人工智能（Artificial Intelligence）的例子

“人工智能”一词指的是机器，尤其是计算机系统对人类智能过程的模拟。它还包括专家系统、语音识别、机器视觉和自然语言处理（NLP）。

人工智能编程侧重于学习、推理和自我修正这三个认知方面。

• 学习过程
• 推理过程
• 自我修正过程

学习过程

人工智能编程的这一部分涉及收集数据并创建将其转化为有用信息的规则。这些规则也称为算法，为计算设备提供完成特定任务的逐步指令。

推理过程

人工智能编程的这一部分涉及选择最佳算法以实现所需结果。

自我修正过程

人工智能编程的这一部分旨在定期微调算法，以确保它们提供尽可能最可靠的结果。

人工智能是一个广泛的计算机科学领域，专注于开发能够执行通常需要人类智能的活动的智能机器。虽然人工智能是一门多学科科学，拥有众多方法，但深度学习和机器学习的进步正在技术几乎所有方面创造范式转变。

人工智能的例子

以下是人工智能的例子：

1. 谷歌地图和打车应用程序
2. 人脸检测与识别
3. 文本编辑器和自动校正
4. 聊天机器人
5. 电子支付
6. 搜索和推荐算法
7. 数字助理
8. 社交媒体
9. 医疗保健
10. 游戏
11. 在线广告网络
12. 银行和金融
13. 智能家居设备
14. 安全与监控
15. 智能键盘应用
16. 智能音箱
17. 电子商务
18. 智能邮件应用
19. 音乐和媒体流服务
20. 太空探索

让我们详细讨论以上例子。

1. 谷歌地图和打车应用程序

前往一个新的目的地不再需要太多思考。我们现在可以轻松地打开手机地图应用程序并输入目的地，而不是依赖令人困惑的地址指示。

那么，应用程序如何知道正确的方向、最佳路线，甚至路障和交通堵塞的存在呢？几年前，只有 GPS（卫星导航）被用作导航指南。然而，人工智能（AI）现在为用户提供了在独特环境中更好的体验。

应用程序算法使用机器学习来回忆在用户手动确认后输入系统的建筑物边缘。这使得地图能够提供简单的建筑物视觉效果。另一个功能是识别和理解手写的门牌号，这有助于旅行者找到他们需要的确切房屋。他们的轮廓或手写标签也可以识别缺少正式路牌的位置。

该应用程序经过训练，可以识别和理解交通状况。因此，它会建议避开交通拥堵和瓶颈的最佳路线。基于人工智能的算法还会告知用户到达目的地所需的精确距离和时间。它经过训练，可以根据交通情况计算这些信息。由于使用了类似的人工智能技术，出现了几个打车应用程序。因此，无论何时您需要通过应用程序在地图上输入您的位置来预订出租车，这就是它的工作原理。

2. 人脸检测与识别

利用人脸识别解锁我们的手机，以及在拍照时使用虚拟滤镜来美化我们的脸部，是目前我们日常生活中必不可少的两个人工智能应用。

前者使用人脸识别，这意味着可以识别人脸。后者使用人脸识别，它识别特定的脸。

智能机器通常能匹配——在某些情况下甚至超越——人类表现。人类婴儿开始识别面部特征，如眼睛、嘴唇、鼻子和脸型。然而，脸不仅仅是这些。许多特征使人脸与众不同。

智能机器经过训练，可以识别面部坐标（x、y、w 和 h，它们在面部周围形成一个正方形作为感兴趣区域）、地标（鼻子、眼睛等）和对齐（几何结构）。这通过几个因素提高了人类识别面部的能力。人脸识别也用于政府设施或机场进行监控和安全。

3. 文本编辑器或自动校正

在打字时，文本编辑器内置或可下载的自动校正工具，可以根据其难度级别纠正拼写错误、可读性、错误和剽窃。

我们掌握语言并流利使用它需要很长时间。人工智能算法通常使用深度学习、机器学习和自然语言来检测不当的语言使用并推荐改进。语言学家和计算机科学家合作，以我们上学时学习语法的方式教机器语法。

