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产品知识

2019年120项人工智能预测

作者:admin日期:2019-03-06阅读

摄影虫的想法

   2019年人工智能行业会是什么样子? 最近,外国媒体《福布斯》采访了人工智能行业的120名创始人和高级官员。 他们中的一些人在人工智能方面有着深厚的学术研究背景,另一些人来自工业部门,对市场需求有着透彻的了解。怀特哈特安全公司的战略副总裁塞图·库尔卡尼: 他们分享的观点涉及人工智能的基础技术,以及人工智能可以渗透的几乎所有领域和问题,如金融、零售、医疗、供应链、房地产、教育,甚至伦理、隐私等蓝芯首席执行官费耶兹·穆罕默德: 这些观点摒弃了传统的夸张和炒作,更加真实、准确和集中“去年是数据科学家的一年——公司非常重视雇佣数据科学家,并授权他们创建先进的机器学习模型在2019年,随着机器的出现,我们将看到这一点成为现实,因为我们收集并向它们提供更多不同的数据源,以便它们能够建立条件概率分布来理解因果关系的方向

   任何人

   大卫·索萨纳,人格学的联合创始人:

   “自动驾驶财务管理是人工智能技术的实际应用。许多银行客户已经体验过这项服务,而且这种趋势在逐年增加。银行业正在实施的项目向我展示了巨大的需求。为了帮助不同的客户通过自我驱动的财务管理来实现他们的财务目标,金融机构需要在一种特殊形式的人工智能中嵌入更专业的知识,即。涉及的应用程序数量、执行的操作类型等。从通用人工智能到分区域专业人工智能的转变。Actian研发和支持服务公司svpregu chakravarathi :

   纽拉的联合创始人兼首席执行官马克斯·范思哲:

   “2019年将是各组织根据自己的数据建立专门的人工智能系统的一年。意识到有时只有有限的数据后,组织知道他们需要一种工具,可以在内部轻松创建高质量的人工智能数据。这种质量比重量更重要的方法要求他们检查这些数据,并问自己:这些数据是他们想要的吗?你想把生产数据和培训数据匹配起来吗? 图像的可重复性和可变性之间是否有平衡? 数据集中的数据是否足够多样化? 采用新的数据策略对克服人工智能数据问题的挑战是有益的还是有害的,它能帮助人工智能在现实世界中变得有效吗”

   Rephael 电信运营商将制定一项战略,并分配预算,将运行中的机器学习货币化weary,WalkMe的联合创始人和总裁:

   “人工智能非常有助于过程探索。这类似于将传感器安装到应用程序中,以了解用户的行为轨迹,并最终通过人工智能预测系统交互的最佳路径。使用GPS (如Waze 在可以让你今天解锁最佳的驾驶路线。同样,人工智能可以为每个员工打开使用该系统的最佳途径,并根据应该做的个人事务提供一系列可能的解决方案。Voxpro首席执行官丹·凯利:

   XponentialWorks的创始人兼首席执行官阿维·雷琴塔尔:

   “2019年,我们可以开始看到设计师直接与人工智能程序交谈,以3D方式重新设计、优化和打印轻量级组件。设计者只需简单描述设计目标和材料参数,剩下的人工智能就可以解决——基于现有的设计理念探索无数的组合。通过这种方式,设计师可以投入更多的精力进行选择,并尝试更快地获得最佳设计。SAP机器学习SVP Markus Noga :

   多莫公司的创始人兼首席执行官乔希·詹姆斯:

   “由于云服务和API的普遍性,人工智能将在2019年为企业带来重要价值。它将帮助组织中的每个人找到机会和新方法来提高工作效率。Kevin Hrusovsky,Quanterix公司总裁兼董事长:

   Zoomin首席执行官Gal Oron :

   “尽管那边的数据科学:2B供应商在适应谷歌和亚马逊设定的高标准个性化体验方面进展缓慢,但该行业至少已经认识到个性化主页和登陆页面的价值。随着顾客期望的提高,企业需要通过机器学习和人工智能来提高顾客的第一眼个性化体验。七

   珍妮弗·埃斯波西托,英特尔健康与生命科学总经理:

   “2018年,我们在健康领域看到了大量关于人工智能的宣传,但我也应该看到这些正在逐步应用于实践。2019年,我们将看到人工智能将视频和音频结合起来,帮助病人从任何地方快速转移到医院护理点。人工智能和5G技术的集成也将加速数字治疗的发展,使它们更加个性化、适应性更强,并且能够利用虚拟现实和AR。精神健康和药物滥用将是应用这项技术的第一个领域。医生。林川接受人工智能作为辅助,而不是担心人工智能会取代他们的工作,这与持相反观点的林川不同。B

   Trigo Vision首席执行官迈克尔·加贝:

   “人工智能在许多行业中发挥着越来越重要的作用。2019年,我们相信人工智能在图像识别领域将会更加精确,并将会融入日常生活任务中,比如照顾残疾人和自动驾驶。人工智能也将参与购物体验的改变。现有商店将被自动化。它将促进供应链链接,提供无缝结账,并加强客户参与。Synopsys安全技术副总裁加里·麦格劳:

  左拉创始人兼首席执行官Tientzuo :

   “人工智能将加速所有权的终结。今天我们没有自己的歌曲或电影,我们只需要订阅Netfix或Spotify。将来,我们也可以订购其他产品。人工智能平台是将全球通用工业产品转化为互联网智能产品的关键环节。现在我们已经可以在运输和消费电子领域看到这种趋势。很快,这种趋势将无处不在,比如桌子、椅子、地板、墙壁和衣服。我们不需要这一切。我们只需要点击并订阅这些服务,包括住宅服务、家具服务、食品服务、交通服务和服装服务。我们将真正生活在订阅经济中。Bigttincan联合创始人兼首席执行官大卫·基恩:

   第8团队首席执行官Nadav Zafrir :

   “网络攻击者使用自动化创建简化的工具来渗透网络。但是自动化对网络安全没有类似的影响。这有两个主要原因:人才库有限和依赖数据可靠性的技术。在这些问题解决之前,自动化就不那么可靠了。相反,自动化应该在攻击前应用,作为一种积极的防御手段,帮助组织在早期阶段用策略赢得攻击,并减少攻击造成的损失。CGS高级副总裁兼全球首席信息官约翰·塞缪尔:

   二

   通用电气风险公司数据科学管理总监阿希什·贾恩:

