人工智能 (AI) 从理论发展成为影响全球各行各业的切实力量，只用了短短几年时间。2024 年，人工智能将进一步加速市场转型，彻底改变企业的运营、竞争和创新方式。今天的文章将深入探讨人工智能的核心概念、其各种应用以及其在未来一年的变革潜力。
什么是人工智能（AI）？
人工智能（AI）是指用机器（尤其是计算机）模拟人类智能。这些过程包括：
学习
推理
自我纠正。
人工智能算法可以分析大量数据集，发现和识别模式，并在最少的人为干预下做出决策或预测。
人工智能的起源
人工智能的起源可以追溯到 20 世纪中叶，当时的杰出数学家艾伦·图灵被誉为人工智能之父。艾伦·图灵在图灵测试和图灵机方面的开创性工作为人工智能奠定了基础，引发了数十年的研究和开发。
然而，尽管取得了重大进步，人工智能仍然缺乏与人类智能相关的全部认知能力，例如心智理论或理解人类语言中的上下文和细微差别。
人工智能的主要类型及其工作原理
人工智能不是一项单一的技术，而是一系列具有不同功能和应用的算法。我们可以使用多种标准对人工智能进行分类，从而更好地了解消费者和企业的可用选项。
三个常见的一般分类标准是培训模式、功能和能力，但还存在更多的子类型。
下表总结了最重要的人工智能类型：
标准类型定义和示例模型机器学习模型 (ML)使用监督、强化或无监督学习从数据中学习并随着时间的推移不断改进的算法。示例：垃圾邮件过滤器和推荐系统。深度学习模型 (DL)深度学习算法是 ML 的一个子类型，它使用人工神经网络作为人脑模型进行复杂模式识别。示例：图像识别、语音识别、自然语言处理 (NLP)。统计模型使用统计方法来分析数据并做出预测和预报。示例：线性回归和贝叶斯网络。基于规则的模型遵循预定义的规则做出决策。示例：早期的翻译和早期的国际象棋 AI。功能反应式机器对当前输入做出反应，不记得过去的经历。示例：与国际象棋大师加里卡斯帕罗夫对战并击败他的 IBM 深蓝。有限记忆人工智能在有限的时间内使用过去的经验。例如：大型语言模型（LLM），如ChatGPT和Gemini，自动驾驶汽车。心智理论人工智能理解人类的情感和意图（假设）。自我意识人工智能拥有意识和自我意识（假设）。能力人工智能狭义智能（ANI）专为特定任务而设计。例如：垃圾邮件过滤器和具有语音识别功能的语音助手。通用人工智能（AGI）拥有人类水平的认知能力（我们已经接近，但还没有完全达到）。超级人工智能（ASI）超越人类智能（仍是假设）。
人工智能炒作周期及其对业务运营的真正好处
人工智能不再是一个未来概念。它在其炒作周期中经历了几次预期过高的高峰，也经历了多次幻灭。咨询公司 Gartner 最近发布了 2023 年人工智能炒作周期，展示了人工智能达到“生产力高原”并成为主流技术所需的进步。
照片：Gartner
快进到 2024 年，计算机视觉、自动数据标记和注释以及智能应用程序等进步已经出现，使人工智能成为重塑各行业业务运营的实用工具。目前，人工智能的一些真正好处包括：
自动执行重复任务
人工智能机器人和软件可以处理单调、耗时且重复的流程，将更具战略性和创造性的工作留给人类工人。这种自动化可以提高生产力和效率，降低人为失误的风险。
数据驱动的决策
在当今以数据为中心的商业环境中，从大量信息中提取有意义的见解至关重要。人工智能算法擅长分析复杂数据集、发现隐藏模式并生成可行的建议。
超个性化的客户体验
通过跟踪和分析客户行为数据，AI 可以个性化每位客户对品牌的体验。这种好处不仅限于在线或数字业务；它可以为许多行业做出重大贡献。
例如，一家在洛杉矶销售定制镜架的企业可以从人工智能驱动的个性化推荐中受益。人工智能可以分析顾客的偏好，推荐符合他们品味的镜架。
照片：FrameStore
此外，人工智能虚拟试戴工具让顾客能够直观地看到不同镜架与照片的搭配效果，从而改善购物体验。这种转变提高了顾客满意度，简化了运营，使企业更具竞争力。
2024 年人工智能将改变的行业
2023 年，人工智能影响了多个行业，如今它正在进一步改变市场。市场转型涉及由技术进步推动的商业模式的重大转变。
其中一项技术是反向 ETL，它将数据从数据仓库实时移动到业务工具，确保团队拥有最新的数据以便做出更好的决策。
虽然人工智能对各个行业的影响是不可否认的，但 2024 年有望成为人工智能驱动转型的里程碑之年。让我们深入探讨人工智能将产生重大影响的一些关键行业：
卫生保健
AI 正在彻底改变医疗保健行业，它能够实现更快、更准确的诊断，加速药物研发，并制定个性化治疗方案。ML 算法可以分析 MRI、X 光片和超声波等医学图像，以识别人眼可能错过的细微疾病迹象。此外，AI 还用于设计和优化临床试验，从而有可能缩短新药上市的时间并降低成本。
金融
银行等金融机构正在利用人工智能来改善其运营。人工智能驱动的欺诈检测系统可以实时分析大量交易数据，以识别可疑模式和异常。由人工智能模型驱动的算法交易在金融市场中越来越受欢迎，交易速度和交易量是人类无法企及的。
