人工智能时代，我们应该如何设计产品
A君导读：最近这段时间，人工智能（AI）已经成为了热词。天气预报、翻译、修图……我们也开始感受到这项技术对日常生活的影响。
在这种情况下，如何设计产品才能让我们有良好的体验？让Google用户体验设计师Riceman来告诉你。
今年元旦，AlphaGo连续挑战包括聂卫平、柯洁、朴廷桓在内的中韩顶尖围棋选手，三天内取得的战绩为令人咋舌的60胜0负。在过去一年的互联网舞台上，人工智能（ArtificialIntelligence）站在了聚光灯的中心。AlphaGo在新年伊始，为2016年打上了一个大大的惊叹号。
过去这一年，和AI相关的新闻铺天盖地。身为设计师的你可能会问：人工智能和我的日常工作有关吗？我应该为此做什么准备？
人工智能和设计师有关吗？回首过去这一年全球科技公司的大事件，「人工智能」几乎是一个绕不开的关键词。
3月，人机围棋世纪之战打响：李世乭在5番棋中以1：4败给AlphaGo，震惊了整个围棋界以及……朋友圈…4月，人工智能成为Facebook开发者大会上的主角，基于AI技术的聊天机器人开放平台，让很多人第一次感性地认识了这个听起来有点深奥的技术概念。5月，Google首席执行官SundarPichai在GoogleIO上高调宣布公司未来战略将由「移动优先」转向「人工智能优先」，并发布了智能语音家庭助理GoogleHome。9月，Amazon、Facebook、Google、IBM、Microsoft五家公司宣布在人工智能领域建立合作，分享其各自在AI技术上的突破，以吸引更多人才进入这一领域。12月，Amazon宣布他们在刚刚过去的这个圣诞假期中，卖出了上百万台AmazonEcho（亚马逊旗下智能语音助理）。上月，前微软高级副总裁陆奇宣布将加盟百度，除了负责百度旗下众多主线产品业务，还将专攻人工智能研发。
据「财富」杂志预测，人工智能将会在2020年成为一个价值700亿美金的市场，我们看到的是一个爆火的概念和急速发展的市场。那么，现在这个市场上缺什么？
两样东西——产品，和人才——而这，就和设计师密切相关了。
人工智能说到底是一个技术概念，它需要产品来落地。AlphaGo打败再多高手，也只是一个围棋大师。真正有价值的东西是它背后的深度神经网络和树搜索算法——你可能会问「这东西和设计有半毛钱关系吗？」
有，不止半毛钱。
在设计创新领域深耕多年的PatrickHoof教授预测说：
Designwillbelessaboutdeliveringonauser’srequest,andmoreaboutrespondingtotheneedstheyhaven’texpressedyet.
（未来，设计会更多地去响应用户还没有表达的需求，而不是去为了响应用户主动提出的需求）
这句话换个表达就是，未来的产品，可以并且应该比用户更早知道用户的下一步，并提前作出应对。
「知道你的下一步是什么」——这其实就是下围棋的道理，比你想在前头。海量的数据，先进的算法，再加上超强的机器计算力，使得「机器比你自己更早知道你需要什么」成为了可能。为什么以前不行呢？
因为用户的下一步行为和围棋对手的下一招一样，都难以预测。现在之所以可能了，是因为我们在数据、算法和计算能力上取得了长足进步。于是，围棋界有了AlphaGo，而互联网则有了新的产品机会。
身为设计师，如果你能够掌握人工智能领域最基本的几个概念，并在此基础之上充分发挥对产品的想象力，知道AI技术已经可以做到什么、未来有希望做到什么，你就能走在这个浪潮汹涌的时代前面。
发挥想象力之前，让我们先来看看美国几个巨头公司们，用现有的人工智能技术已经做到了什么，他们把它转化成了哪些产品形态。
AI技术在现有产品设计中的运用先讲一个你可能没注意到的例子。
GoogleDocAutomaticOutline–GoogleDoc
