人工智能的好處：這些行業將在 2022 年發生轉變

我們談論人工智能已經有一段時間了，但到目前為止，它還沒有真正取得成功。 它顯示出巨大的潛力，但還沒有達到炒作的程度。 任何使用過 Siri 或 Alexa 的人在試圖擺脫一套嚴格的規則時都會很快發現這些限制。 那麼人工智能有什麼好處呢？

然而，不可否認的是，人工智能開始在多個行業中產生重大影響只是時間問題。 在接下來的幾年裡，我預計人工智能將開始在許多領域取得成功。

人工智能的好處：將被改造的頂級行業

衛生保健

醫療保健可以說是未來幾年人工智能使用和應用增長最快的行業之一，這得到了該行業巨額投資的支持。 在醫療保健行業的許多領域，人工智能已經開始取得很大進展。

醫療保健行業擁有豐富的東西之一是數據。 政府和醫療機構擁有數十億條可追溯至數十年的數據記錄，挖掘這些數據以獲得洞察力可能是一個巨大的挑戰。 人工智能已被用於挖掘和分析這些數據，以發現許多疾病的進展、診斷和治療中的微妙模式。

醫療狀況或疾病的診斷並不像您想像的那樣非黑即白。 診斷通常是通過將許多跡象和觀察結果拼湊到概率平衡足以支持診斷的程度來進行的。 我最近很驚訝地聽到，很少有常見疾病的血液檢測是 100% 準確的。 幾乎所有的錯誤都有幾個百分點。

醫療保健專業人員依靠多年的經驗能夠識別疾病跡像以做出診斷，或者將使用預先構建的診斷算法，但他們經常會錯過一些事情。 例如，醫生可能會查看對我們大多數人來說看起來正常的 X 光片，但他們會看到可能表明疾病的微妙陰影。 在錯過之前，該陰影需要多麼微妙？

這篇 BBC 文章報導了一項新研究，該研究使用人工智能在發現心髒病早期跡象方面優於經驗豐富的心髒病專家。 報告指出，即使是最好的醫生，也有大約 20% 的時間會出錯。 醫生依靠他們的經驗來幫助他們發現疾病的跡象，無論是掃描中的模式還是 X 射線上的陰影。 研究人員向系統提供了 1000 名患者的數據，包括他們的掃描結果以及有關他們隨後是否繼續患有心臟問題的信息。

使用機器學習，人工智能係統能夠比經驗豐富的醫生更準確地在掃描中發現心髒病的跡象。 這項研究仍處於早期階段，但很好地說明了人工智能對該行業的潛力。

隨著這個系統和類似系統獲得越來越多的歷史數據，它們將能夠越來越好地發現疾病的模式和跡象，我可以看到人工智能越來越多地用於整個醫療保健行業的醫療診斷。

汽車

我們都知道特斯拉和埃隆馬斯克關於其自動駕駛功能能力的說法。 在美國，自主地從一個海岸航行到另一個海岸的能力經常被認為是非常接近的。 我親眼目睹了 Auto Pilot，在高速公路上，它給人留下了深刻的印象。 然而，那是一條有相當筆直的車道和清晰的道路標記的高速公路。 穿越倫敦市中心，或者更難的是，一條兩邊都有樹籬的單軌鄉間小路是一個完全不同的提議。 在我看來，我們距離強大且經驗豐富的人工智能還有很長的路要走，以獨自安全地駕馭非常複雜的旅程。

汽車製造商現在正在考慮將亞馬遜 Alexa 等人工智能服務嵌入到他們的汽車中，以允許乘客通過自然語言語音命令控制車內的技術。 在今年拉斯維加斯的 CES 展會上，梅賽德斯-奔馳展示了他們的新型人工智能車載個人助理，2017 年寶馬宣布將在 2018 年開始將 Alexa 集成到選定的寶馬和迷你汽車中。最近還宣布，起亞很快將把 Google Assistant 嵌入到他們的信息娛樂系統中。

毫無疑問，未來幾年我們將在新車中看到越來越強大的人工智能，用於導航和車載虛擬助手，但我認為我們還需要很多年（甚至幾十年）才能擁有使用人工智能的汽車真正自主。

網絡安全

我預計未來幾年會看到的更令人擔憂的趨勢之一是人工智能在網絡攻擊中的使用。 這已經以相對基本的形式發生了很長一段時間。 多年來，互聯網上充斥著不斷在網絡服務器上尋找漏洞的機器人。 一旦他們發現漏洞，他們就會將其報告給其所有者或自動利用該漏洞。 然而，這些機器人相當不聰明，不會根據他們的發現學習和自動調整他們的行為。

