人工智能技术的应用,AI人工智能在机械领域有哪些应用

本文目录一览

  • 1,AI人工智能在机械领域有哪些应用
  • 2,人工智能的主要应用
  • 3,网络售票系统是不是人工智能技术的应用
  • 4,人工智能的应用领域有哪些
  • 5,有关人工智能的发展方向最新应用现状
  • 6,人工智能的应用领域有哪些
  • 7,人工智能在未来能否广泛使用
  • 8,人工智能在生活中的应用都有哪些
  • 9,智能手机人工智能哪些应用会火起来
  • 10,人工智能的应用领域有哪些
  • 11,如何将人工智能应用于社会科学研究
  • 12,人工智能除了下围棋还能干啥
1,AI人工智能在机械领域有哪些应用简单地说,1、有好多自动化的机械没有复杂的电路,自动完成一连串的动作,而且运转很快 。2、当然也有好多电子仪器控制器,只要了解一些接线就行了 。
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2,人工智能的主要应用人工智能应用Applicationsofartificialintelligence的范围很广 。1、如医药,诊断,金融贸易,机器人控制,法律,科学发现和玩具 。许多种人工智能应用深入于每种工业的基础 。2、90年代和21世纪初,人工智能技术变成大系统的元素,但很少人认为这属于人工智能领域的成就 。在AI应用领域,中国呈现出爆发的趋势,目前主要集中在安防、金融、医疗、教育、零售、机器人以及智能驾驶等领域 。
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3,网络售票系统是不是人工智能技术的应用具体问题具体分析,大多数没用到 。这得看你得人工智能是怎么定义的 。有的售票系统后台带有数据挖掘 。“数据挖掘”技术是我能想象的售票系统人工智能应用,至于其他人工智能技术合不合适,有没有必要应用到售票系统里面,得看市场需求 。假如硬要我对您的问题做出个明确的回答,答案是否定的 。【人工智能技术的应用,AI人工智能在机械领域有哪些应用】
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4,人工智能的应用领域有哪些人工智能主要应用领域1、农业:农业中已经用到很多的AI技术,无人机喷撒农药,除草,农作物状态实时监控,物料采购,数据收集,灌溉,收获,销售等 。通过应用人工智能设备终端等,大大提高了农牧业的产量,大大减少了许多人工成本和时间成本 。2、通信:智能外呼系统,客户数据处理(订单管理系统),通信故障排除,病毒拦截(360等),骚扰信息拦截等3、医疗:利用最先进的物联网技术,实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动,逐步达到信息化 。例:健康监测(智能穿戴设备)、自动提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统 。4、社会治安:安防监控(数据实时联网,公安系统可以实时进行数据调查分析)、电信诈骗数据锁定、犯罪分子抓捕、消防抢险领域(灭火、人员救助、特殊区域作业)等5、交通领域:航线规划、无人驾驶汽车、超速、行车不规范等行为整治6、服务业:餐饮行业(点餐、传菜,回收餐具,清洗)等,订票系统(酒店、车票、机票等)的查询、预定、修改、提醒等7、金融行业:股票证券的大数据分析、行业走势分析、投资风险预估等8、大数据处理:天气查询,地图导航,资料查询,信息推广(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 。),个人助理5,有关人工智能的发展方向最新应用现状人工智能的发展方向,是力求使智能系统会分析,自适应并做出自己的决策 。应用:在工业上应用于某些计算系统和传感系统中 。例如神经系统:有三台机子共同承担某项工作,当有一台坏了,另外的两台自动分担坏掉的这台机子的任务 。传感器探测方面:探测范围发生了变化,传感器会自动适应等等 。现状:目前还只能做到通过简单的学习,系统会自动记住并适应,也能做简单的分析 。现在我国可以人工芯片植入控制鸽子行为 。它国有人凭意念控制电脑操作 。6,人工智能的应用领域有哪些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 。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 。家居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 。零售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 。交通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 。医疗目前,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 。教育科大讯飞、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 。安防近些年来,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 。7,人工智能在未来能否广泛使用近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势 。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术,处于全球相对领先的水平,人工智能论文总量和高倍引用的论文数量,也处在第一梯队,据全球相对前列 。二是产业整体实力显著增强 。全国人工智能产业超过一千家,覆盖技术平台、产品应用等多环节,已经形成了比较完备的产业链 。