   “机器人和人工智能越来越多地被用来检查和确保我们赖以运作的关键基础设施的正常运行。例如电力线、铁路等。随着2019年分布式人工智能的爆炸性发展,这两种技术的结合将会加快。分布式人工智能将被分散并直接嵌入到设备中,以执行检查故障的功能。如今,能够远程控制物联网和人工智能的云系统正在向更靠近检查站的分布式自治系统过渡,这使得收集的检查数据更加高效和安全。Perfecto软件通信总监伊兰·金斯布鲁纳:

   离群点联合创始人兼首席执行官肖恩·伯恩斯:

   “人工智能和机器学习的话题曾经非常受欢迎,但它们的受欢迎程度将在2019年下降。随着越来越多的企业建立了“人工智能策略”,我们可以发现人工智能的话题远没有炒作,而是更加关注解决实际问题。我们将把目光从人工智能转向人工智能带来的结果。例如,公司将关注人工智能工具带来的商机。技术本身不再比它能带来的商业机会更重要。安东尼奥·阿里格里亚,人工智能外包系统的负责人:

   Domino数据实验室首席数据科学家Josh Poduska :

   “普通消费者对人工智能的理解将会大大提高。我们不会将人工智能与科幻机器人和未来的自主汽车联系在一起,而是更多地与更有效的工具联系在一起,帮助我们处理日常琐事。纳撒尼尔·博伦斯坦,油印卡的首席科学家:

   阿曼·奈马特,德曼基地技术总监:

   “2019年将是数据科学家死亡的一年。今年,每个人都开始学习人工智能,数据科学不再是数据科学家的专属领域。目前,只有大约5000名数据科学家。我们不能简单地指望他们领导一场工业革命。组织中的每个人都需要学习人工智能的相关技能。数据科学家的死亡将是这一改革的高潮。ZL Technologies首席执行官兼联合创始人梁康:

   《涌现》的合伙人戈登·里特:

   “我们的许多人工智能国王没有“衣服”。近年来,所有受欢迎的人工智能公司都热衷于扩大规模,在所有垂直领域开发更先进的算法。这些人工智能解决方案旨在帮助您解决琐碎的事情。这些人工智能初创公司将利用培训网络不断改进算法,使自己更加强大。MobileIron首席战略官Ojas Rege :

   诺帝诺的首席科学家雅伦·哈达德:

   “人工智能可以在许多特定领域超越人类。这将是它在现实世界中应用的第一年。人工智能将从可穿戴设备获取大量数据,并利用这些数据提供可行的健康建议。此外,无监督的机器学习将会有突飞猛进的发展。我们可以看到使用人工智能来训练人工智能。使用人工智能而不是数据科学家来解决实际问题将使我们在许多任务中表现得更好。八

   极光实验室的联合创始人兼首席执行官祖哈福克斯:

   “如果我们想创造一种可以被我们采用的人工智能,那么我们将更难看到它的人工痕迹,也更难拥有人类的特征。为了让人们愿意在生活中使用人工智能服务,这些服务必须变得更加人性化。就像人体的自我修复能力一样,我们希望这些系统能够自动定位和纠正代码或软件错误。SAP首席创意官Timo Elliott :

   健康的。io创始人兼首席执行官尤纳·塔纳迪尔里:

   “我们相信人工智能将逐渐失去它在医学领域的流行。作为成熟产业数字化的一种方式,用全知全能的机器代替医生已经证明是不可行的。IBM沃森在医学领域的尝试证明了上述观点。因此,在2019年,我们怀疑那些基于人工智能的系统能否带来非特定的见解。Zipponosis首席执行官兼联合创始人乔恩·皮尔斯:

   Alon Kaufman,双重技术的联合创始人兼首席执行官:

   “2019年,人工智能算法不仅会变得更加强大和复杂,而且随着其不可替代和有影响力的力量的增加,其价值也会增加,这就要求算法所有者投入巨额资金来保护它们。人工智能算法是一家公司的核心竞争力,其知识产权保护问题也开始出现。2019年将是保护人工智能知识产权的密集工作年。Parxel综合解决方案副总裁伊莎贝尔·德泽格:

   mPrest创始人兼首席执行官纳丹·巴拉克:

   “到目前为止,我们已经使用人工智能来专注于使我们的生活自动化和智能化。2019年,我们将利用它来改善社会。人工智能将使我们的城市更加环保。从农业科技到公用事业和新能源,人工智能背后的大数据和机器学习将彻底改变人们与周围环境的互动方式。科吉托首席执行官兼联合创始人奥什·宴:

   三

   Lending Express联合创始人兼首席财务官伊登·阿米尔夫:

   “2019年,世界各地的贷款部门将使用人工智能来推断贷款资格并寻找融资机会。贷款人利用人工智能预测不合格客户的潜在价值。人工智能的动态和实时特性可以在整个商业周期中看到机遇。人工智能的应用最终也会改变抵押贷款和学生贷款的形式。规模计算首席技术官艾伦·康伯:

   VAYAVISION的联合创始人兼首席执行官罗尼·科恩:

   “支持自主车辆预测的人工智能将被改造,以评估和分析不同的预测数据。无人驾驶汽车将从目标融合变为原始数据融合,这将使汽车更好地理解运动、速度、角度和轨迹,并提供丰富的数据来预测道路条件下各种物体的运动方向。Stephen Galey,中间件云服务器的解决方案架构师:

   Skyline AI首席执行官盖伊·齐波利:

   “像商业地产这样的万亿级市场包含复杂的互动。现在人工智能已经足够成熟,可以处理如此复杂的任务。人工智能将影响越来越多的行业。许多资产经理正在寻找人工智能定义的新投资工具,以避免风险并实现价值增长。Scott Parker,Sinequa的产品营销总监:

   Boaz Mizrachi,触觉移动的创始人兼首席执行官:

   “虽然4类和5类自动驾驶汽车不能投入商业生产,但2019年仍将是一个大跃进的一年。由于数据共享联盟,人工智能所需的数据变得更容易获得。这有助于提高自动驾驶水平。普鲁托拉·CMOS·鲍勃·戴维斯:

   AppsFlye全球市场副总裁冉阿夫拉艾米:

   “越来越多的公司正在使用人工智能来促进产品创新和提高服务质量。这个数字生态系统中的恶意用户同样会让企业遭受巨大损失。另一方面,智能公司通过投资基于人工智能和机器学习的保护工具来保护自己,从而获得巨大的竞争优势。九

   Sweetch联合创始人兼首席执行官达纳·查南:

   “人工智能研究在医疗保健领域变得越来越重要。人工智能通过分析每个人独特的生活数据来诊断和预防疾病。智能手机和可穿戴设备使得收集这些数据成为可能,并将成为诊断和治疗的重要工具。将能够优化每个人治疗计划的小数据与具有全球影响解决方案的大数据相结合,可以极大地预防和治疗许多疾病,其中人工智能是一个关键环节。Thudheesh Nair,思想点首席执行官:

   这里的高级副总裁联络伊扎克:

   “2019年是建设高效城市交通生态系统的关键一年。现在,我们的城市正面临交通、污染和缺乏停车位的挑战。2019年,我们可以更直观地看到这些问题的根源——城市交通效率低下。建立高效的城市交通系统的核心是了解人们如何出行。城市需要清楚地了解人们的出发点和目的地、出发时间和交通方式。人工智能可以准确地看穿这一切,有助于发展预测能力,并大大改善我们的旅行模式。永见过CEO阿兰·奥赫利:

   Taranis公司的联合创始人兼首席执行官奥菲尔·施拉姆:

   “人们总是担心人工智能对农业的影响。事实上,人工智能、图像和传感器对于未来的精准农业和更好的收成是必不可少的。他们可以掌握1000英亩农场的种植数据。现在农民面临劳动力短缺和缺乏专业精神。对粮食的需求在增加,但是农业没有吸引力,尤其是商品粮食作物。世界各地的农场将使用人工智能技术来弥补劳动力短缺。艾伯特科技公司首席执行官或妮莎:

   Teradata全球新兴业务副总裁Atif Kureishy说:

   “实体零售业将投入更多精力在人工智能上,以改善客户体验、利润和保持竞争力。2019年,我们可以看到新的数据源(监控摄像机、机器人等)。)和人工智能模型来实现上述目标。然而,现在的主要挑战是如何将人工智能应用于数以千计的具有不同布局和基础设开户平台施的零售店。结语系统首席执行官迈克尔·格雷厄姆:

   取消联合创始人兼首席技术官卡尔·施密特的职务:

   “我希望基于人工智能的归因工具会取得进展。在当今的数字环境中,总结归因仍然是一项具有挑战性的任务。企业仍在整合各方面的数据,并试图掌握各种市场渠道产生的利润。人工智能可以对顾客的历史进行排名,并识别顾客来来去去的时间。使用人工智能归因工具的公司将获得竞争优势。蒙塔贡首席执行官库尔特·海克宁:

   全球网络索引高级趋势分析师Chasebuck :

   “第三方数据的未来对于营销人员在快速技术发展的环境中保持竞争力非常重要。一些著名公司的隐私丑闻和全面的数据立法已经达到高潮,迫使消费者更加关注他们的浏览数据以及他们是如何被锁定的。此外,第三方数据可以帮助营销人员收集关于消费如何使用新兴技术的信息。在制定营销战略时,这些数据仍然至关重要。尊贵教育数字解决方案总裁Kanuj Malhotra :

   雷德伍德软件首席创意官尼尔·基森:

   “围绕人工智能可以以某种抽象的形式与人类竞争这一事实的炒作掩盖了一个事实。也就是说,能够收集、组织和操纵人类经验的人工智能工具是有价值的。人工智能将使人类更加聪明和高效。IT对人们来说也是一份更快乐的工作,尤其是在IT行业。对于IT公司来说,整个过程将在2019年实现自动化。人工智能可以利用用户的集体经验和知识,排练数百个过程。IT项目团队可以使用人工智能在早期阶段完成流水线应用程序的开发和故障排除。人工智能将提供急需的帮助,比任何人都更有经验。。安德·哈里斯,高地/尤恩编辑公司总裁:

   Nebu Mathai,认知系统公司产品工程执行副总裁:

   “我们还远没有真正的‘智能住宅‘,这里的主要障碍是感觉和行动之间没有联系。现在我们有各种各样的技术来描述我们光明的未来,但是每个设备的独立性让我们回到现实。消费者应该给“智能住宅”麒麟城娱乐以智慧。射频传感技术和其他网络方案将增加网络硬件的价值。创建认知系统必须结合上述技术,我们将在2019年看到这些技术。由一些有远见的公司领导,创造一个有远见的生态系统来满足消费者的需求。杰夫·萨默斯,保险公司总裁:

   公司创始人兼首席执行官拉纳·埃尔·卡卢比:

   “随着人工智能在越来越多的应用场景中发挥作用,人们不仅会根据它的智商,还会根据它的情商以及感知和理解所有人类事物的能力来判断它是好是坏。理解人类情感和认知状态的能力将成为人工智能评估标准的一部分,因为组织将决定为他们的应用场景选择哪种人工智能解决方案,即使消费者决定家中有虚拟助理或智能扬声器等系统。这意味着人工智能系统将取代人类来决定一切,从批准贷款或决定是否解雇客户,到识别腐败和金融犯罪

   医生。Pegassystems决策管理和分析副总裁罗布·沃克:

   “人工智能的焦点将从智力转移到移情。我们正在超越满足消费者对人工智能的基本智能。客户希望知道他们被视为个人,而不仅仅是客户数据记录。2019年,供应商将更加关注人工智能的人性化和同情心,包括从顾客动机、实时感受、行为甚至周围发生的事情中寻找线索。虽然在更好地理解这方面的内容方面会取得进展,但更大的挑战是在不施加偏见的情况下培训数据

   Cloudian首席运营官乔恩·图尔:

   “随着企业越来越多地使用人工智能从其数字资产中获取更大的价值,元数据标记将成为企业存储中更重要的元素。这将使人们更加关注以元数据为中心的对象存储。关键是与人工智能工具很好地集成。如果我们不小心,它将完全超越西方

   丹·萨默,Qlik高级总监:

   “集中式数据将被来自不同方向、速度和格式的所有数据的单一视图所取代。接下来的两个趋势正在改变这种情况。首先,不同的供应商正在联手标准化数据模型。其次,更重要的是,企业数据目录的出现。这些目录可以从一个中心访问,可以查看整麒麟城登录注册个联合数据行业,并提供与商店交换数据的市场体验。您共享、协作和使用该中心越多,它对企业越有价值。此外,它将你的分析策略与你的企业数据管理策略联系起来,因为数据已经可以分析了。到2020年,认知搜索将简化信息,并将被动搜索减少20 %

   GoodData首席执行官罗曼·斯坦尼克:

   “现代企业将继续超越Hadoop和其他技术。Hortonworks和Cloudera的融合是Hadoop 2019的趋势。20年前在“小”数据时代设计的技术将不再支持现代、全球和动态企业。数据仍然需要管理工具,但是随着人工智能和机器学习的兴起,复杂性将会消失。这也为零售商提供了检查他们数据的机会——他们获取的任何公共或聚合数据,以确保人工智能不会在“垃圾输入,垃圾输出”下做出错误的假设

