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453人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是世界上最繁榮和最革命性的兩項(xiàng)技術(shù)。 這些技術(shù)正在進(jìn)入世界上幾乎所有的領(lǐng)域，并將以有趣的方式影響這些領(lǐng)域。
有成噸的理由說明人工智能 ( AI ) 和機(jī)器學(xué)習(xí) ( ML ) 已成為世界上最受歡迎的技術(shù)之一。
這些技術(shù)擁有著改變地球運(yùn)作方式的力量，且毫無疑問在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，一些東西正在不斷發(fā)生。在本文中，我們將討論幾個(gè)頂級(jí)的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢，將塑造新年：2020。 我們還將介紹面部識(shí)別技術(shù)及其在2020年的應(yīng)用。
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將有新的突破
首先，我們要強(qiáng)調(diào)的是：與人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將在 2023 年達(dá)到 979 億美元。 這意味著人工智能似乎有很大的潛力。 同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域也發(fā)生了很多事情。 而且機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案和系統(tǒng)的需求也會(huì)相當(dāng)高。 因?yàn)?，到目前為止，世界上已?jīng)有大量的基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用誕生。
2020年人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢搜集
基于人工智能的廣告和媒體
雖然，大部分 AI 和 ML 已經(jīng)與企業(yè)聯(lián)系在一起。人工智能當(dāng)前主要應(yīng)用于 ERP，一種基于 Dynamics 365 AI 解決方案，但是人工智能對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)和創(chuàng)意任務(wù)的積極影響是毋庸置疑的，并且人工智能在廣告和媒體領(lǐng)域似乎也有很大的潛力。AI 和 ML 已經(jīng)在創(chuàng)意廣告和故事的制作中發(fā)揮了重要作用。
此外，許多機(jī)構(gòu)也開始使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來編寫腳本。到 2020 年，我們將看到創(chuàng)意機(jī)構(gòu)和媒體公司更多地使用這些技術(shù)。事實(shí)上，甚至還有一些創(chuàng)意的革新者也會(huì)盡力利用這些新技術(shù)。
客戶的互動(dòng)和忠誠度提升管理
實(shí)時(shí)營銷工作將需要基于AI的解決方案。 因?yàn)闋I銷團(tuán)隊(duì)將對(duì)制定有效的實(shí)時(shí)策略感興趣，因此 AI 和 ML 的作用將非常明顯。 AI 和 ML 為客戶支持，營銷團(tuán)隊(duì)和銷售團(tuán)隊(duì)提供了全方位的優(yōu)勢。 許多新工具還具有基于 AI 的功能，旨在提高客戶互動(dòng)和營銷活動(dòng)的質(zhì)量。
此外，據(jù)信基于 AI 的業(yè)務(wù)決策可以帶來更好的客戶獲取和保留。 因此，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)似乎對(duì)客戶生命周期產(chǎn)生積極影響。 借助由 AI 支持的最新公司解決方案，公司可以更好地了解客戶，從而可以進(jìn)行個(gè)性化的活動(dòng)和計(jì)劃。 因此，保留的機(jī)會(huì)自動(dòng)增加。
