人工智能和机（jī）器学习是世界上最繁荣和（hé）最革（gé）命性的两项（xiàng）技术。 这些技术正在进入世界上几（jǐ）乎所有的领（lǐng）域（yù），并将以有趣的方式（shì）影响这些领域。

有成吨的理由说明人工智能（néng） ( AI ) 和机器学习 ( ML ) 已成（chéng）为（wéi）世界上（shàng）最受欢迎（yíng）的技（jì）术之一。

这些技（jì）术拥有着改变地球运（yùn）作方式的力（lì）量，且毫无疑问在人工智能和机器学习领域（yù）中，一些东西正在不断（duàn）发（fā）生。在本文中，我们将（jiāng）讨论几个顶级的（de）人工智能和（hé）机器学习趋（qū）势，将塑（sù）造新年：2020。 我（wǒ）们还将介（jiè）绍面部识别技术及其（qí）在2020年的（de）应用。

人工智能和（hé）机器学习将有新的突破

首先（xiān），我们要强调（diào）的是：与人工智（zhì）能相关产业规模将（jiāng）在 2023 年（nián）达到 979 亿美（měi）元。 这意（yì）味着（zhe）人工（gōng）智能似乎有很大的潜力。 同时机器学（xué）习的领域（yù）也发生了很多（duō）事（shì）情。 而且（qiě）机器（qì）学习解决（jué）方案和系（xì）统的需（xū）求（qiú）也会相（xiàng）当高。 因（yīn）为，到目前（qián）为止，世界上已经有大量的基于（yú）人工智能和机器（qì）学习的应用诞生。

2020年人工智能（néng）和（hé）机器学习（xí）趋势搜（sōu）集

基于人工智能的（de）广告和媒（méi）体

虽然，大（dà）部分 AI 和 ML 已经（jīng）与企业联系（xì）在一起。人工智能当前主要应用于 ERP，一种基于 Dynamics 365 AI 解决方案，但是（shì）人工智能对创意产业和创意任务的积（jī）极影响是（shì）毋庸置疑的，并且（qiě）人工智能在（zài）广告（gào）和媒体领域似乎（hū）也有很大的潜力。AI 和 ML 已经在创意广告（gào）和故（gù）事的制作中发挥了重（chóng）要作用。

此外，许多机（jī）构也开始使用人工智能和机器学习来编写脚本。到 2020 年，我们将看到创意机（jī）构（gòu）和媒体公（gōng）司（sī）更多（duō）地使用这些技术（shù）。事实上，甚至还（hái）有一些创（chuàng）意的革新者也会尽力利用这些新技术。

客户的互动和忠诚度提（tí）升管理

实时营销（xiāo）工作将需要基（jī）于AI的解决方案。 因为营销（xiāo）团队将对制定有效的（de）实时策略感兴趣，因此（cǐ） AI 和 ML 的作用将非常（cháng）明显。 AI 和 ML 为客户支持（chí），营销团队和销售团队提供了全方位（wèi）的（de）优势（shì）。 许多新（xīn）工具还（hái）具有基于 AI 的功能，旨在提高客户互动和营（yíng）销活动的质量。

此外，据（jù）信（xìn）基于 AI 的（de）业务决策可以带来更好的客户获取和保留（liú）。 因此，人（rén）工智能和机器学习（xí）似乎对客（kè）户生命（mìng）周期产（chǎn）生积极影响。 借助由 AI 支持的最新（xīn）公司（sī）解决方案，公司可以更好（hǎo）地（dì）了解客户（hù），从而（ér）可以进行个性化的活动和（hé）计划。 因此，保留的机会自动增加。

人工智能与模型设计（jì）之（zhī）间的联系

人工智能已经在风力涡轮机，飞机（jī）发（fā）动机，无人驾（jià）驶汽车以及各种工厂中（zhōng）发挥着重要作用。 这（zhè）项新技术的整体影响是值得注意的，尤其是在复杂的多域系统中。 新时代的（de）设计师对基于模型的设计工具很感（gǎn）兴趣。

因此（cǐ），它们可以（yǐ）帮（bāng）助设计（jì）人员连续地（dì）仿（fǎng）真，集成和（hé）测试 AI 系统。 同样，借助激（jī）励技术（shù），设计人员（yuán）和工程师能够确定（dìng）AI 如何影响系统（tǒng）。 因（yīn）此，毫无疑问（wèn），基于模型的设计在社会中具有非（fēi）常积极的作用。

