Toolify 等人工智慧工具如何越來越受歡迎

近年來，人工智慧 (AI) 工具和應用程式迅速普及，改變了個人和組織完成工作的方式。

人工智慧驅動的軟體可以自動執行重複性任務、從數據中產生見解、創建內容等等。

本文深入探討了人工智慧工具的能力、領先平台、用例、評估標準、開發方法和未來前景。

什麼是人工智慧工具，它們如何運作？

人工智慧工具是指利用人工智慧和機器學習演算法來執行通常需要人類智力和判斷的任務的軟體程式。

與具有嚴格編程規則的傳統計算機代碼不同，人工智慧系統從數據中“學習”，透過隨著時間的推移積累經驗來改進特定任務。

人工智慧工具背後的機器學習和神經網絡

當今大多數人工智慧工具的核心技術是機器學習。 這涉及在大型資料集上訓練統計模型以檢測模式並做出預測。

深度學習使用模仿人腦的神經網路透過多層處理來學習複雜的概念。

這些多層神經網路支援電腦視覺、語音辨識和自然語言處理的人工智慧應用。

自然語言處理使對話式人工智慧成為可能

自然語言處理（NLP）專注於分析和產生人類語言。 NLP 技術讓聊天機器人和虛擬助理等人工智慧系統理解自然語音和文字。

人工智慧可以提取含義、總結文件、在語言之間進行翻譯以及進行對話。

電腦視覺為影像和視訊人工智慧提供動力

電腦視覺是人工智慧的一個領域，涉及分析和理解數位影像和視訊。 它允許人工智慧工具描述照片內容、檢測物件、讀取文字並產生新的視覺媒體。

這使得智慧型影像編輯、自動駕駛汽車和擴增實境等用例成為可能。

人工智慧工具的優點和用例

人工智慧工具透過自動執行繁瑣的任務、呈現洞察力和增強創造力，為個人和組織提供了廣泛的好處。 一些最受歡迎的用例類別包括：

個人助理應用程式

從安排會議到控制智慧家庭設備，Alexa、Siri 和 Google Assistant 等虛擬助理可協助使用者提高工作效率和組織性。

聊天機器人還提供客製化的建議和服務。

內容創建和自動化

人工智慧寫作工具為部落格、廣告、電子郵件、報告等製作客製化內容。 圖像生成人工智慧創建原始照片、藝術品、徽標、書籍封面和其他設計。

影片 AI 可以自動執行編輯任務，並且可以從腳本產生鏡頭。

數據分析和見解

人工智慧程式可以快速掃描和分析大量資料集，檢測模式並預測未來趨勢。 這支援金融、醫療保健、製造和其他行業的數據驅動決策。

人工智慧工具的爆炸性成長和採用趨勢

更強大的運算能力、更大的訓練資料集和深度學習創新的結合推動了人工智慧工具的快速發展。

根據 IDC 預測，到 2025 年，全球人工智慧軟體、硬體和服務的收入將達到每年 327B 美元。

大型科技公司和新創公司現在都提供人工智慧平台，推動了廣泛的實驗和採用。

領先的人工智慧工具和平台

現在有數百種人工智慧工具和服務可以滿足不同的需求。 在這裡，我們探討了關鍵類別中一些最受歡迎且功能強大的選項。

文字和寫作人工智慧工具

人工智慧已經擅長產生類似人類的文本以供各種用途。 領先的平台包括：

• 基於 GPT-3 的應用程式：OpenAI 的 GPT-3 模型可以以令人印象深刻的連貫性就任何主題進行寫作。 Anthropic 的 Claude、Cohere 和 Quill 等應用程式提供了方便的介面。
• 可自訂：人工智慧寫作助理：Jasper 和 Rytr 等工具允許在舊內容上訓練人工智慧，以實現量身定制的品牌寫作。

人工智慧驅動的重寫與釋義

為了修改現有文本，RewriterAI、QuillBot 和 Wordtune 等人工智慧重寫器會自動重寫或改寫內容，同時保留原始意義。

• AI SEO 、電子郵件和廣告文案工具：INK AIX 和 Phrasee 等工具可優化網頁以進行 SEO。 Sebify 和 Peppertype 等其他工具可產生高轉換率的行銷和電子郵件內容。

