未來是人工智能的時代，這已經(jīng)是不置可否的事實，下面我為大家介紹一下人工智能可以發(fā)展的方向，可能對大家未來的就業(yè)會有所幫助??！
1.金融預測
根據(jù)普華永道2017年的一份報告，專注于人工智能的FinTech初創(chuàng)公司吸引了平均10億美元的投資。直到最近，人工智能在金融領(lǐng)域最常見的用途是虛擬客戶服務 - 即Chatbots。
當然，聊天機器人只是人工智能為金融科技帶來的一小部分，還有機器人交易，反洗錢，防欺詐算法，預測分析，風險管理，多層信用評分分析，消費者行為牽引和定制，改變金融的未來。
2.圖像分割
圖像分割是圖像處理和計算機視覺中重要的一環(huán)，近年來它不僅一直是計算 機視覺領(lǐng)域的熱門話題，在實際生活中也得到廣泛的應用。
例如，在醫(yī)學上，用 于測量醫(yī)學圖像中組織體積、三維重建、手術(shù)模擬等;在遙感圖像中，分割合 成孔徑雷達圖像中的目標、提取遙感云圖中不同云系與背景等、定位衛(wèi)星圖像 中的道路和森林等。圖像分割也可作為預處理將最初的圖像轉(zhuǎn)化為若干個更加抽 象、更便于計算機處理的形式，既保留了圖像中的重要特征信息，又有效減少了 圖像中的無用數(shù)據(jù)、提高了后續(xù)圖像處理的準確率和效率。例如，在通信方面， 可事先提取目標的輪廓結(jié)構(gòu)、區(qū)域內(nèi)容等，保證不失有用信息的同時，有針對性 地壓縮圖像，以提高網(wǎng)絡(luò)傳輸效率;在交通領(lǐng)域可用來對車輛進行輪廓提取、 識別或跟蹤，行人檢測等。
總的來說，凡是與目標的檢測、提取和識別等相關(guān)的內(nèi)容，都需要利用到圖像分割技術(shù)。因此，無論是從圖像分割的技術(shù)和算法，還 是從對圖像處理、計算機視覺的影響以及實際應用等各個方面來深入研究和探討圖像分割，都具有十分重要的意義。
3.醫(yī)學成像與診斷
醫(yī)學影像是指為了醫(yī)療或醫(yī)學研究，對人體或人體某部分，以非侵入方式取得內(nèi)部組織影像的技術(shù)與處理過程，它包含以下兩個研究方向：醫(yī)學成像系統(tǒng)和醫(yī)學圖像處理。醫(yī)學成像系統(tǒng)是對圖像行成的過程，包括對成像機理、成像設(shè)備、成像系統(tǒng)分析等問題的研究；醫(yī)學圖像處理是指對已經(jīng)獲得的圖像作進一步的處理。
為什么醫(yī)學影像的發(fā)展離不開AI技術(shù)？因為醫(yī)療數(shù)據(jù)中有大部分來自于醫(yī)學影像，醫(yī)學影像數(shù)據(jù)仍在逐年增長，但影像科醫(yī)生的增長速度和工作效率不足以應對這樣的增長趨勢，這將給醫(yī)生帶來巨大的壓力。目前醫(yī)學影像數(shù)據(jù)大部分仍然需要人工分析，最明顯的缺陷就是不精準，依靠經(jīng)驗所做的判斷容易造成誤診。除了醫(yī)學影像對AI的潛在需求，國家政策高度支持醫(yī)學影像行業(yè)及“AI+醫(yī)療”的發(fā)展，醫(yī)學影像在醫(yī)療 AI 領(lǐng)域技術(shù)成熟度最高，也有望最先實現(xiàn)商業(yè)化。
4.新型假肢
靈活性是個十分復雜的問題，比如要讓截肢者能夠在假肢手臂上活動單個手指，需要解碼其背后的大腦和肌肉信號，并將其轉(zhuǎn)化為機器人控制指令，這些都需要多學科配合。最近，研究人員開始使用機器學習來解碼來自人體傳感器的信號，并將其轉(zhuǎn)換成移動假肢設(shè)備指令。
例如一種輕型人工智能假手Fluidhand。它的每個關(guān)節(jié)都由微型液壓推動系統(tǒng)提供動力，通過在截肢者肢體殘端肌肉中植入傳感器，控制每個手指的移動和控制。獨立的推動系統(tǒng)使得手指表現(xiàn)得更加自然，并使其比一般假肢更具靈活性。通過位于手指和手掌的傳感器，截肢殘端神經(jīng)肌肉可以感覺到物體，并根據(jù)實際情況來控制握力大小。
5.車輛自動化駕駛
雖然自動化駕駛的汽車市場潛力巨大，但實現(xiàn)全自動的未來依然不明朗。自動化駕駛成為了科技公司互相競爭的新領(lǐng)域，他們?yōu)榇俗⑷氲牟粌H有新的活力，還有大量的投資。投資者對他們的決定十分樂觀，數(shù)個自動駕駛汽車品牌所獲得的投資總額已超百億，預計2025年其市場利潤能達800億美元，物流等相關(guān)行業(yè)會成為首批應用全自動駕駛的行業(yè)，預計可縮減三分之一的成本。
6.生物識別技術(shù)
生物識別通過高科技手段利用人體固有的生理特性，如指紋、人臉、虹膜等以及行為特征包括筆跡、聲音、步態(tài)等進行身份鑒定，身份識別的前提是信息收集。百度深度研究院專家指出，沒有數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)整理、研究和分析，人工智能無從談起。
