첫째, 인터넷의 쇠퇴는 인공지능을 새로운 출구로 만들었다.
첫째, 인터넷 트래픽 배당금은 기본적으로 사라집니다.
PC 와 모바일 인터넷의 배당금은 이미 사라졌고, 휴대폰 출하량은 매년 감소하고 있다. 휴대전화와 무선설비의 유량은 기본적으로 평평하지만, 중국 휴대전화의 출하량은 이미 몇 년 연속 4 억대로 유지되었다. 즉, 네가 한 대 더 팔면 다른 사람이 한 대 적게 판다는 것이다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 무선명언)
이 단계에서 트래픽의 대세는 기본적으로 고정되어 있다. 휴대폰의 첫 화면은 기본적으로 위챗, QQ, 타오바오, 헤드라인, 메일, 달력과 같은 앱이라는 것을 모두 알고 있다. 현재 새로운 유량 배당금이 고갈되어 이 분야에서 창업하는 것은 현명하지 못하다.
예를 들어 PC 인터넷의 마지막 유니콘 회사는 어디입니까? 알다.
거의 20 1 1 정식 온라인 운영을 알고 있으며, 오늘은 최신 PC 유니콘이다.
20 1 1 의 PC 인터넷 경쟁이 20 15 의 모바일 인터넷 경쟁과 비슷한 수준이다.
20 15 년, 모바일 인터넷 사용자 수와 경쟁 총량이 실제로 20 1 1 년 PC 영역을 초과했기 때문에 20 15 년 후에는 모바일 인터넷을 하기가 어려울 수 있습니다.
둘째, 인터넷이 사용자에게 제공하는 가장 큰 가치는 정보 비대칭과 연결 문제를 해결하는 것이다.
전자 상거래는 이 두 가지 문제를 해결했다.
(1) 은행 2 에 있습니다. 원숭이 맥주?
내가 파는 물건이 진짜인지 가짜인지 어떻게 알 수 있니? 내 애프터서비스가 좋은지 어떻게 알 수 있습니까? 타오바오는 다이아 왕관으로 문제를 해결했다.
② 정보 연결 문제.
바이어가 그렇게 많은데, 판매자가 그렇게 많으니, 당연히 모두를 모을 플랫폼이 필요하다. 이것은 "인터넷+"의 주요 관심사입니다.
많은 전통적인 업종에 있어서 정보와 연결은 모두 통점이 아니다.
의료를 예로 들다. 중국의 삼갑병원에는 그렇게 많은 의사들이 있다. 중국 전역에서 6543.8+03 억 명을 이 의사들과 연결시켜도 소용이 없다. 한 의사가 하루에 그렇게 많은 환자들만 볼 수 있기 때문이다. 인터넷은 의사의 문진 효율을 높이지 않아 도움이 매우 제한적이다.
셋째, 인공 지능은 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
자, 인공 지능은 매우 인기가 있습니다. 많은 기층병원에서 생산한 CT, 엑스레이는 AI 를 통해 많은 문제를 해결할 수 있다.
드립 택시도 포함되어 있습니다. 인터넷은 택시난을 해결했지만 택시 가격 문제는 해결하지 못했다. 사실 보조금을 취소한 후, 모두들 방울방울 한 방울도 싸지 않다는 것을 발견했다. 그 이유는 간단합니다. 자동차든 택시든 사람이 운전해야 합니다. 인건비가 떨어지지 않으면 싸지 않다.
여러분이 한 가지 문제를 알고 있는지 모르겠습니다. 현재 전통업계의 외식업은 인터넷에 의해 개조되었지만, 사실 매우 피상적이다. 할인권으로 주문한 것 뿐인데 그것뿐인 것 같아요.
외식업계가 정말로 해결해야 할 것은 요리사가 대체될 수 있는지 여부인데, 이것은 이 인터넷에서는 전혀 도움이 되지 않는다.
따라서 미래의 인공지능에 의한 각 업종의 개조는 인터넷을 훨씬 능가할 것이다.
예를 들어, 의료업계에서는 많은 기층병원 수준이 높지 않아 앞으로 인공지능 보조의사로 CT, 엑스레이 등 의료 영상을 읽을 수 있다. 예를 들어, 올해 IBMWatson 은 피부 흑색종에 대한 진단 정확도가 97% 로 높아져 인간 전문가 75 ~ 84% 의 평균 수준을 훨씬 넘어섰다.
미래에는 인공지능이 무인차, 로봇, 의료, 금융, 교육 등 분야에서 엄청난 사회적 효과를 폭발시킬 것이라는 데는 의심의 여지가 없다.
둘째, 인공 지능이 널리 사용되고 있다.
1, 자연어 생성
자연어 생성은 고객 서비스, 보고서 생성 및 시장 개요를 위해 데이터를 텍스트로 변환하는 방법을 연구하는 인공지능의 한 분야입니다.
2. 음성 인식
시리가 전형적인 예입니다.
현재 음성 응답 상호 작용 시스템과 모바일 어플리케이션을 통해 인간 언어를 전사하는 시스템이 수십만 개나 있다.
