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  • 人工智能是一门贯穿性的综合学科,主要包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、语言学,人工智能是从...目前人工智能应用领域比较多,具体如下: 机器人领域人工智能机器人,如RET聊天机器人,它能理解人的语言...

    人工智能是一门贯穿性的综合学科,主要包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、语言学,人工智能是从计算机应用系统角度出发,研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类类智能活动的能,来延伸人类智能科学

    人工智能的应用实例:指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索和博弈等

    目前人工智能应用领域比较多,具体如下:

    机器人领域:人工智能机器人,如RET聊天机器人,它能理解人的语言,用人类语言进行对话,并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的

    语言识别领域:该领域其实与机器人领域有交叉,设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息,如语音开锁、语音邮件以及未来的计算机输入等方面

    图像识别领域:利用计算机进行图像处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术;例如人脸识别,汽车牌号识别等。

    专家系统:具有专门知识和经验的计算机智能程序系统,后台采用的数据库相当于人脑,具有丰富的知识储备,采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.人工智能时代,AI人才都有哪些特征?
    http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html
    2.大数据携手人工智能,高校人才培养面临新挑战
    http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html
    3.人工智能,机器学习和深度学习之间,主要有什么差异
    http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html


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  •  人工智能的概念最早可追溯到1956年,那时指的是使用机器代劳原先只能由人力完成的工作。现阶段大家更感兴趣的是其中一个子领域――“机器学习”,主要是通过实例而非依赖人类专家得出的规则与知识等“专家系统”来...

    AI究竟在谈论什么
      人工智能的概念最早可追溯到1956年,那时指的是使用机器代劳原先只能由人力完成的工作。现阶段大家更感兴趣的是其中一个子领域――“机器学习”,主要是通过实例而非依赖人类专家得出的规则与知识等“专家系统”来教会机器。“深度学习”的机器学习技术是用软件模拟人脑思维的简单模型,再通过大量实例训练进行学习。
      为何AI突然兴起
      最近,人工智能的兴起是机器学习,特别是深层学习,迅速发展的结果,其背后有三大原因。首先,互联网或数字化提供了可用于学习的海量数据。其次,研究人员发现了更有效的学习算法,可用于更庞大或更“深度”的神经网络。最后,研究人员想出利用图形处理器(GPU),即电子游戏机中的专用芯片,来运行深度学习软件的方法。
      这次,AI真的有所不同吗
      此前,由于难以扩大规模或实际应用,人们对人工智能的热情很快烟消云散,陷入“人工智能寒冬”的停滞阶段。而这一次,深度学习系统已足够强大,许多互联网公司将其投入应用,普通人也在日常生活中浑然不觉地利用了深度学习。与之前相比,深度学习可应用于更多各式各样的任务,也足够可靠,可以嵌入到人们每天使用的系统中。
      AI能承担和处理哪些事务
      从技术的角度而言,从图像识别到语言翻译再到语音速录等,深度学习目前应用的领域都属于同一任务的不同变种。一套神经网络通过学习数以百万计的配有正确答案(输出)的样本(输入)进行训练。
      对于图像识别,这意味着利用几百万个标记图像训练神经网络;对于语音识别,意味着利用几百万段配有正确抄录文本的语音训练神经网络。当学习足够多的样本,面对之前无法预见的输入,神经网络即可正确预见输出。这种深度学习结构被称为“有监督学习”,过滤垃圾邮件、信用评分、手写识别等任务都可通过“有监督学习”来实现。
      企业应如何应用AI
      对于零售、电信或金融服务等习惯处理海量数据的公司而言,从“大数据”分析到采用机器学习是极大的跨越。对其他企业而言,采用人工智能技术首先要能够有效收集、处理与分析内部数据;缺乏数据分析或管理能力的公司将举步维艰。
      拥有海量数据的公司
      是否有绝对优势
      培训机器学习系统需要数据,因此,拥有大量数据的公司拥有很大优势:数据越多,企业的产品越好,吸引的用户越多,产生的数据也更多。这种“数据网络效应”意味着一些领域的先行者会较其竞争对手建立巨大的领先地位,实现持续增长。未来的机器学习技术有望利用更少的样本进行系统学习。
      最终每个公司都会使用AI
      这是肯定的。正如每个公司都在用电和互联网一样,最终都会使用人工智能,但应用程度有所不同:对于核心业务中包含数据处理的企业而言,机器学习的专长将成为一种需要专家团队支持的核心能力,其他公司应用机器学习的程度有限。IBM近期对企业高管的调查发现,有38%的公司正在观望,尚未采用人工智能;只有11%的公司在技术上投入大量资金。与电力和互联网一样,人工智能的应用也需要时间。
      这对员工而言意味着什么
      人工智能技术尚无法完全取代一项工作,只能实现某些任务的自动化或提高效率。计算机自上世纪80年代进入工作场所以来,要求人们不断学习使用新技能和工具,人工智能将加速此进程。“保质期”越来越短的工作技能要求员工及时获取新技能,也要求企业进行培训。
      AI下一步将如何发展
      目前,正在开发的各种新机器学习系统已经超出了现有系统的能力。人工智能技术也将提供愈加丰富的新方式,通过语音、对话界面与增强现实(AR)技术将数据叠加在现实世界之上,实现与工具与数据的交互。
      许多研究人员已将目光放得更远,正在设计能够从少数样本中学习的系统。深度学习只是人工智能布局应用的开始,而非终点。
      未来,AI可以做些什么
      人工智能可助力新的工具,使计算机有能力完成新任务。人工智能可能将推动大量涉及分析数据、寻找模式规律和制定策略等内容的工作开始转型。当说的话可迅速被翻译成另一种语言,当汽车可以自动驾驶,人工智能对未来的影响拭目以待!