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成 。三是与行业融合应用不断深入 。人工智能凭借其强大的赋能性,正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量,各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现,辐射溢出的效应也在持续增强,人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起,比如域名,许多相关的.top域名已经被注册 。但也要看到,在快速发展过程当中,我国人工智能的基础技术,还有较大欠缺,能够真正创造商业价值的还比较少 。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛,有数据显示,今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比,也有比较大幅度的下调 。中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点,在产业化方面具有独特优势,但也面临巨大挑战,尤其是在基础理论和算法方面,原始创新能力不足,在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱,高水平人才也不足 。随着全球人工智能加速发展,各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破 。首先,当前学习人工智能是不错的选择,随着人工智能技术的不断发展和应用,整个行业领域会释放出大量的相关人才需求 。零基础的同学可以选择专业的互联网职业教育院校,学习起来是不会有很大压力的 。8,人工智能在生活中的应用都有哪些人工智能一共分为天然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域 。今天我就经过人工智能的六个方向讲一讲人工智能在生活中的有趣应用,来帮助你们更好地理解人工智能,尽享科技带给咱们的便捷生活 。数据库【第一方面:天然语言处理】天然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学 。天然语言处理并非通常地研究天然语言,而在于研制能有效地实现天然语言通讯的计算机系统,特别是其中的软件系统,是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(天然)语言之间的相互做用的领域 。天然语言处理的目的是实现人与计算机之间用天然语言进行有效通讯的各类理论和方法 。安全一、多语言翻译 。机器学习天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,你们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,须要咱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 。学习面对这一困境,天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,机器就能本身学习任何语言 。机器从0开始进入一个领域(零成本进入)大概2周时间 。因此,进入哪一个领域都能高度垂直的作下去 。好比,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,就能够保证翻译95%的流畅度,并且能作到实时同步 。测试二、虚拟我的助理 。大数据虚拟我的助理是指使用者经过声控、文字输入的方式,来完成一些平常生活的小事 。大部分的虚拟我的助理均可以作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 。优化同时部分虚拟我的助理还能够直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件,这些都是虚拟我的助理的变化形式之一 。虚拟我的助理应用在咱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 。通常来讲,听到语音指令就能够完成服务的,基本上都是虚拟我的助理 。云计算三、智能病例处理人工智能天然语言处理还能够将积压的病例自动批量转化为结构化数据库,机器学习和天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 。其水平至关于受过8 年临床医学教育的医学研究生,这样下来一样同读一篇50页的病历,抓取和理解其中的全部临床信息速度比医平生均快2700倍,大大地提升了医院的办公效率,求医难这个问题将获得不少的缓解 。【第二方面:语音识别】语音识别是一门交叉学科 。语音识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、几率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等 。与机器进行语音交流,让机器明白你说什么,这是人们长期以来求之不得的事情,现在人工智能将这一理想变为现实,并带它走入了咱们平常的生活 。一、智能医院 。依靠人工智能技术和大数据,医院能够实现智能语音交互的知识问答和病历查询,语音录入能取代打字,让您经过说话的方式,就可轻松与电脑、平板电脑、移动查房设备进行录入 。每个人说的话说话都会被转录成文字并显示在您的HIS系统、PACS系统、CIS系统等但愿输入文字的位置 。此外还能够对健康风险进行预测和对患者分群进行分析 。二、口语评测 。