影像影片人工智慧

最近的突破使得人工智慧能夠產生令人驚嘆的視覺媒體。 頂級工具包括：

• AI 影像產生器：DALL-E 2、Midjourney 和 Stable Diffusion 根據文字提示建立原始影像。 它們允許自訂上傳資料集來定製圖像樣式。
• 文字轉圖像和文字到視訊轉換器：ImagenVideo、Videvo 和 Synthesia 等工具使用電腦視覺和生成模型將文字描述轉換為視訊場景。
• AI 影片/照片編輯器和增強器：Topaz Video Enhance AI 可以清理低品質的素材。 Inpainter、Hotpot.ai 和 Pixelmator 等照片編輯工具會自動套用複雜的編輯，例如物件刪除。
• 語音和音訊 AI 工具：Descript、VocaliD 和 Uberduck 提供自然語音的文字轉語音轉換。 人工智慧還可以產生音樂並將人聲從歌曲中分離出來。

人工智慧助理和聊天機器人

人工智慧驅動的數位助理提供理解自然語言的對話體驗：

• 個人人工智慧助理：Alexa、Siri 和 Google Assistant 協助完成日常任務並與智慧家庭裝置整合。 Maya 為日程安排、提醒等提供高級個人化功能。
• 客戶服務聊天機器人：LivePerson、AskSara 和 MobileMonkey 的聊天機器人透過訊息應用程式提供 24/7 自動化客戶支援和銷售。
• 語音助理：先進的語音 AI，如 Anthropic 的 Claude、SoundHound 的 Houndify 和 Google Duplex，可以實現更自然的電話和麵對面對話。

數據和分析人工智慧

識別數據洞察是人工智慧跨產業的關鍵應用：

• 預測資料分析：Alteryx、DataRobot 和 H2O Driverless AI 等工具會自動在資料集上建立和比較機器學習模型，以產生準確的預測。
• 搜尋和資訊檢索 AI ：Sinequa、Coveo 和 Lucidworks 的語意搜尋透過理解搜尋意圖和內容意義來顯示相關結果。
• 文件數位化和提取：人工智慧立即將 PDF 和掃描圖像轉換為結構化資料。 Rossum、Amazon Textract 和 Google Document AI 等工具可以挑選表格、分析表單並提取文字。

企業如何使用人工智慧工具

人工智慧正在改變組織營運、服務客戶和決策的方式：

利用人工智慧進行行銷和廣告

人工智慧可以帶來更有影響力的活動和更相關的客戶體驗：

• AI 產生的廣告和活動：Adespresso、Persado 和 NexLP 等工具可產生針對產品和受眾量身定制的引人注目的廣告文案。 他們對變數進行 A/B 測試以優化效能。
• 動態網路內容個人化：Edgemesh 和 MoEngage 等新創公司根據個人資料和行為即時客製化產品推薦、搜尋結果頁面和網站內容。

人工智慧驅動的客戶支持

人工智慧聊天機器人和知識庫透過提供快速解決方案來提高客戶滿意度：

• 用於查詢和問題的 24/7 聊天機器人：聊天機器人透過 Help Scout、Intercom 和 Drift 等平台立即處理常見問題。 他們可以篩選對話並將複雜問題回報給人工代理。
• 常見問題知識庫：Guru、Helpjuice 和 Springboard 等工具會根據過去的對話自動產生常見問題解答文件。 他們利用 NLP 向客戶查詢推薦相關文章。

簡化營運和報告

透過自動化數據任務，人工智慧使員工能夠專注於更高價值的工作：

• 自動化手動流程：Catalytic、Tonkean 和 EnvoyAI 等人工智慧工作流程軟體可將發票處理、人力資源入職等業務流程數位化，以消除重複的工作流程。
• 進階資料洞察：ThoughtSpot、Looker 和 Tableau 等增強分析工具會自動顯示隱藏的洞察，以幫助更快做出決策。 他們為儀表板產生解釋性敘述。

招募和人力資源管理

人工智慧有助於尋找和留住頂尖人才：

候選人篩選與尋找：像SeekOut、PhenomPeople和Eightfold這樣的智慧招募平台利用人工智慧來尋找相關候選人、篩選個人資料、進行視訊面試和配對工作。

