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AI如何让你今年的生活更轻松-(新闻)

2022-08-05 来源:贵阳农业机械网

AI如何让你今年的生活更轻松

它即将变得个性化 - 甚至更个性化。

我们已经习惯了人工智能驱动的个性化,从亚马逊和Netflix上的书籍和电影推荐到Spotify上的音乐播放列表。

但是2019年应该通过一系列专注于健康,财务,购物以及介于两者之间的应用来为消费者带来我们可以认为的“超个性化”中国建材网cnprofit.com。

这是因为人工智能应用程序越来越强大,能够做出更准确和更具成本效益的预测,这些应用程序可以从中获取更多的个人数据,以及我们“选择加入”定制建议和服务的集体意愿。

以下是我们可以预期2019年基于AI的超个性化的一些领域:

身体素质

身体健康已成为AI应用的温床。

医生受到来自保险公司和他们自己的实践小组的压力越来越大,以减少患者的时间 ; 今天一般医生的访问时间约为20分钟。

健身应用程序,以及Fitbit和Apple Watch等可穿戴设备,甚至一些VR耳机都可以自动收集人们的数据 - 例如你爬过多少步和楼梯 - 并在用户群中汇总这些数据,以产生更加个性化的健身配置文件和计划,就像Nest智能恒温器使用来自不同家庭的数据来优化能源使用计划。像“减少你的食物摄入量210卡路里/天,以使你的预期寿命延长1。5年”的建议可能并不遥远。Fitbit和Google已经联手将个人健身数据与医疗记录相结合,为医生提供更完整的医疗保健档案。

迄今为止的问题是大多数健身应用/可穿戴设备用户厌倦了进入他们吃过的食物 - 或作弊并选择不进入他们。这导致了“垃圾进入,垃圾出”问题:如果没有准确的数据,分析就毫无意义。人工智能有一个答案:随着人工智能变得越来越先进,您只需能够拍摄您所吃的东西,或者应用程序将通过您的智能眼镜监控食物摄入量 - 自动化数据收集过程。一些应用程序,如Lose It,已经在使用这种技术。不再“忘记”记录你吃午餐的芝士汉堡和薯条了!

精神健康

心理健康是人工智能应用的另一个新兴领域。

想要了解您感觉最沮丧的时间,或者人们带来最高和最低能量水平的时间?很快就会有一个应用程序。再一次,这个想法是切断中间人:你。当我们负责告诉治疗师我们的感受或将其输入应用程序时,我们的偏见很容易影响我们共享的内容。应用程序将能够自行进行感应,使用生物传感器监测心脏/呼吸速率,皮肤电反应和其他指标,以衡量我们对从早上通勤到与公婆共进晚餐的所有事情的反应。然后我们可以使用创建的综合报告来塑造低压力的生活方式,或至少了解更有可能让我的手掌出汗的人和情况。

例如,Quartet Health利用机器学习来寻找用户心理健康问题的迹象。当它检测到可能出现的问题时,它会将用户连接到包括治疗师和医生在内的医生进行治疗。Empatica提供一种可穿戴设备,可检测癫痫发作的体征,并提醒用户和护理人员; 该公司计划进入更一般的健康应用。所述Mindstrong卫生应用监视宽的健康指标阵列从移动“反应性到主动”。

基于AI的面部识别技术在心理健康方面也有广泛的应用。Affectiva是一家从麻省理工学院分离出来的企业,通过阅读和分析面部表情来提供具有“情感启用”功能的产品,其准确性比人类更高。因此,您的应用程序应该很快能够衡量您的压力或焦虑/抑郁症状的程度并相应地提出建议:“做两分钟深呼吸”或“预约治疗师”。该公司还开发了一种车载产品,用于评估情绪状态,同时驾驶面部表情和语音,提高道路安全性。

个人财务

个人理财越来越多地成为DIY或SDI(自主投资)领域。但我们如何知道哪些投资最符合我们个人的高增长,风险和流动性需求和宽容?什么时候投资他们?投资多少钱?什么时候卖?

简答:我们做不到。反正不容易。

AI可以提供帮助。应用程序将越来越能够通过字面上的“在线之间阅读”来预测我们的风险偏好和其他投资概况。例如,在我在西北复杂系统研究所的实验室,我们开发了一种深度学习算法,可以分析口头或书面文本,以评估说话者/作者对特定陈述中的信心水平,从新药的有效性来看复合可能是公司所述盈利预测的准确性。

包含此类技术的个人理财应用程序可能会要求您撰写对多种不同风险承受能力情景的回复,然后评估您对每种情况的真实信心,以便为短期或长期制定高度个性化的投资计划。事实上,早期的公司Narrative Science正在使用自然语言处理来开发这种类型的应用程序,并且可能有助于用户理解他们对小型股等投资类别的容忍度。

购物

作为购物者,我们希望从服装到眼镜再到汽车,我们的选择非常个性化; 但我们也想购买其他人喜欢我们的东西,或者我们想要的东西,找到吸引人的东西。以零售为重点的人工智能应用程序可以帮助确定您的产品偏好,不仅可以查看您过去的购买行为,还可以查看像您这样的其他行为,以有效地根据幕后众包的方式生成推荐。

当然,其中一些已经发生了。可以安全地假设亚马逊一直在汇总个人数据以开发产品推荐和其他预测。但是,这种情况将在2019年发生 - 跨行业和各类产品 - 以及预期的个性化水平都应该增长。例如,由IBM Watson团队的前领导者发起的公司Elemental Cognition正在开发基于AI的技术,以帮助我们了解我们为什么要做我们的工作,应用于购物,个人理财和其他领域。

在实体世界中,增强的面部识别可以意味着更加个性化的店内体验。例如,零售商将能够识别已经进入的忠诚度计划客户 - 并选择获得认可 - 并通过他们的手机向他们推送个性化交易和推荐,同时提供更高水平的服务(例如购物顾问)。面部识别还可以使企业更密切地分析给定客户或细分市场的购物风格或店内路径。

一般而言,基于人工智能的超个性化提供了巨大的潜在好处,但它也值得警惕。我们越来越多地挤占这个空间的企业手中的数据越多,滥用和盗窃的风险就越大。简而言之,我们对云的信任越多,对故障安全网络安全的需求就越大。人工智能应用程序很可能很快就会帮助解决这个问题。

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