GoogleDoc去年悄悄地上线了一个功能：它会根据文本格式自动为你生成文章大纲（大纲起到全文概览和导航的作用）。也就是说，你不用告诉GoogleDoc某行内容是否是一级标题、二级标题还是三级标题，GoogleDoc会分析文字格式、并结合大量历史数据，自动推测出你的意图。
回想一下，你是否有一套自己偏好的文字样式规范？比如经常把一级标题居中、加粗？二级标题用加粗的16号字，正文用11号？GoogleDoc学习了你的这些习惯（事实上是学习了无数用户的习惯），自动列出文章提纲，从而提升你的工作效率。
这是一个非常典型的运用人工智能改进现有产品的例子，然而却不容易被普通用户觉察到。正如最好的设计是「感受不到的设计」，最好的智能是「隐形的智能」。
再来看一个常用产品的例子。
InboxSmartReply–InboxbyGmail
Inbox是GoogleGmail团队开发的一款邮件应用，它有一个非常经典的功能叫做「智能回复」。例如，同事向你询问是否有某一个文档，在你打开这封邮件的同时，Inbox就会自动分析这封邮件的内容，并据此自动为你生成一些快捷回复选项。
更神奇的是，Inbox还会根据你的过往邮件回复不断学习并修正这些句子，来使得这些句子变得越来越像你平时写邮件的口吻。
SmartReply这样的功能不再是媒体今天争相报道的「黑魔法」，而是实实在在地成为了一个被用户广泛使用的功能。我们在产品设计中运用人工智能技术，目的是为了满足用户的需求，而不是强调技术本身。事实上很多时候，我们做设计的目的就是为了掩盖技术本身，而不是反过来。
亚马逊旗下智能语音助理AmazonEcho
第三个例子，是上个月在CES大会上大红大紫的AmazonEcho。Echo的接口开放策略让许多和AI相关的软硬件公司选择与其紧密合作，互利共赢，以致CES上几乎呈现出亚马逊在语音助理方向上一家独大的局面。
Alexa，把客厅灯关了，把我的床头灯开到一半的亮度。
Alexa，再买一袋我上个月买过的那款猫粮。
Alexa，我今天早上的会议几点开始？
就在几年前，这些「人机对话」还大多只是停留在计算机实验室里、科幻电影的剧本上。然而只在过去短短的两年时间，「智能语音助理」就已经走入了美国几百万户寻常百姓的家庭。
语音交互设计师（VoiceInteractionDesigner）在硅谷成了抢手的香饽饽。他们不用Photoshop、Sketch做界面，也不用Principle、Framer做原型。一个新的技术时代，催生了一种新的设计岗位。
给设计师的3个建议在未来两年里，许多科技公司将主动投身于人工智能的浪潮之中。身为设计师的你，在伏案画界面的同时，有没有关注公司新一年的年度目标？「人工智能」是否在列？它被提及了几次？优先级如何？你为此做好准备了吗？
也许你负责的产品中已经运用了人工智能（若不自知，实该警醒），也许你正在考虑如何通过人工智能来改善产品体验。这里有3个建议，给已经、即将和人工智能打交道的设计师们参考。
建议一：「人工智能」不够智能，请随时准备好「擦屁股」当AlphaGo所向披靡，当视频里的语音机器人无所不知，当硅谷黑科技刷遍你的朋友圈，你很难去相信这个事实：「人工智能」在绝大多数领域的智慧水平，其实还只是个婴儿——设计师要谨记这一点。
如果机器学习结果出错，你是否为用户提供了方便的「非智能」方式，帮助她解决问题？
在做AI产品设计时，要时时牢记假设机器学习的最坏结果。最坏结果下的「撤退方案」，和最佳结果下的设计一样重要，很多时候甚至更重要。
一旦用户产生了失望、沮丧的情绪，就很容易放弃这个功能、甚至整个产品，这种结果是很难挽回的。因此，实际上更重要的一条原则是，如果你对「机器智能」的信心不足，宁可选择不做。
如何清楚地向用户传达出「智能」带来的好处，如何为随时可能出现的错误，提供优雅的解决方案——这是对设计师们的挑战。
