開發人員可以透過自動執行耗時的任務（例如嘗試、偵錯甚至程式碼產生）來提高編碼速度。包括Google AutoML 工具在內的工具可以自動產生適用於影像辨識和自然語言處理等任務的模型的裝置學習資料。根據Google的研究，AutoML 可以創建在特定任務上表現優於人類設計的模型。
更有效率的資源配置
基於人工智慧的工具使開發人員更容易優化 CPU、記憶體和網路頻寬等資產，從而降低成本並提高整體效能。例如，Kubernetes 是一個由 AI 驅動的領域編排平台，可根據應用程式的當前需求自動分配資源。透過雲端原生運算基金會的研究表明，Kubernetes 可以減少高達 60% 的基礎設施成本。
改善使用者體驗
人工智慧透過根據消費者行為和偏好個人化程式來增強用戶體驗。例如，Netflix 使用人工智慧來優化個人化推薦，根據用戶的觀看模式自動推薦相關的電影選項。根據德勤的一項研究，個人化提示可以將客戶參與度提高多達 60%。
預測性維護
將人工智慧融入您的業務的另一個寶貴優勢是，它能夠透過分析來自感測器、日誌和其他資源的事實來假設和預防軟體災難。預測保護是一種節省成本和時間的方法，它可以在問題導致停機之前發現它們。
弱人工智慧與強人工智慧
當談到人工智慧（AI）時，通常將其分為主 列表到数据 要類型：脆弱人工智慧和強大人工智慧。讓我們深入探討一下每個類別的特點：
弱人工智慧（狹義人工智慧）
的結構，其能力出色，但缺乏標準智慧。例如 Siri 或 Alexa 等語音助理、推薦演算法和圖片辨識結構。這些人工智慧結構在精確的障礙內運行，並且無法超越其專業領域進行推廣。
強人工智慧（通用人工智慧）
強人工智慧，也稱為現代人工智慧，是指在不同任務中智能程度與人類相當或超越人類的系統。它可以擁有與人類認知相對應的知識、推理、學習和解決複雜問題等能力。然而，實現強大的人工智慧大致仍處於理論階段，尚未實現。
人工智慧的例子
人工智慧（AI）已無縫融入我們的日常生活，重塑了無數行業並提升了用戶故事。以下是一些值得關注的人工智慧程式：
ChatGPT
ChatGPT 是由 OpenAI 開發的高階語言模型，能夠產生類似人類的反應並具有自然語言對話的品味。它利用對技術的深入了解來理解和產生連貫的文字內容，使其可用於客戶服務、聊天機器人和虛擬助理。