雖然2019年是AI非常輝煌的一年，但這一切是為了在2020年產生更深遠的影響做準備。

這不是我們自己說的!

MarketsandMarkets 的調查報告顯示，AI的發展將對全球GDP產生極大的影響，2030年將達到15.7萬億美元。

不僅如此!AI技術也對企業產生著極大影響， 2020年底將實現足夠的智能化。

你一定很驚訝，AI是怎樣又為什么成為了各行各業的香餑餑呢?讓我們一起來尋找答案。

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AI為什么越來越流行?

人工智能通過各種數據信息實現重復學習和發現的自動化。但這不同于基于機器的自動化流程。人工智能不是使各種手動任務自動化，而是可靠無休地執行基于計算機的大規模任務，且不會感到疲憊。這種類型的自動化過程仍然需要人工研究來配置系統并提出正確的請求。

人工智能還為現有產品增加了智能。在大多數情況下，人工智能不會作為單獨的移動應用程序出售。相反，一些正在使用的產品將通過人工智能得到極大的改善，就像蘋果公司添加Siri作為新一代蘋果產品的功能一樣。

會話平臺、自動化、機器人和智能機器也能與大量數據相結合，以改進從投資分析到安全智能的，家庭和工作場所的許多軟件技術。

人工智能通過允許數據進行編程的漸進學習算法進行調整。人工智能尋找數據的規律和結構，從而使算法獲得預測性或分類性的技能。

因此，就像可以教算法如何下棋一樣，推薦的軟件產品也可以進行線上教授。當新數據給出時，模型會進行調整。后向擴散是一種人工智能方法，當第一響應完全錯誤時，允許模型通過數據收集和訓練進行調整。

此外，人工智能使用具有許多隱藏層的神經網絡來分析更深層的數據。然而，建立一個五層的隱藏欺詐檢測系統曾經是幾乎不可能的。由于人工智能強大的計算能力和大數據，這些都發生了改變。因為深度學習模型直接從給定的數據中學習，需要大量數據以訓練該模型。提供的數據越多，模型將越精確。

人工智能通過深度神經網絡還實現了難以置信的精確性，這在以前是不可能完成的。例如，它們與谷歌搜索、Alexa、谷歌照片的交互完全基于深度學習，并隨著我們的使用變得更精確。在醫療領域，人工智能技術已經廣泛應用于圖像分類、深度學習和對象識別中，以便在MRI(核磁共振成像)中識別癌癥，并達到與訓練有素的放射科醫生同樣的精確度。

人工智能也充分利用了數據。當數據算法自我學習時，數據本身可以成為知識產權。答案就在數據中;只需要應用人工智能就能找到答案。數據的角色比以往更加關鍵，它能創造競爭優勢。如果在這個競爭性行業中擁有最好的數據，即使每個人應用的技術相似，最好的數據也將獲勝。

2020年受人工智能影響最大的行業：

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來源：omara

1. 醫療行業

在醫療行業，人工智能可以在與X射線、CT相關的復雜醫療數據，以及其他檢查和健康測試的分析中提供大量幫助。患者數據和如臨床研究的各種外部知識來源，可用于為每個人定制一套診療方案。

人工智能也能用于向病人提供實時分析基礎上的醫學建議。此外，也可以在網站上提供臨床決策支持。

巴比倫人工智能醫生將病人的癥狀與數據庫作比較，并提供合適的治療。這種應用程序通過語音識別來咨詢病人。

微軟漢諾威項目還使用自然機器學習的語言和過程，分別對每個病人最有效的藥物治療方案做出最精準的預測。

2. 零售/電子零售

人工智能似乎因為其在零售/電子商務行業的應用而聞名。例如，對話智能軟件幫助公司與客戶進行交互，并通過分析銷售電話追蹤潛在客戶，然后使用NLP和語音識別對用戶進行分類。在虛擬客服助理和聊天機器人的幫助下，各種零售公司提供全天候客戶服務，無需人工干預即可回答各種基礎問題。

3. 金融與銀行業

金融與銀行行業正面臨著越來越多高水平且復雜的欺詐和盜竊案件，并且線上交易也隨著時間的推移而越來越受到歡迎。人工智能通過將深度學習技術應用到系統中，能夠輕松地分析規律，識別可疑行為，盡可能中止可能的欺詐，將金融網絡安全提升到一個全新的水平。

4. 科技公司

科技公司不僅創造了人工智能解決方案，而且從中獲益。此外，科技巨頭如IBM、谷歌、蘋果，為了獲得競爭性優勢，一般會縮小人工智能公司/初創企業的規模。

除了各種中小型企業主要使用的聊天機器人平臺以外，其他大型企業還研發了智能語音助手，如微軟小娜、谷歌家居、蘋果Siri。此外，神經網絡也被用于分析人類語言并返回適當的響應。

此時此刻正進行著第四次工業革命。機器學習、人工智能、數據分析、自動化以及深度學習的系統革新了各個行業，同時為廣大公司創造了巨大的機會。

傳統軟件如何利用AI技術得到提升?

