一、機器學習模型的民主化

　　機器學習旨在使計算機能夠從數據中學習並在不依賴於程序中命令的情況下進行改進。這種學習最終可以幫助計算機構建模型，例如用於預測天氣的模型。這裏，我們介紹了一些利用機器學習的常見應用程序：財務應用、醫療應用、工業應用、AIOps平臺。

　　二、用自然語言處理簡化人機交互

　　自然語言處理(NLP)是人工智能的一個快速發展的分支，該領域專註於分析和理解人類語言。基於NLP的應用程序通過理解語音、上下文、方言和發音以及更的細微差別來與人類交互。

　　此外，NLP正在幫助計算機培養超越人類的閱讀能力和理解能力。在2018年1月，阿裏雲的NLP團隊設計的模型在斯坦福大學的閱讀和理解測試中得分高於人類。阿裏雲團隊的NLP模型是基於深度神經網絡的AI機器，它在這次測試中回答了超過10萬個問題。

　　天搜股份認為以NLP和基於AI的技術的發展趨勢有三小點：1、客戶服務類聊天機器人；2、虛擬助手；3、招聘門戶網站；

　　三、通過情感分析增強客戶體驗

　　如果客戶需要在客戶服務代表到來之前等待IVR隊列，客戶可能會感到沮喪。我們所有人都經歷過這種經歷，由於這種低效的客戶支持流程，企業會失去客戶。這是情緒分析可以提供改善的地方，情感分析允許計算機理解對話，評論或反饋的背景或意圖。它使他們能夠區分意見、建議、投訴、查詢和贊美。

　　利用情感分析的應用程序可以幫助企業更好地了解客戶的需求，此類應用程序可以分析眾多社交媒體渠道，以改善品牌的社交傾聽。

　　四、智慧城市的發展

　　天搜股份了解，大多數城市都沒有能力滿足其爆炸性人口的需求。為龐大的城市人口提供水、電、便於運輸和更清潔的空氣正成為城市管理者日益復雜的挑戰，而獲得醫療保健和公共服務是另一個主要問題。在其中，政府組織還需要在其有限的資源範圍內維持法律和秩序。

　　智慧城市可以利用人工智能、大數據和物聯網來解決大多數城市人口挑戰。通過混合使用這些技術，城市可以更好地分析來自整個城市的攝像頭數據，圖像和實時視頻分析有助於識別事故和交通擁堵。管理員可以利用此信息集中管理道路上的流量，此外，他們可以依靠智能系統自動控制交通信號，以便優先通過VIP：應急響應團隊和執法機構。

　　五、AI工具和開發平臺的統一

　　人工智能工具和平臺市場擁有眾多競爭廠商，它們正在分散的生態系統中提供不同的功能。大多數人工智能開發平臺仍處於起步階段，雖然多年來許多業務用例已經成熟，但AI的全面采用在所有行業中仍然不常見。這是傳統雲和分布式計算服務提供商在AI初創公司中占據重要地位的地方。雲服務提供商擁有現成的基礎架構，規模和重要資源，可為各種規模的企業開發大數據和人工智能平臺。開發人員可以使用ET Brain創建利用語音識別、面部識別、圖像識別、文本識別、自然語言處理、機器學習和其他AI技術的應用程序。這些應用程序還可以利用阿裏雲的大數據平臺

　　天搜股份跟大家分享以上五點，人工智能已來，也已運用到我們生活中，未來，我們的生活將會因人工智而發生巨大改變。

天搜股份：人工智能未來發展的五大趨勢