   伊万·诺维科夫,华尔街首席执行官:

   “随着人工智能应用程序变得越来越复杂,暴露出越来越多的漏洞。现在越来越不可能单独手动修复漏洞。机器学习和人工智能将继续被用来更有效地减少漏洞并获得更准确的结果。所有文本都可以用你最喜欢的声音作为音频来读给你听

   Ibrahim Haddad,Linux基金会研究主任:

   “2019年将是开源人工智能的一年。我们已经看到公司开始开放他们的内部人工智能项目和堆栈,我预计这将在未来一年加速。这类似于云计算,云计算转向开源——增加创新、加速上市和降低成本。然而,构建该平台的成本非常高,该行业正在实现模型、培训数据和应用程序的真正价值。我们将看到围绕一系列关键项目的协调,为人工智能、机器学习和深入学习创建一个全面的开源堆栈。此外,我们还将看到更多关于人工智能伦理道德的辩论,人工智能专家在这场辩论中有很大的影响力,因为没有他们的帮助,这些服务最终将无法发挥作用

   FaceFirst首席执行官彼得·特雷普:

   “人工智能将被用来帮助商店改善顾客体验,并以以前不可能的方式建立用户粘性。当顾客在网上购物时,他们经常收到个性化的推荐和优惠。2019年,选择参加面部识别计划的顾客将获得大量店内折扣,包括个性化折扣、白手套服务和更短的等待时间。。零售商最终将能够为顾客提供与网上商店相同水平的个性化服务。“2019年对于企业来说是选择成为人工智能平台公司的早期一年,他们将比不太创新的竞争对手有更大的飞跃

   OXX联合创始人米凯尔·约翰松:

   “人工智能将开始嵌入到更多的企业应用中,尤其是知识工作者的应用中。人工智能和数据分析将在支持甚至决策方面发挥越来越重要的作用。它还将不断引入新的方法,可以根据实际的实时数据进行学习和调整。“人工智能将使订单收取过程更加自动化,并推荐成功的销售代表作为买家的顾问,帮助双方找到为他们的购买和销售决策提供信息所需的关键资源

   彭博首席技术官办公室数据科学主任Gideon Mann :

   “因为公司认识到,没有高质量的数据,人工智能是无法构建的,所以他们将越来越多地求助于专业供应商,他们使用关键数据资源来帮助他们理解非结构化数据。例如,彭博正在建设金融行业独有的NLP图书馆。克莱尔·米切尔,Vaynersmart的主管:

   芬兰航空公司首席执行官杰克·泰勒:

   “2019年,我们预计在测量和测试人工智能偏差的框架和标准方面会取得重大进展。我们将看到对人类判断力的需求增加,这类工作、标准和协议也会增加。我的预测是,随着企业在事情出错后寻求降低风险,这背后的势头将会增加。人工智能将从根本上改变消费者与品牌互动的方式

   凯雷姆·安德森,Ciena软件和服务副总裁:

   “我们将看到人工智能( AI )作为一种维修和优化工具的出现,以增强IT运营。初始应用程序将倾向于关注安全特性,如DDoS攻击缓解和实时自动路径选择。最后,使用包括人工智能定义在内的网络拓扑和基本操作将帮助我们建立一个基于自动驾驶的网络。“到目前为止,人工智能的能力集中在解决我们知道的问题上——更有效地从我们历史上熟悉的大量数据集中提取模式和见解

   LogMe如果考虑到这些因素,这将有助于确保自动化流程将为公司带来可观的投资回报首席信息官伊恩·皮特:

   “2019年,人工智能( AI )在IT领域的爆炸性增长将带来许多好处和机会来节省时间,但这将要求IT决策者发展成为战略顾问,而不是被动角色。人工智能不会在一夜之间取代整个IT团队,也不会因为当前技术的应用而迅速关闭。然而,随着人工智能开始侵蚀IT服务台对人员的需求,我们将看到那些希望生存的ITDMs做他们应该做的事情——成长,扩展到更高价值的领域,并与企业保持密切的关系。未能达到这一战略领导地位的ITDM将被淘汰。甲骨文公司;

   Mitek付款公司总经理迈克·戴蒙德:

   “人工智能驱动的银行‘出纳员’将成为常态。银行分支机构的整合将让位给下一个大趋势——互动亭。使用人工智能和数据分析,这些“出纳员”将根据他们的生命周期、交易历史等提供个性化体验。,以便用户可以与合适的出纳员匹配。许多银行已经看到虚拟助理在其移动应用中取得了成功。2019年,我们预计人工智能技术将超过移动应用,15 %的银行将推出交互式信息亭。阴道镜首席执行官阿尔多·卡拉斯科:

   阿瓦莫创始人兼首席执行官拉梅诺:

   “人工智能将超越炒作期。实用人工智能将会向前发展,集中精力让购物变得更容易,让患者、更聪明的律师和更安全的网络更好地参与进来。在2019年,我们不会看到无人驾驶汽车不撞车,但是人工智能将以新的有趣方式提高工作效率。sumLogic的联合创始人兼首席技术官Christian Beedgen :

   萨瑟兰首席分析师潘尼·纳加尔朱纳:

   “2018年是机器人的一年。在接下来的一年里,我们将看到通用分析和基于意图的人工智能进一步超越这一步。IT部门强调专业服务平台的重要性,这可以简化IT支持管理,并允许实时提供知识。随着更大的决策权带来更大的责任,人们将越来越多地对自己企业决策的影响负责

   尼欧顿首席技术官尼尔·盖斯特:

   “人工智能和机器学习( ML )在过去几年里一直是安全行业的“银弹”。但是恶意软件作者可以“训练”或调整他们的恶意软件,以避免使用相同的精确算法进行检测。攻击者还可以毒害ML模型训练中使用的数据,因为该算法需要大量数据才能工作,所以很难消除用虚假信息毒害学习环境的情况。我们相信,2019年,恶意软件的主要攻击或压力将来自人工智能的使用。我们将这一新类别定义为“深度攻击”

   六

   布莱德·泰勒,放射工程和设备高级总监:

   “人工智能可能在许多方面影响零售业,但最显著的是,在2019年,我们可以预见供应链中产品创新的增加。随着供应链中的人工智能产品创新通过降低风险、改善预测、加快交付和客户服务能力来降低总体成本,我们可以期待越来越多的公司实施这种解决方案,从而改变零售业在2019年的面貌他们将越来越认识到,准确的预测不仅需要大量的训练数据,还需要一种特殊的数据类型——行为元数据