在语音识别方面还有一个比较有趣的应用——语音评测服务,语音评测服务是利用云计算技术,将自动口语评测服务放在云端,并开放API接口供客户远程使用 。在语音测评服务中,人机交互式教学,能实现一对一口语辅导,就好像是请了一个外教在家,今后解决了哑吧英语的问题 。【第三个方面:计算机视觉】计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步作图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像 。经过计算机视觉,电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像 。计算机视觉的主要任务是经过对采集的图片或者视频进行处理以得到相应场景的三维信息 。一、智能安防 。随着各级政府大力推动“平安城市”建设的过程当中,监控点位愈来愈多,视频和卡口产生了海量的数据 。尤为是高清监控的普及,整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增加,依靠人工来分析和处理这些信息变得愈来愈困难,利用以计算机视觉为核心的安防技术领域具备海量的数据源以及丰富的数据层次,同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致,从能够从事前的预防应用到过后的追查 。二、人脸识别打拐 。当前,全国拐卖儿童犯罪活动较为猖獗,受害人及受害家庭数以万计 。据民政部估计,目前,全国流浪乞讨儿童数量在100 万-150 万左右 。在河南、云南以及两广沿海等地乡村地区,买卖儿童几近市场化,造成了一个完整的地下黑色利益链 。能够寻回被拐卖儿童这件事迫在眉睫,刻不容缓 。目前计算机视觉所应用的“人像识别、人脸对比”最快可让被拐儿童在7小时内被寻回,这是计算机视觉在安全领域的巨大应用,从此也将愈来愈多地应用在打击犯罪等方面 。【第四个方面:专家系统】专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域,它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统 。一般是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,去解决那些须要人类专家处理的复杂问题 。一、无人汽车 。无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标 。从20世纪70年代开始,美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究,在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展 。中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究,国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车 。2005年,首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功 。世界上最早进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万千米,其中最后八万千米是在没有任何人为安全干预措施下完成的 。二、天气预测随着手机的普及,如今愈来愈多的人已经习惯观看手机中的天气预测,而在天气预测中,专家系统的地位也是决定性的 。专家系统能够首先经过手机的GPRS系统,定位到用户所处的位置,在利用算法,对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测 。用户就能够随时随地地查询本身所在地的天气走势 。天气预测中再无“局部地区有雨”的字眼,取而代之的是“您所在街道25分钟后小雨,50分钟后雨停” 。给您配上一位专属的天气预报员,让您收到的天气预报能精准到分钟和所在街道 。三、城市系统城市系统是将交通、能源、供水等基础设施所有数据化,将散落在城市各个角落的数据进行汇聚,再经过超强地分析、超大规模地计算,实现对整个城市的全局实时分析,让城市智能地运行起来 。城市系统率先解决的问题就是堵车 。今年杭州的城市大脑,经过对地图数据、摄像头数据进行智能分析,从而智能地调节红绿灯,成功将车辆通行速度最高提高了11%,大大改善了出行体验 。【第五个方面:各领域交叉使用】其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其余领域,然而交叉应用最突出的方面仍是智能机器人 。机器人是自动执行工做的机器装置 。它既能够接受人类指挥,又能够运行预先编排的程序,也能够根据以人工智能技术制定的原则纲领行动 。它的任务是协助或取代人类工做的工做,例如生产业、建筑业,或是危险的工做 。一、物流机器人物流机器人是结合机器人产品和人工智能技术去实现高度柔性和智能的物流自动化的技术变革的引领者 。在消费升级下的市场压力,海量SKU的库存管理、难以控制的人力成本,都已经成为电商、零售等行业的共同困扰 。而物流机器人管理成本低,包裹完整性强,能够知足各类分拣效率和准确率的要求,投资回报周期短 。它的出现可有效提高生产柔性,助力企业实现智能化转型,也将愈来愈多地应用在平常生活中 。二、萌宠机器人孩子一直是家长的心肝肉,而如何让孩子赢在起跑线也是各路家长无比关心的问题,这时候早教就显得尤其重要了 。早教其实就是让孩子有效的玩耍,让孩子在玩耍的过程当中学到不少知识,开发孩子的脑力,动手能力,反应能力,审美能力,培养兴趣及习惯 。市面上的早教机构价格昂贵,师资力量不足,同时还可能存在必定的安全隐患,这时候萌宠机器人的存在就很大的缓解了这一问题 。