這就是我看到人工智能被利用和武器化的地方。 人工智能機器人不會簡單地戳服務器尋找漏洞，而是具有學習、適應和規避網絡安全的能力。 人們常說，在網絡安全方面，人是最薄弱的環節。 人工智能工具已經在開發中，可以了解哪些網絡釣魚技術最有效，並自動創建比人類創建的網絡釣魚活動更好的網絡釣魚活動。 這項技術於 2016 年由安全公司 ZeroFox 的兩名數據科學家進行了測試。他們構建了一個人工智能工具，該工具將使用機器學習來確定哪些網絡釣魚技術獲得了最佳結果，並根據這種學習調整了電子郵件。 在測試中，人工智能工具的表現明顯優於人類。

人工智能將越來越被武器化的觀點得到了業界的認同。 在去年 7 月舉行的 Black Hat USA 2017 會議期間，62% 的受訪者同意黑客很有可能將 AI 用於攻擊目的。

雖然預計人工智能將在未來幾年內被武器化用於進攻性網絡攻擊，但也預計人工智能將在網絡安全行業中被用於防禦。 任何網絡安全系統的關鍵作用之一是識別威脅並防禦它們。 這通常是通過識別與預定義列表匹配的威脅簽名來完成的。

人工智能和機器學習可用於識別不一定具有已知簽名的惡意行為，然后防禦該行為。 雖然這種方法仍處於早期階段，但我預計它會變得更加普遍，尤其是隨著人工智能的攻擊性使用變得更加普遍。

電子商務和客戶服務

零售業是世界上發展最快的行業之一，電子商務零售業的發展速度更快。 競爭通常很激烈，這推動了行業內的創新。

很有可能，您已經在電子商務中體驗過人工智能，但您可能沒有註意到。 每次亞馬遜向您推薦產品時，都是由人工智能驅動的。 一套非常複雜的算法用於根據您的人口統計資料、您的購買歷史和您查看過的其他產品來確定您可能購買的產品。 亞馬遜生成大量數據，人工智能可以使用這些數據來生成具有高度針對性的推薦。

您可能還使用過實時聊天工具，無論是在網站上還是在 Facebook 等平台上與品牌進行交流。 很有可能，至少有一次，你一直在與一個人工智能驅動的機器人交談，它會根據你的評論為你提供預先設定的回复範圍。

客戶服務是使用 AI 實現自動化的完美領域。 大多數客戶服務查詢都遵循非常相似的模式，例如“我的訂單在哪裡？” 或“我可以更改送貨地址嗎？”。 客戶服務代理通常會根據查詢有一個腳本要遵循，並且大多數查詢將適合一小組場景。

如果您考慮客戶打電話詢問他們的訂單何時交付的場景，客戶服務代理可能會要求客戶進行身份驗證，可能使用訂單號和郵政編碼，然後在其內部系統中搜索該訂單查找狀態和交貨日期。 然後客戶可能會要求更改它，代理可能會為他們做這件事。

這個過程可以很容易地自動化，因為它並沒有真正從代理那裡獲得任何主動性，因為他們遵循標準和腳本化的過程。 通過自動化這樣的流程，人們可以騰出時間來處理人工智能難以處理的更複雜的查詢。

看看未來幾年人工智能將如何在電子商務中使用將會很有趣。 我預測，人工智能將在客戶服務和用戶個性化方面產生最大的影響，從而為用戶提供更有針對性的建議和體驗。

虛擬個人助理

目前，蘋果（HomePod）、谷歌（Google Home）和亞馬遜（Echo）就家庭虛擬助理設備展開了激烈的爭奪。 目前，亞馬遜似乎憑藉由 Alexa 提供支持的 Echo 贏得了勝利。 目前這些助手的技能相當基礎，主要限於選擇音樂、回答幾個問題和控製家庭自動化設備。

我希望在接下來的幾年中看到這些設備的功能取得巨大進步，尤其是在世界上一些最大和最具創新性的公司的支持下。 我希望看到他們與更多的消費設備和家庭自動化系統集成，並且他們的人工智能也會顯著提高。 為這些設備提供動力的軟件已經被集成到其他產品中，例如汽車、Sonos 甚至 LG 冰箱，我預計這種趨勢將在未來 12 個月內開始加速。

總而言之，人工智能的開發和使用似乎開始加速，我們很可能會看到人工智能在未來幾年在許多行業中變得更加普遍。 我在這裡選擇了幾個行業，但實際上，人工智能很可能在某種程度上對幾乎所有行業產生影響。

然而，我確實認為，我們距離能夠處理一組明確的預定義場景之外的情況的人工智能還有很長的路要走。 我的車不太可能在短期內一直開車送我去上班，而且在未來幾年你仍然需要用吸塵器吸塵。