人工智能與模型設(shè)計(jì)之間的聯(lián)系
人工智能已經(jīng)在風(fēng)力渦輪機(jī)，飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)，無人駕駛汽車以及各種工廠中發(fā)揮著重要作用。 這項(xiàng)新技術(shù)的整體影響是值得注意的，尤其是在復(fù)雜的多域系統(tǒng)中。 新時(shí)代的設(shè)計(jì)師對(duì)基于模型的設(shè)計(jì)工具很感興趣。
因此，它們可以幫助設(shè)計(jì)人員連續(xù)地仿真，集成和測試 AI 系統(tǒng)。 同樣，借助激勵(lì)技術(shù)，設(shè)計(jì)人員和工程師能夠確定AI 如何影響系統(tǒng)。 因此，毫無疑問，基于模型的設(shè)計(jì)在社會(huì)中具有非常積極的作用。
對(duì)區(qū)塊鏈行業(yè)的影響
區(qū)塊鏈規(guī)模可能很快就會(huì)達(dá)到 15 億美元大關(guān)。 因?yàn)?，全球各地的企業(yè)都將有興趣對(duì)其進(jìn)行投資，因此，區(qū)塊鏈在2020 年及之后的幾年里似乎擁有巨大的發(fā)言權(quán)。 這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)引起了很大的轟動(dòng)，并且與此相關(guān)聯(lián)的還有一定的動(dòng)力。 現(xiàn)在，隨著與 AI 和 ML 的融合，該技術(shù)有望變得更加強(qiáng)大。
因此，在 2020 年，您可以期待由AI提供支持的更新的區(qū)塊鏈工具和技術(shù)，而這種融合的一些優(yōu)勢將包括：交易大大改善，數(shù)據(jù)質(zhì)量大大提高以及許多其他事情。
工作場所的自動(dòng)化
在 2020 年，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將在辦公室中更加活躍。 盡管已經(jīng)有很多討論與 AI 和 ML 可能完全改變辦公室的事實(shí)有關(guān)。 但是，2020 年，我們將看到更多使用 AI 和 ML 的方法。
我們可能還會(huì)觀察到，AI 和 ML 可能會(huì)使工作場所的操作自動(dòng)化。 不過，這并不意味著將完全取代人力資源。 但是，某些手動(dòng)工作肯定會(huì)自動(dòng)化。 因此，我們預(yù)計(jì) 2020 年會(huì)有更高的生產(chǎn)率和效率。
上面列出的是 2020 年 AI 和 ML 的頂級(jí)趨勢中的一些，除了這些趨勢之外，還有一些事情將激發(fā)世界。比如更多使用面部識(shí)別技術(shù)， 它由 AI 和 ML 所驅(qū)動(dòng)，這種超精確的生物特征認(rèn)證將在 2020 年得到改進(jìn)。此外，面部識(shí)別的利用率將比以前更高。
該技術(shù)更具吸引力和吸引力，并具有許多用例，包括技術(shù)，市場，供應(yīng)商等。面部識(shí)別是使用人的臉部進(jìn)行驗(yàn)證或識(shí)別的過程。 該技術(shù)基于人的面部細(xì)節(jié)分析，捕獲和比較圖案。
智能化面部識(shí)別技術(shù)是怎么工作的？
面部識(shí)別技術(shù)遵循三個(gè)步驟：
1、 人臉檢測
2、人臉特征捕捉
3、人臉匹配
人臉檢測是檢測和定位圖像和視頻中人臉的過程的第一步; 人臉特征捕捉是第二步，該過程將基于特征將面部細(xì)節(jié)轉(zhuǎn)換為一組數(shù)字信息; 人臉匹配是驗(yàn)證人臉并與人匹配的最后一個(gè)步驟。
切勿將“身份”與“身份驗(yàn)證”混在一起。 這兩個(gè)術(shù)語是不同的，并且具有不同的含義。 在生物識(shí)別技術(shù)中，該技術(shù)用于借助可識(shí)別且有保證的數(shù)據(jù)來識(shí)別和鑒定人。 身份僅是“誰是那個(gè)人”，身份驗(yàn)證是“如果他/她真的是那個(gè)人的驗(yàn)證”。
接下來，我們?cè)趫?bào)告中討論一下面部識(shí)別技術(shù)應(yīng)用中排名前三的三個(gè)類別。
