工業現代化嚴重依賴新興技術。這些技術，如人工智慧，主要對製造、能源和運輸部門產生重要影響。企業正在透過新興技術轉變為數位環境。每次使用「技術」一詞時，總是會有一些新的東西被開發或投入使用，這可能會使組織受益。
幾年前，沒有人認為新興科技會很快接管我們的生活。使用者的快速發展影響了商業生態系統對這些應用程式即時互動的需求和期望。這些技術進步極大地影響了我們應對全球問題的方式。這些新技術可以改善人們的生活，改變國際經濟的進程，並提高今世後代的生活品質。
一般來說，人工智慧是創建可以根據上下文而不是直接輸入做出智慧決策的電腦系統的活動。了解人工智慧系統始終遵循程式規則至關重要，例如電腦下棋。雖然今天許多人不會認為這是人工智慧 (AI)，但它確實滿足了對系統的描述，該系統具有根據對手的動作做出決策和估計機率的規則。
如今，隨著能力越來越接近感知能力，人工智慧變得越來越流行。這種困境源自於各種趨勢，這是企業將人工智慧納入其策略所需的基本要素。
「新興技術」一詞通常用來描述一項新技術，但也可以指現有技術的持續發展。在媒體、商業、科學或教育領域等不同環境中使用時，其意義可能略有不同。
普華永道檢視了其中的 250 多項，以確定哪些新興技術將對各行業的業務影響最大。最具潛力的技術被歸結為基本八項技術。它們包括機器人技術、3D 列印、區塊鏈、無人機、擴增實境 (AR)、人工智慧 (AI)、擴增實境 (AR)、虛擬實境 (VR) 和物聯網 (IoT)。
「各行各業的企業都在使用、投資或計劃投資人工智慧(AI)。人工智慧正在改善工業流程並使機器變得「智慧」。預計它將成為影響產業和商業的最具顛覆性的技術之一。隨著人工智慧市場的成長，企業管理層應該了解這項技術將如何影響他們的企業策略。」--普華永道
大流行正在加速採用新興技術，而基本八項仍在不斷發展並在今天留下了他們的印記。有些，如人工智慧，對所有業務類型都至關重要。其他，如 3D 列印，則專注於特定行業，包括製造業。同時，我們一直在監測另一個重大變化：這些技術結合的革命性方式。
儘管還有其他新興技術，例如量子計算和奈米技術，但在未來五年內，基本八項新興技術將繼續產生最重要和最實際的影響。然而，他們合作產生這種影響的方式會有所不同。
幾乎在每個領域，人工智慧都會影響人們未來的生活方式。它已經成為大數據、機器人技術和物聯網等新興技術的主要驅動力，並且在可預見的未來將繼續如此。所以，答案是肯定的。人工智慧是一項新興技術。
人工智慧將徹底改變我們的工作和生活方式。它透過多種方式幫助我們提高生產力，並在在家和工作中執行簡單重複的任務時節省大量時間。
例如，我們現在可以設置機器人吸塵器來清潔地板，從而節省我們的時間和精力。透過人工智慧，真空機器人可有效清潔表面，同時避免與障礙物碰撞。
由於進步和人工智慧，對重複勞動的要求也將被消除。透過消除人為錯誤的風險，自動駕駛汽車將減輕我們的駕駛負擔，並可能降低車禍的可能性。
除了減少重複性工作和提高員工生產力外，人工智慧還具有快速決策的能力，有可能改變許多行業。隨著人工智慧在我們的日常生活中越來越根深蒂固，我們必須採取必要的預防措施來防止道德和安全問題。
由於人工智慧在流行文化中的悠久歷史和消費領域的突出例子，許多人對人工智慧的看法被扭曲或限制了。儘管智慧聊天機器人和自然語言介面無疑是人工智慧生態系統的一部分，但它們是目前組織使用新型人工智慧最不常見的方式之一。
毫不奇怪，物聯網這項尖端技術經常與人工智慧相關聯。物聯網系統的複雜性本質上需要一定程度的自動化和網路學習。雖然物聯網的較少實施可以產生一些好處，但大型系統可能會將人工智慧作為解決方案的一部分。
機器學習：機器學習使電腦能夠解釋大型資料集，而無需進行明確的訓練。當利用統計模型和演算法進行資料分析時，機器學習技術可以輔助商業決策。企業在這一領域進行了大量投資，以從機器學習在各個領域的使用中獲益。
