令人敬畏的 2020 年人工智能和機器學習趨勢

人工智能和機器學習是世界上最繁榮和最具革命性的兩項技術。 這些技術正在進入世界上幾乎所有領域，並將以有趣的方式影響這些領域。

有很多原因使 AI 和 ML 成為世界上最受歡迎的兩項技術。

這些技術有能力改變地球的運作方式。 而且，毫無疑問，在 AI 和 ML 的世界中不斷發生某些事情。 在本文中，我們將討論將塑造 2020 年新年的一些頂級 AI 和 ML 趨勢。我們還將討論面部識別技術及其 2020 年用例的主題。

人工智能和機器學習將觸及天空

首先，我們想強調一點，到 2023 年，與人工智能解決方案相關的收入預計將達到 979 億美元。這意味著人工智能似乎有很大的潛力。 與此同時，機器學習領域也發生了很多事情。 而且，機器學習解決方案和系統的需求預計也會很高。 歸根結底，世界已經意識到人工智能和機器學習可以帶來的眾多好處。

2020 年人工智能和機器學習趨勢值得關注

基於人工智能的廣告和媒體

不過，大多數人工智能和機器學習都與企業相關聯。 人工智能的主要用途是動態 365 操作的自動化。 然而，毫無疑問，人工智能可以對創意產業以及創意任務產生積極影響。 人工智能似乎在廣告和媒體領域也有很大的潛力。 人工智能和機器學習已經在創意廣告和故事的製作中發揮了至關重要的作用。 此外，許多機構也開始使用 ML 和 AI 來編寫劇本。 2020 年，我們將看到創意機構和媒體機構更多地使用這些技術。 事實上，即使是富有創造力的千斤頂也會盡最大努力充分利用這些新技術。

管理客戶互動並提高忠誠度

實時營銷工作將需要基於人工智能的解決方案。 由於營銷團隊將對製定有效的實時策略感興趣，因此人工智能和機器學習的作用將非常明顯。 人工智能和機器學習為客戶支持、營銷和銷售團隊提供了全方位的好處。 許多新工具還具有基於人工智能的功能，旨在提高客戶互動和營銷活動的質量。

此外，人們相信基於人工智能的業務決策可以帶來更好的客戶獲取和保留。 因為，人工智能和機器學習似乎對客戶生命週期產生了積極影響。 借助由人工智能驅動的最新企業解決方案，公司能夠更好地了解客戶，從而製定個性化的活動和計劃。 因此，保留的機會會自動顯著增加。

人工智能與基於模型的設計之間的關係

人工智能已經在風力渦輪機、飛機發動機、自動駕駛汽車以及各種工業設備領域發揮著重要作用。 這項新技術的整體影響是值得注意的，尤其是在復雜和多領域的系統中。 新時代的設計師對基於模型的設計工具很感興趣。 因為，它們幫助設計人員不斷地模擬、集​​成以及測試人工智能係統。 此外，在刺激技術的幫助下，設計師和工程師能夠識別人工智能如何影響系統。 因此，毫無疑問，基於模型的設計在社會中具有非常積極的作用。

人工智能和機器學習對區塊鏈行業的影響

區塊鏈可能很快就會觸及 15 億美元大關。 由於世界各地的企業都會有興趣投資它，因此，區塊鏈似乎在 2020 年及之後的幾年內擁有巨大的發言權。 這項技術已經引起了很多轟動，並且有一定的勢頭與之相關。 現在，隨著人工智能和機器學習的融合，這項技術有望變得更加強大。 因此，在 2020 年，您可以期待由 AI 提供支持的更新的區塊鏈工具和技術，這種合併的一些優勢將是大大改善交易、更好的數據質量以及許多其他方面。

工作場所的自動化

2020 年，人工智能和機器學習將在辦公室更加活躍。 儘管如此，已經有很多關於人工智能和機器學習可能會徹底改變辦公室這一事實的討論。 然而，在接下來的一年裡，我們將看到更多使用 AI 和 ML。 而且，我們還可以觀察到，人工智能和機器學習可能會使工作場所的操作自動化。 不過，這並不意味著人力將被完全取代。 但是，一些手動工作肯定會自動化。 因此，我們可以期待 2020 年的生產力和效率更高。

上面列出了一些 2020 年 AI 和 ML 的主要趨勢，除了這些趨勢之外，還有一些會令世界興奮的事情。 喜歡更多地使用面部識別技術。 它由 AI 和 ML 提供支持，這種超精確的生物特徵認證將在 2020 年得到改進。此外，面部識別的利用率將比以前更多。