机器被输入大量高质量的数据，这些数据以机器可以理解的方式进行结构化。因此，当我们拼错一个逗号时，编辑器会将其标红并提供建议。

4. 聊天机器人

回答客户的询问可能需要很长时间。通过使用算法训练机器通过聊天机器人满足客户需求，是解决这个问题的智能解决方案。这使得机器能够回答问题以及接收和跟踪订单。

我们使用自然语言处理 (NLP) 来训练聊天机器人模仿客户服务代理的对话方式。高级聊天机器人不需要复杂的输入格式（例如是/否问题）。它们能够回答需要全面回答的复杂问题。

它们将看起来像客户代表，实际上，这是人工智能的另一个例子。如果您对某个回复给出负面评价，机器人将找出问题所在并在下次修复它，确保您获得最佳服务。

5. 在线支付

为了任何交易而匆忙赶往银行可能是一项耗时的差事。好消息！银行现在正在使用人工智能，通过简化支付流程来支持客户。

人工智能使您可以在家中方便地存入支票。由于人工智能能够解读手写文字并使在线支票处理可行，人工智能还有可能通过观察消费者的信用卡消费模式来检测欺诈行为。

例如，算法知道用户X购买了哪些商品，何时何地购买，以及购买的价格范围。如果出现与用户资料不符的可疑行为，系统会立即向用户X发出信号。

6. 搜索和推荐算法

当我们想听我们最喜欢的歌曲，看我们最喜欢的电影，或者在线购物时，我们是否曾发现推荐给我们的东西完美符合我们的兴趣？这就是人工智能的魅力。

这些智能推荐系统分析我们的在线活动和偏好，为我们提供类似的内容。持续的训练使我们能够获得个性化的体验。数据从前端获取，保存为大数据，并使用机器学习和深度学习进行分析。

然后，它可以预测您的偏好并提出建议，让您在无需寻找其他内容的情况下获得娱乐。人工智能还可以用于改善搜索引擎的用户体验。通常，我们正在寻找的答案会在搜索结果的顶部找到。这是什么原因造成的？

数据被输入到质量控制算法中，以识别高质量内容与 SEO 垃圾、低质量内容。这有助于根据质量创建搜索结果的升序，以实现最佳用户体验。由于搜索引擎由代码组成，自然语言处理技术通过这些应用程序帮助理解人类；实际上，它们可以通过编译排名靠前的搜索并猜测用户开始输入时的问题来预测用户想要问什么。

机器不断更新新功能，例如图像搜索和语音搜索。如果我们想找出在商场播放的歌曲，我们所要做的就是将手机靠近它，一个音乐识别应用程序将在几秒钟内告诉我们那是什么歌。机器还会在搜索大量歌曲后为您提供歌曲详细信息。

7. 数字助理

当我们两手空空时，我们经常求助于数字助理来替我们完成任务。我们可能会要求助理在我们一手拿着茶开车时给我们的父亲打电话。例如，Siri 会查看我们的联系人，识别“父亲”这个词，然后拨打电话。

Siri 是一个低级模型的例子，它只能响应语音命令，不能提供复杂的回复。新的数字助理精通人类语言，并使用先进的 NLP（自然语言处理）和 ML（机器学习）技术。它们能够理解复杂的命令输入并提供可接受的结果。

它们具有适应能力，可以检查偏好、习惯和日程安排。这使它们能够使用提示、日程安排和提醒来帮助我们系统化、协调和规划事情。

8. 社交媒体

社交媒体的出现为世界带来了新的叙事，并带来了巨大的言论自由。然而，它也带来了一些社会弊病，如网络欺凌、网络犯罪和语言滥用。一些社交媒体应用程序正在使用人工智能来帮助解决这些问题，同时还为用户提供其他令人愉快的功能。