醫療保健和醫療行業需要機器學習演算法來分析患者數據以進行疾病預測和有效治療。機器學習對於銀行和金融業分析客戶資料、發現和推薦客戶投資、降低風險和詐欺是必不可少的。零售商使用機器學習來分析客戶數據並預測不斷變化的消費者偏好和行為。
虛擬助理： 教學設計人員對虛擬代理的使用顯著增加。與人交流的電腦程式稱為虛擬代理。 Web 和行動應用程式使用聊天機器人作為客戶服務代表與人們交流並回覆他們的詢問。
亞馬遜的 Alexa 和 Google Assistant 都讓規劃會議和購物變得更容易。虛擬助理透過從您的偏好和選擇中獲取線索來執行與語言助理類似的功能。 IBM Watson 可以理解以各種方式提出的常見客戶服務查詢。虛擬助理的功能類似軟體即服務。
語音辨識： 人工智慧的另一個重要分支是語音識別，它將口語轉換為電腦可以利用和理解的形式。人機互動之間的橋樑是語音辨識。該技術可以翻譯和識別多種語言的人類語音。語音辨識的一個著名例子是 iPhone 上的 Siri。
深度學習： 另一個依賴人工神經網路的人工智慧領域是深度學習。這種方法鼓勵電腦和其他設備邊做邊學，就像人們一樣。因為神經網路有隱藏層，所以創造了「深度」這個詞。一個神經網路通常包含兩到三個隱藏層和多達 150 個隱藏層。
在使用圖形處理單元訓練模型時，深度學習對大量資料非常有效。演算法層次結構用於自動化預測分析。深度學習已經在包括航空航天和軍事在內的各種行業中獲得了關注，以識別來自衛星的事物、透過識別工人靠近機器時的危險情況來確保工人安全、癌細胞檢測等。
自然語言處理：機器傳輸和解釋訊息的方式與人腦不同。一種稱為「自然語言生成」的流行方法將結構化資料轉換為使用者的母語。演算法被編程到機器中，以將資料轉換為使用者會覺得有吸引力的格式。稱為自然語言的人工智慧子集可幫助內容創作者自動化內容並以所需的格式提供內容。
為了達到目標受眾，內容創作者可以使用自動化內容在不同的社群媒體平台和其他媒體平台上進行推廣。隨著數據被轉換為所需的格式，人工幹預的數量將大大減少。圖表、圖形和數據的其他視覺化表示可用。如今，人工智慧藝術插畫家大量使用自然語言處理模式。例如，DALL-E 2、Midjourney AI等新興技術等都使用這種方法。
來自人類的大量燃料、自然資源和勞動力被用來創造人工智慧。此外，它缺乏任何類似人類的智慧。如果沒有大量的人工指導，它就無法做出區分，它用來確定意義的統計推理是完全不同的。自 1956 年人工智慧問世以來，我們就犯了這個可怕的錯誤——這是該領域的一種原罪——假設思想類似於計算機，反之亦然。沒有什麼比我們假設這些物體是人類智慧的類似物更離譜的了。
然而，人工智慧現在已經在許多不同的企業部門中得到了很好的應用，並逐漸影響了人力資源、保險和銀行貸款等領域的決策。
機器透過分析我們的線上行為來了解我們以及我們喜歡什麼。在刪除不太重要的資訊後，推薦系統會建議我們在社群媒體上觀看的影片、閱讀的文章或喜歡的衣服。
由於功能越來越強大的電腦的發展和資訊的數位化，數學模型得到了極大的改進。其餘部分由互聯網及其無限數據集完成，提高了人工智慧系統的能力。
雖然無法預測人工智慧將如何全面影響我們的生活，但有些事情是肯定的：
美國國家人工智慧安全委員會 得出的結論是，美國政府必須大幅加快人工智慧的發展。毫無疑問，人工智慧對於美國持續的經濟實力和地緣政治領導地位至關重要。
大規模臨床試驗和粒子對撞機的建造是昂貴且耗時的重要科學的例子。近幾十年來，人們對科學進步的停滯存在著重大且有根據的擔憂。偉大科學發現的時代可能已經結束。
我們可以預期人工智慧和機器學習 (ML) 可以做的事情會有數量級的改進。人類在他們可以計算研究的概念範圍內受到限制。人類和電腦可以討論更廣泛的概念。