语音功能让它就像孩子的小伙伴同样和孩子交流,记忆功能还能够记住宝宝的使用习惯,很快找到宝宝想听的内容 。同时提供快乐儿歌、国学经典、启蒙英语等早期教育内容,且云端内容能够持续更新 。9,智能手机人工智能哪些应用会火起来2018年人工智能肯定会火起来,也就是所谓的AI和深度学习,手机也会忘这方面靠,还有智能家居人工智能、神经网络、深度学习,火得不要不要的 。学术界、工业界都high了 。于是乎,悲观论者认为这次浪潮将和前两次一样,折腾个五六年就休矣;乐观者则认为此潮将一浪接一浪,不会休 。做人做事,总得要有点自己的观点,不能人云亦云,更不能简单地中和一下,说“这第三次浪潮肯定有高潮有结局,后面还有更大的浪潮,至于是不是神经网络无所谓,人工智能的高潮会不断到来” 。人工智能,如行家所言,目前还是“人工”多,“智能”少 。人工标海量数据,人工跑实验调参数,都是人工的活儿 。智能是什么,离搞明白还有很远 。人工智能(artificial intelligence),英文缩写为ai 。它是研究、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 。人工智能是计算机科学的一个分支,它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,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器” 。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟 。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能 。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学 。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作 。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的 。2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”10,人工智能的应用领域有哪些人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI 。它是研究、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 。人工智能是计算机科学的一个分支,它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,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器” 。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟 。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能 。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学 。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作 。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的 。人工智能产品有哪些人工智能一般是作为辅助人类工作的工具出现的,扫地机器人、医疗机器人、服务员机器人等是最常见的人工智能形态 。事实上,人工智能并不只有机器人一种形态,从领域上来看,包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 。今天我们就来看下,除了机器人,人工智能的产品还有哪些 。谷歌人工智能项目DeepMind谷歌位于伦敦的研发部门DeepMind已经开发出能够自主玩视频游戏的人工智能技术 。以DeepMind技术为基础的计算机系统,能以惊人的速度学习,快速掌握游戏玩法,精通游戏获胜方法 。此前,团队称之为深度Q-network学习网络,仅需观察游戏画面以及游戏得分的变化情况,即可分析获得“通关技巧”以及获得高分的玩法及算法,能够达到专业级人类玩家的水平 。目前这个系统在相同算法,网络架构以及参数的设定下已经经过49个游戏的测试,目前已经能够熟练22种游戏(包括上述的Space Invaders),达到专家级的游戏水平 。这套系统进一步证明人工智能可以通过深度学习,从而掌握游戏技巧,并获得和人类一样的操控力,甚至在某些方面超过人类 。IBM Watson去年,IBM发布了Watson Analytics 。Watson Analytics实现了基于自然语言的认知服务,可以为商务人士即时提供预测和可视化分析工具 。Watson Analytics将于本年末推出基于云服务的免费增值应用版本(Freemium Version),可在电脑及移动设备上使用 。Watson Analytics可提供自助式分析功能,包括数据访问、数据清洗、数据仓库,帮助企业用户获取和准备数据,并基于此进行分析、实现结果可视化,为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利 。微软人工智能Torque中文版今年2月份,微软发布了一款为安卓平台的中国用户度身打造、以手势驱动并语音交互的人工智能产品Torque中文版 。作为微软在安卓平台上的首个人工智能产品,同时也是微软首个针对可穿戴设备的中文产品,Torque的目标是用最小的界面把信息的传递做到最直接、最及时 。Torque的诞生解放了安卓用户的双手,用户只需要轻轻摇动手腕,然后对它说:“快乐大本营主持人”,“最近的肯德基在哪”,“打电话给张勇”等指令,就能体验以极简的动作轻松得到信息和完成更多任务——这也正是微软对移动互联时代,移动生产力和效率的理解 。