    人工智能的学习,是一条漫长而具有未来的路,让我们一起为人工智能助力呐喊!

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.人工智能时代,AI人才都有哪些特征?
    http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html
    2.大数据携手人工智能,高校人才培养面临新挑战
    http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html
    3.人工智能,机器学习和深度学习之间,主要有什么差异
    http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html


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  • 1、虚拟个人助理 经常使用手机的你一定对Google Now和Cortana这些虚拟个人助理不会陌生。只要你说出命令,他们就会帮助你找到有用的信息。...这一看似简单的过程实际上就有人工智能的介入,并且扮演着重要的...

    1、虚拟个人助理

    经常使用手机的你一定对Google Now和Cortana这些虚拟个人助理不会陌生。只要你说出命令,他们就会帮助你找到有用的信息。例如,你可以问“最近的川菜馆在哪儿?”,“我今天的日程有什么安排?”,“提醒我八点钟给某某某打电话”,然后,虚拟个人助理就可以通过查询信息,然后向手机中的其他app发送对应的信息来完成指令。

    这一看似简单的过程实际上就有人工智能的介入,并且扮演着重要的角色。在语音唤醒虚拟个人助理的时候,人工智能会收集你的指令信息,利用该信息进一步识别你的语音,并为你提供个性化的结果,最终会让你觉得越来越好用,达成越用越好用的结果。微软表示,自家的Cortana(中文名叫小娜)可以“不断了解用户”,最终将培养出预测用户需求的能力。

    2、智能汽车

    你可能还没看到有人上班一边开车,一边看报纸,但自动驾驶汽车确实越来越接近现实。Google旗下的自动驾驶汽车项目和特斯拉的“自动驾驶”功能是最新的两个例子。自动驾驶技术毫无疑问是基于人工智能之上的技术,并且目前发展速度极为迅猛。从英特尔今年年初收购以色列自动驾驶汽车公司Mobileye可见一斑。

    今年早些时候华盛顿邮报还有过报道,称Google开发了一种算法,能让自动驾驶汽车像人类一样学习驾驶技术。由于人工智能可以学会玩简单的视频游戏,Google让自动驾驶汽车上路前也测试相同的智能游戏。整个项目的构思在于,汽车最终能够“认清”面前的道路,并根据它所看到的内容做出相应的决策,帮助它在行驶的过程中学习经验。虽然特斯拉的自动驾驶仪功能没有这么先进,但它已经上路使用,同时这也表明此类技术肯定会蓬勃发展。