   媒体数学首席科学家普拉萨德·查拉桑尼:

   “事实证明,深度学习模型容易受到潜在的数据干扰,这使得模型做出错误的预测或分类。随着对大型数据集的依赖日益增加,人工智能系统将需要防范此类攻击数据。聪明的广告商将越来越多地研究对抗性ML技术,以训练模型抵抗这种攻击。我们看到这项技术已经出现在神经病学讨论和一些公共解决方案中,预计人工智能隐私和加密领域的创新将于明年爆发

   SAP数字供应链总裁Hala Zeine :

   “人工智能将增加一层额外的可预测性,使公司能够从物联网设备和过去的客户行为中看到模式并获得摘要,最终使供应链更加智能,从而更快、更高效地生产和实施,让客户更加快乐。在2019年及以后,我们可以期待人工智能将供应链从反应性水平提升到规定性水平,帮助公司比消费者日益增长的期望领先一步。通过将远程治疗与远程精神病学和其他技术相结合,它将在改善合作护理方面发挥越来越重要的作用

   弗兰克·因加里,Quest Analytics的董事会成员:

   “2019年,随着主流非先锋组织将人工智能驱动的临床决策支持工具应用到日常工作中,包括美国的辐射分析以及非洲和南美洲的肿瘤药物选择,人工智能将在医疗保健领域“弥合差距”。此外,随着分子生物学的进步,许多“常见”疾病实际上是罕见的亚形式簇,人工智能将发现隐藏在大量大数据中的高价值小数据(如异常基因特征)。

   克里斯·鲍思曼,NICE Inconact细分和产品营销副总裁:

   “顾客自助服务的人工智能没有炒作显示的那么成功。2019年,许多公司将采取单独的方法——更积极地使用人工智能来自动化重复性的电话后代理工作,更有针对性地使用简单且众多的自助服务用例。事实上,可以合理地假设,人工智能黑客大军将拥有更大、更快的渗透率和更高的自动化程度,从而允许黑客在实施网络攻击方面取得更大的成功

   Rob Maille,商务中心战略和客户体验总监:

   “随着我们进入2019年,RPA (机器人过程自动化)将对零售业、制造业、供应链甚至金融业的运营产生更大的破坏性。2019年,我们可以预计软件机器人和人工智能( AI )将会得到更广泛的应用,因为企业希望使用自动化来提高他们的整体业务。总的来说,人工智能已经消除了许多传统上减缓进程的挑战和负担,从而加快了从攻击识别到补救的时间

   “随着人工智能的应用变得越来越普及,一项关键技术将是处理不断更新操作数据的更大数据集的能力

   快速访问历史数据、当前交易和实时输入对于为企业提供更多价值至关重要。有了正确的数据货币和质量,人工智能将从特殊项目进入生产。。

   “客户体验领域的一个主要障碍是,用户仍然对品牌如何收集、存储、保护和使用他们的信息持谨慎态度

   进入2019年,企业应该关注人工智能的安全性,并利用新兴技术来保护客户。从购买和潜在数字威胁的角度来看,这些威胁试图窃取客户和品牌共享的信息。“。”

   “智能机器人流程自动化将成为业务关键,因为该公司需要高水平的自动化才能在2019年成为智能企业

   此外,对话人工智能将进一步自动化,通过更智能的聊天机器人来自动化企业客户支持。这两种技术的结合是实现更快、更有效和更智能人工智能的下一个重要里程碑。“。”

   “人工智能( AI )将使远程监控我们的健康成为可能,并自动提出改善我们生活方式的方法,这将有助于预防疾病或发现更容易治疗的疾病

   我们已经开始看到这一点,FitBits提醒我们根据日常程序或糖尿病技术来监控血糖,但这只是开始。2019年,我们将看到市场上健康可穿戴设备的增长。这些设备使用人工智能来跟踪大量的情况,如血压,并描绘一个人健康的更全面的画面,因为它是实时变化的。“。”

   Oded Karev,NICE机器人过程自动化负责人:

   “2018年,许多支持人工智能的自动化项目失败了,因为它们瞄准了错误的自动化过程

   2019年,公司必须评估应该考虑哪些参数,例如用户数量、处理时间和任何给定流程的复杂性( I。e。e。) )。)。In。自动化错误的流程只会导致挫败感,并阻止组织成功的自动化之旅。“。”

  B。“随着我们进入2019年,美国

  S。S。然而,人才短缺会影响到每个人,并对公司的交付能力造成压力,除非他们有一个强有力的扩张战略。有大量的原始数据科学家将是解决这些短缺的关键。“。”

   “机器学习将继续发展,但偶尔会遇到荒谬的失败

   在社会方面,人工智能/ML揭示的一些固有的社会规范将继续受到影响。当机器向人类学习时,它们会形成一些坏习惯和一些道德上可疑的习惯。谁知道我们作为一个物种有多可怕。“? ”

   “请注意找到那些基于知识本体的数据科学项目,以补充现有的机器人和机器学习,并将在2019年改进数据科学和人工智能的商业方法,并为这些技术如何提高工作效率设定标准

   知识本体能够将各种数据集链接在一起并从中得出结论,这使得基于本体的系统在2019年成为企业和企业组织的一种尝试。“。”。

   “企业不应该关注2019年人工智能的热门话题,而应该关注人工智能如何为企业提供价值

   人工智能应该有助于减少日常业务的干扰,增强公司未来的技术实力。“。”

   “我们将看到ML/AI工具的探索和采用显著增加,这些工具可以帮助开发无需编码的移动和网络测试场景(无需代码测试),加快代码验证过程,并具有更高的稳定性

   就智能决策和质量分析而言,基于ML/AI的解决方案可以自动切片和切割数据,并为DevOps (一组流程、方法和系统)中检测到的问题提供快速分析。“。”

   “2019年,利用人工智能提高开发者生产力的研究项目和公司数量将呈指数级增长

   我们预计到2020年,所有开发人员都会得到人工智能的帮助。AI可以理解开发者的意图,提出下一个最佳模式,并在产品投入生产之前发现问题。这将使该公司能够持续改进其产品体验,并以前所未有的速度响应市场需求。“。”

   “人工智能将越来越多地用于检测垃圾邮件和网络钓鱼等虚假行为

   未来一年,技术将继续改进,并会发展良好。然而,偶尔的失误会给企业带来重大问题,比如财务和声誉损失。“。”

   “2019年,企业将更加关注数据隐私行为,以符合欧盟法律( GDPR )或州法律(如CCPA )

