Toolify 等人工智能工具如何越来越受欢迎

近年来，人工智能 (AI) 工具和应用程序迅速普及，改变了个人和组织完成工作的方式。

人工智能驱动的软件可以自动执行重复性任务、从数据中生成见解、创建内容等等。

本文深入探讨了人工智能工具的能力、领先平台、用例、评估标准、开发方法和未来前景。

什么是人工智能工具，它们如何工作？

人工智能工具是指利用人工智能和机器学习算法来执行通常需要人类智力和判断的任务的软件程序。

与具有严格编程规则的传统计算机代码不同，人工智能系统从数据中“学习”，通过随着时间的推移积累经验来改进特定任务。

人工智能工具背后的机器学习和神经网络

当今大多数人工智能工具的核心技术是机器学习。 这涉及在大型数据集上训练统计模型以检测模式并做出预测。

深度学习使用模仿人脑的神经网络通过多层处理来学习复杂的概念。

这些多层神经网络支持计算机视觉、语音识别和自然语言处理的人工智能应用。

自然语言处理使对话式人工智能成为可能

自然语言处理（NLP）专注于分析和生成人类语言。 NLP 技术允许聊天机器人和虚拟助手等人工智能系统理解自然语音和文本。

人工智能可以提取含义、总结文档、在语言之间进行翻译以及进行对话。

计算机视觉为图像和视频人工智能提供动力

计算机视觉是人工智能的一个领域，涉及分析和理解数字图像和视频。 它允许人工智能工具描述照片内容、检测对象、读取文本并生成新的视觉媒体。

这使得智能图像编辑、自动驾驶汽车和增强现实等用例成为可能。

人工智能工具的优点和用例

人工智能工具通过自动执行繁琐的任务、呈现洞察力和增强创造力，为个人和组织提供了广泛的好处。 一些最流行的用例类别包括：

个人助理应用程序

从安排会议到控制智能家居设备，Alexa、Siri 和 Google Assistant 等虚拟助手可帮助用户提高工作效率和组织性。

聊天机器人还提供定制的建议和服务。

内容创建和自动化

人工智能写作工具为博客、广告、电子邮件、报告等制作定制内容。 图像生成人工智能创建原始照片、艺术品、徽标、书籍封面和其他设计。

视频 AI 可以自动执行编辑任务，并可以从脚本生成镜头。

数据分析和见解

人工智能程序可以快速扫描和分析大量数据集，检测模式并预测未来趋势。 这支持金融、医疗保健、制造和其他行业的数据驱动决策。

人工智能工具的爆炸式增长和采用趋势

更强大的计算能力、更大的训练数据集和深度学习创新的结合推动了人工智能工具的快速发展。

据 IDC 预测，到 2025 年，全球人工智能软件、硬件和服务的收入将达到每年 327B 美元。

大型科技公司和初创公司现在都提供人工智能平台，推动了广泛的实验和采用。

领先的人工智能工具和平台

现在有数百种人工智能工具和服务可以满足不同的需求。 在这里，我们探讨了关键类别中一些最受欢迎且功能强大的选项。

文本和写作人工智能工具

人工智能已经擅长生成类似人类的文本以供各种用途。 领先的平台包括：

• 基于 GPT-3 的应用程序：OpenAI 的 GPT-3 模型可以以令人印象深刻的连贯性就任何主题进行写作。 Anthropic 的 Claude、Cohere 和 Quill 等应用程序提供了方便的界面。
• 可定制：人工智能写作助手：Jasper 和 Rytr 等工具允许在旧内容上训练人工智能，以实现量身定制的品牌写作。

人工智能驱动的重写和释义

为了修改现有文本，RewriterAI、QuillBot 和 Wordtune 等人工智能重写器会自动重写或改写内容，同时保留原始含义。

• AI SEO 、电子邮件和广告文案工具：INK AIX 和 Phrasee 等工具可优化网页以进行 SEO。 Sebify 和 Peppertype 等其他工具可生成高转化率的营销和电子邮件内容。

