨大的挑战。 人工智能已被用于挖掘和分析这些数据，以发现许多疾病的进展、诊断和治疗中的微妙模式。

医疗状况或疾病的诊断并不像您想象的那样非黑即白。 诊断通常是通过将许多迹象和观察结果拼凑到概率平衡足以支持诊断的程度来进行的。 我最近很惊讶地听到，很少有常见疾病的血液检测是 100% 准确的。 几乎所有的错误都有几个百分点。

医疗保健专业人员依靠多年的经验能够识别疾病迹象以做出诊断，或者将使用预先构建的诊断算法，但他们经常会错过一些事情。 例如，医生可能会查看对我们大多数人来说看起来正常的 X 光片，但他们会看到可能表明疾病的微妙阴影。 在错过之前，该阴影需要多么微妙？

这篇 BBC 文章报道了一项新研究，该研究使用人工智能在发现心脏病早期迹象方面优于经验丰富的心脏病专家。 报告指出，即使是最好的医生，也有大约 20% 的时间会出错。 医生依靠他们的经验来帮助他们发现疾病的迹象，无论是扫描中的模式还是 X 射线上的阴影。 研究人员向系统提供了 1000 名患者的数据，包括他们的扫描结果以及有关他们随后是否继续患有心脏问题的信息。

使用机器学习，人工智能系统能够比经验丰富的医生更准确地在扫描中发现心脏病的迹象。 这项研究仍处于早期阶段，但很好地说明了人工智能对该行业的潜力。

随着这个系统和类似系统获得越来越多的历史数据，它们将能够越来越好地发现疾病的模式和迹象，我可以看到人工智能越来越多地用于整个医疗保健行业的医疗诊断。

汽车

我们都知道特斯拉和埃隆马斯克关于其自动驾驶功能能力的说法。 在美国，自主地从一个海岸航行到另一个海岸的能力经常被认为是非常接近的。 我亲眼目睹了 Auto Pilot，在高速公路上，它给人留下了深刻的印象。 然而，那是一条有相当笔直的车道和清晰的道路标记的高速公路。 穿越伦敦市中心，或者更难的是，一条两边都有树篱的单轨乡间小路是一个完全不同的提议。 在我看来，我们距离强大且经验丰富的人工智能还有很长的路要走，以独自安全地驾驭非常复杂的旅程。

汽车制造商现在正在考虑将亚马逊 Alexa 等人工智能服务嵌入到他们的汽车中，以允许乘客通过自然语言语音命令控制车内的技术。 在今年拉斯维加斯的 CES 展会上，梅赛德斯-奔驰展示了他们的新型人工智能车载个人助理，2017 年宝马宣布将在 2018 年开始将 Alexa 集成到选定的宝马和迷你汽车中。最近还宣布，起亚很快将把 Google Assistant 嵌入到他们的信息娱乐系统中。

毫无疑问，未来几年我们将在新车中看到越来越强大的人工智能，用于导航和车载虚拟助手，但我认为我们还需要很多年（甚至几十年）才能拥有使用人工智能的汽车真正自主。

网络安全

我预计未来几年会看到的更令人担忧的趋势之一是人工智能在网络攻击中的使用。 这已经以相对基本的形式发生了很长一段时间。 多年来，互联网上充斥着不断在网络服务器上寻找漏洞的机器人。 一旦他们发现漏洞，他们就会将其报告给其所有者或自动利用该漏洞。 然而，这些机器人相当不聪明，不会根据他们的发现学习和自动调整他们的行为。

这就是我看到人工智能被利用和武器化的地方。 人工智能机器人不会简单地戳服务器寻找漏洞，而是具有学习、适应和规避网络安全的能力。 人们常说，在网络安全方面，人是最薄弱的环节。 人工智能工具已经在开发中，可以了解哪些网络钓鱼技术最有效，并自动创建比人类创建的网络钓鱼活动更好的网络钓鱼活动。 这项技术于 2016 年由安全公司 ZeroFox 的两名数据科学家进行了测试。他们构建了一个人工智能工具，该工具将使用机器学习来确定哪些网络钓鱼技术获得了最佳结果，并根据这种学习调整了电子邮件。 在测试中，人工智能工具的表现明显优于人类。

