人工智能的现在和未来

现在可以使用人工智能的网络做哪些事情？

人工智能（AI）仿佛已成为企业主流，主要在幕后工作，以简化和自动化业务流程。
然而，在未来的一年里，我们应该开始看到它发挥更明显的作用，因为它学会了与知识劳动力和广大公众直接沟通。

人工智能是一种极其复杂的技术，到目前为止，它仍然长于数据科学和高端分析的世界。
然而，这往往会抑制其在典型生产环境中的使用，因为利用其全部价值需要高度专业化的技能。
即使在金融和医疗保健等高科技领域，人工智能也已经证明它可以增强关键功能，
但只能掌握在那些知道如何使用它的人手中——这一类专业人士仍然供不应求。

为了真正推动企业的数字化转型，人工智能需要在知识劳动力中实现工作自由，
以便即使那些几乎没有接受过培训的人也可以使用它来提高他们的生产力。

也可以用于改造现有的技术，
比如如果使用人工智能驱动高性能去中心化的区块链，先使用人工智能去解决困扰传统区块链技术的问题。
当区块链性能和可用性更上一层楼时，我们可以构建一个完整可扩展的高性能AI区块链生态。

这将是一个更专业多功能的AI服务平台，包括算力租赁，数据认证和交易，算法模型和数字资产，AI服务。

1 人工智能艺术

作为一种新颖的艺术形式，人工智能艺术越来越受到主流关注。

如果说计算机生成的图像可以称为数字艺术1.0版，互联网上人们创作的艺术是2.0版，那么新兴的AI艺术或许会把我们带入数字艺术的第三次迭代。

从1.0到3.0，数字艺术不断升级和革新。正如我们所看到的，基于CGI的数字电影，动漫和在线游戏是数字艺术最强大的驱动力。

基于各种交互机制的互联网艺术也获得了巨大的牵引力。
人工智能是使机器能够像人类一样执行认知任务的技术。
这些包括下棋、图像识别、翻译、在大量简历中寻找最佳候选人等。

我们可以通过让计算机学习古典艺术家的技术和风格，并创作出艺术史学者眼中同一时期的作品，将这一概念扩展到艺术。
事实上，这与著名的图灵测试背后的想法相似。

如果说AI经过训练创作的艺术作品在艺术史学者眼中可以作为某个历史时期的作品通过，
而这些作品不是对其源数据的简单修改，那么这些AI艺术家就通过了“图灵AI艺术测试”。

所有这些听起来很简单，因此我们可以将其用作AI艺术的基本定义。
根据这个定义，人工智能艺术是相关学术领域的专家认为合法的古典或当代艺术的任何艺术品，

2 三个关键应用领域

然而，这种转变才刚刚开始，德勤最近指出，
直到去年，这项技术才从工作场所的“麻烦批评者”演变为“有独立见解和趋势预测的副驾驶”。

根据对领先企业高管的广泛采访，该公司得出结论，人工智能正在改变企业在许多关键方面的运作方式，包括战略、运营、文化、变革管理和整体生态系统。

• 1. 应用开发

也许人工智能目前在企业中做出的最重大变化之一是应用程序开发，这是正在发生的悄无声息的革命。
据专业机构估计，在未来一年内，10%的代码和测试将由机器进行。

此外，强化学习和大型语言模型（LLM）正在加速新工具的开发、准确性和部署，从而自动生成更简洁、更有效的代码。

在其他地方，人工智能正在迅速渗透到关键的企业应用程序中，

据数据库应用程序平台开发商估计，如分析、增强现实以及数据和制造基础设施的基于状态的维护。

这将彻底改变金融和医疗保健等数据密集型行业，这两个行业都在迅速将技术投入生产环境。

• 2. 预测分析

另一个关键的企业人工智能应用是通过神经网络模仿人类推理。

使用多层的深度学习算法，高级人工智能项目能够采用各种反馈循环架构，
就库存表现、销售预测和其他重要功能等做出明智的决策。

最重要的是，这将推动人工智能的角色从一个简单的工具转变为商业模式的积极参与者。

• 3. 客户服务

神经网络和生成式人工智能将推动广泛的业务和面向客户的应用程序，
以改善人工智能与人互动的体验和结果——这仍然被视为大规模部署的最大障碍。

现在，比如最顶级AI是ChatGPT，这是OpenAI最新的聊天机器人，在其大型语言模型下进行训练，以自然的对话方式进行交互。

与早期聊天机器人僵硬、相当有限的性能不同，
ChatGPT 提供了一种更加对话驱动的方法，允许它提出问题、挑战前提，甚至承认自己的错误。

这种通信方式可能会加速人工智能的自由化，
因为它允许用户使用日常语言而不是传统界面所需的复杂术语来查询数据库或以其他方式管理数字环境。

虽然这令人印象深刻，但重要的是要区分ChatGPT和其他类似模型可以做什么和不能做什么。
对话式人工智能平台指出，ChatGPT依赖于LLM的使用，LLM主要从公共互联网中筛选数据。

