酒店使用人工智能技术有什么意义
为什么人工智能在酒店业中变得重要？
人工智能在酒店业中发挥着越来越重要的作用，主要是因为它能够在一天中的任何时间执行传统的人工功能。这可能意味着酒店业主可以节省大量资金，消除人为错误并提供优质服务。
特别是，客户服务是旅游业的重要组成部分，酒店经常根据他们对待客户的方式生活和死亡。通过人工智能，改善这方面的可能性几乎是无穷无尽的，从增加个性化到量身定制的建议。
酒店面临的主要客户服务挑战之一是快速响应客户问题，人工智能现在提供了解决此问题的额外选项。此外，它还具有协助数据分析等任务的能力，并且通过数据收集，可以有效地“学习”并适应客户交互。
在酒店业中如何使用人工智能的例子
尽管在酒店业内使用人工智能仍处于相对初级阶段，但它已经有许多实际应用，其中一些应用在下面详细介绍：
1.面对面的客户服务
酒店业中的人工智能的一个例子是使用AI来提供面对面的客户服务。我们已经看到了具有人工智能的机器人的发展，并且这种技术的发展潜力是巨大的。它已经能够处理面向客户的基本情况。
到目前为止，国内有很多智能酒店方案比较好的例子。万科集团旗下万科瞻云酒店采用的安望智慧酒店方案中小灵灵智能酒店音箱，是款针对酒店客房的AI音箱。机器人能够向与其交互的客户提供旅游信息、交通服务、娱乐服务、叫醒服务等30多种功能。最令人印象深刻的是，它能够从人类的言语中学习并适应个人。最终，这意味着越多的客户与之对话，就会越好。
2.聊天机器人和消息传递
也许酒店业内人员可以部署人工智能的最明显方式是面向前方的客户服务。特别是，当涉及直接消息传递和在线聊天服务，响应简单的问题或请求时，该技术已被证明是非常有效的。
例如，人工智能聊天机器人已经在社交媒体平台上使用，允许客户每周7天，每天24小时提问并获得几乎即时的响应。这对于酒店来说是非常宝贵的，因为它提供了几乎不可能通过人与人之间的互动来维持的响应时间类型。在安望智慧酒店方案中的智能客服就是可以解决酒店接线人员繁琐重复的工作。
3.数据分析
在酒店行业中使用AI远离纯客户服务的另一种方式是数据分析。在这种能力下，该技术可用于快速分类大量数据，并得出有关客户或潜在客户的重要结论。通过使用这项技术，该公司能够对通过调查，在线评论等收集的数据进行分类，然后AI就能够对此进行分析，以得出有关整体绩效的结论。
定制化酒店方案的意义是什么？
智能酒店定制化可以为酒店提供品牌宣传效果，让酒店更具个性化摆脱酒店行业同质化服务，对酒店的吸客以及复住率有重要的作用。安望智慧酒店方案中的智能服务打造专属的语料库，介绍酒店的基本信息，对接酒店管理后台为客户提供打车服务、退房续房服务、点餐送物、清洁打扫服务等等。
来源：搜狐
人工智能的作用及意义是什么
伴随着大数据的发展，人工智能的时代已经越来越近，但目前人工智能仍处于起步阶段，无论是理论研究还是实际应用，都离人工智能还有很大的距离。因此，现在的人工智能通常都要求特定的使用场景和一系列的先决条件。但随着人工智能的不断发展和代理的逐步应用，这必然是一种趋势。如今，人工智能产品在运输、物流、教育、安全等领域已得到广泛应用，并发挥了一定作用，特别是在解决低端劳动力短缺问题方面，人工智能已成为低端制造业可持续发展的重要替代品。接下来小编就给大家介绍一下人工智能的作用及意义是什么，一起来看看吧。
迅捷转换器2.824条点评咨询产品免费试用解决用户选型困难的好软件，有各维度的信息客户案例暂无合作品牌暂无人工智能的作用及意义是什么？ AI时代会给整个社会带来怎样的变化？可从以下三个角度进行分析和预测：第一，从工作的角度来看，智能时代的人类将从事更有意义的工作；随着人工智能的不断发展，人们的就业机会也将不断提升，随着人们从事更有意义、更有创造性的工作，大量具有单调重复、科技含量低、危险系数高等特点的就业机会将被人工智能产品逐步取代。 二是从学习的角度来看，人工智能将在教育领域得到普及。AI的发展会给教育领域带来深刻的变化，之后人工智能会对教育领域的许多基础知识进行讲解。AI和教育的结合可以从深层解决因材施教的问题，同时也能轻易发现学习的薄弱环节，从而显著提高学习效率。