对区块链行业（yè）的影（yǐng）响

区块链规模（mó）可能（néng）很快就会达到 15 亿美（měi）元大关（guān）。 因为，全球各地的企业都将有兴趣对其（qí）进行投资，因（yīn）此，区块链在2020 年及之后的（de）几年里似乎拥有巨大的发（fā）言权（quán）。 这项技术（shù）已经引起了很（hěn）大的轰动，并且与（yǔ）此（cǐ）相关联的还有一定的动力。 现在，随着与 AI 和 ML 的融合（hé），该技术有望变得更加强大。

因此（cǐ），在（zài） 2020 年，您可以期待由AI提（tí）供（gòng）支（zhī）持的更新的（de）区块链工具和（hé）技术，而这种融合的一些优（yōu）势将包括：交易大（dà）大改善，数（shù）据质（zhì）量大大提高以及许多其他事情。

工作场所的自动化

在 2020 年，人工（gōng）智（zhì）能（néng）和机器（qì）学习将在办公室中（zhōng）更加活跃（yuè）。 尽管已经（jīng）有（yǒu）很多讨论与 AI 和 ML 可能完全改变办公室的事实有关。 但是，2020 年，我（wǒ）们将看到更（gèng）多使用 AI 和 ML 的（de）方法。

我们可能（néng）还会（huì）观察到，AI 和 ML 可能（néng）会使工作场所（suǒ）的操作自（zì）动化。 不过，这并不意味（wèi）着（zhe）将完（wán）全（quán）取代（dài）人力资源。 但（dàn）是，某些手动工作肯定会自（zì）动（dòng）化（huà）。 因此（cǐ），我（wǒ）们预计 2020 年会有更高的生（shēng）产率和（hé）效率（lǜ）。

上面（miàn）列出的是（shì） 2020 年 AI 和 ML 的顶级趋势中的一些，除了这些趋势之外，还有一些（xiē）事情将（jiāng）激发世界。比（bǐ）如更多使用面部识别技术， 它由 AI 和（hé） ML 所（suǒ）驱动（dòng），这种超精确的（de）生（shēng）物特征认证将在（zài） 2020 年得到改进。此外，面部识（shí）别的（de）利用率将比（bǐ）以前更高（gāo）。

该技术更具吸引力和吸引力，并（bìng）具有许多用例，包括（kuò）技术，市场，供应商等。面部识别是使用人的（de）脸部进（jìn）行验证或识别（bié）的过程。 该技术基于人的面（miàn）部细节分（fèn）析，捕获和比较图（tú）案。

智能化面部识别技术是怎么（me）工作的？

面部识别技术遵循（xún）三个步骤：

1、 人脸检测

2、人（rén）脸特征捕捉

3、人脸匹配

人（rén）脸检测是检测和定位（wèi）图像和视频中人脸的（de）过程的第（dì）一步; 人（rén）脸特征捕（bǔ）捉是第二步，该过程将基于（yú）特征将面部细节转换为（wéi）一组数字（zì）信（xìn）息; 人脸（liǎn）匹配（pèi）是验证（zhèng）人脸（liǎn）并与人匹配的最（zuì）后一个步骤（zhòu）。

切勿将“身份”与“身份验证”混在（zài）一起。 这两个术语是（shì）不同的，并且（qiě）具有不同的（de）含义。 在生（shēng）物识（shí）别技术中，该技术（shù）用（yòng）于（yú）借助可识别且（qiě）有保证（zhèng）的数（shù）据来识别和鉴定人。 身份仅是“谁是（shì）那个（gè）人”，身份验（yàn）证是“如果他/她真的是那个人（rén）的验证”。

接下来，我们在报告中讨论一下面部识别技术应（yīng）用中排名前三的三（sān）个类别。

1.安全（quán）–执法（fǎ）

安全（quán）市（shì）场正（zhèng）在（zài）为（wéi）打击和打击犯罪与恐怖主义提供新的解决（jué）方案。 在这个市场上，面部（bù）识别（bié）系（xì）统有益于检测或（huò）预（yù）防犯罪（zuì）。以（yǐ）下是安全市场使用该技术（shù）的方（fāng）式：