这可能适用于消费者，或者可能是生成者，用于构思和创意目的，
但在分析内部内容时可能会出现问题 - 特别是对于处理大量专有或私人信息的行业。

据补充说，组织应该警惕任何形式的人工智能，这些人工智能从事所谓的“随机鹦鹉学舌”，
即根据文本字符串的统计分析得出不当结论的倾向。

这可能对解决问题过程的很大一部分是有效的，
但最后的10%通常是最难正确完成的 - 而且企业层面失败的代价非常高。

网络安全中的人工智能
人工智能正在改变企业的另一个关键领域是网络安全。
由于人工智能能够筛选难以理解的大量数据，因此可以检测可能表明安全漏洞的模式——人类永远无法识别的模式。

此外，人工智能正在进入身份和访问管理等领域。
当人工智能驱动的网络安全系统检测到潜在的恶意活动时，它们可以自动立即阻止用户访问文件。

3 人工智能神经网络，改造区块链：利用 AI 将脑电波转换为网络，

比如矩阵网络开发的AvI链。
AvI是Avatar Intelligence的缩写。

虽然人工智能专注于训练机器具有与人类相似的能力，

但AvI的目标是实现矩阵电影所想象的场景，其中人脑上传到互联网，
或者在互联网上创建与用户大脑相同的程序。

3.1 矩阵区块链上神经数据的分布

矩阵网络将围绕阿凡达智能(Avatar Intelligence)构建一个通用平台。

任何用户都可以使用矩阵上的工具上传和存储他们的脑电波数据，
通过由矩阵分布式计算提供支持的阿凡达智能创建他们的个人头像。

3.2 完全控制的数字化身

每个人都会在元宇宙中拥有自己的数字头像。
这个头像可以用来在用户授权下在元宇宙中生活和做各种任务。

这是元宇宙的终极使用场景。

4 人工智能神经网络

将神经科学与AI，区块链结合。 这在区块链领域将非常罕见，最前沿的是由Elon Musk驱动的NeuraLink，我们使用脑电图或大脑信号进行阿凡达智能(AvI)，

AvI旨在实现像黑客帝国电影想象一样的场景，人脑电波信号传输到互联网，

或者互联网创建与用户大脑相同的程序。
这意味着每个人都将在元宇宙拥有自己的数字头像。

这个头像可以用于用户的授权，并且在元宇宙生活和做各种任务。
它包括4个阶段，现在正处于第一阶段。

发端：

个人脑电信号存储，并设置初步数字化身。

重载：

将用户的全部脑电波数据上载到可穿戴设备，为数字化身奠定基础。
用户可以与这个数字化身交流。 就好像与自己交流。

革命：

连接到深部大脑将接受AvI节点，将支持节点间的交流，并在不同网络中传输。

复活：

更好的算法将打造更好的阿凡达网络，代表他们在元宇宙中创造的价值。
围绕人工智能的生态系统也将进一步得到优化。

4.1 改造区块链：用于解决区块链中的四个关键问题

区块链平台是第一个人工智能优化的区块链平台。

我们用人工智能技术解决的区块链中的四个关键问题：

    低交易速度
    缺乏安全性
    使用复杂性
    浪费资源

构建基于数据，计算机能力和AI模型的基于区块链的AI经济。

构建一个自我演进的 AI 平台，该平台具有聚合处理能力、安全的数据管理、透明的数据共享以及对不断增长的链上 AI 数据、模型和应用程序的访问。

人工智能服务平台：它旨在为开发人员和客户提供智能，安全，公平和值得信赖的市场。
以盈利为目的的计算能力、数据和算法模型。
定制算法模型。

降低访问 AI 服务的成本。
通过机器学习轻松编程。

发展：

第一阶段： 高效的区块链平台。
第二阶段：去中心化的云计算平台。
第三阶段： 数字资产认证平台，数字资产交易平台。

5 如何进行落地操作

5.1 确保您的团队了解

AI为了使AI和ML发挥其最大潜力来帮助简化企业，降低成本，降低风险并增加利润，它需要由那些具有现实期望的人精确地实施。

2019 年，Techopedia 进行了一项由两部分组成的调查和测验，以帮助我们了解行业高管对人工智能和机器学习 （ML） 的理解程度。

我们的调查结果支持了一个明确的答案：商业和行业高管并不了解大多数人工智能和机器学习.

