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虽然人工智能仍然存在许多错误，但人工智能是未来的发展趋势。2018年，变化缓慢，需要关注人工智能相关领域。让我们看看人工智能在不久的将来将成为现实的五大趋势。
1.改进独立于程序指令的学习模式
机器学习的目标是让计算机从数据中学习并改进数据，而不依赖于程序命令。这种学习可以帮助计算机建立诸如天气预报之类的模型。下面介绍机器学习的应用。
A.金融应用
随着金融技术初创企业对现有企业的挑战，金融业正在迅速发展。这些现有企业中的许多人依靠传统的低效方法来提供标准化金融产品的咨询和业务。人工智能的进步通过引入自动咨询改变了它的领域。机器学习模型也可以取代传统的预测和分析方法来衡量市场趋势。
现在，机器学习还可以帮助金融公司防止金融欺诈。它可以提高信用评级的准确性，改善贷款机构的风险管理。
B医疗应用
机器学习和大数据可以利用大量潜在的医学数据来识别疾病，并通过基于机器学习模型的新应用提供正确的疾病诊断。机器学习还可以帮助基因序列分析、临床实验、药物发现和开发，以及预测传染病的发生。
基于人工智能的系统还改进了医院的操作流程和数据管理。需要注意的是，医疗保健人员在阅读音量说明或诊断数据时可能会出错。具有图像识别和光学字符识别功能的智能人工智能系统可以通过两次确认这些数据来减少这种误差。
C工业应用
机器学习算法支持涉及整个制造生命周期的许多应用，包括产品设计、生产计划、生产优化、流通、现场服务和重用。目前，许多行业正在实施基于人工智能和物联网的解决方案，以通过独立和分散的SCADA（监控和数据采集）解决方案限度地发挥协同作用。
此外，机器人和自动武器的使用在制造业中并不陌生。先进的物联网基础系统正在推动工厂设备和机器的预防性维护和维修，人工智能基础技术优化的供应链运作也在发展。
D.A.平台
我们中的大多数人都目睹了IT运营过程，每天都要处理成千上万的事件，这是不堪重负的。这些分析系统没有利用it运营数据的真正潜力。这就是为什么我们应该转向开发具有更高操作能力的智能系统。aiops的AI算法可以自动化相关事件数据的分析和处理，而aiops可以通过使用实时重复数据消除、黑名单、相关事件种子和其他算法来降低这些事件的频率。
通过自然语言处理简化人机交互
自然语言处理（Natural language processing，NLP）是人工智能的一个迅速发展的领域，致力于分析和理解人类语言。基于NLP的应用程序通过理解语音、上下文、方言、发音和更细微的差异与人类交互。让我们来看看NLP和人工智能技术的发展趋势。
A.客户服务聊天机器人
支持许多实际的客户服务应用程序，通常是需要处理普通客户查询的压力很大的工作环境。基于NLP的聊天机器人可以通过更高的效率、更少的等待时间、更好的客户咨询和文件标准化来改善客户服务。
B假想助理
消费者领域的例子。人工智能技术通过理解人类的语音请求，正在改变我们与机器的通信方式。虚拟助理可以打破我们传统的广告业务模式，促进购买决策。