建议二：降低使用门槛，及时正向回馈为用户提供个性化内容，是人工智能技术一个非常常见的应用场景。了解用户的一些基本信息，往往是个性化内容的基础。获取用户信息，这件事情听起来简单，但并不容易做好。
Quora（可以简单理解为英文版知乎）要求新用户在第一次注册完成后，必须选择至少10个感兴趣的领域。并且，用户会被要求手动输入自己熟知的领域。我们都理解，这是Quora希望通过掌握用户的初始数据，从而为用户展示个性化内容。这个交互流程的初衷很好，然而你却能看到很多用户在Reddit和Twitter上抱怨。
Quora的用户注册流程
问题出在哪里？两个原因：
1.门槛过高
在用户使用产品之前，应该尽量简化强制性任务。在Quora这个例子里，选择至少10个兴趣（不可跳过），还要求用户手动输入熟知领域，这个门槛有点过高了。新用户在注册完成前，什么内容都没看到，甚至可能连这个网站究竟是什么都不明确（Quora的首页只有一个注册登录框）。
这种时候，任何强制性、高认知负荷的任务都可能会造成用户流失。用户没有义务回答这些问题，也并不一定清楚，完成这些任务能为她带来什么好处。
你是否能想到一些优化的思路，来降低这个门槛？比如：是否可以基于用户已经做出的前两个选择（比如「互联网」和「设计」），猜测出用户可能还对什么话题感兴趣，从而降低必选项的数量？是否能够在用户使用产品后，通过分析用户的浏览行为来逐步了解她的其他兴趣？
2.反馈不及时
如果获取初始数据是强制的、繁重的，并且用户也不能感受到提供数据带来的好处，那么「训练人工智能」对用户来说，感觉就像是一场「义务劳动」——这种感觉是我们在产品设计中要尽量避免的。因此，对于用户的付出，我们都要尽可能地及时反馈。
举两个产品的例子：
在Facebook里，如果你向新公司同事发出了好友申请，你会发现，Facebook会立即更新「你可能认识的朋友」列表。在网易云音乐的「私人FM」里，如果你「喜欢」了一首歌，你很可能会很快就听到该歌手的其他歌曲。其实AI产品中这种反馈机制的设计，和游戏设计的原则是一样的。我们要构建的就是一个「首次任务」->「及时反馈」->「激励用户完成下一个任务」这样正向的、有节奏的短循环。回想一下让你欲罢不能的游戏，是不是都是这个套路？
建议三：别着急，从小事开始积累信任一个刚毕业的设计新人，对张小龙说自己有能力重新设计出更好的微信，你一定觉得这人疯了。人与人之间的信任，是在时间和合作的基础上建立起来的。人与机器也是这样。
市面上所有的「智能助理」类产品距离真正的「智能」还有很长的路要走。现阶段，人工智能产品最最紧要的事情就是建立「用户信任」，这件事很重要，但急不得。把天气报好了，放音乐放对了，把闹钟设准了——我们要从这些标准化的小任务开始，慢慢地赢得用户信任。
大公司做产品的性子往往很急（这其实给了很多AI小团队机会），但这里不得不表扬电商巨头Amazon。坐拥上百万Echo用户，面对「智能购物助理」这个诱人的大蛋糕，AmazonEcho却耐住了性子。他们先从「重复购买」这一小块蛋糕开始入手。
高频次、低错误率——这是现阶段所有人工智能产品都应该去努力寻求的切入口。
大部分人天性不喜欢被他人「指导」，不喜欢失去控制权。但如果一个人不断地完成了你让她做的每一件小事，信任就随之产生了。当用户慢慢习惯了说一句话，牙膏、猫粮、厨房纸第二天就送到了家，也许有一天，用户也会信任她去做叫外卖、订机票、订酒店，甚至买车、买房。
信用这件事，建之不易，毁之顷刻。所以，人工智能产品的设计师们，千万别着急，从小事做起，努力积累产品的信用分。
结语1956年的达特茅斯会议上，「人工智能」第一次被正式命名。过去60年来，它已经经历了两次大起大落。而今天，我们正处在第三次人工智能大潮之中。
如果你相信现代社会中仍有大量劳动可以被机器智能取代，那么你就应该相信人工智能必然会持续高速发展，你就应该为此做好准备。
当你接到下一个人工智能相关的产品设计需求，不妨想一想：