然而，将AI和ML整合到企业中的动力是存在的。
在我们的调查受访者中，44%的人正在进行AI或ML项目，14%的人正在努力实施它，17%的人尚未着手但想要这样做。

我们的调查和测验显示，关于AI和ML的神话在行业高管中很普遍。常见的误解包括：

百分之二十三的受访者表示，他们认为人工智能编程的计算机可以行使自由意志。
但是机器不能。

从长远来看，人工智能将增加失业率。虽然55%的受访者声称有这种信念，但事实并非如此。

人们相信人工智能将增加制造威胁人类的有知觉机器的危险。百分之四十七的受访者声称这一点。

因此，首先，最高管理层和高管需要确保他们出于正确的原因投资人工智能：
因为他们有一个想要解决的特定问题。

出于害怕被抛在后面而投资人工智能，势必会导致对人工智能真正能力的失望和进一步的误解。

5.2. 确定您希望在业务中采用 AI 的位置和方式

你应该问自己和你的公司的第一个问题应该是：“我们的问题是什么？我们想预测什么？”
这需要具体场景。如果仅仅想要发展您的业务，这并不是实施人工智能的正确策略。

这里有一句忠告：不要追求大胆创新。
相反，寻找 AI 和 ML 可以帮助完成的简单、重复的任务。
检查您企业的工作流程，从小处着手。

可以帮助您确定希望 AI 解决的业务问题的其他问题包括：

哪些可衡量对象受 AI/ML 项目的影响最大？
您将如何跟踪它们？

具体来说，您预计何时开始看到结果？
您项目的目标投资回报率 （ROI） 是多少？

同样重要的是要了解，实施人工智能项目不仅仅是简单地拨动开关来创造结果。人工智能项目需要仔细规划，并且需要时间来展示结果。

5.3. 正确的数据收集

事实并非如想象的误解：

            企业可以通过向它抛出大量数据来开始（和完成）一个人工智能项目。

事实上，与所问问题高度相关的较小、更具体的数据量比只有一些与所问问题相关的大量数据要好。

两个神话：

    数据越多越好的神话
    AI和ML可以解决任何问题的神话齐头并进。

许多行业代表误判了实施人工智能项目的意义。同样，它们不需要成为的登月计划！
发起人工智能项目并不意味着用机器人取代人类工人或建造无人机来完成额外的工作。

AI 和 ML 项目的最佳用例是将降低成本、降低风险或提高利润。
通常情况下，最好的结果是通过实施人工智能来处理企业每天做的小而重复的任务。

当然，对于最高管理层和高层管理人员来说，找到这些项目并不总是最容易的任务。
缩小 AI 或 ML 项目的范围需要深入了解公司的工作流程。

现在您手头有问题，请查看您的数据。您有回答这个问题所需的数据吗？
很有可能，检查数据将导致您对数据进行深度清理，并将其缩小到与手头任务真正相关的数据。

这可能意味着引入一个资深的数据科学团队，可以帮助您分析数据并确定它对您要启动的项目的有用程度。

5.4. 使用正确的资源

虽然 AI 技能和能力正在成为一种更常见、更受追捧的技能，
但重要的是不要低估 AI 或 ML 项目的工作和时间。

确定您是否有内部人才来启动自己的 AI 项目，如果没有，请找到合适的外部 AI/ML 合作伙伴。

随着 AI 和 ML 的蓬勃发展，有许多公司专门帮助您的公司发现其 AI 潜力。

但并非所有的人工智能公司都是平等的。寻找具有经验、能力和资源的合适合作伙伴，帮助您发现项目。

此外，请确保您有合适的仪器来满足您不断出现的各种需求。

以下是您可能想要使用的最佳商业 AI 工具的快速列表：

• SAS

  此AI工具将帮助您进行数据管理。
  SAS的平台通过协助您进行风险评估、客户智能、业务预测甚至身份验证，促进对您的进度的最终控制。

• 银行AP自动化

该工具完全自动化应付账款流程，简化了耗时的操作，例如记录费用、执行银行对账和管理发票。
这对于与许多外部承包商合作或其员工主要由自由职业者组成的企业特别有用。

• 聊天机器人

人工智能已成为客户服务不可或缺的工具。
通过人工智能驱动的聊天机器人，通常集成到公司网站中，
客户可以进行故障排除、下订单并与人类客户服务代表取得联系。

市场上有无数的聊天机器人平台，包括Chatfuel，MobileMonkey和Pandorabots。

• 有针对性的营销平台

在当今时代，客户正在从各个角度进行营销。
这意味着你的产品或服务更难脱颖而出——但人工智能可以提供帮助。

人工智能已集成到当今许多最重要的针对性营销工具中，利用消费者浏览数据为营销活动提供更深入的见解。
换句话说，人工智能可以根据消费者的互联网历史向公司展示哪些产品要向哪些消费者推销。