人工智能算法在检测和删除包含仇恨言论的消息方面比人类快得多。这得益于它们能够识别多种语言中的敌意词语、关键词和符号。这些已被输入系统，系统还可以为其词典贡献新词。深度学习的神经网络架构是该过程的重要组成部分。

表情符号已成为表达各种情感的最常见方式。这种数字语言也能被人工智能技术理解，因为它能理解一段特定文本的含义并猜测出确切的表情符号。

社交网络是人工智能的完美例子，它甚至可以找出用户喜欢什么类型的内容并推荐类似的内容。人脸识别也用于社交媒体资料中，通过自动建议帮助用户标记他们的朋友。智能过滤器可以识别垃圾邮件和不需要的消息并自动将其过滤掉。用户还可以利用智能回复。

社交媒体领域可以使用人工智能，通过分析发布和消费的信息来检测精神健康问题，例如自杀念头。这些信息可以与精神健康专业人士共享。

9. 医疗保健

Infervision 正在利用人工智能和 深度学习 来挽救生命。在中国，放射科医生不足以满足每年检查 14 亿次 CT 扫描以早期发现肺癌症状的需求。放射科医生每天需要检查大量扫描，这不仅枯燥乏味，而且人类的疲劳可能导致错误。Infervision 训练并指导算法以扩展放射科医生的工作，使他们能够更高效、更准确地诊断癌症。

谷歌 DeepMind 的灵感和基础是神经科学，旨在创建一台能够复制我们大脑思维过程的机器。虽然 DeepMind 已经在游戏中有效地击败了人类，但真正引人注目的是医疗保健应用的机会。例如，缩短计划治疗所需的时间，并利用机器帮助诊断疾病。

10. 游戏

近年来，人工智能已成为游戏行业的重要组成部分。实际上，人工智能最重要的成就之一就在游戏行业。

人工智能领域最重要的成就之一是 DeepMind 基于人工智能的 AlphaGo 软件，该软件以击败围棋世界冠军李世石而闻名。获胜后不久，DeepMind 发布了 AlphaGo，在人工智能与人工智能的对决中击败了它的前身。高级机器 AlphaGo Zero 自学掌握了游戏，而与最初的 AlphaGo 不同的是，DeepMind 是通过大量数据和监督逐渐学习的。

与DeepMind通过大量数据和监督长期训练的初代AlphaGo不同，高级框架AlphaGo Zero是自学掌握游戏的。游戏中的人工智能的另一个例子包括《第一次遭遇突击侦察》，也被称为《F.E.A.R》，它是一款第一人称射击视频游戏。

11. 在线广告网络

在线广告行业是人工智能最重要的用户，它利用人工智能（AI）不仅监控用户统计数据，还根据统计数据进行广告宣传。如果在线广告行业不实施人工智能，用户将会看到与他们的兴趣无关的随机广告，这将使其举步维艰。

由于人工智能在确定我们的偏好和向我们投放广告方面做得如此出色，全球数字广告行业已超过 2500 亿美元，预计 2019 年将突破 3000 亿美元大关。所以，下次您上网并遇到广告或产品推荐时，请记住人工智能正在改变您的生活。

12. 银行和金融

银行和金融行业对我们的日常生活有着重大的影响，这意味着世界依赖于流动性，而银行是控制资金流动的守门人。您知道人工智能在银行和金融行业中被大量用于客户服务、投资、欺诈保护等方面吗？如果我们进行普通交易，我们从银行收到的自动电子邮件就是一个简单的例子。

那就是人工智能在监控我们的账户，并试图提醒我们任何潜在的欺诈。现在，人工智能正在接受训练，以检查大量的欺诈数据样本，以识别模式，以便在我们发生欺诈之前提醒我们。如果我们遇到问题并联系银行的客户服务，我们很可能正在与一个人工智能机器人交谈。即使是最大的金融行业也使用人工智能来分析数据，以找到投资资金的最佳方式，从而在最大限度地降低风险的同时实现回报最大化。