你为不够智能的「人工智能」随时准备好「擦屁股」了吗？用户的使用门槛够低吗？正向的反馈够及时吗？机器学习的错误率足够低吗？用户更满意、更信任你的产品了吗？文章授权转自UXCoffee（微信公众号：uxcoffee），原文链接：人工智能时代需要怎样的设计师
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山东省工业和信息化厅 通知 关于开展山东省人工智能行业领军企业、优秀创新产品与解决方案、人工智能赋能制造业应用场景征集工作的通知
关于开展山东省人工智能行业领军企业、优秀创新产品与解决方案、人工智能赋能制造业应用场景征集工作的通知发布日期：2021-04-1911:15:26信息来源：科技处信息来源：山东省工业和信息化厅
各市工业和信息化局，有关企业：
为促进我省人工智能和实体经济深度融合，推动济南—青岛人工智能创新应用先导区建设，打造人工智能发展新高地，现面向全省征集一批人工智能行业领军企业、优秀创新产品与解决方案、人工智能赋能制造业应用场景。有关事项通知如下：
一、征集条件
（一）人工智能行业领军企业
申报主体应满足以下条件：
1.申报主体须是在我省依法设立并具有独立承担民事责任能力的企业法人。
2.申报主体应以人工智能技术、产品和服务为主营业务，在人工智能核心领域和应用领域具有自主知识产权产品并具有较强竞争优势，细分市场份额居全国领先地位。
3.申报主体应重视人工智能前沿技术开发，具有开展高水平技术创新活动的能力，近三年企业研发投入占主营业务收入比重原则上应在4%以上。
4.申报主体应在人工智能领域拥有稳定的研发团队，拥有技术水平高、实践经验丰富的技术带头人；应与高校、科研院所建立长期、稳定的产学研合作关系。
5.企业及其法定代表人在近三年内，不存在纪检监察、司法、行政机关认定的违法犯罪、违纪行为，未接受过刑事、行政处罚；在质量、安全、信用和社会责任等方面，无不良记录。
6.企业近三年财务状况良好，呈健康发展态势，财务会计与内部控制制度健全。
已获批2019年度“山东省人工智能行业领军企业”的单位，不参与本次申报。
（二）优秀创新产品与解决方案
1.征集领域
包括但不限于人工智能处理器、专用芯片、算法平台、传感器和存储器等基础软硬件，以及脑机接口、脑与类脑、自然语言处理产品、知识图谱产品、计算机视觉产品、人机交互产品、关键共性技术、新模式应用等人工智能核心领域和重点应用方向。
2.申报主体应满足以下条件：
（1）企业应具有相关自主知识产权，并能提交相关证明。
（2）申报的产品或技术水平应达到国内先进及以上，目前已投入市场使用，具有成熟市场模式和较好市场前景、盈利能力，对社会经济发展具有独特优势和带动作用。
（3）鼓励企业牵头，联合高校和科研院所以产学研合作形式开发的新产品、新技术参与申报。
同一企业申报创新产品与解决方案不得超过两项。已获批2019年度“山东省人工智能优秀创新产品（技术）”、近两年来未实现重大技术升级的单位，不参与本次申报。
（三）人工智能赋能制造业应用场景
申报主体应满足以下条件：
1.申报的应用场景或解决方案应为已建成并运行，能通过人工智能技术形成新产业、新业态、新模式或对制造业生产、流通等环节产生赋能作用，能够拉动行业整体生产水平提升，取得明显经济效益。
2.企业应具有相关自主知识产权，并能提供相关证明。
3.申报的应用场景与解决方案应在全省人工智能融合发展方面具有应用先导性和示范带动性，整体水平应达到国内先进及以上，具有可复制性、可推广性。
4.本次申报重点面向制造业领域遴选一批应用场景建成项目并将予以推广支持。
5.申报主体为人工智能企业或应用场景企业。
同一企业申报人工智能赋能制造业应用场景最多一项。
二、有关要求
各申报单位按照要求填写相关申报信息表（附件1-3），并提供有关证明材料，一式两份加盖公章后报所在市工信部门，材料真实性由申报单位负责。