    3、在线客服

    现在,许多网站都提供用户与客服在线聊天的窗口,但其实并不是每个网站都有一个真人提供实时服务。在很多情况下,和你对话的仅仅只是一个初级AI。大多聊天机器人无异于自动应答器,但是其中一些能够从网站里学习知识,在用户有需求时将其呈现在用户面前。

    最有趣也最困难的是,这些聊天机器人必须擅于理解自然语言。显然,与人沟通的方式和与电脑沟通的方式截然不同。所以这项技术十分依赖自然语言处理(NLP)技术,一旦这些机器人能够理解不同的语言表达方式中所包含的实际目的,那么很大程度上就可以用于代替人工服务。

    4、购买预测

    如果京东、天猫和亚马逊这样的大型零售商能够提前预见到客户的需求,那么收入一定有大幅度的增加。亚马逊目前正在研究这样一个的预期运输项目:在你下单之前就将商品运到送货车上,这样当你下单的时候甚至可以在几分钟内收到商品。毫无疑问这项技术需要人工智能来参与,需要对每一位用户的地址、购买偏好、愿望清单等等数据进行深层次的分析之后才能够得出可靠性较高的结果。

    虽然这项技术尚未实现,不过也表现了一种增加销量的思路,并且衍生了许多别的做法,包括送特定类型的优惠券、特殊的打折计划、有针对性的广告,在顾客住处附近的仓库存放他们可能购买的产品。这种人工智能应用颇具争议性,毕竟使用预测分析存在隐私违规的嫌疑,许多人对此颇感忧虑。

    5、音乐和电影推荐服务

    与其他人工智能系统相比,这种服务比较简单。但是,这项技术会大幅度提高生活品质的改善。如果你用过网易云音乐这款产品,一定会惊叹于私人FM和每日音乐推荐与你喜欢的歌曲的契合度。从前,想要听点好听的新歌很难,要么是从喜欢的歌手里找,要么是从朋友的歌单里去淘,但是往往未必有效。喜欢一个人的一首歌不代表喜欢这个人的所有歌,另外有的时候我们自己也不知道为什么会喜欢一首歌、讨厌一首歌。

    而在有人工智能的介入之后,这一问题就有了解决办法。也许你自己不知道到底喜欢包含哪些元素的歌曲,但是人工智能通过分析你喜欢的音乐可以找到其中的共性,并且可以从庞大的歌曲库中筛选出来你所喜欢的部分,这比最资深的音乐人都要强大。电影推荐也是相同的原理,对你过去喜欢的影片了解越多,就越了解你的偏好,从而推荐出你真正喜欢的电影。

    6、智能家居设备

    许多智能家居设备都拥有学习用户行为模式的能力,并通过调整温度调节器或其他设备来帮助节省资金,不仅便利、还节能。例如,屋主外出工作,设备自动打开烤箱,无须等到回家再启动,这一点非常方便。人工智能知道主人什么时候回家,就能相应的提前调整温度,而出门在外时则自动关闭设备,这样可以省下不少钱。

    另一项家居设备也有人工智能的身影——照明。通过设置默认值和偏好,设备可根据你的位置和你正在做的事调整房子(内部和外部)周围的灯光。例如,看电视就暗一些,烹饪时较明亮,吃饭则亮度适中。智能家居的AI,只要你敢想,没有什么做不到。

    7、大型游戏

    游戏AI可能是大多数人最早接触的的AI实例。从第一款大型游戏到现在,AI已经应用了很长时间。最早期的AI甚至不能称为AI,只会根据程序设定进行相应的行为,完全不考虑玩家的反应。不过最近几年里,游戏AI的复杂性和有效性却迅猛发展。现在大型游戏中的角色能够揣摩玩家的行为,做出一些难以预料的反应。

    像《孤岛惊魂》(FarCry)和《使命召唤》(Call of Duty)这种第一人称射击游戏也能很好地利用AI。敌人可以分析玩家的环境,追踪可能生存的目标。敌人也会找掩护,追踪声音,侧翼攻击,以增加胜利的可能。虽然就AI技术本身而言,在游戏中的应用有点大材小用,但是由于行业市场巨大,每年都有大量精力和资金投入其中来完善这种技术。