今天有许多人工智能驱动的有针对性的营销平台，涵盖从SEO优化到文案写作的功能。流行的例子包括SEMrush和MarketMuse。

商业中的人工智能数字根据麦肯锡公司的数据，截至 2021 年，56% 的公司已经采用了至少一种人工智能技术。人工智能的扩张也将对世界经济和就业产生重大影响。

围绕人工智能的炒作也导致越来越多的公司因害怕被抛在后面而投资人工智能和大数据。

根据麻省理工学院斯隆管理评论，92%的财富1000强公司感到迫切需要投资大数据和人工智能，其中21%的公司在这些投资上花费超过50万美元。

麦肯锡公司还预测，人工智能技术可能会导致未来五年内在其企业中完全吸收人工智能工具的公司与那些到2030年没有吸收人工智能工具的公司之间的绩效差距。

但这不仅仅是关于公司害怕被抛在尘土中;
根据MITSloan Management Review的数据，84%的全球商业组织认为人工智能将给他们带来竞争优势。

当然，收入和经济收益是公司实现人工智能价值的主要因素。

普华永道认为到15年后，人工智能可以为全球经济贡献高达7.2030万亿美元，而Tractica预测，到10年后，人工智能软件市场的全球年收入将达到2025亿美元。

所谓的“人工智能革命”已经到来。如果您还没有加入，是时候现在可以开始了。

6 几个无代码AI平台

Akkio 是一个端到端的无代码 AI 平台，专为销售、营销和金融活动而设计。

该平台承诺指导您在不到 10 分钟的时间内将数据转换为实时 AI 预测，而无需编写代码或聘请数据专家。

“端到端”意味着 Akkio 允许您在单个平台上构建、部署和集成 AI 模型。

它提供了一个足够可视化的过程，允许您查看模型的运行情况，并报告各种输入及其相应的输出。

借助 Akkio，您可以整合来自多个来源的数据，以得出更准确的结论并进行销售和营销预测。

https://www.akkio.com/

该平台在注册后完全免费试用，还提供永久免费计划

Runway 专为希望在不编码的情况下将他们的视觉效果和数据转化为 AI 素材的创作者而设计。

该工具允许您使用机器学习技术转换和改进图像、视频甚至文本数据。这使您可以简单且便宜地达到专业标准。

https://runwayml.com/

Google AutoML是这家科技巨头的无代码AI解决方案。它是一套功能丰富的 AI 产品，使您能够根据自己的独特业务需求训练高质量的机器学习模型。

https://cloud.google.com/automl

Amazon SageMaker 是另一家 FAANG/MAMAA 公司的基于云的机器学习平台。

它是一个完全托管的解决方案，使数据科学家和开发人员能够快速轻松地构建、训练和部署机器学习模型。该平台使构建AI管道的繁琐手动工作变得自动化。

Lobe 是由 Microsoft 创建的免费桌面程序，可帮助用户只需单击即可构建自定义的 AI 模型——无需编码。

你可以展示你想要它学习什么的例子，它将训练一个机器学习模型来识别类似的东西。Lobe 适用于 Windows 和 Mac。

它最适合图像分类，并且是开始使用有关从图片中识别对象的应用的项目的好方法。

https://www.lobe.ai/

结论

很容易理解人工智能将技术工作格局推向何方。在采用人工智能方面，您应该耐心等待，但要敏捷。
后者是一个需要记住的大问题：

  人工智能项目不是冲刺，你必须缓慢步行才能运行并同时做到准确匹配业务。

有时，向前推进需要重新思考和重新检查您最初的问题。

人工智能将影响您业务的许多方面，模型需要学习时间和实践才能产生结果。

但是有一件事似乎是肯定的：人工智能现在是企业的一部分，它不太可能很快消失。
尽管它可能令人印象深刻，但它仍然只是技术， 一种将数字转化为有用信息的手段。

从这个角度来看，它将遵循与所有其他技术相同的轨迹：

	开始时的巨大热情，
	然后是它也有局限性的实际现实，
	然后随着组织整理其实际应用，
	最终在企业主流中舒适地存在。

当然，到那时，一些新的甚至更好的东西将进入生活和工作。

本文整理而成， 用于了解其他社区和技术发展进程。