生物識別作為生物特征收集和感知的重要載體，將成為人工智能產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的前哨戰(zhàn)。目前，中國在生物識別技術(shù)領(lǐng)域的研究處于世界先進水平，特別是語音識別領(lǐng)域。
不久的將來，醫(yī)療生物識別技術(shù)也將被廣泛應用于被動監(jiān)控，比如谷歌的專利希望通過膚色或皮膚位移來分析心血管功能，這些傳感器甚至可能被放置在病人浴室的“感應環(huán)境”中，通過識別手腕和臉頰的皮膚顏色變化，用來確定心臟健康指標，如動脈僵硬或血壓。亞馬遜也申請了被動監(jiān)測專利，將面部特征識別與心率分析結(jié)合起來。AI發(fā)現(xiàn)模式的能力將繼續(xù)為新的診斷方法和識別以前未知的危險因素鋪平道路。
7.新藥物發(fā)現(xiàn)
從簡單的原料開始合成一個復雜化合物是非常困難的，研究者必須拼命回憶腦子里的反應或機理，再查閱大量文獻，動用逆合成分析，擬定出一個有可能管用的合成路線?，F(xiàn)在，有了新的實驗助手——用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和符號人工智能（AI）來規(guī)劃化學合成。
8.預測性維護
在智慧工廠里，生產(chǎn)設(shè)備里的傳感器等隨時監(jiān)控設(shè)備運行狀態(tài)，把實時運行數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆粕喜⑦M行分析，提前預知設(shè)備的異常狀態(tài)，從而最小化設(shè)備停機的可能。企業(yè)可以根據(jù)設(shè)備的預測使用壽命進行設(shè)備維護，而不是按計劃維護。對于工業(yè)設(shè)備來說，更高效的維護既可以增加設(shè)備壽命又可以降低維護成本，讓現(xiàn)場技術(shù)人員更高效地工作，減少安全隱患，避免昂貴的停機時間。如微軟Azure IoT平臺，就不斷豐富遠程設(shè)備監(jiān)控、預測性維護、工廠聯(lián)網(wǎng)與可視化等功能。
9.后臺自動化
人工智能正在推動管理工作走向自動化，但數(shù)據(jù)的不同性質(zhì)和格式使其成為一項具有挑戰(zhàn)性的任務。根據(jù)行業(yè)和應用程序的不同，自動化“后臺任務”的挑戰(zhàn)可能是獨一無二的，例如，手寫的臨床筆記對自然語言處理算法來說就是一個獨特的挑戰(zhàn)。機器人過程自動化(RPA)一直是熱門話題，雖然并非所有的機器人過程自動化都基于機器學習，但許多都開始將圖像識別和語言處理集成到它們的解決方案中。
10.網(wǎng)絡(luò)威脅狩獵
威脅狩獵，顧名思義，就是在網(wǎng)絡(luò)安全的世界中尋找威脅，威脅每天都在變化。因此，開發(fā)新技術(shù)來防御和檢測各種類型的威脅和攻擊是我們的責任。
從威脅狩獵的定義開始，通過主動和被動的方式搜尋網(wǎng)絡(luò)中想逃避安全解決方案的高級威脅的過程。
威脅狩獵不是一種技術(shù)，而是一種方法。作為一名安全分析師，威脅獵捕是以有效地運用我們的只是發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的任何異常情況。
12.農(nóng)作物監(jiān)測
我國是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)與我們的生活息息相關(guān)，而農(nóng)作物病害對農(nóng)業(yè)影響巨大。據(jù)中國統(tǒng)計年鑒，2016年由農(nóng)業(yè)病害等災害造成的直接損失達0.503萬億元，占農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的8.48%。上海新客科技創(chuàng)始人劉新農(nóng)表示，對農(nóng)作物進行準確的病害識別并推薦合適的防治措施，創(chuàng)造出能為植物看病的“植物醫(yī)生”，可以挽救作物的生命，減少農(nóng)藥使用量，保證作物的產(chǎn)量。
13.未來商店
走進一家商店，挑選你想要的東西，然后走出去，這幾乎“感覺”就像在行竊，人工智能可以杜絕真正的盜竊行為，并讓免結(jié)賬手續(xù)零售變得更加普遍。盜竊一直是美國零售商的一大痛點，然而，當你掌握進出商店的人，并自動向他們收費時，有人入店行竊的可能性就會降到最低。其余一些需要考慮的事情是如何利用建筑空間，特別是在擁擠的超市，確保攝像機被最佳地放置來追蹤人和物品。