3. 가상 도우미
가상 조수는 인간과 상호 작용할 수 있는 컴퓨터 에이전트나 프로그램으로, 그 중 가장 유명한 것은 채팅 로봇이다. 가상 지원은 고객 서비스 및 지원에 많이 사용되며 스마트 홈 관리자가 될 수 있습니다.
기계 학습 플랫폼
기계 학습은 컴퓨터 과학과 인공지능 기술의 한 분야로, 컴퓨터의 학습 능력을 향상시킬 수 있다.
알고리즘, API (Application Programming Interface), 개발 및 교육 키트, 데이터 및 컴퓨팅 기능을 제공하여 예측 및 분류 작업을 해결하기 위해 애플리케이션, 프로세스 및 기타 시스템에 모델 설계, 교육 및 배포
Adext 는 세계 최초이자 유일한 오디언스 관리 도구입니다. 인공지능과 기계 학습을 디지털 광고에 적용하여 제품 포지셔닝에 가장 적합한 광고를 청중에게 정확하게 배치합니다.
5, 인공 지능 하드웨어 최적화
인공지능을 위한 컴퓨팅 작업을 실행하기 위해 특별히 설계 및 제작된 GPU (그래픽 처리 장치) 와 CPU (중앙 처리 장치) 입니다.
곧 다가올 인공지능 최적화에 기반한 실리콘 칩은 휴대용 장비와 생활의 어느 곳에나 직접 내장될 것이다.
6. 의사 결정 관리
지능형 시스템은 규칙과 논리를 AI 시스템에 도입할 수 있으므로 이를 사용하여 초기화/교육, 지속적인 유지 관리 및 최적화를 수행할 수 있습니다.
의사 결정 관리는 다양한 엔터프라이즈 애플리케이션에서 구현할 수 있으며, 의사 결정을 보조하거나 자동화하여 기업 이익을 극대화할 수 있습니다.
7. 심화 학습 플랫폼
심화 학습 플랫폼은 인간의 뇌를 시뮬레이션하고, 데이터를 처리하고, 의사 결정 패턴을 만들 수 있는 다층 인공 신경망을 포함하는 기계 학습의 특수한 형태입니다. 현재는 주로 대형 데이터 세트를 기반으로 한 패턴 인식 및 분류에 사용됩니다.
8. 생물학적 정보
이 기술은 인간의 행동과 신체의 물리적 구조와 모양을 식별, 측정 및 분석할 수 있다.
이미지, 터치 인식, 바디 랭귀지 인식 등 기계와의 보다 자연스러운 상호 작용을 제공하며 시장 연구 분야에 널리 사용됩니다.
9, 기계 가공 자동화
기계 처리 자동화는 스크립트와 기타 방법을 사용하여 수동 작업을 자동화하여 보다 효율적인 비즈니스 프로세스를 지원합니다.
현재 인건비가 높거나 비효율적인 작업과 프로세스에 사용되고 있습니다.
기계 가공의 자동화는 인류의 재능을 극대화하고 직원들을 더욱 창의적이고 전략적인 시각으로 만들 수 있어 회사의 발전에 매우 중요하다.
10, 텍스트 분석 및 자연어 처리
텍스트 분석 및 자연어 처리는 통계학 및 기계 학습 방법을 활용하여 문장의 구조, 의미, 어조 및 의도를 이해하고 사기 탐지 및 정보 보안에 널리 사용되며 구조화되지 않은 데이터를 마이닝하는 데도 사용할 수 있습니다.
1 1, 디지털 쌍둥이/인공지능 모델링
디지털 페어링은 물리적 시스템과 디지털 세계를 연결하는 소프트웨어 아키텍처입니다.
GE (General Electrical) 는 항공기 엔진, 기관차 및 가스 터빈을 모니터링하고 고장을 예측하는 인공 지능 회사를 설립할 것이라고 발표했습니다. 이 회사의 디지털 쌍둥이는 몇 줄의 코드만 가지고 있으며, 가장 복잡한 버전도 대화형 차트와 데이터 포인트로 가득 찬 3 차원 컴퓨터 지원 설계 도면처럼 보입니다.
12, 네트워크 방어
네트워크 방어는 인프라와 정보가 공격과 위협을 받을 때 예방, 탐지 및 적시 대응에 초점을 맞춘 컴퓨터 네트워크 방어 메커니즘입니다.
인공지능과 기계학습은 사이버 방어를 새로운 발전 단계로 이끌었다. 20 17 년, * * * 20 억 건의 침입이 감지됐다. 그 중 76% 는 우연이고 69% 는 신분 손실로 인한 것이다.
Recurntneuralnetworks(RNN) 는 입력 시퀀스를 처리하고, 기계 학습 기술과 함께 감독 학습 기술을 만들고, 의심스러운 목표를 발견하고, 최대 85% 의 사이버 공격을 감지할 수 있습니다.
