人工智能正在成為各行各業(yè)的基石，但許多企業(yè)仍不知道如何入局。

有些人一看亞馬遜、微軟和谷歌云等人工智能驅(qū)動公司正在做的事情，就會擔(dān)心自己沒有足夠的資金或沒有受過最好培訓(xùn)的員工來模仿這些領(lǐng)導(dǎo)者。

好消息是，由于硬件和軟件的進(jìn)步，幾乎任何公司都可以開始做人工智能項目。而且他們并不孤單：全球人工智能市場預(yù)計將從2021年的935億美元增長到2028年的6413億美元。

對于那些希望發(fā)展業(yè)務(wù)的公司來說，理想的第一步是從三個最常見的應(yīng)用著手：聊天機(jī)器人、圖像分類和價格預(yù)測。

聊天機(jī)器人刷屏：人工智能對話的興起

聊天機(jī)器人指那些由人工智能驅(qū)動的客戶服務(wù)代理?？蛻粝蛄奶鞕C(jī)器人提個問題，聊天機(jī)器人就會從眾多系統(tǒng)中查找信息并給客戶一個答案。

聊天機(jī)器人以前也曾想討好消費者但結(jié)果卻差強(qiáng)人意，但今時今日聊天機(jī)器人卻做到了助力客戶服務(wù)和滿意度的改善，并為業(yè)界公司節(jié)省了大量資金。Juniper Research預(yù)計，聊天機(jī)器人每年將為企業(yè)節(jié)省高達(dá)80億美元。

中國平安是總部設(shè)在中國的一家主要金融服務(wù)提供商。中國平安是使用聊天機(jī)器人的早期先鋒。對話式聊天機(jī)器人的開發(fā)和訓(xùn)練基于人工智能，這種聊天機(jī)器人具有高水平的理解能力及更高的準(zhǔn)確性，每天能夠完成數(shù)百萬客戶的查詢，因此不僅可以提供大量的成本節(jié)約，而且同樣重要的是，能夠通過減少呼叫中心的等待時間進(jìn)而提高客戶服務(wù)水平。

對話式人工智能應(yīng)用的核心領(lǐng)域

自動語音識別(英文縮寫為ASR)：當(dāng)我們在家中與虛擬助手說話或是對著我們的手機(jī)說話時，自動語音識別進(jìn)入工作狀態(tài)，將語音轉(zhuǎn)換成文本，用戶無需使用傳統(tǒng)按鍵輸入。

自然語言處理(英文縮寫為NLP)：比自動語音識別更進(jìn)了一步，NLP可用于建立應(yīng)用程序，達(dá)到提供無縫人類技術(shù)互動的目的。

基于語音合成技術(shù)的文本轉(zhuǎn)語音：聊天機(jī)器人利用文本轉(zhuǎn)語音能夠通過語音回答客戶的問題。

部署一個成功的聊天機(jī)器人需要速度、準(zhǔn)確性、可定制的語音和語言，而且聊天機(jī)器人還需要具有可擴(kuò)展性，以便在有需要時能夠為幾百或幾千個客戶請求提供服務(wù)。

聽起來很簡單，那么難點在哪里呢?難點在于整個過程并非一勞永逸。開發(fā)準(zhǔn)確、快速的軟件需要不斷進(jìn)行調(diào)整，如果數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊都是手工操作的話就可能會嚴(yán)重影響他們的工作。值得慶幸的是，現(xiàn)在已經(jīng)有越來越多的軟件工具可用于減少開發(fā)一個強(qiáng)大的聊天機(jī)器人所需的時間，過去需要幾個月，現(xiàn)在可以在幾天內(nèi)完成。

團(tuán)隊也可以先提高技能，用預(yù)先訓(xùn)練好的模型作為切入點，然后再從頭開始建立一個聊天機(jī)器人。

圖像分類看全貌

計算機(jī)視覺(圖像分類)指利用人工智能對圖像進(jìn)行分組和分類的過程，目的是提高準(zhǔn)確性、改善安全性及加速新項目。例如，在規(guī)劃行程或控制交通紅綠燈時間時遇到的各種情況都需要基于不斷變化的數(shù)據(jù)點的實時感知及實時解決方案。計算機(jī)視覺幫助物理世界遇上虛擬世界。