    8、欺诈检测

    你有没有收到过电子邮件或信件——询问你是否用信用卡进行了某些产品支付?如果用户的帐户存在被欺诈的风险,银行会发送此类信件,希望在汇款前确认用户个人已同意支付。人工智能通常部署来监控这种欺诈行为。

    一般来说,先将大量欺诈和非欺诈性交易样本数据输入电脑,然后命令电脑分析数据,发现交易中不同类别的情况。经过足够的训练,电脑系统就将能够利用所学和种种迹象辨认出欺诈性交易。

    9、安全监控

    随着人们对于安全问题越来越重视,监控摄像头也越来越普及,在方便了场景记录和重现之外,也出现了新的挑战:监控摄像头所拍摄的内容仍然需要人工监测。用人力来同时监控多个摄像头传输的画面,非常容易疲倦,同时也容易出现发现不及时或者判断失误的情况。因为,非常有必要在监控摄像头系统中引入人工智能技术,借助人工智能来进行24小时无间断的持续监控。例如,利用人工智能来判断画面中是否出现异常人员,如果发现可以及时通知安保人员。

    当然,目前能够实现的技术还十分有限。比如,电脑看到闪光的颜色,可能表明有人入侵或在校园周围游荡,但是识别的精确度仍然有待力高。另外,由于当前技术的限制,识别特定行为依旧比较困难,比如商店中的小偷小摸行为。但在相信在不久的将来,这种技术的改善绝非难事。

    10、新闻生成

    人工智能程序可以写新闻?听起来似乎很不可思议,但是这就是现实!根据美国Wired杂志统计,美联社,福克斯和雅虎都已经在利用人工智能来编写文章,例如财务摘要、体育新闻回顾和日常报道。目前,人工智能还没有涉及调查类文章,但是如果内容不是太复杂、相对简单,人工智能完全可以搞定。从这个角度来说,电子商务、金融服务、房地产和其他数据驱动型行业都可以从人工智能中受益良多。

    当然,现阶段的人工智能还做不到特别完善,在录入数据填入后仍然需要一个人来调整内容,最终形成一篇完整、有条理的文章。但是,这个构想本身已经十分接近实现了。未来,也会有越来越多报道这样生成,完全实现全自动化的记者只是一个时间问题。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    人工智能需要掌握那些知识点,主要应该看些什么书籍?
    http://www.duozhishidai.com/article-12321-1.html
    人工智能学习路线“六步走”
    http://www.duozhishidai.com/article-5418-1.html
    在人工智能学习训练中,会遇到哪些问题?
    http://www.duozhishidai.com/article-2389-1.html


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  • 人工智能应用的细分领域哪些

    千次阅读 2020-03-15 22:54:31
    人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是认知、决策、反馈的过程。 人工智能技术的细分领域哪些人工智能技术应用的细分领域:深度学习、计算机...

    什么是人工智能?

    人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是认知、决策、反馈的过程。

    人工智能技术的细分领域有哪些?

    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。

    1、深度学习

    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。。

    深度学习的技术原理:

    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;

    2、计算机视觉

    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

    计算机视觉的技术原理:

    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。

    3、语音识别

    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。

    语音识别

    语音识别技术原理:

    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;

    4、虚拟个人助理

    苹果手机的Siri,以及小米手机上的小爱,都算是虚拟个人助理的应用。

    虚拟个人助理技术原理:(以小爱为例)

    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。

    5、自然语言处理

    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。

    NLP

    自然语言处理技术原理:

    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;

    6、智能机器人

    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。

    智能机器人技术原理:

    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。

    7、引擎推荐

    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。

    引擎推荐技术原理:

    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。

    未来人工智能应用领域的展望

    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。

    未来已来,顺应未来发展大势,让自己的企业具备应对未来发展环境的能力,这就是你最应该做的事情。希望大家能在读了本片文章后,能激发出更大的兴趣去了解、学习人工智能的知识,也许,下一步可以从《人工智能简史》开始。

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    万次阅读 多人点赞 2017-11-15 11:15:55
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