据微软表示,Torque和小冰、小娜等微软人工智能产品一样,都采用了必应大数据平台作为底层引擎,用来处理每个用户通过手机和移动互联网上传到云里的语音命令;而微软(亚洲)互联网工程院的人工智能产品团队,针对中国用户的偏好和习惯,在功能上做了特殊设计和本地化开发 。Youtube自动字幕2009年时Google便已经利用他们的语音识别技术,在YouTube上提供实时的「自动字幕(Automatic Captions)」功能,除了让用户可以在避免干扰到他人以不开启喇叭的状况下,观赏网络上成千上万的各种影片内容 。YouTube调用Google的自动语音识别技术(ASR)给YouTube视频加入字幕,这个技术来自于Google Voice 。当然生成的字幕不可能100%准确,但起码可以帮助你提高听力来理解视频内容,而且Google会一直改进自动语音识别技术的 。这项技术支持英语、日语、韩语、西班牙语、德语、意大利语、法语、葡萄牙语、俄语、荷兰的自动字幕 。除了自动字幕功能以外,YouTube还针对给视频制作字幕的朋友添加了字幕时间和自动时间的功能,使大家可以更轻松的自己动手做字幕 。你只需要创建一个简单的文本文件,里面写上所有视频里说的单词,然后Google利用自动语音识别技术可以将文本里的这些话与自己识别出的话做对应,这样准确率就提高了,而且你还不必花太多时间去一句一句的配字幕 。人工智能仿生眼英国曼彻斯特皇家眼科医院已经成功实施了世界首例人工仿生机器眼移植治疗老年性视网膜黄斑变性(AMD)所导致失明的手术 。这个人工智能仿生眼装置被称为Argus II,由两部分组成:体内植入部分和体外病人必须穿戴的部分 。植入设备将植入到病人的视网膜上,设备中含有电极阵列,电池和一个无线天线 。外部设备包含一副眼镜,内置前向的摄像头和无线电发射器以及一个视频处理单元 。摄像头会捕捉到植入体正对面的画面,将信号发送到视频处理器上等待处理 。经处理后的信号又被发送回眼镜上,信号通过眼镜被植入设备的天线所接收 。最终,视频被“输出”到电极阵列上,电极阵列起到视神经模拟的作用 。电极阵列的分辨率达到60像素水平,这已经足够让植入设备追踪物体运动的轨迹,看清基本的图案和形状,或者缓慢阅读较大的文字 。Argus II所提供的画面是黑白的,但Argus的开发团队正在努力对电极大脑刺激进行编译,希望尽快能让大脑接收彩色信号 。患者在手术后,恢复后已经能够识别出垂直或水平的线条,能够辨识出人脸,不需要放大镜阅读报纸 。更有趣的是,通过这项手术,患者即使闭上眼睛也能够看到眼睛的景象,这就让人感到有一些有趣了 。此外,美国开发人工智能眼球的公司--第二视觉公司开发的人工智能眼球也已获准上市,该产品可以让完全失明的盲人重新恢复视力 。新闻写作机器人美联社去年夏天起用Wordsmith平台自动撰写财经新闻 。按照美联社商业新闻主管Lou Ferrara的说法,采用基于算法的机器新闻写作后,在无须增加新的人手的情况下,美联社的商业新闻中关于企业季度经营状况的报道量,将增加10多倍,即从原先每季度300篇上升到4400篇,而与此同时将能把之前用于此类报道的采访人员“解放”出来,让其可以从事更具有创造性和挑战性的新闻策划和新闻源拓展工作 。该系统刚上线时,尚需由人工审稿并对平台加以调整,三个月后已完全不需要人为干预 。康奈尔大学开发的鸟脸识别技术康奈尔大学与VIsipedia研究计划小组共同开发了Merlin Bird Photo ID软件,可以借助计算机视觉识别技术和深度机器学习来识别各种图片中出现的鸟类种类 。这对于入门的赏鸟人士和鸟类爱好者来说,是个非常不错的软件 。通过深度机器学习,这个程序能够在数秒内提供识别结果,前三种识别结果准确率已经达到了90%以上 。用户可以通过上传不知道种类的鸟类图片,并且用方框框出需要识别的鸟类图像缩小识别范围 。软件能够从数万张图片中指出已知种类的鸟,目前数据库已经包含在北美常见的400多种鸟类 。随着用户使用次数,和深度机器学习,准确度会日渐提高 。康奈尔大学的教授Serge Belongie说:“计算机可以比人类更有效地处理图片,它们能够分类、建立索引、处理大量的图形细节特征来识别结果” 。Skype实时翻译工具微软的实时翻译工具Skype Translator将语音识别技术和微软所谓的“深度神经网络及微软已得到证明的静态机器翻译技术”结合在一起 。能自动翻译不同语言的语音通话和即时通信消息 。目前支持英语、西班牙语、意大利语和汉语普通话 。此外,即时通信消息的翻译已支持50种语言,包括法语、日语、阿拉伯语、威尔士语,甚至克林贡语 。由于这款翻译工具集成了机器翻译、语音识别、机器学习、大数据等先进技术,因此被广泛看好 。据了解,Skype中文实时口译所需的语音识别技术,由微软中国和美国的研究人员联合开发 。人工智能所涉及的范围人工智能涉及的学科比较多,生活中的方方面面都有人工智能的实际应用,主要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,仿生学等学科研究范畴 :自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法 人类思维方式应用领域: 智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程 机器人工厂实际应用 :机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等.11,如何将人工智能应用于社会科学研究人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟 。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能 。