图像视频人工智能

最近的突破使得人工智能能够生成令人惊叹的视觉媒体。 顶级工具包括：

• AI 图像生成器：DALL-E 2、Midjourney 和 Stable Diffusion 根据文本提示创建原始图像。 它们允许自定义上传数据集来定制图像样式。
• 文本到图像和文本到视频转换器：ImagenVideo、Videvo 和 Synthesia 等工具使用计算机视觉和生成模型将文本描述转换为视频场景。
• AI 视频/照片编辑器和增强器：Topaz Video Enhance AI 可以清理低质量的素材。 Inpainter、Hotpot.ai 和 Pixelmator 等照片编辑工具会自动应用复杂的编辑，例如对象删除。
• 语音和音频 AI 工具：Descript、VocaliD 和 Uberduck 提供自然语音的文本到语音转换。 人工智能还可以生成音乐并将人声从歌曲中分离出来。

人工智能助手和聊天机器人

人工智能驱动的数字助理提供理解自然语言的对话体验：

• 个人人工智能助理：Alexa、Siri 和 Google Assistant 帮助完成日常任务并与智能家居设备集成。 Maya 为日程安排、提醒等提供高级个性化功能。
• 客户服务聊天机器人：LivePerson、AskSara 和 MobileMonkey 的聊天机器人通过消息应用程序提供 24/7 自动化客户支持和销售。
• 语音助手：先进的语音 AI，如 Anthropic 的 Claude、SoundHound 的 Houndify 和 Google Duplex，可以实现更自然的电话和面对面对话。

数据和分析人工智能

识别数据洞察是人工智能跨行业的关键应用：

• 预测数据分析：Alteryx、DataRobot 和 H2O Driverless AI 等工具会自动在数据集上构建和比较机器学习模型，以产生准确的预测。
• 搜索和信息检索 AI ：Sinequa、Coveo 和 Lucidworks 的语义搜索通过理解搜索意图和内容含义来显示相关结果。
• 文档数字化和提取：人工智能立即将 PDF 和扫描图像转换为结构化数据。 Rossum、Amazon Textract 和 Google Document AI 等工具可以挑选表格、分析表单并提取文本。

企业如何使用人工智能工具

人工智能正在改变组织运营、服务客户和决策的方式：

利用人工智能进行营销和广告

人工智能可以带来更有影响力的活动和更相关的客户体验：

• AI 生成的广告和活动：Adespresso、Persado 和 NexLP 等工具可生成针对产品和受众量身定制的引人注目的广告文案。 他们对变量进行 A/B 测试以优化性能。
• 动态网络内容个性化：Edgemesh 和 MoEngage 等初创公司根据个人资料和行为实时定制产品推荐、搜索结果页面和网站内容。

人工智能驱动的客户支持

人工智能聊天机器人和知识库通过提供快速解决方案来提高客户满意度：

• 用于查询和问题的 24/7 聊天机器人：聊天机器人通过 Help Scout、Intercom 和 Drift 等平台立即处理常见问题。 他们可以筛选对话并将复杂问题上报给人工代理。
• 常见问题解答知识库：Guru、Helpjuice 和 Springboard 等工具会根据过去的对话自动生成常见问题解答文档。 他们利用 NLP 向客户查询推荐相关文章。

简化运营和报告

通过自动化数据任务，人工智能使员工能够专注于更高价值的工作：

• 自动化手动流程：Catalytic、Tonkean 和 EnvoyAI 等人工智能工作流程软件可将发票处理、人力资源入职等业务流程数字化，以消除重复的工作流程。
• 高级数据洞察：ThoughtSpot、Looker 和 Tableau 等增强分析工具会自动显示隐藏的洞察，以帮助更快地做出决策。 他们为仪表板生成解释性叙述。

招聘和人力资源管理

人工智能有助于寻找和留住顶尖人才：

候选人筛选和寻找：像SeekOut、PhenomPeople和Eightfold这样的智能招聘平台利用人工智能来寻找相关候选人、筛选个人资料、进行视频面试和匹配工作。