入職和培訓計畫：像 Fountain 和 Allied Corporation 這樣的人力資源科技公司正在使用人工智慧聊天機器人來指導新員工高效入職並提供個人化培訓。

評估和比較人工智慧工具

現在有這麼多的人工智慧軟體可供選擇，評估您的需求並權衡不同解決方案的優缺點非常重要。

需要尋找的關鍵特徵

尋找與您的用例相符並提供正確功能的人工智慧平台：

• 可自訂的模型：能夠根據公司專有資料訓練人工智慧模型，從而為利基任務提供更客製化、更準確的效能。
• 輕鬆整合：API、連接器和嵌入式介面允許將人工智慧無縫整合到現有工作流程和系統（例如 CRM 軟體）中。
• 開發人員 API 和支援：強大的 API 存取和 SDK 可實現進階客製化。 文件和社群論壇為平台建置提供協助。

定價模型和計劃

人工智慧軟體具有靈活的定價模式，涵蓋免費試用、基於使用情況的計費、訂閱和企業套餐。 常見選項包括：

• 有限制的免費方案：許多人工智慧供應商提供免費套餐，允許基本使用來嘗試功能，但通常對使用、輸出和整合有限制。
• 每月和每年訂閱：對於頻繁使用的用戶，與按使用付費定價相比，每月和每年訂閱可提供大量折扣。 等級可解鎖更多功能，例如更快的速度和優先支援。
• 按使用量付費：此計量模型按 API 呼叫或產生的內容單位收費。 它適合偶爾使用的情況，無需重複承諾。

資料隱私和安全

在選擇處理敏感資料的人工智慧平台時，信任至關重要：

• 加密和存取控制：人工智慧提供者應該對傳輸中和靜態的資料進行加密。 基於角色的權限和身份驗證規範資料存取。
• 資料儲存和處理策略：了解資料的保留位置和時間。 供應商應該制定嚴格的協議來管理人工智慧模型訓練的資料使用。

創建您自己的人工智慧工具和應用程式

為了實現高階客製化和競爭優勢，組織可以利用領先的人工智慧雲端平台和工具包來建立適合自己需求的專有人工智慧工具。

建構客製化人工智慧解決方案的好處

內部開發可以實現更嚴格的控制、安全性和效能調整：

• 根據您的需求量身定制：在您自己的資料集上訓練模型，以實現其他供應商不提供的專業功能。
• 緊密整合的系統：將人工智慧直接無縫嵌入內部生產力軟體等現有基礎設施中。
• 競爭差異化：競爭對手無法輕易複製的專有人工智慧功能提供了策略優勢。

開發人工智慧工具的選項

開發人員有多種方法來組裝高效能人工智慧應用程式：

• 利用 AI 平台和 API ：AWS AI、Microsoft Azure AI 和 Google Cloud AI Platform 等雲端服務提供預先訓練的模型和自動化來加速開發。
• 訓練自訂 AI 模型：TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等框架允許從頭開始編程模型架構並在專有資料集上進行訓練。
• 組裝多種AI服務：整合來自不同供應商的預測分析、NLP、電腦視覺和其他AI微服務，可以提供全面的能力。

開發人工智慧應用程式的關鍵步驟

開發過程需要仔細規劃和嚴格測試：

• 規劃目標和要求：定義人工智慧工具應完成的具體任務以及指導資料準備和模型選擇的效能標準。
• 資料準備和模型訓練：清理、標記和分區資料集。 嘗試不同的模型類型和架構並調整超參數以優化訓練。
• 測試和迭代細化：徹底評估各種輸入和場景的模型效能。 識別故障案例和提高可靠性所需的額外訓練數據。
• 部署和整合：透過 Docker 將模型容器化，並透過 API 整合到生產系統中。 監控現場性能以檢測任何性能下降並根據需要重新調整。