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能” 。“人工”比较好理解,争议性也不大 。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等 。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统 。人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视 。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用 。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 。实际应用机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等 。学科范畴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 。涉及学科哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论研究范畴自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法意识和人工智能人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟 。对于人的思维模拟可以从两条道路进行,一是结构模拟,仿照人脑的结构机制,制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构,而从其功能过程进行模拟 。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是对人脑思维的信息过程的模拟 。弱人工智能如今不断地迅猛发展,尤其是2008年经济危机后,美日欧希望借机器人等实现再工业化,工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展,更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破,很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现 。而强人工智能则暂时处于瓶颈,还需要科学家们和人类的努力 。12,人工智能除了下围棋还能干啥智能识别应用广泛2012年谷歌的科学家们用1.6万块电脑处理器构建了一个世界上最大的“模拟神经网络”,这和Al-phaGo的“大脑”类似 。科学家们向“谷歌”大脑展示了随机选取的1000万段视频,想看看它能“学”到什么,结果“谷歌大脑”在没有任何人工指令的情况下认出了猫的脸 。“谷歌大脑”识别猫的学习方法与AlphaGo是一样的,它们都使用了“深度学习”的方法 。过去几年间,大数据利用成为可能,电脑运算能力呈量级增长,得益于这二者,建立类似于人脑的“神经网络”,发展电脑的深度学习能力成为可能 。目前人工智能的识别能力已经在某种程度上超过了人类 。智能识别技术的应用正在迎来一个全新的时代 。最为典型的应用就是人脸识别,近年来海关、交通运输等重要安防监控场所已经有比较成熟的产品投入使用,实现了时时的智能人脸抓拍与识别及报警 。在深度学习被提出后,语音识别的技术同样得到了飞跃性的发展 。有人预测,在不久的将来,电脑将能够像人一样用语言同人类交流,它能听懂你的话,也能表达自己的意思,而你很可能分辨不出与自己对话的究竟是人还是电脑 。智能医疗可望可即深度学习的出现,使得智能医疗成为可能,过往的医疗数据为人工智能提供了丰富的学习资料 。有人预测,将来深度学习如果能够深入应用于医疗领域,人工智能将对人类医生形成挑战 。2015年加拿大一家叫做Deep Genomics的科技公司成立,这家公司让人工智能通过深度学习解开基因组的秘密 。人类很难“读懂”基因组中的信息,但是人工智能通过深度学习却可以做到,它能够比人类更好的理解基因 。Deep Genomics 公司目前正在做的就是基因组检测,这家公司的创始人将深度学习基因组技术比喻为基因突变领域的谷歌搜索:研究人员可对DNA序列进行查询,系统将鉴别出突变,并告知这些突变会导致什么疾病和致病原因,这对于未来医疗无疑是颠覆性的 。同样研发了AlphaGo的“深度思维”公司也将研发范围扩展到了医学领域 。不久之前,“深度思维”推出了自己的医疗项目“深度思维健康” 。目前他们正在开发一款安装在苹果手机上的医疗应用“Streams”,这个应用能够迅速向医疗人员发出有关病人面临的风险的警告,告知医生病人可能存在的并发症等 。无人驾驶面临突破这两年,“无人驾驶”的概念突然火热起来,但是无人驾驶,电脑必须能够识别道路,以及道路上的所有标志,包括车道线、交通标志、信号灯等,还必须识别道路上的行人和其他车辆,最重要的还需实时做出判断和决策,也就是得“随机应变” 。这些技术都需要人工智能来实现,说的更准确一点,都需要“深度学习”来帮助实现 。目前谷歌无人驾驶汽车已经在美国加利福尼亚州的公路上测试超过170万英里(约274万公里),而测试6年以来,总共发生了11次小规模的事故 。根据美国高速公路安全管理局的规定,美国针对“仅造成财产伤害的碰撞事故”制定的全国标准约为每驾驶10万英里0.3次 。谷歌无人驾驶汽车行驶170万英里发生11桩事故的比例为每驾驶10万英里0.6次 。从这个数据看来,无人驾驶汽车想要最终投入市场,可能还要走很长一段路 。不过可以想象,也许用不了太多时间,无人驾驶汽车将开始逐渐出现在世界各地的公路上

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