入职和培训计划：像 Fountain 和 Allied Corporation 这样的人力资源科技公司正在使用人工智能聊天机器人来指导新员工高效入职并提供个性化培训。

评估和比较人工智能工具

现在有如此多的人工智能软件可供选择，评估您的需求并权衡不同解决方案的优缺点非常重要。

需要寻找的关键特征

寻找与您的用例相符并提供正确功能的人工智能平台：

• 可定制的模型：能够根据公司专有数据训练人工智能模型，从而为利基任务提供更定制、更准确的性能。
• 轻松集成：API、连接器和嵌入式接口允许将人工智能无缝集成到现有工作流程和系统（例如 CRM 软件）中。
• 开发人员 API 和支持：强大的 API 访问和 SDK 可实现高级定制。 文档和社区论坛为平台构建提供帮助。

定价模型和计划

人工智能软件具有灵活的定价模式，涵盖免费试用、基于使用情况的计费、订阅和企业套餐。 常见选项包括：

• 有限制的免费计划：许多人工智能供应商提供免费套餐，允许基本使用来尝试功能，但通常对使用、输出和集成有限制。
• 每月和每年订阅：对于频繁使用的用户，与按使用付费定价相比，每月和每年订阅可提供大量折扣。 等级可解锁更多功能，例如更快的速度和优先支持。
• 按使用量付费：此计量模型按 API 调用或生成的内容单位收费。 它适合偶尔使用的情况，无需重复承诺。

数据隐私和安全

在选择处理敏感数据的人工智能平台时，信任至关重要：

• 加密和访问控制：人工智能提供商应该对传输中和静态的数据进行加密。 基于角色的权限和身份验证规范数据访问。
• 数据存储和处理策略：了解数据的保留位置和时间。 供应商应该制定严格的协议来管理人工智能模型训练的数据使用。

创建您自己的人工智能工具和应用程序

为了实现高级定制和竞争优势，组织可以利用领先的人工智能云平台和工具包来构建适合自己需求的专有人工智能工具。

构建定制人工智能解决方案的好处

内部开发可以实现更严格的控制、安全性和性能调整：

• 根据您的需求量身定制：在您自己的数据集上训练模型，以实现其他供应商不提供的专业功能。
• 紧密集成的系统：将人工智能直接无缝嵌入到内部生产力软件等现有基础设施中。
• 竞争差异化：竞争对手无法轻易复制的专有人工智能功能提供了战略优势。

开发人工智能工具的选项

开发人员有多种方法来组装高性能人工智能应用程序：

• 利用 AI 平台和 API ：AWS AI、Microsoft Azure AI 和 Google Cloud AI Platform 等云服务提供预先训练的模型和自动化来加速开发。
• 训练自定义 AI 模型：TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等框架允许从头开始编程模型架构并在专有数据集上进行训练。
• 组装多种AI服务：集成来自不同供应商的预测分析、NLP、计算机视觉和其他AI微服务，可以提供全面的能力。

开发人工智能应用程序的关键步骤

开发过程需要仔细规划和严格测试：

• 规划目标和要求：定义人工智能工具应完成的具体任务以及指导数据准备和模型选择的性能标准。
• 数据准备和模型训练：清理、标记和分区数据集。 尝试不同的模型类型和架构并调整超参数以优化训练。
• 测试和迭代细化：彻底评估各种输入和场景的模型性能。 识别故障案例和提高可靠性所需的额外培训数据。
• 部署和集成：通过 Docker 将模型容器化，并通过 API 集成到生产系统中。 监控现场性能以检测任何性能下降并根据需要重新调整。