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來源：soft.zhiding

各種重要組件，如前端產品接口、數據管理和安全性必須通過常規軟件仔細處理。然而，使用傳統SDLC開發的各種技術也從機器學習中獲益，主要通過以下方法：

1. 快速原型開發

將商業需求轉換為技術產品需要數月甚至數年的時間去計劃，但是機器學習服務通過允許更少的技術領域專家使用可視化界面或自然語言來創造技術，縮短了這一過程。

2. 智能編程助手

軟件公司花費大量時間閱讀文檔，調試軟件產品。智能編程助手通過提供建議和及時幫助(如最佳實踐、相關文檔和代碼示例)來節約時間。這些特殊幫助者包括Java的Codota和Python的Kite。

3. 自動分析和錯誤處理

另外，編程助手可以從之前的經驗中學習，自動識別并標記初始開發階段的各種常見錯誤。一旦技術被應用，機器學習或AI也能用于分析各種系統日志，以快速主動地識別各種軟件錯誤。此外，在不久的將來，可能實現程序在無人工干預下對大量錯誤進行動態回應。

4. 自動化代碼重組

對于長期維護和搜索引擎排名而言，整潔的編程代碼是十分必要的。隨著頂級AI移動應用程序開發公司實現技術現代化，大規模重置是難以避免的，通常也是十分痛苦的。機器學習或者人工智能可以用于代碼分析、性能的自動優化和解釋。

5.. 精確的評估

定制的軟件發展遠超截止日期和預算。可靠的評估需要大量經驗、對執行團隊的熟悉性和對環境的理解。機器學習或AI可以依靠之前的項目數據(如功能定義、用戶描述、評估以及實際數據)進行訓練，從而對預算和工作做出更精確地預測。

6. 做出戰略決策

很重要的一部分時間被花費在討論哪些產品和特點應當被優先考慮，而這些時間的花費可以減少。在過去的開發項目和各種商業因素中經過訓練的人工智能解決方案可以評估現有移動應用程序的性能，并幫助企業老板和軟件工程團隊確定效果，以使風險最小化、影響最大化。

Forrester Research關于人工智能對軟件開發影響的最新報告顯示，將人工智能應用于軟件開發的大部分興趣點在于錯誤檢測和自動化測試工具。

AI在軟件測試中的角色定位

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來源：dreamstime

人工智能在軟件開發生命周期中發揮的最大的作用之一是軟件測試。軟件測試中的人工智能基本是指以下兩種情況。

• 人工智能驅動的軟件產品測試工具
• 人工智能產品和其他物品

不論哪種方式，人工智能都發揮著巨大作用，幫助開發者在最小的人工干預下將軟件測試轉換為強勁的自驅動訓練。現在，移動應用程序開發公司所使用的大多數主導軟件測試工具已經開始將人工智能的潛力融入到其包裝中了。例如，TestComplete tools和 Eggplant的最新產品中都包含了一些基于人工智能的功能。

盡管人工智能為使我們的請求更加智能做出了巨大努力，但是我們不能賦予人工智能工具以完全的自主權，來為我們的目的構建一個完整的解決方案。到目前為止，有各種各樣的人工智能工具來擴大我們的努力，去創造和交付一個更好的軟件產品。因此，雖然移動應用程序開發人員角色要比以往更加重要，我們使用這些人工智能驅動的工具的能力將更加重要。

總結

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來源：js.qq

毫無疑問，AI正在贏得全世界公司的青睞。

現在，有越來越多的公司正在選擇AI來提高收益。

當今，企業雇傭最好的AI移動應用程序開發人員，以使他們的軟件解決方案萬無一失、更加先進。

此外，許多移動應用程序開發公司正在使用AI作為其核心技術來創造功能強大的應用程序。