人工智能（néng）和机器学习是世界（jiè）上最繁（fán）荣和（hé）最革命性的两项技术。 这些技术（shù）正在进入（rù）世界上几乎所有的领域，并将以有趣（qù）的方式影响这些领域（yù）。

有成吨的理由说明人工智能 ( AI ) 和机器学习 ( ML ) 已成为世界（jiè）上（shàng）最（zuì）受欢迎的技术之一。

这些技术拥有着（zhe）改变地球运作方（fāng）式的力（lì）量，且毫无疑问在人工智能和（hé）机器学习领（lǐng）域中（zhōng），一些东西正在不断发生。在本文中（zhōng），我们将讨（tǎo）论（lùn）几个顶级的人工智能和机器学习趋（qū）势，将塑造新年：2020。 我们（men）还（hái）将介绍面部识别技术及其在2020年的应用。

人工智（zhì）能和机器学习将（jiāng）有新（xīn）的（de）突破（pò）

首（shǒu）先（xiān），我们要强（qiáng）调（diào）的是：与人工智能（néng）相关产业规（guī）模将在 2023 年达到（dào） 979 亿美元。 这意味着人工智能（néng）似乎有很（hěn）大（dà）的潜力。 同时（shí）机器（qì）学习的（de）领域也（yě）发生了（le）很多事情。 而且机（jī）器（qì）学习（xí）解决方案和系统的需求也会相当高。 因为，到目（mù）前为止（zhǐ），世（shì）界上已经有大（dà）量的基于人工智能和（hé）机器学习的应用（yòng）诞（dàn）生。

2020年人工智能（néng）和机器学（xué）习趋势搜集

基于人工（gōng）智能的广告和媒体

虽然，大部分 AI 和 ML 已经（jīng）与企业联系在一起。人工智能当前主要应用于（yú） ERP，一（yī）种基于 Dynamics 365 AI 解决方（fāng）案，但是人工智能对创（chuàng）意产业和创意（yì）任务（wù）的积极（jí）影响是毋庸置疑的，并且人工智能（néng）在广告和媒体领域似乎也（yě）有（yǒu）很大的潜力。AI 和 ML 已经在创（chuàng）意广告和（hé）故事的（de）制（zhì）作中发挥了重要作用。

此外，许多机构也开始使用人工智能和机器学（xué）习来编写脚本。到 2020 年（nián），我（wǒ）们将看到创意机构和（hé）媒体公司更多地（dì）使用这些技术。事实上，甚（shèn）至还有一些创意的革新者也会尽力利用这些新技术（shù）。

客户的互动和（hé）忠诚度提升管（guǎn）理

实时营销工作（zuò）将需要基于AI的解决方案。 因为营销团队将对制定有效的实时（shí）策略感兴趣，因（yīn）此 AI 和（hé） ML 的作用将非常明（míng）显。 AI 和 ML 为客户支持，营销团队（duì）和销（xiāo）售团队提供了全方位的优势。 许（xǔ）多（duō）新工（gōng）具还具（jù）有基于 AI 的功能（néng），旨在提高客（kè）户互动和（hé）营销活（huó）动的质量。

此外，据信基于（yú） AI 的业务决策可（kě）以带来更好的客（kè）户（hù）获取和保留。 因此（cǐ），人工智能和机器学习（xí）似乎对客户生（shēng）命周期产生积（jī）极影响（xiǎng）。 借助由 AI 支（zhī）持的最新公司解决方案，公司可以更好地（dì）了解客（kè）户，从而可以进行个性（xìng）化的活动和计划。 因（yīn）此，保留的（de）机（jī）会（huì）自动增（zēng）加。

人工智能（néng）与模型设计之间的联系

人（rén）工智（zhì）能已经（jīng）在（zài）风（fēng）力涡轮（lún）机，飞机发动机，无（wú）人驾驶汽（qì）车以及各种工厂中（zhōng）发挥着重（chóng）要作用。 这项（xiàng）新技术的整体影响是值得注意的，尤（yóu）其是在复杂的（de）多域（yù）系统中（zhōng）。 新时代（dài）的设计师对基于模（mó）型的设计（jì）工（gōng）具很感兴（xìng）趣。

因此，它们可以帮（bāng）助设计（jì）人员连（lián）续（xù）地仿真，集成和测试 AI 系统。 同样，借助激励技（jì）术（shù），设计人员和工程师能够（gòu）确（què）定AI 如何影响（xiǎng）系（xì）统。 因此，毫无疑问，基（jī）于模型的设计在社会中具有非常积极的作（zuò）用。