部署圖像分類需要一個訓(xùn)練好的人工智能模型，人工智能模型在生產(chǎn)中運行推理工作負(fù)載并進(jìn)行預(yù)測。

以下的分割、分類和檢測三個階段在系統(tǒng)運行推理的過程中聚在一起，時間只有幾毫秒。

一個典型的圖像分類系統(tǒng)包括圖像分割

圖像的各個部分被分為不同的類別

檢測到的任何異常情況都會被標(biāo)記出來，提供給操作者

在醫(yī)學(xué)成像、自動駕駛汽車和交通控制系統(tǒng)等三個領(lǐng)域里，圖像分類可以幫助行業(yè)提高安全性、安全性和精確度。人工智能推理為了實現(xiàn)這些目標(biāo)需要能夠快速運行、能夠?qū)崿F(xiàn)準(zhǔn)確的結(jié)果及需要定期進(jìn)行再訓(xùn)練。

業(yè)界企業(yè)可以發(fā)展相關(guān)技能，在托管實驗室建立圖像分類系統(tǒng)及探索如何創(chuàng)建一個端到端的數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程，在運行推理時則可以在生產(chǎn)中部署模型。

了解為什么價格預(yù)測是關(guān)鍵

由于與大流行病、政治和極端天氣有關(guān)的不可預(yù)見的事件，幾乎每個行業(yè)的原材料價格預(yù)測都變得越來越具有挑戰(zhàn)性。

這些變量在不斷變化，由人工智能驅(qū)動的價格預(yù)測可以幫助企業(yè)克服挑戰(zhàn)，為企業(yè)帶來穩(wěn)定的運營環(huán)境并幫助實現(xiàn)利潤最大化。

人工智能價格預(yù)測模型要評估一些數(shù)據(jù)點，而這些數(shù)據(jù)點會隨著不同的應(yīng)用而不同。

拼車價格預(yù)測模型可能會考慮一天中的時間、天氣和地理位置區(qū)域路線等因素。

預(yù)測未來小麥價格的模型可能包括季節(jié)性需求、天氣和政治活動等數(shù)據(jù)。

訓(xùn)練一個預(yù)測價格的人工智能模型涉及到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)工作，包括準(zhǔn)備處理數(shù)據(jù)。在拼車的例子中，建立一個價格預(yù)測模型將涉及數(shù)據(jù)集的評估，包括接送點、下車點、票價金額、乘客數(shù)量、乘車需求甚至可能包括天氣等數(shù)據(jù)集。

同樣，價格預(yù)測模型需要獲取大型數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集必須在信息變得陳舊和過時之前得到快速處理。準(zhǔn)確性和效率都需要加速計算，以確保預(yù)測的正確性。如果加速數(shù)據(jù)科學(xué)對你的企業(yè)來說是一個新的工作負(fù)載，有些實驗室可以幫助團(tuán)隊在速度方面打磨他們的技能。

啟動第一個人工智能

項目一個公司可以從哪里開始人工智能之旅呢?開發(fā)運行這些和其他關(guān)鍵的人工智能工作負(fù)載的技能并不需要昂貴的費用，也不需要回歸學(xué)術(shù)界。

渴望擴(kuò)大自己的人工智能能力的企業(yè)可以在現(xiàn)有團(tuán)隊技能上進(jìn)行投資，或者可以在世界各地的各種虛擬測試和公司贊助的或第三方“學(xué)習(xí)實驗室”里打磨自己的能力。

一個好的、親身實踐的實驗室經(jīng)驗可以讓用戶看到、了解和試用可能對其特定行業(yè)最有利的各種類型的人工智能應(yīng)用。人工智能可以對幾乎任何行業(yè)或組織產(chǎn)生巨大的影響，例如，為航空公司預(yù)訂系統(tǒng)開發(fā)一個新的、節(jié)省時間的聊天機(jī)器人，或是加快倉庫運作的圖像分類應(yīng)用程序，或是為食品零售業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元的價格預(yù)測模型，這些都可能產(chǎn)生巨大的影響。

雖然人工智能在企業(yè)中的價值很高，但測試一些人工智能應(yīng)用想法卻可能是免費的。因此，現(xiàn)在就花點時間評估一下自己想從哪里開始，可以利用全球許多免費的虛擬實驗室開始你的旅程。