当前，人工智能与教育融合已开始进入落地并产业化的阶段。 从生活的角度来看，人工智能技术将为人类提供更加舒适的生存环境。当前，智能小区、智能家庭已具备产业化的基础，随着物联网、云计算和人工智能等技术的不断发展，人工智能将进一步改善人们的居住环境。AI给人类带来的变化将是全方位的、深刻的，人工智能的发展也将推动整个社会劳动力结构的升级，进而推动人才结构的升级，因此，要跟上人工智能时代的发展步伐，必须不断学习人工智能方面的知识。 AI已经以某种形式或其它方式融入了日常生活。它具有巨大的潜力，可以推动在这个数据驱动的世界中的创新和重大改进。来自预测分析、聊天机器人、自动驾驶汽车和网络安全的人工智能随处可见。 这在几乎所有部门都是可行的。在很多方面，我们都采用了人工智能服务。网络犯罪和破坏的风险正成倍增长，因为我们越来越多地陷入虚拟世界，并变得由技术驱动。在现代社会中，网络安全是最重要的问题之一。互联网攻击和网络犯罪时有发生，影响到世界各地的个人、企业和政府机构。企业必须处理其数字资产的安全威胁(包括硬件、软件、数据和基础设施)。史无前例的网络安全需求至关重要。 在提高网络安全性方面，欺诈检测、恶意软件检测、入侵检测、网络评分风险和用户/机器行为分析是5个最高的AI用例。 人工智能和ML解决方案重新定义了组织如何处理网络安全，并确保当用户控制了他们的数据和隐私时，用户会得到信任。 像谷歌、亚马逊、Facebook、苹果这样的大公司，已经在人工智能工具方面投入巨资，以应对网络威胁和数据泄漏。 有以下几种方法可以使AI和ML在改善网络安全方面发挥重要作用： 危险检测 AI和高级的机器学习算法可以帮助组织识别威胁、入侵和恶意行为。用AI软件探测威胁绝非新鲜事，因为大部分的网络安全公司都采用AI算法来自动调查和确定攻击指标。及时发现偏差和行为变化可以帮助组织以明智的方式更快地作出反应。 互联网安全： 许多基于AI的入侵检测软件在网络层上被使用，以确保更好的网络安全。因为AI工具可以自己学习和识别模式，所以他们可以很快的观察到数以百计的物体，包括文件、IP地址、钓鱼链接、访问者和大量的数据。人工智能比人类探测到的更快，因为人类不能探测到数以百万计的站点和地址。实时性的探测和自动化流程可以帮助企业快速、有效地作出反应。 防御袭击： 公司可以使用AI来减少DDoS和钓鱼攻击的风险。按照传统方法，发现违规行为并采取行动作出反应可能要花费数天甚至数月。利用基于AI的安全方法，企业可以建立一种自动有效的方法，在攻击发生前加以预防，而不是在攻击可能造成损害后采取行动。人工智能算法通过编程，可以在几秒钟内处理大量数据，而这对于人类来说是不可能的。AI工具被广泛应用于异常检测——一种识别稀有和可疑的观测、项目或事件的方法，这与大多数数据不同。 预计分析： AI能帮助用户分析他们的行为。借助于AI的这一功能，算法可以自我学习用户行为，并创建相关使用、时间和平台的模式。这种方式包括登录时间，IP，地址，输入，滚动模式，以及时间。基于AI的工具能够持续监测和实时监测数据，并能在数据或行为中即时检测异常情况，从而降低潜在损害的可能性。 现在有各种先进的AI工具和解决方案可用于研究、预测、扫描和连续检查组织各个层次的漏洞。能够在认证、网络和分析级别部署AI工具。如果与人类网络分析员共同使用，而不是单独使用，这些工具会越来越好，并能为保护数据、网络和资源提供最佳效果。在处理大量数据和数分钟内确定罕见的活动或场景时，人类不能和AI相比。还可能会给AI程序提供错误的输入，或者以导致意外中断的错误方式对它进行编程。人工智能可以随着时间的推移被学习，并发现它与传统行为的不同之处。深度学习和机器学习算法能够识别模式和变化，并逐步理解它们。人工智能的自我学习能力可以帮助安全团队快速发现常规网络流量的差异。以上就是小编为大家介绍的人工智能的作用及意义是什么，希望对您有帮助。人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，四者的含义和关系
