料管理系统，供学生使用。

医疗
识别不同疾病，并做出正确诊断，这是机器学习研究的一个目标。医疗行业一直在开发能识别和诊断疾病的计算机和算法。在德克萨斯大学奥斯汀分校，研究人员发明了把多个肿瘤生长模型结合起来的全自动方法。机器学习算法能自动识别大脑肿瘤。机器学习已经被用于各种医疗行为，包括：
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行为矫治流行病爆发预测药物研发放射检查电子病历诊断和疾病识别
2018年的人工智能
人工智能研究目前致力于开发使人机交互更加自然的算法以及训练这些算法的方法。目标是用自然的人类语言来回答复杂的提问。人工智能和机器学习使通常需要人类决断的工作有了自动化的可能，这些工作包括如下技能：
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阅读手写材料识别面部表情
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学习认知能力，比如规划和利用部分信息进行推理
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erResearch公司副总裁大卫瑟尔利（DavidCearly）说：
“人工智能技术正在迅速发展，企业将需要对技能、流程和工具进行大力投资，以便成功地利用这些技术，构建人工智能强化系统。投资领域包括数据准备、数据整合、算法和训练方法选择，以及模型建立。包括数据科学家、开发人员和业务流程所有者在内的多方必须展开合作。”

Gluo
平台
亚马逊也使用了人工智能。亚马逊的推荐引擎利用人工智能来预测用户的兴趣，准确率约为5至10。为了提高预测准确率，亚马逊与微软合作，共同推出了一个新平台，把机器学习用于人工智能训练。这个新平台名为Gluo
，可供各种技能水平的人工智能开发人员使用。据称，Gluo
平台可以让人工智能开发人员更容易设计和开发人工神经网络。
Gluo
平台将落户亚马逊AWS服务。Gluo
界面是“开源且易于使用的”。

人工智能和网络安全
《哈佛商业评论》写道：
“讽刺的是，面对利用人工智能进行的黑客攻击，我们的最佳防御策略也是利用人工智能。人工智能可用来防御和攻击网络设施，还可以扩大黑客的攻击面，也就是让黑客拥有更多的攻击手段。企业领导得到的建议，是要了解人工智能安全研究的最新进展。”
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f随着企业认识到开发网络安全程序的重要性，人工智能将变得更加流行。精心构建的人工智能防御系统能从多年来发生的黑客攻击事件中，学会各种攻击和防御策略。它能设定正常用户行为的基准，然后搜索异常行为，速度比人类要快得多。这比维持一支专门处理日常网络攻击的安全团队要省钱得多。人工智能也可以用来制定防御策略。在2018年，人工智能与网络安全的关系将变得更加紧密。
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