• 签发身（shēn）份证（zhèng）件时使用该技术，并（bìng）且（qiě）大多数（shù）时候（hòu）与其他（tā）生物识别（bié）技术（例如指纹）结（jié）合使用。
• 在（zài）边境检查时会进行面部比（bǐ）对，以了解护照的数字（zì）化生物识别（bié）特（tè）征是否（fǒu）与护照持有（yǒu）人的面部相（xiàng）匹配。
• 面部匹配也可用于对驾（jià）驶（shǐ）执照和证件（jiàn）图片数据库（kù）进行搜索。
• 无人机安装了航拍摄像机，可在发生大规（guī）模事件的大（dà）区域提供（gòng）面部（bù）识别。

2.健康（kāng）

如今，通过深度学习和面部分析，医疗保健（jiàn）行业可以在（zài）多个方面使用（yòng）面部识别和生（shēng）物识别技术。医疗保（bǎo）健（jiàn）组织能够：

• 更精确地跟踪患者之间的（de）用药情况
• 检出遗传病的成功率为 96.6％
• 支持疼痛管理流程
• 营销与零售

可能我们很想知道（dào）为什么（me）营（yíng）销和零（líng）售需要面（miàn）部（bù）识别技术？

虽然我们知道（dào）营（yíng）销和零售（shòu）行业（yè）曾经使用（yòng）过（guò）这种技术，并且没有（yǒu）显著提升，那么现在又（yòu）应该（gāi）如何应用？在（zài） 2020 年（nián）， KYC（了解您的客户）肯定会成为有争议的（de）话题。这（zhè）一（yī）即将到（dào）来的趋势已与（yǔ）客户体验中的高（gāo）级营（yíng）销策略一起使用。

将（jiāng）相机放置在零售店后，商店所（suǒ）有者和经理可以（yǐ）分析购物者的行为并改善购买过程，以提供最佳的（de）购物体验。

2020 年（nián）东京（jīng）奥运（yùn）会（日本）将使用（yòng）面部（bù）识别技术

2020 年东（dōng）京奥运会，官（guān）方将采用（yòng）面部识（shí）别技术识别（bié）和授（shòu）权（quán）运动（dòng）员及个人，并（bìng）允许他们通行（háng）。悉（xī）尼正在机场进行人脸识别试验，以帮助人们以（yǐ）更安全，更快捷的（de）方式通过安检。

在印度，Aadhaar 的项目是（shì）全球（qiú）最大的（de）生（shēng）物识别数据库。 Aadhaar 卡为印度居民提供（gòng）了独特的数字 ID 号码，超过12 亿。 根据消息来源（yuán），印度可能会在 2020 年发布（bù）新的最大的（de）人脸识别系统。

如果面部识别出（chū）错（cuò）了怎么办？

目前已经有许（xǔ）多实例说明如（rú）何轻（qīng）松欺骗该技术。让我（wǒ）们讨论一些例子：

• 在俄（é）罗斯，格里高里·巴库诺夫（Grigory Bakunov）创建了一种（zhǒng）解决方案来混（hún）淆人脸检测设备。 他开发了一种（zhǒng）算法（fǎ），其中涉（shè）及使用特殊构成来欺（qī）骗软件。 但是，他决定不将这种（zhǒng）产（chǎn）品（pǐn）推向（xiàng）市（shì）场，因为犯罪分（fèn）子（zǐ）很容易以此（cǐ）来愚弄面部识别解决方案。
• 2017 年底，一家越南公司使用口（kǒu）罩（zhào）对安装在 Apple iphoness X 中的 Face ID 人（rén）脸识别功能进行了黑客（kè）入（rù）侵。但是这种（zhǒng）黑客入侵对于黑客来说更难以大（dà）规模利用。

换句话说，用户甚（shèn）至可以在发送图像之前借助过滤器来修改图像中的特定像（xiàng）素。 这些变化是微小的，人眼无法触及，同时，它们也使（shǐ）人脸识别解（jiě）决方案感到困惑。

人（rén）工智能和（hé）机器学习是（shì）最（zuì）强大和最具影（yǐng）响力（lì）的两项技术。 这些技（jì）术（shù）具（jù）有进入不（bú）同（tóng）领域并产生影响的潜力（lì）。 我们无法声称可（kě）以（yǐ）预（yù）测未（wèi）来几（jǐ）年将出现的所有关键主题（tí）。 但是这些技术正在慢慢进入不同的市场和（hé）领域。 市场专业人员已经（jīng）在多次（cì）实验中使用了AI和（hé）ML技术，并且你正在手（shǒu）机中使用此技术来进行解锁。 因此，毫无（wú）疑问，我们将在（zài）未来（lái）几年中（zhōng）见证很多事（shì）实（shí）。