对区块链行业的影响

区块链规模（mó）可能很快就会（huì）达到 15 亿美（měi）元大关。 因为，全（quán）球（qiú）各地的企业都将有兴趣（qù）对其进行投资，因此，区块链在2020 年及（jí）之后的几年里似乎拥有巨大的发言权。 这项技术已经引（yǐn）起了很（hěn）大（dà）的轰动，并且与此相（xiàng）关联的还（hái）有（yǒu）一定的动力。 现（xiàn）在，随着与 AI 和 ML 的融合（hé），该技术有望变得更加（jiā）强大（dà）。

因此，在 2020 年（nián），您可（kě）以期待由AI提供支持（chí）的（de）更新的区块链工具和技术，而这种融（róng）合的一些优势将包括：交（jiāo）易大大改善（shàn），数（shù）据（jù）质量大大（dà）提高（gāo）以及许多其他事（shì）情。

工作场所的自动化

在 2020 年，人工智能和机器学习将在办公室中（zhōng）更加（jiā）活跃。 尽管已经（jīng）有很多讨论与 AI 和 ML 可能完全（quán）改变办公室（shì）的事（shì）实有关。 但是，2020 年，我（wǒ）们将看到更多（duō）使（shǐ）用（yòng） AI 和 ML 的方法。

我（wǒ）们可能还会观察（chá）到，AI 和 ML 可能会使工作（zuò）场（chǎng）所的操作自（zì）动化。 不过，这（zhè）并不意味着将完全取代人力资源。 但（dàn）是，某些手动工作（zuò）肯定会自（zì）动化。 因此，我们预计 2020 年（nián）会有（yǒu）更高的生产率（lǜ）和效率。

上面列（liè）出的是 2020 年 AI 和 ML 的顶级（jí）趋势中的一些，除了这些趋势之外，还（hái）有一些事情将激发世界（jiè）。比如更多使用面部识别技（jì）术， 它由 AI 和 ML 所（suǒ）驱动，这种超精确的生物特（tè）征认证将在 2020 年得到改进（jìn）。此（cǐ）外（wài），面部识别（bié）的利用率将比以前更高。

该技术更具吸引力和吸引力，并（bìng）具有许多用例，包括技术，市场，供（gòng）应商等。面部识别（bié）是使用人的脸部进行验证（zhèng）或识别的过（guò）程。 该（gāi）技术基于人的面部（bù）细节分析，捕获和比较图案。

智能化面（miàn）部识别技术是怎么工作的？

面部（bù）识别技术遵循（xún）三个步骤：

1、 人脸检测

2、人脸特征捕捉

3、人脸（liǎn）匹配

人脸检测是检（jiǎn）测和（hé）定位（wèi）图像（xiàng）和视频中人（rén）脸的过（guò）程的第一步（bù）; 人脸特征（zhēng）捕（bǔ）捉是（shì）第二步，该过程（chéng）将基于特（tè）征将面部细节转（zhuǎn）换（huàn）为一组数字信息（xī）; 人脸匹配是验证人脸并与人匹配的最后一个步骤。

切勿（wù）将“身（shēn）份（fèn）”与“身份验证”混（hún）在一起（qǐ）。 这两个术语是不同的，并且具有不同（tóng）的含义（yì）。 在生物识别技术中，该（gāi）技术用于借（jiè）助（zhù）可识别且有保证的数据来识别和鉴定人。 身份仅是“谁是那个人”，身份验证是“如果他/她真的是那个人的（de）验（yàn）证”。

接（jiē）下来，我们在报告中讨论一下（xià）面部（bù）识别技术应用中排名（míng）前三的三个类别。

1.安全–执（zhí）法

安全市场正在为（wéi）打击和打（dǎ）击犯（fàn）罪与恐怖主义（yì）提（tí）供新的解决方案。 在这个市场上，面部识别系统有（yǒu）益于检（jiǎn）测（cè）或（huò）预防犯罪。以下是安全市场（chǎng）使用该技术的方式：

• 签发身份证件时使（shǐ）用该技术（shù），并且大多数时候与（yǔ）其他生物（wù）识别技术（例如指（zhǐ）纹）结（jié）合使用。
• 在边境检查时会进行面部比对，以了（le）解护（hù）照的（de）数字化生物识别特征是否与护（hù）照持有人的面部（bù）相匹配（pèi）。
• 面部（bù）匹配（pèi）也可用于对驾（jià）驶执照和证件图片（piàn）数据库进（jìn）行（háng）搜索。
• 无人机安装了（le）航拍摄像机，可在发生大规模事件的大（dà）区域提供面部识别（bié）。