各市工信部门要做好组织、推荐和材料审核把关工作，于2021年5月30日前，将材料汇总后报省工业和信息化厅（山东省人工智能协会代收），不接受企业单独申报。报送文件包括企业申报材料一式两份，所在市申报汇总表（附件4）一式两份，同时将汇总表电子版发至指定邮箱。
三、联系方式
省工业和信息化厅科技处，电话:0531-51782611
省人工智能协会赵登凤，电话：0531-82679065/82679038
电子邮箱：sdaia2020@163.com
邮寄地址：济南市历下区科院路19号省人工智能院504
附件：1.人工智能行业领军企业申报信息表.doc
2.优秀创新产品与解决方案申报信息表.doc
3.人工智能赋能制造业应用场景申报信息表.doc
4.申报汇总表.xlsx
5.人工智能产业分类目录.docx
山东省工业和信息化厅
2021年4月19日
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人工智能与具体应用领域如何进行有效的结合人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
文章目录人工智能与具体应用领域如何进行有效的结合前言一、人工智能发展领域举例1.计算机视觉领域2.自然语言处理领域3.智能机器人领域二、现有技术的分析1.机器学习2.人工神经网络3.专家系统三、思考与观点1.人工智能与医学的结合2.人工智能安全风险与预防总结前言目前，人工智能技术正在向大型分布式人工智能及多专家协同系统、并行推理、多种专家系统开发工具，以及大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。作为智能化时代的关键技术之一，人工智能能对我国竞争力的提升以及经济结构的转型升级发挥出积极的促进作用。时刻紧盯这一前沿领域的发展情况，与具体应用领域进行有效的结合，是在新一轮技术革命中占据优势地位的必要条件。随着科学技术的发展，人工智能已经与人们的生活建立的密切的联系，渗透到了多个社会发展领域中
一、人工智能发展领域举例1.计算机视觉领域人工智能在计算机视觉领域的应用主要指充分利用当下现金的计算机技术模拟人类的视觉系统，让该系统具有识别物体、确定物体位置以及运动状态的功能，从而代替人类眼睛。通常情况下人工智能在计算机视觉领域的应用被分为三个步骤，即检测目标、识别目标和识别行为，现有的关于人工智能在计算机视觉领域的应用典型系统有瞳孔识别系统、人脸识别系统和指纹识别系统等。
2.自然语言处理领域人工智能应用领域的重要组成部分就是自然语言处理，具体的研究内容指的是让人机灵活的运用自然语言完成有效的互动，具体应用表现在自然语言信息处技术上。就当前情况而言，人工智能语言信息处理技术有多种表现形式，主要有语言学、语言工程和数据处理等，较为典型且应用比较成熟的领域有机器同声传译、客服服务和机器人聊天等。大量实践表明，自然语言识别技术的应用与发展已经处于成熟阶段，自然语言准确识别率高达95%，社会已有一些知名企业，比如科大讯飞和百度都对该项技术进行了有效的应用。
3.智能机器人领域智能机器人指的是在人类一定程度的操控下，仍然拥有属于自身较为发达的“大脑”，并在“大脑”作用下用于独立性的自我控制的机器人。智能机器人主要包括感觉和运动两大要素，前者主要用于识别外部环境，后者主要用于与外界信息进行有效互动。除此以外，智能机器人中还有一个重要的思考要素，主要用于处理从外界接收到的所有信息，经过“思考”后做出更加准确的回应。当前社会上已经有部分行业开始使用工业机器人和服务机器人，基于其能为人类生活创造极大的便利性考虑，智能机器人在未来也会拥有较为广阔的发展空间和应用市场。