人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，四者的含义和关系人工智能机器学习深度学习神经网络四者的关系在很多关于人工智能的书中都提到了这些词：人工智能，机器学习，深度学习，神经网络。为了弄懂这些词的含义，我查看了百度百科，翻了各种书籍，来看下我的总结吧。
人工智能英语：ArtificialIntelligence，缩写为AI。Artificial有人造的、仿造的、虚伪的、人工的，这些意思。Intelligence有智力、才智、智慧等这些意思。其实就是由人制作出来的，并带有知识储备的机器、计算机或者机器人，所表现出来的一种智慧。从广义来说，人工智能可以指一切能够自己工作的机器或代码。而狭义的人工智能，则是一种科学，是从计算机科学独立出来的一个分支。百度百科上说：
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。
360百科上说：
通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。
百度百科上说的更为狭义，而360百科上说的则是广义的人工智能。百科上还说：
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。
我觉得不全对，人工智能的研究方向是属于自然科学和社会科学的，但是如果要学习人工智能的技术，就是思维科学的范畴。思维学有三个组成部分，抽象(逻辑)思维学、折叠形象(直感)思维学、折叠灵感(顿悟)思维学。所以，想要学习人工智能，思维科学、自然科学、社会科学，一个都不能少。用一张图来简单表示：另外百科上还介绍了人工智能涉及的学科和研究范畴：
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
简单来说，人工智能可以处理人类可以利用直觉就能解决的问题。
机器学习百科中给出的定义：
机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
机器学习比人工智能更进一步，不仅有了知识储备，还有了自我学习的能力。百科中有这样一句话：
它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
说的再具体一些，机器学习就是利用现有的数据，建立数据模型，然后利用模型去预测。就像一个人，在小时候，由父母和老师灌输一些知识，等到大一些，就能自己去举一反三地学习。
机器学习的应用范围有：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
深度学习百度百科上是这样说深度学习的：
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。
360百科是这样说深度学习的：
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
深度学习的应用范围：搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。那么先来看看什么是神经网络？
神经网络神经网络也叫人工神经网络。英语：ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs。360百科上的定义是：
是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
神经网络的研究领域主要包括：模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。
四者的关系人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，四者的关系如下：机器学习是人工智能的进阶，机器学习深入后是深度学习，深度学习是从神经网络研究中发掘的。
人工智能在医疗领域有哪些重要意义
