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人工智能技术应用领域
       人工智能(Artificial Intelligence),其缩写为AI。它是以研究,开发,扩展人类智能为目的一门综合性技术学科,企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人类对人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议,其研究就掉通俗的讲就是利用计算机使机器能够像人一样行动,像人一样行动。其主要组成部分包括传感采集(传感器—信息采集,类似人类的感知系统),处理(各种算法、架构、系统,类似于人类的大脑),输出(各种机械臂的控制,屏幕输出,VR虚拟实现),通信(5G通信,万物互联)。其设计领域丰富,主要以计算机科学,如机器学习,计算机视觉,图像识别,计算机工业控制等领域为主。
人工智能软件应用
        人工智能已经在社会生活这得到非常广泛的应用,涉及到工业,工作,生活的方方面面,主要技术应用方面是:计算机视觉,自然语言理解与交流,认知与推理,智能机器人,博弈与伦理,机器学习。具体应用领域大致有如下几方面
多语言翻译
        自然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章,大家想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP,然而每次机器翻译出来的结果,基本上都是不符合语言逻辑的,需要我们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译,如法律、医疗领域,机器翻译根本就是不可行的。 面对这一困境,自然语言处理正在努力打通翻译的壁垒,只要提供海量的数据,机器就能自己学习任何语言。机器从0开始进入一个领域(零成本进入)大概2周时间。所以,进入哪个领域都能高度垂直的做下去。比如,法律类专业文章翻译,优质法律文章的总量是有限的,让机器学习一遍这些文章,就可以保证翻译95%的流畅度,而且能做到实时同步。

虚拟个人助理
        虚拟个人助理是指使用者通过声控、文字输入的方式,来完成一些日常生活的小事。大部分的虚拟个人助理都可以做到搜集简单的生活信息,并在观看有关评论的同时,帮你优化信息,智能决策。
同时部分虚拟个人助理还可以直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件,这些都是虚拟个人助理的变化形式之一。虚拟个人助理应用在我们生活中的方方面面,音响、车载、智能家居、智能车载,智能客服多个方面。一般来说,听到语音指令就可以完成服务的,基本上都是虚拟个人助理。
智能病例处理
       然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库,机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量,生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性,激发论文思路,同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生,这样下来同样同读一篇50页的病历,抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍,大大地提高了医院的办公效率,求医难这个问题将得到很多的缓解。
无人驾驶汽车
       无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面,例如计算机视觉、自动控制技术等
人脸识别
        人脸识别也称人像识别、面部识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
智能客服机器人
          智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态,它能够实现语音识别和自然语义理解,具有业务推理、话术应答等能力。
智能音箱
       智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体,随着智能音箱的迅猛发展,其也被视为智能家居的未来入口。究其本质,智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话,家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。
个性化推荐
       个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用,它建立在海量数据挖掘的基础上,通过分析用户的历史行为建立推荐模型,主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息,如商品推荐、新闻推荐等。
图像搜索
       图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用,分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素,基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征,针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
预测与分类场景
       信用卡反欺诈识别,车牌号码识别, 各种销售额度与走势分析,智能化匹配等
声纹识别
      生物特征识别技术包括很多种,除了人脸识别,目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认
图像搜索
       图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用,分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素,基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征,针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
目前人工智能技术虽然已经应用到工业生活的方方面面,教育行业,工业制造,航空航天等。但除了智能识别(如语言识别,图像识别),智能推荐,以及因此而衍生出的产品技术比较成熟应用比较广泛外,其他方面的应用基本都处在探索阶段,完全接近与人类的思想意识还有一定差别,任须积极努力,相信未来人工智能技术会接近或超越人类的智慧。