人工智能将越来越被武器化的观点得到了业界的认同。 在去年 7 月举行的 Black Hat USA 2017 会议期间，62% 的受访者同意黑客很有可能将 AI 用于攻击目的。

虽然预计人工智能将在未来几年内被武器化用于进攻性网络攻击，但也预计人工智能将在网络安全行业中被用于防御。 任何网络安全系统的关键作用之一是识别威胁并防御它们。 这通常是通过识别与预定义列表匹配的威胁签名来完成的。

人工智能和机器学习可用于识别不一定具有已知签名的恶意行为，然后防御该行为。 虽然这种方法仍处于早期阶段，但我预计它会变得更加普遍，尤其是随着人工智能的攻击性使用变得更加普遍。

电子商务和客户服务

零售业是世界上发展最快的行业之一，电子商务零售业的发展速度更快。 竞争通常很激烈，这推动了行业内的创新。

很有可能，您已经在电子商务中体验过人工智能，但您可能没有注意到。 每次亚马逊向您推荐产品时，都是由人工智能驱动的。 一套非常复杂的算法用于根据您的人口统计资料、您的购买历史和您查看过的其他产品来确定您可能购买的产品。 亚马逊生成大量数据，人工智能可以使用这些数据来生成具有高度针对性的推荐。

您可能还使用过实时聊天工具，无论是在网站上还是在 Facebook 等平台上与品牌进行交流。 很有可能，至少有一次，你一直在与一个人工智能驱动的机器人交谈，它会根据你的评论为你提供预先设定的回复范围。

客户服务是使用 AI 实现自动化的完美领域。 大多数客户服务查询都遵循非常相似的模式，例如“我的订单在哪里？” 或“我可以更改送货地址吗？”。 客户服务代理通常会根据查询有一个脚本要遵循，并且大多数查询将适合一小组场景。

如果您考虑客户打电话询问他们的订单何时交付的场景，客户服务代理可能会要求客户进行身份验证，可能使用订单号和邮政编码，然后在其内部系统中搜索该订单查找状态和交货日期。 然后客户可能会要求更改它，代理可能会为他们做这件事。

这个过程可以很容易地自动化，因为它并没有真正从代理那里获得任何主动性，因为他们遵循标准和脚本化的过程。 通过自动化这样的流程，人们可以腾出时间来处理人工智能难以处理的更复杂的查询。

看看未来几年人工智能将如何在电子商务中使用将会很有趣。 我预测，人工智能将在客户服务和用户个性化方面产生最大的影响，从而为用户提供更有针对性的建议和体验。

虚拟个人助理

目前，苹果（HomePod）、谷歌（Google Home）和亚马逊（Echo）就家庭虚拟助理设备展开了激烈的争夺。 目前，亚马逊似乎凭借由 Alexa 提供支持的 Echo 赢得了胜利。 目前这些助手的技能相当基础，主要限于选择音乐、回答几个问题和控制家庭自动化设备。

我希望在接下来的几年中看到这些设备的功能取得巨大进步，尤其是在世界上一些最大和最具创新性的公司的支持下。 我希望看到他们与更多的消费设备和家庭自动化系统集成，并且他们的人工智能也会显着提高。 为这些设备提供动力的软件已经被集成到其他产品中，例如汽车、Sonos 甚至 LG 冰箱，我预计这一趋势将在未来 12 个月内开始加速。

总而言之，人工智能的开发和使用似乎开始加速，我们很可能会看到人工智能在未来几年在许多行业中变得更加普遍。 我在这里选择了几个行业，但实际上，人工智能很可能在某种程度上对几乎所有行业产生影响。

然而，我确实认为，我们距离能够处理一组明确的预定义场景之外的情况的人工智能还有很长的路要走。 我的车不太可能在短期内一直开车送我去上班，而且在未来几年你仍然需要用吸尘器吸尘。