当前的另一个趋势是多模态神经网络。当我们谈论传统模型时,我们通常指的是只能执行一项任务的神经网络。例如生成文本。多模式计算机以复杂的方式处理信息:它们将音频转换为文本,对其进行处理,然后将字母转换回音频。这使得网站和应用程序更具包容性,为集成、语音助手和机器人创造了机会。假设一位开发人员在他的平台中建立了一个神经网络,可以“通过耳朵”翻译文本。
第三个重要趋势是人工智能伦理和安全问题。在俄罗斯,尽管存在“人工智能领域的道德规范”,但神经网络尚未受到任何监管。该文件是自愿的,不具有法律效力,但它是由一些相当大的组织签署的,例如Sber。这里所说的道德,是指合理使用人工智能:研究和使用神经网络,但只能以不伤害人类的方式。
“。我们正在谈论物体或现象的虚拟表现。它根据实时数据进行更新,并使用模拟和机器学习来做出决策。为了想象这种现象,只要想象一个配备了众多传感器的设备就足够了。他们利用虚拟现实组装了该设备的数字孪生,可以显示其状态并可进行远程控制。数字孪生主要用于工业领域的分析和优化运营。
整理完今年的趋势后,我们再来看一下企业对于AI的 菲律宾电报数据 使用情况。
企业如何使用人工智能
企业以不同的方式使用神经网络,有时甚至没有意识到。假设企业转换到新的 CRM,并且该 CRM 有一个内置的“智能”助手,那么这也会与神经网络一起工作。
如果我们谈论将人工智能应用到工作流程中的有意识的方法,那么就业务而言,最常见的是以下方法。
客户服务
对于客户来说什么是重要的?回复迅速,并且如果是个性化的,那就太好了。为了服务每个客户,需要大量的支持人员,这在原则上是昂贵的并且并不总是方便。这就是企业开始转向神经网络的原因。
最简单的人工智能功能是网站上的聊天机器人,它可以提供基本的客户服务:常见问题和解答、可用性咨询、价格、联系方式、地址。根据分析师的预测,在不久的将来,大约85%与客户的主要互动将转移到神经网络。这似乎有可能破坏与消费者的关系,但担心是徒劳的:人工智能每年都变得越来越聪明,学会捕捉情绪和理解行为。当然,这里仍然需要一个人——一个经理,当神经网络无法解决问题时,它可以将客户切换到这个经理。