二、现有技术的分析1.机器学习机器学习的研究主要分为两类研究方向：第一类是传统机器学习的研究，该类研究主要是研究学习机制，注重探索模拟人的学习机制；第二类是大数据环境下机器学习的研究，该类研究主要是研究如何有效利用信息，注重从巨量数据中获取隐藏的、有效的、可理解的知识。常见的机器学习算法有：决策树算法、朴素贝叶斯算法、随机森林、支持向量机算法等；
2.人工神经网络人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。
3.专家系统专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。
三、思考与观点1.人工智能与医学的结合由于人体和疾病的复杂性、不可预测性，在生物信号与信息的表现形式上、变化规律上，对其进行检测与信号表达，获取的数据及信息的分析、决策等诸多方面都存在非常复杂的非线性联系，适合人工神经网络的应用。人工智能可以主要应用在生物信号的检测与自动分析，医学专家系统等领域。大部分医学检测设备都是以连续波形的方式输出数据的，这些波形是诊断的依据。人工神经网络是由大量的简单处理单元连接而成的自适应动力学系统，具有巨量并行性，分布式存贮，自适应学习的自组织等功能，可以用它来解决生物医学信号分析处理中常规法难以解决或无法解决的问题。神经网络在生物医学信号检测与处理中的应用主要集中在对脑电信号的分析，听觉诱发电位信号的提取、肌电和胃肠电等信号的识别，心电信号的压缩，医学图像的识别和处理等。传统的专家系统，是把专家的经验和知识以规则的形式存储在计算机中，建立知识库，用逻辑推理的方式进行医疗诊断。但是在实际应用中，随着数据库规模的增大，将导致知识“爆炸”，在知识获取途径中也存在“瓶颈”问题，致使工作效率很低。以非线性并行处理为基础的神经网络为专家系统的研究指明了新的发展方向，解决了专家系统的以上问题，并提高了知识的推理、自组织、自学习能力，从而神经网络在医学专家系统中得到广泛的应用和发展。在麻醉与危重医学等相关领域的研究中，涉及到多生理变量的分析与预测，在临床数据中存在着一些尚未发现或无确切证据的关系与现象，信号的处理，干扰信号的自动区分检测，各种临床状况的预测等，都可以应用到人工神经网络技术。
2.人工智能安全风险与预防人工智能在技术转化和应用场景落地过程中，由于技术的不确定性和应用的广泛性，会带来冲击网络安全、社会就业、法律伦理等问题并对国家政治、经济和社会安全带来诸多风险和挑战。从数据安全风险看，一方面逆向攻击可导致算法模型内部的数据泄露，另一方面，人工智能技术可加强数据挖掘分析能力，加大隐私泄露风险。从算法安全风险看，算法设计或实施有误可产生与预期不符甚至伤害性结果；算法潜藏偏见和歧视，导致决策结果可能存在不公；算法黑箱导致人工智能决策不可解释，引发监督审查困境；含有噪声或偏差的训练数据可影响算法模型准确性；此外，对抗样本攻击可诱使算法识别出现误判漏判，产生错误结果。从信息安全风险看，智能推荐算法可加速不良信息的传播，人工智能技术可制作虚假信息内容，用以实施诈骗等不法活动。风险预防：加强自主创新，突破共性关键技术；完善法律法规，制定伦理道德规范；健全监管体系，引导产业健康发展；强化标准引领，构建安全评估体系；促进行业协作，推动技术安全应用；加大人才培养，提升人员就业技能；加强国际交流，应对共有安全风险；加大社会宣传，科学处理安全问题。
总结随着科学技术的发展，人工智能已经与人们的生活建立的密切的联系，渗透到了多个社会发展领域中，但其发展和应用仍然面临很多难题，首先，数据流通和协同化的感知度不高。在基础设施层中生产的所有仿人体五感的传感器都缺乏统一的感知协调中控系统和集成度，因此面对不同类型传感器获得的数据时，难以实现一体化的采集、加工和分析。软件集成和类脑芯片将成为人工智能发展的重大突破点。一方面是因为作为人工智能核心的软件集成，其算法的发展决定着计算性能的提升幅度；另一方面是因为人工智能算法设计类脑化芯片一直以来就是发展路上的难题。