人工智慧工具的未來及其影響

人工智慧能力將繼續快速發展，帶來新的應用程序，這些應用程式將改變行業並重新定義工作方式。

正在進行的人工智慧研究和模型進展

學術界和科技公司正以驚人的速度創新新技術：

• 不斷擴展的模型能力：模型將掌握更複雜的邏輯、推理和常識。 例如，Anthropic 的克勞德的目標是樂於助人、無害且誠實。
• 增強推理和情境意識：人工智慧將在可解釋性、因果關係和情境適應方面變得更好，例如 DARPA 的 KAIROS 計劃。
• 利用不同資料類型的多模態人工智慧：模型將結合自然語言、電腦視覺、語音和其他模態，以更全面地理解世界。

規範負責任的人工智慧使用

需要設置護欄來防止人工智慧系統的潛在缺點：

• 人工智慧道德準則：IEEE 和 Partnership on AI 等組織正在製定公平、負責和透明的人工智慧設計標準。
• 監控潛在的濫用：偵測系統將識別有害的 Deepfakes 和網路釣魚。 法律將規範可接受的人工智慧應用領域。

人工智慧技術的民主化

無程式碼工具將使任何人無需技術專業知識即可從人工智慧中受益：

• 賦予個人和小型企業權力
• 直覺的應用程式將允許生成內容、儀表板、聊天機器人等，以提高生產力。
• 自動化新應用程式和用例
• 人工智慧將滲透到更多的產業和流程，為科學家、律師、藝術家等提供協助。

重點總結

• 人工智慧工具正在透過機器學習、自然語言處理和電腦視覺技術改變我們的工作方式。 採用率正在激增。
• 領先的平台支援寫作、視覺媒體生成、數據分析、聊天機器人等。
• 企業將人工智慧用於行銷、客戶服務、營運和人力資源。 客製化解決方案可以提供策略優勢。
• 選擇解決方案時，請仔細評估功能、整合、定價模型和安全性。
• 透過仔細的規劃和測試，組織可以利用雲端平台和 API 開發自己的 AI 應用程式。

組織和使用者的關鍵要點

• 嘗試使用領先的人工智慧工具進行內容創建、個人協助和數據洞察。
• 審核流程以識別自動化和增強機會。 優先考慮高價值和重複性任務。
• 從小處著手，衡量收益並從初始部署中學習。 建立內部技能和基礎設施。
• 制定負責任的人工智慧系統測試和部署的治理實踐。 持續監控偏見和濫用風險。

關於人工智慧前景的最終想法

人工智慧正在達到人類水準的能力，使我們能夠從苦差事中解放出來，並取得更多成就。 然而，需要深思熟慮的監督才能確保這項技術豐富生活。

在道德基礎指導其進步的情況下，人工智慧可以釋放巨大的創造力和生產力，創造更美好的未來。

常見問題解答

流行的人工智慧工具和應用程式有哪些範例？

• 領先的人工智慧工具和平台涵蓋寫作助理（Jasper、Cohere）、人工智慧聊天機器人（MobileMonkey、Intercom）、人工智慧媒體生成（DALL-E、Hotpot.ai）、數據分析（Alteryx、Sinequa）和自訂人工智慧開發框架（ TensorFlow、PyTorch）。

人工智慧工具如何使我的業務或職業受益？

• 人工智慧可以透過自動化流程、提供客戶服務、產生廣告和內容、揭示數據見解等使企業受益。 對於職業而言，人工智慧可以提高生產力、創造力、決策能力和協作能力。

我應該注意人工智慧工具的哪些風險或缺點？

• 潛在風險包括資料/模型偏差、人員失業、隱私侵犯、錯誤訊息傳播和安全漏洞。 我們必須積極制定指導方針和監測系統來解決這些問題。

如何評估不同的人工智慧平台並選擇合適的？

• 關鍵選擇標準包括功能、準確性、整合、可擴展性、易用性、模型可自訂性、開發人員資源、資料權限和安全性、客戶支援和定價模型。 優先考慮專門為您的特定用例建立的工具。

開發客製化人工智慧工具需要哪些專業知識？

• 建立人工智慧應用程式需要強大的數據科學技能——數學、統計學、程式設計（Python、R）和機器學習框架（TensorFlow）。 涉及許多角色，包括資料工程師、機器學習研究人員和工程師、後端開發人員和使用者體驗設計師。 利用預先建置的模組和平台可以加速開發。

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