2.健康

如（rú）今，通过深度学习（xí）和面部（bù）分析，医疗保健行业可以（yǐ）在多个方面使（shǐ）用（yòng）面部（bù）识别（bié）和生物识别技术。医疗保健组织（zhī）能（néng）够：

• 更（gèng）精确地（dì）跟踪患者（zhě）之间的用药情况
• 检出遗传（chuán）病的成功率为 96.6％
• 支持疼痛管理流程（chéng）
• 营销与零售

可能我们很想知道为什么营销和零（líng）售（shòu）需要面部（bù）识（shí）别（bié）技术？

虽然我们知道营销和零（líng）售行业（yè）曾（céng）经使（shǐ）用过（guò）这种技术，并且没（méi）有显（xiǎn）著提升（shēng），那么现在又应（yīng）该（gāi）如何应用？在 2020 年（nián）， KYC（了（le）解您的（de）客户）肯定（dìng）会成为有争（zhēng）议的话题。这一即将到来的趋势已（yǐ）与客（kè）户体验中的高级营（yíng）销策略一起使用。

将（jiāng）相机放置在零售店后，商店所（suǒ）有者和经理可以分（fèn）析购物者（zhě）的行为并改善购买（mǎi）过程，以提供最佳（jiā）的购（gòu）物体验。

2020 年东京（jīng）奥运会（日（rì）本）将使（shǐ）用（yòng）面部识（shí）别技术

2020 年东京奥（ào）运（yùn）会，官方将采（cǎi）用面部识别技术（shù）识别和授权运动员及个人（rén），并允许他们（men）通行（háng）。悉尼正在机场进行人脸识别试验，以帮助人们以更安全，更快（kuài）捷（jié）的方（fāng）式通过安检（jiǎn）。

在印（yìn）度，Aadhaar 的项目是全球最大的生物识别数据（jù）库。 Aadhaar 卡为印度居（jū）民提供了独特的数字 ID 号码，超过12 亿。 根据消息来源，印度可能会（huì）在 2020 年发布（bù）新的最大的人脸识别系（xì）统。

如（rú）果（guǒ）面部识别出错了（le）怎么办？

目前已经有（yǒu）许多实例（lì）说（shuō）明如何轻松欺骗该技术。让（ràng）我们讨论一些例子：

• 在俄罗斯，格里高里·巴库诺夫（fū）（Grigory Bakunov）创建了一种解决方案（àn）来混淆人（rén）脸检测设备。 他开发（fā）了一种算（suàn）法，其中涉（shè）及使用特殊构成来欺骗软（ruǎn）件。 但（dàn）是，他决（jué）定不将这种产品推（tuī）向市场，因为犯罪分子很容（róng）易以（yǐ）此来愚弄面（miàn）部（bù）识别解决方案。
• 2017 年底，一家越（yuè）南公（gōng）司使用（yòng）口罩对安装在 Apple iphoness X 中的 Face ID 人脸识（shí）别功能进行（háng）了（le）黑客入侵。但是（shì）这（zhè）种黑（hēi）客入（rù）侵对于黑（hēi）客来说（shuō）更难（nán）以大规（guī）模利用。

换句话说，用户甚至可以在发送（sòng）图像之前借助过滤器来修改图像中的特定像素。 这些变（biàn）化（huà）是微（wēi）小的，人眼无（wú）法触及，同时，它们（men）也（yě）使人脸识别解决方案感到困惑。

人工智能和机器（qì）学习是（shì）最强大和最具影响（xiǎng）力的两项技术（shù）。 这些技术具（jù）有进入（rù）不同（tóng）领域并产生（shēng）影响的潜力。 我们无法声称（chēng）可以预测（cè）未来几年将出现（xiàn）的所有（yǒu）关键主（zhǔ）题。 但（dàn）是这些（xiē）技术正在慢慢进入不同的市场和领（lǐng）域。 市场专业（yè）人员已（yǐ）经在（zài）多次实验中使用了AI和ML技术（shù），并且你正在手（shǒu）机中使（shǐ）用（yòng）此技术（shù）来进行解锁。 因此，毫无疑问，我们将（jiāng）在（zài）未来几年中见证很多事实。