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2021人工智能的發展趨勢!

在2020年全球疫情暴發,人工智能其實已經對幾乎所有行業造成了很大的影響。

新冠病毒疫情對我們行為方式的許多方面產生了影響,但它并沒有削弱人工智能對我們生活的影響。


事實上,有一點很顯而易見,即人工智能算法和機器在抗擊這場疫情的戰斗中,以及我們未來可能面對的其他事件中發揮的重大作用。


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在這場疫情中,我們親眼目睹了迅速分析并解讀病毒全球傳播的數據的迫切需要。各國政府、全球衛生機構、學術研究中心和業界都在制定尋找收集、匯總和利用信息的新方法。


這場疫情未像1918年西班牙大流感那樣造成那么多人死亡(多達5000萬人在西班牙大流感中喪生),主要是醫療技術和醫療標準的進步,以及通訊技術的進步,都使我們能夠更快發現疫情并實施封鎖。

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未來,人工智能將被列入使我們能夠更有效應對疫情的技術清單。來幫助人們處理癌癥等大量積壓的醫學問題,這些疾病的治療和研究因資源被集中于抗擊新冠病毒而受到影響。將人工智能自我學習解決問題的功能應用到這些龐大的、實時的全球疾病數據庫上,我們將更早發現疫情,更容易跟蹤密切接觸者,并實現更準確的診斷。


未來,通過預測病毒未來可能演化的方式,我們將開發更有效和持久的疫苗。



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在這次疫情期間,我們已經看到,包括美國在內的幾個國家已經開始使用無人機來監視人們是否遵守了保持社交距離的原則。


不久,更先進的應用即將出現——比如能夠檢測人群中是否出現發熱等新冠肺炎癥狀的無人機。


人工智能通過計算機視覺技術分析從無人機攝像頭獲取的數據,并向相關部門或當地管理人員通報有關病毒傳播的統計數據和概率。


另一個相關的發展領域將是使用人臉識別技術,這種技術是由計算機視覺算法提供動力。人臉識別的重點放在識別個體、而非人群。警方可以利用這項技術來發現逃避封鎖和隔離的人,并追蹤人群中出現癥狀的個體活動。

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我們的生活、工作和社交方式受到了新冠病毒蔓延的巨大影響。雖然在世界許多方面都已經出現了穩定且強勁的數字化趨勢,但在今年,我們目睹了一場數字化熱潮。


亞馬遜公司2020年第二季度的銷售額比去年同期增長了40%,就連那些迄今為止一直避免開展線上業務的公司也由于疫情影響開始被迫重新評估自己的選擇。


人工智能工具和平臺已經在幫助企業了解客戶的新喜好。此前在數字渠道滯后的企業和機構逐漸認識到這種局面的緊迫性,并開始迅速掌握行為分析和個性化等商業概念。


在2021年,讓企業、組織自助獲取這項技術的人工智能工具將越來越流行,因為中小型企業正在不斷尋求新的模式轉型,建立自己的競爭優勢。



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大多數人工智能算法都是針對預測的,人工智能輔助流行病學研究的必殺技將是建立能夠準確預測未來疫情何時、何地暴發的系統。


這項研究已經進行了一段時間,事實上,一些關于當前疫情的最早警報是由人工智能生成的。


人工智能研究將在未來18個月取得進一步突破,從而提高我們發現和應對疫情爆發危險的能力。


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