不仅如此，人工智能还将在该行业发挥更大的作用，全球各大银行正投入数十亿美元用于人工智能技术，我们很快就能看到结果。

13. 智能家居设备

智能家居设备是人工智能（Artificial Intelligence）的另一个流行例子。人工智能甚至正在被引入我们的家庭。我们购买的大多数智能家居设备都使用人工智能来学习我们的习惯，并自动更改设置，以使我们的体验尽可能无缝。

我们已经有效地研究了我们如何利用智能语音助手来控制这些智能家居设备。我们可能知道，这是人工智能对我们生活影响的一个很好的例子。也就是说，有智能恒温器可以根据我们的喜好改变温度，智能灯可以根据时间改变灯光的颜色和强度，等等。当我们与所有智能家居设备的主要交互仅通过人工智能时，这种情况就不会发生。

14. 安全和监控

尽管我们都可以就使用大型监控系统的道德性进行辩论，但不可否认的是它正在被使用，而且人工智能在其中扮演着重要的角色。人们无法同时监控许多显示器，因此利用人工智能是合理的。随着面部识别和物体识别等技术每天都在进步，不久之后，所有安全摄像头都将由人工智能而不是人类进行检查。现在，在人工智能完全实施之前，这将是我们的未来。

15. 智能键盘应用

智能键盘应用是人工智能的另一个例子。实际上，并不是每个人都喜欢使用屏幕键盘。尽管如此，它们已经变得更加直观，允许用户舒适快速地打字。可能成为它们催化剂的是人工智能的集成。智能键盘应用会跟踪用户的打字风格，并根据此预测单词和表情符号。因此，在触摸屏上打字变得更快更方便。更不用说人工智能在检测拼写错误和打字错误方面至关重要。

16. 智能音箱

并非徒劳；许多人认为智能音箱已蓄势待发，将在技术领域迎来一场大爆发。除了控制智能家居设备，它们还能够完成各种任务，例如发送快速消息、设置提醒、查看天气和获取最新新闻。

此外，正是这种灵活性最终成为它们的决定性因素。在广受欢迎的亚马逊 Echo 系列的推动下，2019 年全球智能音箱市场达到了前所未有的高峰，销量达到 1.499 亿台，比 2018 年大幅增长 70%。此外，2019 年第四季度的销量也创下了另一个纪录，达到了惊人的 5570 万台。智能音箱可能是我们世界中人工智能应用最显著的例子。

17. 电子商务

人工智能算法为电子商务提供了必要的关键推动力，以提供更加个性化的体验。根据许多消息来源，它的使用显著提高了销售额，并有助于建立长期的消费者关系。因此，组织利用人工智能部署聊天机器人来收集紧急信息并预测购买，以创造以客户为中心的体验。

在这一策略转变的过程中？只需在亚马逊和 eBay 等网站上花点时间，你很快就会看到你周围的场景正在迅速改善！

18. 智能邮件应用

如果您仍然发现您的收件箱里堆满了过多不必要的邮件，那么您很可能还在使用老式的邮件应用程序。

像 Spark 这样的现代邮件应用程序利用人工智能过滤掉垃圾邮件，并整理邮件，以便您能够快速访问重要的邮件。同样，它还会根据您收到的邮件提供智能回复，帮助您快速回复任何邮件。Gmail 的“智能回复”功能就是一个很好的例子。它利用人工智能过滤邮件内容并为您提供上下文相关的回复。

19. 音乐和媒体流服务

人工智能如何影响我们生活的另一个惊人例子是我们可靠地使用的音乐和媒体流功能。无论您使用的是 Spotify、Netflix 还是 YouTube，人工智能都在为您做出决定。

总而言之，一切有时很好，有时很糟糕。例如，我喜欢 Spotify 的“每周发现”播放列表，因为它向我介绍了几位我若非 Spotify 的人工智能之神就不会知道的新艺术家。

另一方面，我也记得曾经陷入 YouTube 的“兔子洞”，浪费了无数个小时只是看推荐视频。那个推荐视频部分已经非常擅长了解我的口味，这令人震惊。因此，请记住，无论您是在 YouTube 上观看推荐视频、在 Netflix 上观看推荐节目、在 Spotify 上听预制播放列表，还是使用任何其他媒体和音乐流媒体服务，人工智能都在工作中。