   高级管理人员将非常关心他们的信托责任,以确保采取适当措施防止这种严重罚款,这可能会造成严重的财务困难或声誉损害。“。”

   “2019年,数据将更加透明

   包括如何收集数据,与谁共享数据,以及他们最终对数据做了什么。虽然这感觉太“敏感”,并限制了一些供应商,但是为了长期的商业可行性,在他们的用户群中建立信任是绝对必要的。没有透明度,就没有信任。没有信任,就没有数据。没有数据,就没有人工智能。“。”

   Saar Yoskovitz,占卜联合创始人兼首席执行官:

   “2019年是人工智能释放工业生产力巨大价值的一年

   越来越多的公司将通过垂直解决方案进入市场,这些解决方案几乎不需要培训模式或解释结果方面的专业知识。任何人都可以使用这种专注的方法,在很大程度上实现非常快速的价值实现。这一转变将提高生产率和安全性,并将为整个行业打开新商业模式的大门。“。”

   “人工智能的最大价值将是我们认识到我们是‘优秀的团队成员‘

  在过去的几年里,业界已经注意到了一个事实,即一个算法比一个人好。2019年,它将开始关注在复杂任务上合作的一套算法。机器依赖于它们的速度,缺乏自我意识和内在利他主义,目前的迹象表明人工智能团队将很快超越人类同行。“。”

   “人工智能为医疗保健领域的变革提供了真正的机会,尤其是在虚拟医疗领域

   我们所知的远程医疗正在迅速成为过去,而虚拟医学是数字化的未来,人工智能将引领行业的下一次迭代。最重要的是,随着这些人工智能工具掌握在供应商和医疗机构手中,数字体验可以增强而不是取代患者和供应商之间的关系。“。”

   “2019年是我们拥有所有可以使用的数字技术的一年,今年将区分落后者和领导者,并为前瞻性组织提供竞争优势

   落后者仍然相信还有时间,并将继续在孤立的岛屿上开发解决方案,并取得微小进展,但他们没有意识到变革的速度比过去20年更快。领导者是那些准备在其组织中进行数字转型的人,他们将使用大数据和人工智能来部署从根本上影响整个药物开发生命周期的解决方案。他们将扭转目前药物开发时间表增长25 %的趋势,达到惊人的平均12年,并将急需的疗法更快推向市场。 “。”

   “2019年,随着人工智能透明度的提高,人们将更好地理解人工智能不是一个包罗万象的术语,而是一组更明确的功能,可以更好地应用于简单的任务,一些更复杂的事情需要人类去做

   这将减少购买机器的恐惧,让更多的人接受新的创新。“。”

   “2019年,人工智能( AI )和机器学习( ML )将通过全球边缘计算平台更快地连接和处理数据

   人工智能和ML理解已经可用,但可能比云平台或传统数据中心慢。我们从航空制造和服务、政府国防机构对黑客的反应以及个人助理对未来在线购买的建议中看到了这一点。“。”

   “2019年似乎是机器学习和人工智能的一年

   这些工具已经存在,但是由于无法将这些新功能与适当的新工作流程和SOC实践相匹配,它们的使用经常会被延迟。明年,一些不可靠的人工智能项目将逐渐消失,这一领域的真正创新者将开始占据主导地位。这可能会导致一些收购,因为一直在努力开发这项技术的大公司正试图收购这项技术。2019年是投资真正有能力的机器学习安全初创公司的一年。“。”

   “到2019年,我们可能会看到更多的聊天机器人和无人驾驶汽车

   聊天机器人人工智能能力的提高将为创新型客户服务团队超越竞争对手创造机会。2019年也是无人驾驶计划的重要一年,该计划将利用经验数据不断改进算法和硬件处理能力。。。

   “随着人工智能和ML成为主流,一种新型的位置数据安全科学家将于2019年出现

   他们需要了解许多学科,如计算机科学和数据科学。最重要的是,他们需要能够区分好数据和坏数据,以及好结果和坏结果。我们发现,数据安全专家可以首先了解我们今天可以获得的安全数据。一旦这些数据被处理和解释,人工智能和ML技术就可以利用这些数据来实现实时安全自动化。“。”

   “2019年最大的技术趋势将是机器学习/人工智能对软件质量的影响

   过去,我们设计的交付流程是精益的,减少或消除浪费,但对我来说,这是一个过时的、半空的流程。在2019年,如果我们想充分利用ML/AI,我们需要理解浪费的反面是价值,从另一个角度来看,效率更高意味着增加价值,而不是减少浪费。“。”

   Mya系统产品管理副总裁康妮·希菲尔:

   “公司将意识到人工智能是对内部流程转型的投资,而不仅仅是一种可以提高效率的功能

   人工智能技术供应商将使人工智能工具和平台的实施和安装变得更加容易。真正能够在组织中创造这种变化的技术领导者和试图利用这种炒作的技术领导者之间的差异将变得越来越明显。“。”

   “过去20年,随着西尔斯公司代表的传统公司逐渐退出市场,世界经济的中心已经发生了变化

   。但这只是开始。大型科技公司已经开始利用他们在人工智能和数据方面的优势,超越传统市场,进入新市场。亚马逊专注于娱乐和医疗保健。谷歌正在关注交通的未来。任何公司都无法避免人工智能驱动的经济。明年,我们将看到这一趋势继续加速。如果公司愚蠢到停下来,他们很快就会步西尔斯的后尘,无法适应人工智能和ML主导的新数字世界。“。”

   “2019年将是人工智能公司开始放弃升级硬件和流程的一年

   相反,他们将关注整个生态系统,重新想象和重塑我们设计过程的方式。这种流程改革技术将带来巨大的变化,但我们将认识到,更大的机会在于使用先进的技术来优化与业务流程交叉的任何地方的人类行为。“。”

   “2019年,我们将不再怀疑或担心人类在第四次工业革命中的作用

   显然,机器和人类之间的关系不是独立的,而是高度共生的。我们将认识到将人类洞察力与人工智能相结合对于实现人工智能和人类潜能是多么重要。我们已经看到人工智能解决方案在部门和企业层面的成功。这些解决方案利用人类提出更大的战略愿景,并促进我们在复杂的过程中更多地了解人类的本能和直觉。。。

   “大多数早期商业人工智能应用侧重于预测性和规定性分析,利用人工智能来增强人类的决策能力

   2018年,随着对人工智能的深入研究,它不仅可以预测,还可以采取商业行动。2019年,蓝芯将采用更深的垂直特定AIthat,这将在整个供应链中独立采取高价值的商业行动——从采购、存储、信息传递到客户服务管理。“。”

