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5． 醫療保健

在O＇Reilly公司的調查中，68％的醫療保健和生命科學公司表示他們使用人工智能進行研發，34％的公司表示，他們將人工智能用于客戶服務。

人工智能研究的一個更令人興奮的領域是醫療診斷的計算機視覺。經過數百萬個數據樣本的訓練，人工智能系統學會識別癌癥、良性腫瘤、骨折以及X光和其他成像中出現的其他情況。此外，機器學習系統可以提供一個知識庫，支持基于報告癥狀的診斷。然而，提供者指出，這些系統旨在增強人類醫生和服務提供者的服務，而不是取代他們。

在其他方面，人工智能語音到文本系統可以幫助抄寫醫生筆記，減少或消除由于書寫雜亂而造成的錯誤。

6．社交媒體

眾所周知，Facebook、Twitter和Instagram等社交媒體公司使用復雜的算法來確定哪些帖子，更重要的是哪些廣告會顯示在用戶的訂閱中。但這些社交媒體巨頭也希望人工智能可以幫助他們解決一些最棘手的挑戰，例如阻止國外勢力干預選舉，阻止虛假新聞的傳播，保護用戶隱私，阻止令人反感的內容等等。到目前為止，該技術尚未證明自己能夠完成這些更困難的任務，但很多人認為隨著人工智能技術的發展進步，這只是時間問題，但其他人則持懷疑態度。

7．媒體和娛樂

人工智能已經證明了自己擅長于弄清楚人們想看什么內容。像Netflix和Hulu這樣的流媒體服務已經能夠分析大量觀眾的觀看習慣的數據，并將這些數據轉換成新的原始內容，這些內容已經受到觀眾的歡迎，甚至還為這些內容贏得著名獎項提供幫助。像電影制片廠和電視網絡這樣的傳統媒體現在正在尋找能夠利用人工智能保持競爭力的方法。

使用人工智能創建實際內容的嘗試并不成功。雖然計算機生成的藝術、音樂和電影的實驗被證明是有趣的，但它們還不能和人類創造的內容相提并論。

8．運輸和物流

雖然人們現在還不能購買完全自動駕駛的汽車，但已有數千輛無人駕駛汽車上路運行。一些用于測試目的，而另一些則提供乘坐共享或出租車服務。業內人士表示，自動駕駛汽車的第一個真正的市場可能是非常有價值的卡車運輸業。與人類駕駛員不同，自動駕駛系統不需要休息，并且這些新車可以使貨運更快、更安全。

機器學習也在汽車行業的幕后工作發揮重要作用，因為制造商和車隊管理人員正在尋找新方法，從當今日益增長的聯網車輛收集的數據中獲取具有價值的見解。

9． 國防

美國政府也對自動駕駛汽車和基于人工智能的車輛數據分析有著濃厚的興趣。裝甲車、坦克、飛機、船只和武器系統不僅是通過計算機處理數據，而且產生了大量的數據。機器學習和計算機視覺系統可以使國防成為一個更安全、更準確、更有效的領域。

另一方面，公眾可能還沒有為基于人工智能的防御系統做好準備。幾十年來，科幻小說和電影探索了將人工智能置于武器系統中的負面可能性，這將讓人們對基于人工智能的防御武器充滿恐懼。但人們可能更愿意接受人工用于網絡防御。如今的戰斗更多地是在網絡上進行的，而不是在現實世界中。世界各國的政府和軍隊越來越多地轉向基于人工智能的IT安全工具來幫助他們應對攻擊者的攻擊。

10．零售

據麥肯錫公司的調查，52％的零售商正在使用人工智能系統來改善他們的銷售和營銷水平。尤其是在線零售商正在利用機器學習，希望在正確的時間把正確的產品呈現在正確的客戶面前。有些公司還部署了基于人工智能的聊天機器人，并取得了不同程度的成功。此外，實體零售商也在使用人工智能來分析他們的銷售數據，從而改變他們的銷售策略。該行業的一個重點是利用人工智能創造更個性化的體驗。具有諷刺意味的是，零售商和其他企業發現，人工智能的一些最佳用例是那些讓世界感覺更加“人性化”的用例。