20. 太空探索

太空探险和发现始终需要探索海量信息。人工智能和机器学习是处理和测量如此规模信息的最佳方法。经过天文学家和研究人员的深入研究，他们利用人工智能筛选了开普勒望远镜获得的多年数据，以识别一个遥远的八行星太阳系。

21. 网络安全

人工智能在现代网络安全中扮演着非常关键的角色，它有助于更一致、更快速、更准确地检测威胁。它还可以作为响应系统，处理已发生的攻击并进行反击。

人工智能通过机器学习和深度学习技术完成所有这些，这些技术只从所有先前数据中学习，并尝试寻找可能有助于识别恶意活动的模式。例如，它可以检测未经授权的数据访问和网络中可能有助于跟踪网络攻击的底层异常。

像 Darktrace 这样的公司使用模仿人类免疫系统的人工智能解决方案，自动实时识别和消除威胁。同样，微软的 Azure Sentinel 和 IBM 的 QRadar 使用人工智能评估海量日志数据，并高精度识别安全事件，从而降低误报数量。

22. 农业

智能农业借助人工智能改变传统耕作方式，使其更具成本效益和可持续性。无人机、热传感器和计算机视觉被用作收集农业方面数据的形式或媒介。这些数据使农民能够做出明智的决策，从而大大提高作物产量和资源管理。例如，人工智能系统能够识别作物疾病或营养缺乏的早期指标，从而实现及时治疗以阻止损失。

约翰迪尔的 See & Spray 平台利用尖端计算机视觉技术区分作物和杂草，是这项技术实际应用的一个有用例子。它使得精确施用除草剂成为可能，从而最大限度地减少对环境的影响，降低成本，并减少化学品的使用。人工智能正在协助将农业转型为数据驱动、可持续的产业，通过这些进步，能够满足全球日益增长的粮食需求。

23. 天气预报

基于当前数据和全球趋势，人工智能算法可以帮助众多天气预报应用程序快速预测天气。与传统技术相比，这些模型节省了资金和能源，并能提供持续的更新和信息变化。

在多项测试中，它们的准确性已超越人类，并且其使用正在增长。Alphabet 和 Google DeepMind 资助的机器学习和人工智能模型 GraphCast 是这方面的一个最新示例。该模型在 90% 的评估变量上超越了当前的行业标准，并且能够预测全球数百个天气变量。

24. 自动驾驶汽车

自动驾驶车辆，或自动驾驶汽车，是人工智能在交通领域的一项革命性应用。这些汽车结合使用人工智能算法、传感器、摄像头、雷达和激光雷达，分析周围环境，做出驾驶决策，并在无需人工干预的情况下运行。就像人类驾驶员会分析来自眼睛和耳朵的数据一样，人工智能实时利用来自传感器的数据来检测环境中的危险，识别交通信号，遵循车道，并适应不断变化的道路状况，包括其他交通和天气。

例如，自动驾驶车辆可以预测行人和其他车辆的行为，以便做出适当的决策，实现安全高效的驾驶。一个熟悉的现实世界应用是特斯拉的自动辅助驾驶系统。特斯拉开发了一个由人工智能驱动的系统，该系统使用标准的巡航控制，但也提供自动车道保持、自适应巡航控制和自动泊车等功能。

25. 评估学习和学生反馈

教育领域正在积极转型，尤其是在评估方面，人工智能（AI）使其具有更高的效率和洞察力。人工智能算法的应用可以自主评估作业，从而最大限度地减少教师的批改时间，同时保持评估的一致性。

除了给学生的作业评分，人工智能还可以识别学生回答中的模式，以确定常见的难点。例如，如果有很多学生答错某个问题，人工智能会通知老师，建议可能需要重新教授或澄清相关内容。评估的好处，结合基于数据的反馈，增强了教师改进学习和弥补不足的能力。