該技術更加引人入勝和有趣，並且有許多用例，包括技術、市場、供應商等。

面部識別是使用他/她的面部來完成對一個人的驗證或識別的過程。 該技術根據人的面部細節分析、捕捉和比較模式。

這個怎麼運作？

人臉識別技術分為三個步驟：

1. 人臉檢測
2. 人臉抓拍
3. 人臉匹配

人臉檢測是在圖像和視頻中檢測和定位人臉的過程的第一步。

面部捕捉是基於特徵將面部細節轉換為一組數字信息的過程的下一步。

人臉匹配是驗證人臉並與人匹配的最後一件事。

切勿將“識別”與“認證”混為一談。 這兩個術語是不同的，具有不同的含義。 在生物識別技術中，該技術用於借助可識別和可靠的數據來識別和驗證一個人。 識別只是“誰是那個人”，而認證是“驗證他/她是否真的是那個人”。

在最終報告中使用面部識別技術的應用類別排名前三。 讓我們討論這前三個類別。

1. 安全——執法

安全市場正在製定新的解決方案來打擊和打擊犯罪和恐怖主義。 在這個市場上，面部識別系統是有益的或檢測和預防犯罪。 以下是安全市場如何使用該技術：

1. 該技術在簽發身份證件時使用，並且大部分時間與指紋等其他生物識別技術結合使用。
2. 在邊境檢查時進行面部匹配，以了解護照的數字化生物特徵是否與護照持有人的面部匹配。
3. 面部匹配還用於對駕駛執照和身份證圖片的數據庫進行搜索。
4. 無人機安裝了航空攝像頭，以在發生大規模事件的大面積區域提供面部識別。

2. 健康

如今，深度學習和麵部分析已經成為可能，醫療保健行業可以出於多種原因使用面部識別和生物識別技術。 醫療保健組織能夠：

1. 更準確地跟踪患者的用藥情況
2. 檢測遺傳病成功率96.6%
3. 支持疼痛管理流程
4. 營銷和零售

我們大多數人都想知道為什麼營銷和零售行業需要面部識別技術。 由於最不期望營銷和零售業曾經利用這項技術，如果是這樣，那麼如何。 KYC（了解您的客戶）肯定會成為 2020 年有爭議的話題。這一即將到來的趨勢正在與客戶體驗中的先進營銷策略一起使用。

將攝像頭放置在零售店時，店主和經理能夠分析購物者的行為並改進購買流程以提供最佳購物體驗。

亞洲歡迎 2020 年東京奧運會人臉識別（日本）

2020 年東京奧運會的官員將應用面部識別技術來識別授權的個人/運動員並允許他們自動訪問。

悉尼正在機場進行面部識別試驗，以幫助人們以更安全、更快捷的方式通過安檢。

在印度，Aadhaar 項目是世界上最大的生物識別數據庫。 Aadhaar 卡為超過 12 億的印度居民提供唯一的數字身份證號碼。 據消息人士透露，印度可能會在 2020 年發布新的最大的人臉識別系統。

如果面部識別被愚弄怎麼辦？

有很多例子可以解釋這項技術如何很容易被愚弄。 讓我們討論一些例子：

• 在俄羅斯，Grigory Bakunov 創造了一種混淆面部檢測設備的解決方案。 他開發了一種算法，該算法涉及使用特殊化妝來欺騙軟件。 但是，他決定不將該產品推向市場，因為犯罪分子很容易以此欺騙面部識別解決方案。
• 2017年底，一家越南公司使用口罩破解了蘋果iPhone X中安裝的Face ID人臉識別功能。然而，黑客使用該破解程序進行大規模利用的難度更大。

換句話說，用戶可以藉助過濾器來修改圖像中的特定像素，然後再將其在線發布。 這些變化對於人眼來說是微不足道的，同時也給面部識別解決方案帶來了困惑。

AI 和 ML 是兩種最強大和最有影響力的技術。 這些技術有可能進入不同的領域並產生影響。 我們不能聲稱預測未來幾年將出現的所有關鍵主題。 但這些技術正在慢慢進入不同的市場和領域。 AI 和 ML 技術已經被市場專業人士用於多項實驗。 您也在手機中使用此技術進行解鎖。 因此，毫無疑問，我們將在未來幾年見證很多事情。

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