人工智能工具的未来及其影响

人工智能能力将继续快速发展，带来新的应用程序，这些应用程序将改变行业并重新定义工作方式。

正在进行的人工智能研究和模型进展

学术界和科技公司正在以惊人的速度创新新技术：

• 不断扩展的模型能力：模型将掌握更复杂的逻辑、推理和常识。 例如，Anthropic 的克劳德的目标是乐于助人、无害且诚实。
• 增强推理和情境意识：人工智能将在可解释性、因果关系和情境适应方面变得更好，例如 DARPA 的 KAIROS 计划。
• 利用不同数据类型的多模态人工智能：模型将结合自然语言、计算机视觉、语音和其他模态，以更全面地理解世界。

规范负责任的人工智能使用

需要设置护栏来防止人工智能系统的潜在缺点：

• 人工智能道德准则：IEEE 和 Partnership on AI 等组织正在制定公平、负责和透明的人工智能设计标准。
• 监控潜在的滥用：检测系统将识别有害的 Deepfakes 和网络钓鱼。 法律将规范可接受的人工智能应用领域。

人工智能技术的民主化

无代码工具将使任何人无需技术专业知识即可从人工智能中受益：

• 赋予个人和小型企业权力
• 直观的应用程序将允许生成内容、仪表板、聊天机器人等，以提高生产力。
• 自动化新应用程序和用例
• 人工智能将渗透到更多的行业和流程，为科学家、律师、艺术家等提供帮助。

要点总结

• 人工智能工具正在通过机器学习、自然语言处理和计算机视觉技术改变我们的工作方式。 采用率正在激增。
• 领先的平台支持写作、视觉媒体生成、数据分析、聊天机器人等。
• 企业将人工智能用于营销、客户服务、运营和人力资源。 定制解决方案可以提供战略优势。
• 选择解决方案时，请仔细评估功能、集成、定价模型和安全性。
• 通过仔细的规划和测试，组织可以利用云平台和 API 开发自己的 AI 应用程序。

组织和用户的关键要点

• 尝试使用领先的人工智能工具进行内容创建、个人协助和数据洞察。
• 审核流程以识别自动化和增强机会。 优先考虑高价值和重复性任务。
• 从小处着手，衡量收益并从初始部署中学习。 建立内部技能和基础设施。
• 制定负责任的人工智能系统测试和部署的治理实践。 持续监控偏见和滥用风险。

关于人工智能前景的最终想法

人工智能正在达到人类水平的能力，使我们能够从苦差事中解放出来，取得更多成就。 然而，需要深思熟虑的监督才能确保这项技术丰富生活。

在道德基础指导其进步的情况下，人工智能可以释放巨大的创造力和生产力，创造更美好的未来。

常见问题解答

流行的人工智能工具和应用程序有哪些示例？

• 领先的人工智能工具和平台涵盖写作助手（Jasper、Cohere）、人工智能聊天机器人（MobileMonkey、Intercom）、人工智能媒体生成（DALL-E、Hotpot.ai）、数据分析（Alteryx、Sinequa）和自定义人工智能开发框架（ TensorFlow、PyTorch）。

人工智能工具如何使我的业务或职业受益？

• 人工智能可以通过自动化流程、提供客户服务、生成广告和内容、揭示数据见解等使企业受益。 对于职业而言，人工智能可以提高生产力、创造力、决策能力和协作能力。

我应该注意人工智能工具的哪些风险或缺点？

• 潜在风险包括数据/模型偏差、人员失业、隐私侵犯、错误信息传播和安全漏洞。 我们必须积极制定指导方针和监测系统来解决这些问题。

如何评估不同的人工智能平台并选择合适的？

• 关键选择标准包括功能、准确性、集成、可扩展性、易用性、模型可定制性、开发人员资源、数据权限和安全性、客户支持和定价模型。 优先考虑专门为您的特定用例构建的工具。

开发定制人工智能工具需要哪些专业知识？

• 构建人工智能应用程序需要强大的数据科学技能——数学、统计学、编程（Python、R）和机器学习框架（TensorFlow）。 涉及许多角色，包括数据工程师、机器学习研究人员和工程师、后端开发人员和用户体验设计师。 利用预构建的模块和平台可以加速开发。

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