   “几乎所有软件公司都知道用户在应用程序中的每一次点击,但是他们对用户的需求以及他们的成功与否缺乏真正的了解

   2019年将是人工智能驱动技术开始理解用户意图和基本软件功能之间区别的一年。有了这些信息,公司可以改善个人、团队和职能的工作。软件公司可以积极干预那些正走向次优结果的客户。此外,这将告知软件公司及其客户应用程序或业务流程优化的潜在需求。“。”

   “2019年,尽管在招聘过程早期使用人工智能的组织已经看到了有希望的结果,但很明显,这种技术仍处于早期阶段,人工智能正被用来告知更好、更快和更明智的招聘决策,而不是做出这些决策

   然而,我们可能会看到人工智能更广泛的应用,以减少招聘人员花在日常工作上的时间,这样他们就可以花时间与更有意义的候选人交流。“。”

   “我们预计人工智能将在2019年更多地应用于高等教育,因为各机构将继续其数字转型之旅,并希望吸引学生对适应性和参与性学习体验的偏好

   尤其是千禧一代,他们的学习偏好将不同于前几代人。人工智能教学助理、在线课程和写作中心将开始在校园中更频繁地使用。“。”

   “由于自动化技术在2019年创造了许多应用场景,因此公司必须考虑技术的影响将如何在短期和长期影响他们的企业文化

   在一些每天接触人工智能的公司中,有必要从一开始就了解员工的意见。在推出任何新的技术平台之前,企业需要考虑产品将为公司带来的价值,它将如何更好地影响员工,以及它将对生产力和参与产生的积极影响。只有这样,公司才能在实施新技术时建立一个成功的团队。“。”

   “我们预计人工智能将在2019年在保险业变得更加突出

   但与此同时,我们也不认为人工智能会在新年或未来几年取代人类保险代理人。虽然机器学习模型可以帮助代理成为他们客户的更好的顾问,但是在保险行业,人的接触总是很重要的。“随着人工智能继续盛行,不可否认的是,自动化决策将取代传统的白领。“

   这与机器人过程自动化( RPA )不同,RPA仅模拟人类的决策

   相反,真正的人工智能系统将超过人类的能力

   我们还可以期待对人工智能有更深入的了解——包括竞争优势分析、降低运营成本和裁员。希望这种C-suite理解会导致工会和工作保障方面的问题,这是重大运营变化的结果。”。萨梅尔·卡迈特,Filetack首席执行官:。“尽管智能虚拟助理和对话式人工智能将在2019年受到极大关注,但机器学习和超级人工智能的主要焦点将是理解内容。人工智能将被用来过滤出什么是真的,什么不是,什么是适当的,什么不是。“

   这一“规则22”使得这个问题极难解决,但在2019年,这个问题将会引起很多关注

   ”。戴尔·布朗,商业发展副总裁,图身高:。“除了公司内部对人工智能的需求增加之外,我们还看到专业数据科学家的持续短缺。为了促进人工智能的应用,人工智能平台需要赋予传统开发人员工具,以便他们能够更快地创建机器学习模型,并确保他们有一个集成的平台,允许开发人员注释和注释提高模型准确性所需的数据。“

   Hanns Wolfram Tappener,Anki的联合创始人和总裁:

   “对美国和欧洲最大的威胁是中国人工智能的快速发展。毫无疑问,中国是一个人工智能大国。”

   为什么因为人工智能的成功取决于大量结构化数据的可用性

   在中国,以少量货币价值/福利交换个人信息是社会可以接受的。这给在这个国家经营的公司比我们的公司更大的优势。如果我们想要竞争,我们需要快速解决数据问题。“。Accenture应用智能搜索和内容分析常务董事Kamran Khan :。“对支持人工智能的搜索和分析解决方案的需求将在2019年变得更加普遍。传统的搜索功能将让位给认知搜索的出现,从而产生人工智能驱动的解决方案,帮助企业摆脱数据陷阱,获得更有价值的知识和见解。”

   企业需要在明年为此做好准备

   “。Aptos零售创新副总裁尼基·贝尔德:。“在2019年,我们将看到更多的公司转向‘玻璃盒子’人工智能——更加透明的人工智能,并且可以看到不同数据点的技术之间的联系。例如,“玻璃盒子”人工智能不仅告诉你一个新的零售机会,还揭示了在数据中如何识别这个机会。”

   “

   Pexip建筑副总裁乔丹·欧文斯:。“随着云计算驱动的人工智能( AI )功能的日益普及,AI将于2019年进入视频会议,涵盖各个方面,如分析会议室活动效率、了解参与者对信息的反应、自动加入程序以及平台利用率。众所周知,人工智能现在可以帮助预测性分析,随时将数据转化为可操作的见解。

   Acast联合创始人兼首席产品官约翰·比尔格伦:

   “我们将在不久的将来看到音频内容和书面内容之间的界线消失。所有音频将以与今天基于文本的网络相同的方式进行搜索。”

   随着语音助手和搜索算法的不断改进,你很快就能和你的助手进行类似人类的对话,他能获得所有的知识

   “。ISG首席分析师布莱尔·汉利·弗兰克:。“我预计2019年将是使用人工智能的生产应用快速增长的一年。市场上可用的工具和模型已经准备好迎接黄金时代,这意味着各种规模的公司部署智能应用程序会更容易。”

   有趣的是,在这个过程中会出现什么样的规格

   。“。绝对数据公司首席执行官兼联合创始人阿尼尔·考尔:。”

   就市场份额和利润增长而言,会有明显的赢家和输家

   正是在这个阶段,持续的数据模式刺激深入学习,从而带来更大的市场发展。。。Alion设计和战略规划副总裁兼联合创始人亚伦·卡尔布:。“尽管关于机器学习和人工智能的宣传含糊不清,但该行业将经历进一步的幻灭。“

   对这些数据的分析可以被挖掘出来,以便更好地让人们注意哪些数据被使用,哪些数据是有用的

   随着ML/AI变得越来越流行,我们将会看到业界对这种受影响驱动的技术和行为元数据的浓厚兴趣。”。Nima Negahban,首席技术官和Kinetica的联合创始人:。

   2019年也是数据工程师年

   对数据工程师有着巨大的需求,他们专门致力于将数据科学家的工作转化为企业增强的数据驱动软件解决方案。这包括创建深入的人工智能开发、测试、开发和审计流程,使公司能够在整个企业中大规模集成人工智能和数据管道。“。Allen Lee,Allego首席执行官兼联合创始人:。”