其次，实现强人工智能的关键技术难以突破。就技术研发角度而言，当前人工智能技术仍然处于初级发展阶段，还没有在更高层次技术方面取得显著的成效和技术性突破，比如情感感知环节、人工方面的意识等，这些都属于脑科学研究领域。要想让人工智能技术水平得到进一步的提升，要将真正地理解分析能力作为进一步研究的重点内容，实现大脑进化演进和全身协调控制领域的突破。最后人工智能的技术研发与应用也存在一些不确定性的安全风险，一旦人工智能运用到网络攻击活动，将使得网络攻击活动更加难以预警和防范，关键信息和基础设施也将会面临新的安全风险威胁。我们应当处理好人工智能发展应用与安全防控的关系，既要促进人工智能发展应用，又要推动其在安全、可靠和可控的轨道上前行。要加强对人工智能安全防控体系建设的战略规划部署，围绕人工智能安全风险点，借鉴已有经验，有步骤地推进人工智能安全综合防控体系建设。总而言之，人工智能技术的有效应用是全人类共同的梦想，作为一门极具挑战性的学科，人工智能在发展与应用的过程中将遇到比一般学科更多的阻碍与挫折，但只要有关研究人员树立坚定的信心，拥有强大的毅力，人工智能将更好地融入我们的生活。
人工智能如何帮助企业开展业务
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自从人工智能诞生以来，已经见证了成功与失败的季节，一次次的技术进步也面临着局限和放弃，这些时期分别被称为“人工智能春天”(AISpring)和“人工智能冬天”(AIWinter)。对于人工智能来说，目前是春天。组织致力于技术创新，提高处理更大数据的效率，并添加复杂算法来为企业业务开发基于需求的应用程序。许多行业都在考虑引入人工智能来高效地处理他们的业务。
什么是人工智能?
人工智能可以定义为由机器表现出来的人类智能。它由许多不同的技术组成，这些技术协同工作，使机器能够近似、模拟、复制、自动化，并最终改进人类的思维。核心技术的进步对人工智能至关重要。人工智能的基本机制具有以下能力：
•感知
•理解
•学习
•解决问题
•推理
人工智能为什么如此重要?
如今，人工智能技术正在有效地增加人类重要的冒险活动。随着各种业务的应用，人工智能在未来几年将成为主导技术。随着现代企业竞争意识的增强，越来越多的组织正在寻找将其实现数字化的方法，现在是他们决定整合人工智能的时候了，因为从长远来看，那些不使用人工智能的企业在竞争可能会落后于人。
协助物流公司
物流公司的工作依赖于基于物理和数字级别的网络，这些网络需要解决各种挑战，这些挑战包括：
•高效率、低利润的高效工作。
•多次支付。
•遵守时间紧迫的最后期限。
为了使流程顺畅，网络的有效安排至关重要。人工智能可以帮助物流行业，使物流行业的工作发生革命性的变化。它可以帮助物流企业在一些主要领域积极采取行动，预测形势，从人工处理向自动化转变，从而提高物流的绩效。
云计算数据库
存在于庞大的云计算信息库中的信息是徒劳的，除非将其分离并为示例和模式做好准备。组织中的人工智能技术通过快速有效地准备这些数十亿个信息焦点，帮助挖掘这些数据集中包含的特定种类的信息。而人工智能技术并不是静态的，它可以快速学习和调整。
数据的干净处理
它可以为使用每天生成数据的供应链管理的组织处理大量的结构化和非结构化数据。人工智能中的深度学习就是通过不断学习从世界中获取信息，并根据新的信息调整模型。
区块链
预计将很快在货运代理行业中成为规范的区块链可在多个节点上工作，这些节点的灵感来自于人脑神经网络的工作。新的数据经过调整和保存，从而提高了透明度，并且不会浪费任何信息。
客户支持
随着自动化框架对电话、聊天、消息和社交媒体进行了熟练的处理，据评估，在未来一年，几乎85%的客户交互将在无人的情况下得到处理。人工智能通过使用自动语音机器人自动与客户联系，聊天机器人也在进一步改进，使与客户的对话成为可能。
客户购物模式
