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人工智能有哪些应用?

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  1、个人助理(智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人)产品举例:微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等。

  2、安防(智能监控、安保机器人)产品举例:商汤科技、格灵深瞳、神州云海。

  3、自驾领域(智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用)产品举例:Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等。

  4、医疗健康(医疗健康的监测诊断、智能医疗设备)产品举例:Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等。

  6、金融(智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管)产品举例:蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho。

  7、教育(智能评测、个性化辅导、儿童陪伴)产品举例:学吧课堂、科大讯飞、云知声。

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  人工智能是一门边缘学科,属于自然科学和社会科学的交叉。涉及哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论等。人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。

  用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。学系的话可以加企鹅裙前面六九四中间二六九最后加上五四零就可以进裙了哦。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

  人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。人工智能具有广阔的前景,日前“AI+”已经成为公式,发展至今,下面是人工智能应用最多的几大场景。

  智能家居主要是基于物联网技术,通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备,设备间可以互联互通,并进行自我学习等,来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是,近两年随着智能语音技术的发展,智能音箱成为一个爆发点。小米、天猫、Rokid 等企业纷纷推出自身的智能音箱,不仅成功打开家居市场,也为未来更多的智能家居用品培养了用户习惯。但目前家居市场智能产品种类繁杂,如何打通这些产品之间的沟通壁垒,以及建立安全可靠的智能家居服务环境,是该行业下一步的发力点。

  人工智能在零售领域的应用已经十分广泛,无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。京东自主研发的无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与配合,通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术,让工业机器人可以进行自主的判断和行为,完成各种复杂的任务,在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。图普科技则将人工智能技术应用于客流统计,通过人脸识别客流统计功能,门店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店客流用户画像,为调整运营策略提供数据基础,帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。

  智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。ITS 应用最广泛的地区是日本,其次是美国、欧洲等地区。目前,我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析,可以对交通进行实施监控和调度,有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。

  目前,在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求,市场上出现了众多技术服务商,例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴,研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科,提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗,统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用,但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通,导致企业与医院之间合作不透明等问题,使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。

  科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别,可以进行机器批改试卷、识题答题等;通过语音识别可以纠正、改进发音;而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题,从工具层面给师生提供更有效率的学习方式,但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。

  物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造,能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划,优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节,京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机,力求抢占市场机会。

  近些年来,中国安防监控行业发展迅速,视频监控数量不断增长,在公共和个人场景监控摄像头安装总数已经超过了1.75亿。而且,在部分一线城市,视频监控已经实现了全覆盖。不过,相对于国外而言,我国安防监控领域仍然有很大成长空间。

  截至当前,安防监控行业的发展经历了四个发展阶段,分别为模拟监控、数字监控、网络高清、和智能监控时代。每一次行业变革,都得益于算法、芯片和零组件的技术创新,以及由此带动的成本下降。因而,产业链上游的技术创新与成本控制成为安防监控系统功能升级、产业规模增长的关键,也成为产业可持续发展的重要基础。

  2.在医院,你看到来自美国的拖车机器人Tuggy McFresh在运送医疗器械和来自日本的“大白”机器人Robear在照顾病人;

  3.在酒店,2015年新上市的日本Henn-na服务生机器人包揽了从值守前台、运送行李到客房清扫等一众服务;

  4.下班后,你按下了“回家模式”,推开家门你发现,窗帘已经拉上,温度适宜,灯光柔和,热水烧好,还有日本软银公司的家居机器人Pepper跟你问好卖萌;

  5.在家里,你用iWatch打电话,使用的是可监控和改善睡眠品质的APP;

  早在第一台计算机埃尼阿克问世后十年,就有科学家预言,人工智能时代将要来临。当“深蓝”赢了卡斯帕罗夫之后,这种美好的情景似乎更是指日可待。但是在整个 20世纪后半叶,人工智能研究却因为数次技术革新尝试的失败而停滞,经历了从上世纪50年代到本世纪初期的若干个寒冬期。最近的一个寒冬期,就是20世纪末到21世纪的头10年,也就是深蓝赢得比赛之后,因为神经网络的研究遭遇瓶颈而带来的寒冬。

  然而在2014年,科技界和商界的所有人,都能明显的感觉到,人工智能的理论研究和可感知产品似乎突然“喷发”了:各种可穿戴设备扎堆出现,智能机器人频频亮相,机器的人脸识别准确率超过肉眼,Google、苹果和宝马等公司齐发力无人驾驶汽车,美国、欧洲先后设立人类大脑攻关项目……

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  人工智能技术应用的细分领域:深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

  下面,我们就每个细分领域,从概述和技术原理角度稍微做一下展开,供大家拓展一下知识。

  深度学习作为人工智能领域的一个重要应用领域。说到深度学习,大家第一个想到的肯定是AlphaGo,通过一次又一次的学习、更新算法,最终在人机大战中打败围棋大师。

  对于一个智能系统来讲,深度学习的能力大小,决定着它在多大程度上能达到用户对它的期待。。

  1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重;2.将大量的数据情况输出到这个网络中;3.网络处理这些动作并且进行学习;4.如果这个动作符合指定的动作,将会增强权重,如果不符合,将会降低权重;5.系统通过如上过程调整权重;6.在成千上万次的学习之后,超过人类的表现;

  计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用,其中包括,医疗领域成像分析、人脸识别、公关安全、安防监控等等。

  计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

  语音识别,是把语音转化为文字,并对其进行识别、认知和处理。语音识别的主要应用包括电话外呼、医疗领域听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

  1、 对声音进行处理,使用移动函数对声音进行分帧;2、 声音被分帧后,变为很多波形,需要将波形做声学体征提取;3、 声音特征提取之后,声音就变成了一个矩阵。然后通过音素组合成单词;

  1、用户对着小爱说话后,语音将立即被编码,并转换成一个压缩数字文件,该文件包含了用户语音的相关信息;2、由于用户手机处于开机状态,语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中,然后再通过一系列固定电 线发送至用户的互联网服务供应商(ISP),该ISP拥有云计算服务器;3、该服务器中的内置系列模块,将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。

  自然语言处理(NLP),像计算机视觉技术一样,将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合,实现人机间自然语言的通信。

  1、汉字编码词法分析;2、句法分析;3、语义分析;4、文本生成;5、语音识别;

  智能机器人在生活中随处可见,扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天,还是自主定位导航行走、安防监控等,都离不开人工智能技术的支持。

  人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上,使得机器人拥有判断、决策的能力,能在各种不同的环境中处理不同的任务。智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。

  淘宝、京东等商城,以及36氪等资讯网站,会根据你之前浏览过的商品、页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的产品、或网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。

  Google为什么会做免费搜索引擎,目的就是为了搜集大量的自然搜索数据,丰富他的大数据数据库,为后面的人工智能数据库做准备。

  推荐引擎是基于用户的行为、属性(用户浏览行为产生的数据),通过算法分析和处理,主动发现用户当前或潜在需求,并主动推送信息给用户的浏览页面。

  除了上面的应用之外,人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。

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