元宇宙和加密貨幣是引發大量炒作的下一代消費者體驗的兩個例子。人工智慧對於使這些體驗變得更加可能變得至關重要。由於人類缺乏將數位事物覆蓋在實際物理環境上或理解人類活動範圍及其在元宇宙環境中的相關影響所必需的感知，因此元宇宙本質上是人工智慧的一個問題。
這些是人工智慧關閉虛擬世界和現實世界之間反饋迴路的有機驅動力。例如，在它們的基礎上，分散式金融、加密貨幣和區塊鏈都是為了將無摩擦的資本主義融入經濟。分散式應用和智慧合約需要更好地掌握金融營運如何與現實世界互動，這是一項人工智慧和機器學習挑戰，才能使這一願景成為現實。
作為一個社會，我們在降低氣候變遷帶來的社會經濟風險方面還有很多工作要做。碳定價政策仍處於起步階段，其有效性值得商榷。人工智慧是許多有前途的新概念實用所必需的。一種潛在的新策略是由人工智慧驅動的預測市場，它可以將政策與影響聯繫起來，並全面了解環境知識和相互依賴關係。
自從人類基因組被解碼以來，個人化醫療一直是個雄心壯志。可悲的是，它仍然是一個願望。為患者創建個人化治療是人工智慧的一個有趣的新用途。此外，人工智慧有朝一日可以近乎即時地合成和預測量身定制的治療方式，而無需進行臨床試驗。
換句話說，人工智慧非常有資格建立和評估個人生物學的「數位雙胞胎」標準，並且可以在一個人所居住的社區的背景下這樣做。
人工智慧尋求創造模仿人類思考過程和行動的機器，例如感知、推理、學習、計劃和預測。將人類與其他動物區分開來的關鍵特徵之一是智力。工業革命導致人類勞動力從各行各業被越來越多的機器取代。即將被機器智慧取代的人力資源是下一個需要解決的主要障礙。
人工智慧領域的研究是豐富多樣的，因為有許多科學家都在關注它。搜尋演算法、知識圖譜、自然語言處理、專家系統、演化演算法、機器學習 (ML)、深度學習 (DL) 和其他 AI 研究領域只是幾個例子。有一項富有洞察力的研究解決了這個主題，稱為「人工智慧：科學研究的強大範式」
具體來說，使用資料訓練模型執行目標函數並經常屬於深度學習或機器學習類別的「狹義人工智慧」已經對幾乎所有重要業務產生了影響。在過去幾年中，連接設備的激增、強大的物聯網連接和更快的電腦處理促成了數據收集和分析的顯著增加。
雖然有些產業剛開始他們的人工智慧之旅，但其他產業卻是經驗豐富的旅行者。兩者還有一段路要走。無論如何，很難忽視人工智慧對我們日常生活的影響。
教育：人工智慧(AI) 用於教科書數位化，早期虛擬導師支持人類導師，臉部分析測量學生情緒，以更好地識別誰在掙扎或無聊，並更好地根據他們的特定需求調整體驗。
醫療：更快更準確地診斷疾病，加速和簡化藥物發現，虛擬護理助理密切關注患者，大數據分析有助於在相對年輕的醫療人工智慧領域提供更個人化的患者體驗。
運輸和物流：自動駕駛汽車總有一天會運送我們，儘管它們可能需要一些時間來發展。
製造： 對於組裝和堆疊等有限的操作範圍，人工智慧驅動的機器人與人類協作，預測分析感測器使設備保持良好的工作狀態。
客戶服務：最後但並非最不重要的一點是，Google正在開發一種人工智慧助手，它可以撥打聽起來像人類的電話來安排約會。除了單字之外，該技術還能夠理解上下文和細微差別。
媒體：新聞業也在利用人工智慧，並將繼續這樣做。為了幫助讀者快速理解複雜的金融訊息，彭博社使用了 Cyborg 技術。美聯社現在使用 Automated Insights 的自然語言處理功能，每年產生的收入報告數量幾乎是其四倍。
工業現代化嚴重依賴新興技術。未來十年，人工智慧應用將對我們的社會和經濟產生重大影響。我們目前處於許多可靠專家認為是在不久的將來技術創新和價值創造最有希望的時期的早期階段。
以上是新興技術：人工智慧正在塑造每個產業的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