如今，人工智能正在以不同方式改变在线商务的本质。它可以快速区分客户的购买方式，过去的信用检查等方面的模式和集群。通过每天剖析大量此类交易，人工智能将在那时帮助集中精力于单个客户的报价，随后为他们提供定制的洞察力。
修改和改进客户联系点
此外，随着互联网的使用已经成为每个人生活的中心，人工智能也提供了移动计算技术，它可以缩小产品评论和社交媒体聊天的范围，并解释客户的反应。简而言之，人工智能可以修改和改进客户接触点。
持续的航空行业援助
全球航空行业致力于保持对物流和客户关系的了解，因为它们在不断变化的市场和在线媒体中始终与众多客户保持合作。这是人工智能可以提供极大帮助的地方。具有成本效益的框架和聊天机器人可用于与客户进行交互，以通过发出单独的警告来建议和更新有关航班计划的信息。
自动化
人工智能框架处理所有单调乏味的日常任务。这对中小型企业来说是一个明显的优势，因为它们通常拥有有限的资产。像在客户关系管理(CRM)中学习新问题和记录笔记这样的工作可以实现计算机化，这样工作人员可以专注于增加价值的事情。因此，在组织中使用人工智能是一项突破性的举措。
自动驾驶汽车
尽管关于使交通运输自动化的争论仍在继续，但人工智能一直在致力于自动化交通的发展，以使他们能够感知、分析和预测交通。
此外，最近推出的“卡车编队”技术可以使一辆卡车引导一组卡车行驶。它实现了机器之间的通信，并且由人员来控制卡车行驶。
仓库自动化
人工智能可以实现仓储管理自动化。尽管机器人已经在仓储中的应用出现了很长一段时间了，但新的进展正在努力使它帮助组装、储存等产品。
智能机器人分类
这项技术有助于对信件和包裹进行分类。物流公司必须处理数以百万计的信件和包裹，而货运和人工智能有助于这些东西的分类，节省时间、精力和成本。
预测机制
人工智能不再依赖防御机制，而是帮助组织预测机制，在这种机制中，通过预测来接近主动措施，从而使工业运营更有效率。
人工智能框架适合于捕捉信号，而销售人员通常会忽略这些信号，而销售人员会特别注意当前客户信息中的关系。例如，如果人工智能协同的客户服务设备预测客户的观点依赖于他们的持续合作，那么在这一点上，组织可以利用这些数据来构建更稳固的客户关系。另外，当组织了解到客户并没有什么喜好倾向时，可以采取迅速主动的措施来改变这种认识。因此，通过预测结果，组织将实现零投入，这是人工智能技术为组织提供的重要帮助。
明智的决策
人工智能框架可以迅速地从庞大的数据集中提取有价值的经验，这是一项乏味的工作。通过协调他们的客户关系管理(CRM)和人工智能，组织可以拥有全部的客户信息，并有一些有用的知识来决定如何选择理想的商业决策。如今，利用人工智能做出了一些商业选择，例如“哪些客户可以参与其中”和“理想的报价”。此外，在业务中实现人工智能同样有助于区分可能的线索和空缺。
认知契约
人工智能技术有助于对合同的条款和条件、签名和政策部分进行分类。在人类的协助下，这项技术可以在更短的时间内审查这些发现。
发现财务异常
大型组织通常依靠许多第三方来协助主要业务，而且它们通常会在发票和账单方面面临一些问题。人工智能帮助组织处理涉及账单和付款的关键信息。
结论
尽管很难说明人工智能在未来几年里的利用率有多高，以及在未来十年里所有的应用都将是实用的，但是人工智能和机器学习仍然用来取代重复的日常工作。切换得越快越好，因为人工推理的商业优势是多种多样的。尽管如此，假设组织计划将人工智能创新融入到其业务中。在这种情况下，第一步是在获得回报之前，先梳理机会并区分长期和短期的业务方法。因此，技术含量高、以人为本、以业务为中心的方法论将帮助组织充分整合智能框架，使活动更加顺畅，并获得新的发展机会。
人工智能一直面临着挑战，这是由于人们对技术的普遍认知和对技术制胜的恐惧。正因为如此，他们才有了人工智能的概念，一些行业领先的人工智能专家(例如埃隆·马斯克)认为，超级智能(SI)可能会给人类带来危机。