根據IDC發布的一份報告，到2025年，90%的商業應用將使用人工智慧作為關鍵功能。我們已經看到了一些人工智慧如何在日常生活和工作中幫助人們的例子。
一個人不可能說世界上所有的語言。但有了人工智慧無限的儲存空間和驚人的運算速度，我們可以毫不猶豫地環遊世界。人工智慧翻譯器是一種數位工具，在人工智慧的幫助下，幫助將不同的語言(無論是書面的還是口頭的)翻譯成所選的語言。在翻譯過程中，人工智慧利用收集到的數據重新建構單字和短語，以選擇的語言做出準確的句子。
整理信箱是很痛苦的。人工智慧可以把人們從電子郵件瑣事中解放出來。使用具有人工智慧和內建分類工具的智慧電子郵件網站。
人工智慧聊天機器人被訓練使用自然語言處理(NLP)與人類交談。透過NLP，人工智慧聊天機器人可以理解人類書面形式的語言。這讓AI或多或少能夠自己做出回應。
換句話說，聊天機器人可以在程式之外理解人類的語言。它們與人類溝通越多，就越擅長自然地交談。 AI機器人可以在各種網站上看到，尤其是電子商務。他們會回答顧客關於運輸、售後服務和價格的問題。
在過去，設計一個好看的網站是非常具有挑戰性的。傳統的網站開發策略已無法滿足客戶日益增長的需求。即使有可能，也負擔不起。這就是人工智慧的用武之地。
一般來說，AI可以幫助網站設計師和開發者縮短流程。這些網站建立者幫助建立網站在一小部分的時間。因為他們使用廣泛的知識庫。它可以以更低的成本實現複雜的加工。
你向AI描述你經營的公司類型和你想要的網站風格。簡單的訊息，例如你的公司名稱，地址，標誌，以及你想在你的網站上的材料應該被分享。
文字處理指的是分析電子文本的自動化。機器學習模型可以利用文本的結構化資訊來分析和修改文本。文字處理是機器學習應用程式中最常使用的任務之一，包括語言翻譯、情緒分析、垃圾郵件過濾和許多其他自動內容創作。
影像辨識是一種幫助電腦辨識、標記和分類影像中感興趣的元素的技術。基本上，它是基於訓練和經驗，神經網路可以識別、組織和解釋圖像。教導AI學習對於提高辨識的準確性非常重要，就像人類學習知識一樣。
音樂製作一直是一項需要大量時間和勞動力的工作，但音樂製作人現在很幸運。多虧了人工智慧，深度學習近年來在管理音訊方面取得了巨大的成功，因為它變得越來越普遍。深度學習消除了對傳統音訊處理方法的要求，允許我們依賴標準的資料準備，而不需要建立多個手冊和獨特的功能集。
人工智慧內容創造工具能夠處理人類天生不傾向於做的任務，並以人類不可能實現的速度完成任務。它們執行人類無法完成的任務，同時在人類可以完成的任務中提高生產力和效率。
以上是人工智慧的八個應用趨勢的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