   人工智能驱动的创新将预测销售问题和买家的反对意见,并对它们进行分析,以更好地预测买家和卖家之间合作的成功率

   在售后阶段,人工智能可以准确定位最佳实践并确定影响客户体验的因素,以帮助口碑销售。最后,人工智能将很快产生一名销售代表,他更容易指导和理解顾客。他更聪明,更敏捷,更容易成功销售。“。”

   “在未来几年,人工智能将越来越多地用于根据特定环境中的相关内容动态修改特定受众并为其提供创造性内容

   虽然创意团队和设计师仍然会决定给定内容的美感和基调,但是作为设计者,他们的角色变得更加重要。他们决定了体验中哪些元素可以变得灵活,同时仍然保持创意概念的核心。“。首席执行官兼TechStyle的联合创始人亚当·戈登伯格:。“许多零售商和品牌将在2018年更加熟悉人工智能及其潜在的使用案例,这些应用将在2019年实施。”

   我预计通过2019年新的个性化设计,这一点会更加明显

   使用人工智能优化客户体验的品牌将会看到结果。“。深北公司总裁兼首席执行官迈克尔·阿代尔:。”

   明年,人工智能的更大潜力将成为焦点,通过引入新的数据集来改变现状,解决我们不知道可以解决的问题

   视频人工智能将是一个很好的例子,有助于将物理环境转化为零售和其他行业的可操作数据。今天的营销人员拥有比以往更多的行为数据,但是他们通常没有时间、资源或知识来正确使用这些数据来定制他们的方法。2019年,人工智能技术将解决这个问题,并最终惠及客户和商业成果。“。”

   “2019年将是人工智能应用于土地的关键一年——这将是我们从空谈转向影响力的一年

   我们将通过数字助理开始看到人工智能,无论是语音、短信还是其他渠道,更深入地融入员工的日常体验。我想我们也会看到,基于人工智能的数字助理对新员工来说更加先进,在入职或技能培训等过程中发挥更大的作用。“。”

   “2019年,我们开始看到在如何将人工智能应用于传统的、由人驱动的过程中取得了真正的成果,这种过程过去需要几周时间,现在需要实时监控

   如果应用得当,简化和加快这一过程可以确保工作流程中的任何变化,从样品收集和处理到仪器摄入,都大大减少。因此,结果变得极其可再现,并且可以在几秒钟内获得潜在的可操作的和临床相关的信息。“。十二。”

   “支持人类和算法的数据收集仍在继续,重要的伦理问题已经提出,我们需要在未来几年密切关注

   数据是人类的,所以它和人类一样混乱,数据不会产生客观性。众所周知,数据和算法延续了现有偏见,自动决策很难解释和证明。当我们陷入思考结合数据和算法来创造客观事实的陷阱时,对这样的决定提出质疑就更加困难了。“

   ”

   Avest软件AI的经理Rajarshi Gupta :。“2018年,我们看到许多敌对人工智能算法试图愚弄人类的例子,比如Buzzfeed的视频,其中奥巴马总统以令人信服的方式发表了错误的句子。很快,我们可以期待看到这个概念演变成一种新的网络犯罪,其中恶意内容由人工智能算法自动生成。“

  深度攻击可以通过在恶意软件文件中生成代码、在僵尸网络中创建虚假网络流量,或者以虚假URL或HTML网页的形式大规模展示自己

   明年,我预计黑客会更频繁地部署深度攻击,试图避开人眼和智能防御

   ”。英特尔人工智能产品集团首席技术官Casimir Wierzynski :。“确保数据隐私,从而确保客户隐私,是我们必须应对的挑战,以实现人工智能的优势。2019年,我们将看到更多的解决方案来确保人工智能的数据加密。最令人兴奋的新兴加密技术之一是同态加密,这是加密数据的一种特殊方式,这样第三方就可以对加密数据进行操作,并仍然使用保护隐私的机器学习技术来收集有价值的见解。“

   ”

   OXX联合创始人理查德·安东:。“人工智能将成倍提高检测恶意行为的能力,这将对网络安全产生巨大影响,并最终显著提高人类有效分析数据的能力,这将通过机器学习带来更快的检测和响应能力。然而,现实地说,人工智能不能完全消除安全漏洞。这是在可接受的误报(合法活动因被错误地评估为恶意而被阻止)和误报(恶意活动不被识别为恶意活动)之间进行权衡的典型情况。为了将假阴性率降低到接近零,必须阻止不可接受的高法律活动率。“

   Adi Pinhas,布罗德曼17的联合创始人兼首席执行官:

   “在2019年及以后,人工智能将越来越多地存在于边缘,因为对隐私、安全和延迟的担忧使得边缘人工智能优于依赖集中式人工智能系统的传统方法。然而,制造业。例如,婴儿食品和汉堡包在周日-周二会上升到上限,但是薯条和啤酒在周四-周六会上升到上限。周末扔掉几个中心商店的固定装置,为橄榄酒吧的安装腾出空间,每周翻一次商店的布局。”

   精力

   Io联合创始人卡兰·辛格:。“人工智能和增强的智能将有助于解决我国的精神健康危机。根据国家健康研究所的数据,将近五分之一的美国成年人患有某种形式的精神疾病。人工智能将有助于扩大合格医疗服务的范围,使人们能够获得适当水平的医疗服务。“

   人工智能工具和数据驱动算法将帮助临床医生跟踪患者历史,识别危机时刻,并为个人提供个性化护理,以减轻症状并改善结果

   。。赛比首席执行官吉拉德·贝利格:。“人工智能将越来越多地为网络攻击提供动力。”

   通过机器学习和人工智能驱动的响应,安全团队可以自动分类和区分优先级,同时将误报率降低高达91 %

   企业将寻求创新的解决方案,使他们能够领先于下一个未知威胁。。“。Eyal benishti,中铁秤的创始人兼首席执行官:。“2019年,人工智能技术将最终不仅帮助识别攻击,还将为安全团队提供如何应对威胁的循证指导。在许多情况下,人工智能将能够在没有SOC团队干预的情况下做出反应。因为人工智能在不断学习,所以该技术随时可以跟上攻击者的步伐,并不断改变工具和技术。”

   这种人工智能驱动技术的实施将大大降低各种规模企业的风险。“

   职业玩家联盟首席人工智能策略师迈克尔·吴:。“机器将开始理解因果关系——今天,当机器(如聊天机器人和虚拟助手,如Siri和Alexa )回应我们时,它纯粹是基于相关性。他们不明白因果关系。然而,随着机器获得更多不同的数据源,它们将开始更好地理解大量变量之间的因果关系。作为人类,我们通过纯粹的常识来理解因果关系。

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