1.安全–執(zhí)法
安全市場正在為打擊和打擊犯罪與恐怖主義提供新的解決方案。 在這個(gè)市場上，面部識(shí)別系統(tǒng)有益于檢測或預(yù)防犯罪。以下是安全市場使用該技術(shù)的方式：
- 簽發(fā)身份證件時(shí)使用該技術(shù)，并且大多數(shù)時(shí)候與其他生物識(shí)別技術(shù)（例如指紋）結(jié)合使用。
- 在邊境檢查時(shí)會(huì)進(jìn)行面部比對(duì)，以了解護(hù)照的數(shù)字化生物識(shí)別特征是否與護(hù)照持有人的面部相匹配。
- 面部匹配也可用于對(duì)駕駛執(zhí)照和證件圖片數(shù)據(jù)庫進(jìn)行搜索。
- 無人機(jī)安裝了航拍攝像機(jī)，可在發(fā)生大規(guī)模事件的大區(qū)域提供面部識(shí)別。
2.健康
如今，通過深度學(xué)習(xí)和面部分析，醫(yī)療保健行業(yè)可以在多個(gè)方面使用面部識(shí)別和生物識(shí)別技術(shù)。醫(yī)療保健組織能夠：
- 更精確地跟蹤患者之間的用藥情況
- 檢出遺傳病的成功率為 96.6％
- 支持疼痛管理流程
- 營銷與零售
可能我們很想知道為什么營銷和零售需要面部識(shí)別技術(shù)？
雖然我們知道營銷和零售行業(yè)曾經(jīng)使用過這種技術(shù)，并且沒有顯著提升，那么現(xiàn)在又應(yīng)該如何應(yīng)用？在 2020 年， KYC（了解您的客戶）肯定會(huì)成為有爭議的話題。這一即將到來的趨勢已與客戶體驗(yàn)中的高級(jí)營銷策略一起使用。
將相機(jī)放置在零售店后，商店所有者和經(jīng)理可以分析購物者的行為并改善購買過程，以提供最佳的購物體驗(yàn)。
2020 年東京奧運(yùn)會(huì)（日本）將使用面部識(shí)別技術(shù)
2020 年東京奧運(yùn)會(huì)，官方將采用面部識(shí)別技術(shù)識(shí)別和授權(quán)運(yùn)動(dòng)員及個(gè)人，并允許他們通行。悉尼正在機(jī)場進(jìn)行人臉識(shí)別試驗(yàn)，以幫助人們以更安全，更快捷的方式通過安檢。
在印度，Aadhaar 的項(xiàng)目是全球最大的生物識(shí)別數(shù)據(jù)庫。 Aadhaar 卡為印度居民提供了獨(dú)特的數(shù)字 ID 號(hào)碼，超過12 億。 根據(jù)消息來源，印度可能會(huì)在 2020 年發(fā)布新的最大的人臉識(shí)別系統(tǒng)。
如果面部識(shí)別出錯(cuò)了怎么辦？
目前已經(jīng)有許多實(shí)例說明如何輕松欺騙該技術(shù)。讓我們討論一些例子：
- 在俄羅斯，格里高里·巴庫諾夫（Grigory Bakunov）創(chuàng)建了一種解決方案來混淆人臉檢測設(shè)備。 他開發(fā)了一種算法，其中涉及使用特殊構(gòu)成來欺騙軟件。 但是，他決定不將這種產(chǎn)品推向市場，因?yàn)榉缸锓肿雍苋菀滓源藖碛夼娌孔R(shí)別解決方案。
- 2017 年底，一家越南公司使用口罩對(duì)安裝在 Apple iPhone X 中的 Face ID 人臉識(shí)別功能進(jìn)行了黑客入侵。但是這種黑客入侵對(duì)于黑客來說更難以大規(guī)模利用。
換句話說，用戶甚至可以在發(fā)送圖像之前借助過濾器來修改圖像中的特定像素。 這些變化是微小的，人眼無法觸及，同時(shí)，它們也使人臉識(shí)別解決方案感到困惑。
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是最強(qiáng)大和最具影響力的兩項(xiàng)技術(shù)。 這些技術(shù)具有進(jìn)入不同領(lǐng)域并產(chǎn)生影響的潛力。 我們無法聲稱可以預(yù)測未來幾年將出現(xiàn)的所有關(guān)鍵主題。 但是這些技術(shù)正在慢慢進(jìn)入不同的市場和領(lǐng)域。 市場專業(yè)人員已經(jīng)在多次實(shí)驗(yàn)中使用了AI和ML技術(shù)，并且你正在手機(jī)中使用此技術(shù)來進(jìn)行解鎖。 因此，毫無疑問，我們將在未來幾年中見證很多事實(shí)。