此外，人工智能聊天机器人正在改变金融行业的客户服务，提供即时支持和个性化建议。随着加密货币的兴起，人工智能在区块链分析和安全领域找到了新的应用，从而降低了与这项新兴技术相关的风险。
教育
教育行业也正在经历人工智能的变革力量。个性化学习平台利用人工智能根据学生的个性化需求定制教育内容和进度，从而提高学习成果和参与度。
智能辅导系统为学生提供定制的反馈和支持，补充人类教师的作用。人工智能甚至被用于自动评分作业和考试，让教育工作者可以专注于与学生进行更有意义的互动。
营销和广告行业的人工智能
人工智能还通过高度个性化的内容和智能定位彻底改变了营销和广告行业。营销人员大量使用生成式人工智能来制作文本、视频、图像和其他媒体，使他们能够大规模地制作引人入胜的广告活动。
人工智能对营销和广告行业的影响是深远而迅速的，自由营销人员和代理机构都采用这项技术来获取竞争情报。以下是人工智能产生重大影响的一些关键领域：
增强客户细分
超精准广告
人工智能生成的内容
话虽如此，即使是最好的世代人工智能模型仍然需要幻觉的帮助，这使得它们生成的内容往往不准确或不符合语境。因此，人类的监督对于确保材料的事实正确性和相关性仍然至关重要。
这时校对服务就变得至关重要。它们有助于改进和验证 AI 生成的内容，保持高质量和准确性。将 AI 的效率与人类的专业知识相结合，可确保创新可靠的营销工作带来更好的结果和客户参与度。
利用人工智能实现更智能的云安全
在企业依赖云计算的时代，云基础设施和数据安全已变得至关重要。人工智能正在成为对抗网络犯罪分子的盟友，通过以下方式提供多方面的方法来增强云安全性：
高级威胁检测。
实时事件响应。
预测安全分析。
随着人工智能改变企业的工作方式，它也在改善云安全性。越来越多的公司在云应用中使用人工智能，因此确保它们的安全变得越来越重要。名为云原生应用保护平台 (CNAPP) 的新工具现在正在使用人工智能来更快地发现和阻止不良行为者的威胁和活动。
智能安全工具（如 CNAPP）可以帮助保护您的 AI 项目和新业务创意。当您使用 AI 发展业务时，请考虑它如何让您的云应用更安全。
人工智能的未来工作
人工智能不仅改变了行业，还重塑了我们的工作方式。随着人工智能能力的进步，企业重新评估其劳动力需求和技能组合以保持竞争力。这种重新评估意味着：
使用协作 AI 工具：企业越来越多地使用人工智能来增强人类的能力，而不是取代人类。
再培训和技能提升：企业正在投资再培训和技能提升计划，以确保其员工获得保持竞争力所需的人工智能技能。
照片：Coursera
考虑工作场所中人工智能的伦理问题：随着人工智能承担越来越复杂的任务，道德考虑变得越来越重要。
人工智能的挑战与局限性
尽管人工智能的潜力巨大，但我们必须认识到它的挑战和局限性。
数据隐私和安全
大多数人工智能系统依靠大型数据集才能有效运行。这些数据主要来自网络或用户输入，这引发了人们对数据隐私的担忧。如果没有得到充分保护，敏感的个人和商业信息可能会面临风险。强大的数据治理和安全措施可确保我们合乎道德且负责任地使用人工智能。
算法偏见
人工智能算法的好坏取决于你用来训练它的数据。如果训练数据有偏差，人工智能模型就会延续并放大这些偏差。这个问题被称为算法偏差，可能会导致歧视性的招聘、贷款和刑事司法结果。
通过仔细的数据管理、多样化的训练数据集和对人工智能系统的持续监控来解决算法偏见问题至关重要。
“黑箱”问题
我们经常将许多人工智能模型（尤其是深度学习模型）称为“黑匣子”，因为它们的内部工作原理和决策过程很难解释。这种缺乏透明度可能会成为一个问题，尤其是在高风险情况下，了解人工智能决策的原理至关重要。正在进行的研究侧重于开发更易于解释的人工智能模型来解决这个问题。
能源使用
训练生成式人工智能和机器学习模型需要使用世界上最先进的计算机进行数百小时的计算。虽然每个模型只需进行一次计算，但像 Google 和 OpenAI 这样的公司会不断使用更多数据开发和训练新模型。
此外，正如该视频所解释的那样，在任何生成模型上运行提示都会消耗大量能源，从而增加碳排放并给电网带来压力。
人工智能的变革力量：2024 年之后展望
2024 年，人工智能将继续重塑市场、行业和我们日常生活的方方面面。人工智能的影响将深远深远，从通过个性化医疗彻底改变医疗保健，到通过智能物流优化供应链。
随着企业采用人工智能并将其融入其运营，我们可以预见各个行业将出现一波创新和颠覆浪潮。挑战和限制仍然存在，但人工智能的潜在好处不容忽视。通过负责任和合乎道德地拥抱人工智能，我们可以利用它的力量为所有人创造一个更高效、更公平、更光明的未来。
《人工智能将如何在 2024 年推动市场转型》一文最先出现在 Metaverse Post 上。
