什么是人工智能人工智能的应用有哪些
什么是人工智能？人工智能（ArtificialIntelligence），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。
人工智能的应用有哪些实际应用：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。…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等
应用领域语音识别领域。除了大家已较为熟悉的科大讯飞输入法，一家叫作云知声的人工智能公司，最近开发了智能医疗语音录入系统，采用了国内面向医疗领域的智能“语音识别”技术，能实时准确地将语音转换成文本。这项应用不仅能避免复制粘贴操作，增加病历输入安全性，而且可以节省医生的时间。目前，一些医院已应用了这一技术。
金融智能投资领域。所谓智能投（资）顾（问），即利用计算机的算法优化理财资产配置。目前，国内进行智能投顾业务的企业已经超过20家，其面向的服务群体，就是那些并不十分富有、却有强烈资产配置需求的人群。
中国的BAT（百度、阿里、腾讯）都已涉足人工智能。2016年，“百度大脑”项目正式启动，致力于打造综合的人工智能平台；阿里巴巴推出了人工智能项目“ET”，未来将具备感知能力，并在交通、工业、健康等领域输出决策；腾讯已将人工智能的相关技术，应用于QQ、金融、微信业务板块。
而其他诸多企业都在开发人工智能的“对话机器人”（相当于“虚拟助理”），如微软的“小娜”、谷歌的“Allo”、苹果的Siri、百度的“度秘”等。
人工智能+医疗的五大主要应用场景
近年来，随着算法的进步和数据储存成本大幅度下降，人工智能变得可行，目前医疗资源供不应求的背景下，医生压力非常大，用人工智能进一步提高医疗的精准率，对减轻医疗的负担有很大的帮助。未来在好的模型驱动下人工智能可以贴近现实应用，让医生实实在在得到有效帮助。
人工智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。总结来看，目前人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下五个领域：
(一)医疗机器人
机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前实践中的医疗机器人主要有两种：
一是，能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也成为“智能外骨骼”；
二是，能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达•芬奇手术系统为典型代表。
(二)智能药物研发
智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。
人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
(三)智能诊疗
智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。
(四)智能影像识别
智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息;二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。
(五)智能健康管理
智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。
风险识别：通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。
虚拟护士：收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。
精神健康：运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。
移动医疗：结合人工智能技术提供远程医疗服务。
健康干预：运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。
随着社会进步和人们健康意识的觉醒，人口老龄化问题的不断加剧，人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需求也更加急迫。在实际的产业发展中，中国智能医疗仍处于起步阶段，笔者认为，在未来的发展中，国内公司应当加强数据库、算法、通用技术等基础层面的研发与投资力度，在牢固基础的同时进一步拓展智能医疗的应用领域。