Darktrace, Cylance 등 창업업체들은 인공지능과 사이버 방어의 결합을 중시한다. Darktrace 는 행동 분석과 고급 수학을 결합하여 조직 내의 비정상적인 행동을 자동으로 감지하고, 사이랜스는 인공지능 알고리즘을 사용하여 맬웨어의 침입을 방지하고 공격으로 인한 손실을 줄입니다. 네트워크 방어에 주력하는 또 다른 회사인 DeepInstinct 는 기업 종점, 서버 및 모바일 장치를 보호하기 위한' 가장 파괴적인 신생 회사' 로 간주됩니다.
13, 규정 준수
규정 준수란 개인이나 회사의 업무 활동이 공인된 관리, 규정, 규칙, 표준 또는 계약 조건을 충족하는 것을 의미합니다.
인공지능을 규정 준수 작업에 적용하는 것은 드문 일이 아니다. 자연어 처리 기술은 텍스트를 스캔하고 패턴을 키워드와 일치시켜 회사와 관련된 변화를 식별할 수 있다.
예측 분석 기능 및 시나리오 빌더를 갖춘 자본 스트레스 테스트 기술을 통해 기업은 규제 자본 요구 사항을 준수할 수 있습니다. 또한 심화 학습을 사용하면 잠재적 돈세탁 활동으로 표시된 거래의 수를 효과적으로 줄일 수 있습니다.
14, 지식 작업 보조원
많은 사람들이 AI 가 인간의 일을 완전히 대신할 수 있을지에 대해 걱정하지만, AI 기술은 특히 지식 작업 분야에서 사람들이 그들의 일을 잘 할 수 있도록 도와준다는 것을 잊지 마세요.
지식 작업의 자동화는 이미 두 번째로 파괴적인 신흥 기술로 등재되었다. 지식 작업자에 크게 의존하는 의료 및 법률 분야에서 실무자들은 점차 AI 기술을 진단 도구로 사용하게 된다.
15, 콘텐츠 제작
콘텐츠 제작에는 비디오, 광고, 블로그, 백서, 정보 차트 및 기타 시각 또는 서면 자료와 같이 사람들이 인터넷 세계에 입력하는 모든 자료가 포함됩니다.
CBS 및 기타 팀은 콘텐츠 생성에 AI 기술을 사용했습니다. 위비츠의 SaaS 플랫폼은 인공지능 비디오 제품을 통해 텍스트 콘텐츠를 비디오 콘텐츠로 변환할 수 있습니다. AutoPerspective 에서 개발한 Wordsmith 는 데이터를 수집한 후 자연어 처리 기술을 이용하여 뉴스를 작성한다.
16, P2P 네트워크
피어 투 피어 네트워크 (Peer-to-peer network) 는 네트워크 참여자가 보유한 하드웨어 리소스의 일부로, 네트워크를 통해 서비스와 콘텐츠를 제공하며 중간 엔티티를 거치지 않고 다른 P2P 노드에서 직접 액세스할 수 있습니다.
BetCapitalLLC CEO 인 벤 하트먼은' 기업가' 잡지에 P2P 네트워크도 통화 암호화에 사용되고 있으며 대량의 데이터를 수집하고 분석하여 세계에서 가장 어려운 문제를 해결할 수 있다고 말했다.
Price 는 P2P 네트워크와 인공지능을 이용하여 검색 엔진을 더욱 인간적으로 만들 수 있도록 설계된 회사입니다. 암호화 화폐를 상으로 참가자들은 자신의 컴퓨터의 컴퓨팅 능력을 빌려줄 수 있다. 이에 따라 이 회사는 더욱 투명한 검색 엔진 플랫폼을 구축하겠다고 약속했다.
17, 감정 인식 감정 인식은 고급 이미지 처리나 오디오 데이터 처리를 통해 얼굴 표정을' 읽기' 할 수 있다. 현재 우리는' 미표정' 을 포착하고, 몸짓 단서를 식별하고, 감정이 포함된 음성 어조를 분석할 수 있다.
법 집행관들은 심문 과정에서 이 기술을 사용하여 더 많은 정보를 얻을 수 있으며, 이 기술은 마케팅에도 널리 사용되고 있다.
18, 이미지 인식
이미지 인식은 디지털 이미지나 비디오에서 물체나 특징을 인식하고 감지하는 과정으로, 인공지능 기술은 이 분야에서 독특한 장점을 가지고 있다.
인공지능은 소셜 미디어 플랫폼에서 사진을 검색하고 대량의 데이터 세트와 비교하여 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 찾을 수 있다.
이미지 인식 기술은 번호판 인식, 질병 탐지, 고객 의견 분석 및 인증에 사용할 수 있습니다.
19, 스마트 마케팅
지금까지, 시장 부문은 이미 인공지능으로부터 많은 이익을 얻었으며, 업계의 인공지능에 대한 신뢰는 근거가 있다. 55% 의 마케팅 담당자는 인공지능이 그들의 분야에서 소셜 미디어보다 더 큰 영향력을 행사할 것이라고 확신한다.
지능형 마케팅은 회사의 참여도와 효율성을 향상시키고, 고객을 세분화하고, 고객 데이터와 관리 활동을 통합하고, 반복 작업을 단순화하며, 의사 결정자가 전략 개발에 더 많은 시간을 집중할 수 있도록 합니다.