許多行業都在尋求人工智能軟件來幫助預測從客戶的購買決策到醫療對病人最有效的一切事物。雖然我們生活在一個仍然依賴于專家的有根據的猜測的世界，但是越來越清楚的是，下一代預測器將比基于碳的預測器更加以硅為基礎。
AI 本質上是一種預測技術。機器學習程序能夠以比任何人更快的速度評估數據，能夠在更短的時間內評估模式，建立聯系和測試假設，而不是人類相當于倒一杯咖啡。憑借其先進的功能，AI的預測已經初具規模，對零售，醫療保健以及我們了解周圍世界的方式具有重要意義。
零售
零售商正在全力投入預測軟件，著眼于在客戶表現出來之前更好地滿足客戶的需求。雖然有關Target的營銷軟件的重復故事揭示了一個十幾歲女孩的懷孕基于她的購買模式被證明是一個神話，但鑒于機器學習能力的巨大飛躍，這種先見之明并非完全超出零售商的可能性范圍。 。
在IBM的一項調查中，91%的零售高管表示人工智能將擾亂他們的行業。也沒有理由相信他們錯了。在一個獎勵效率和獨創性的領域，智能計算提供快速改進的一攬子計劃。
亞馬遜在2014年一直注冊著預測庫存(在軟件開發時間方面是如此)。我們還沒有看到它變得生動，但亞馬遜技術如Dash按鈕是數據收集過程的一部分，有朝一日它將成為現實。今天，當您需要洗滌劑，剃須刀或貓糧時，按一個按鈕告訴亞馬遜。明天，從那些按鈕中收集到的數據會在您意識到需要之前將這些商品送到您手中。爬行?也許。但是，我們人工智能的未來將會充滿這種互動，以至于那些不安的情緒不可能持續下去。
衛生保健
雖然消費者陣線正在經歷自己的人工智能革命，但醫療保健領域卻出現了平行的變化。雖然由于醫院和保險公司的根深蒂固以及在處理一個人的福祉時需要的必要努力，醫學上的大幅度變化通常會變得更加緩慢，但改善和挽救更多生命的潛力應該使AI成為決策者的首要任務。它發展了。
先進的軟件已經能夠比傳統方法更好地預測心臟病發作和中風，并創建壽命終止治療途徑，以更好地緩解長期患者的癥狀。它并不總是很漂亮，但是當人工智能可以讓生死決定更加放心時，毫無疑問它值得追求。
預測性人工智能甚至可以最大規模地阻止健康問題，使科學家能夠在全球化之前制止高度傳染性疾病。來自佐治亞大學，梅西大學和加利福尼亞大學的一組研究人員 通過監測蝙蝠中可能的疾病媒介的運動，使用人工智能模擬爆發的潛在熱點。由于AI的健康劑量，下一次流行病可能會在它生根之前結束。
氣象
如果有一個領域可以實現人工智能的巨大飛躍，那就是幾千年前的天氣預報實踐。自從古代巴比倫人看向云層以確定接下來會發生什么后，我們就一直在努力準確一致地做出可靠的天氣預報。計算機建模代表了這個過程中的一個重要步驟，人工智能似乎準備再次實現飛躍。
2016年，研究人員能夠識別出復雜的大氣現象，這些現象以前只能由人類專家團隊通過人工智能軟件完成。人工智能在這里的作用是能夠以遠遠超出最聰明的科學家能力的范圍評估信息。我們現在可以通過PB分析氣壓模式，這意味著天氣預報模型可以依靠整個天氣觀測歷史來進行預測。
目前用于識別圖像和語言的相同軟件可以在天氣方面做同樣的事情，雖然它可能無法預測何時會出現颶風，但它可以快速建模和預測其生長和移動的情景，從而有可能挽救生命。處理。
這些僅僅是一些說明性的例子，但在全球范圍內，我們可以預期，我們對駕駛， 執法甚至人類交互本身的看法會發生巨大變化，這些變化源于人工智能的預測能力。對于我們任何一個希望研究機器學習水晶球看未來的人來說，現在可能是不可能的。但是，未來幾年肯定會在我們作為消費者每天遇到的空間中引入新的預測能力。無論古代神諭可能擁有什么神秘的力量，他們肯定都沒有看到這一點。
Bennat Berger是Novel Property Ventures 在紐約市的聯合創始人兼負責人 。
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