当你在社区医院注射疫苗时，顺便用几秒钟的时间拍了张眼底照片，几秒钟以内人工智能便可以告诉你是否有患上了白内障或者其他慢性病，甚至可以准确预测儿童何时会近视。这样如同科幻电影中的设备，如今却发生在现实当中。
在2018年CMEF中国国际医疗器械（春季）博览会上，小编采访到了医疗领域人工智能领军企业Airdoc公司市场部副总裁张京雷先生。共同探讨人工智能对于目前医疗行业的影响，以及对我们普通人生活带来哪些意义。
医疗科技逐渐走向成熟
目前，一个好的医疗服务价格非常昂贵。而据张京雷介绍，Airdoc的愿景便是希望能用人工智能优化医疗服务，以一种相对低廉的价格让广大患者更快速地享受到更优质的医疗服务，使更多人从中受益。
目前医疗科技行业在蓬勃发展，许多企业也都涉足到这个领域之中。就在上周，美国FDA给做眼底视网膜病变观察的公司IDx颁发了许可证，这从侧面证明了当前世界上的医疗科技技术已经相对成熟。
当今国内的医疗科技水平在很多方面都领先于国外，而这次美国FDA批准认证的技术只不过是国内医疗科技领域前两年的技术水平，当然这并不是说国外没有更新的技术，而是说明我国的医疗科技已经在很多方面已经达到了世界领先水准。
张京雷表示，这其中有深层次的原因，首先是中国具有人口优势，因此在数据收集上可以十分丰富和全面，而这一点在其他国家难以达到；其次，我们对于人工智能有着强烈的需求，比如在三线及三线以下城市医生与一线城市医生有着极大的差距，而人工智能在这方面能够极大的弥补这些差距，因此AI有着非常大的应用前景；最后，我们不光要有好的医院以及医疗团队，还有非常良好的投融资环境，才能给相关企业的发展创造更好的土壤。
人工智能将对医疗带来极大帮助
当谈到目前医疗科技领域有哪些具体进展时，张京雷表示，第一是技术的进步，比如在眼科、皮肤科、癌症早期病症的发现等已经有临床验证；第二则是政府部门的监管，预计在今年将会有几家医疗科技企业能够拿到CFDA 药监局的认证，这代表着国家对于国内医疗科技行业的认可。
张京雷认为，“人工智能技术将来的一个突破口是在院外，并且功能一定是筛查，通过人工智能技术把慢性病或者无症状的疾病及时找出，当然院外的模式还有很多需要继续探索的地方，包括技术本身、市场及商业模式等。”
目前Airdoc主要的产品是在通过眼底拍照的慢性病筛查，而这种方式也是当前最成熟并且可以很快应用到临床的技术。通过观察眼底上面血管及神经的变化，可以从中分析得出高血压、糖尿病及动脉硬化等慢性病的情况，也可以把这些数据收集起来在后台进行分析对比，能够更准确的进行慢性病的判断、辅助诊断和长期管理。
眼底数据为何成为研究的重点
至于为何选择以眼底作为技术的主要研究方向，张京雷表示，首先慢性病完全可以通过眼底进行直接的观察，这就可以通过筛查进行早期诊断，第二是慢性病的发病率高居不下，严重影像患者生活质量也给医保造成巨大财政负担。
还有就是技术上说眼底数据相对来说比较容易取得——眼底照相机可以在院外使用，大规模眼底筛查的成本可以控制在几元钱以内，并且在伦理上没有任何问题，只要是三周岁以上的儿童到老年人，所有人都可以接受眼底拍照。
最后在许多慢性病的筛查和早期诊断方面，通过眼底能够快速的察觉，比如许多致盲性眼底疾病，可能在很长时间没有任何明显症状。但是当症状出现的时候，基本上已经错过了最佳的治疗时机。通过拍摄眼底，可以根据血管的变化能够在早期就察觉出相关疾病，比如糖尿病在没有任何症状表露之前，通过观察到眼底血管的膨胀变形，较早的确诊，可以进行及时的治疗。
多模数据分析帮助准确判断病症
如何能够准确判断这些病症，这需要运用到多模数据分析（MRT），张京雷接着介绍道。举个例子，在心血管科，每个病人的病例中都有许多数据，这些数据数量甚至多达上百组，对于一般医生而言，只能通过个别组的数据来判断病人的病情，如心脑血管、心脏病等疾病，这些病症通过化验的指标只是简单的几组数据，但是通过人工智能算法，可以同时对几十组甚至上百组数据进行详细的分析揭示疾病的内在规律，找到更好的诊疗方法，这是人类自身的能力所达不到的。
并且当数据足够多时，也可以通过查找这些数据之间的关联，找到一些疾病与关键因素之间的关系。比如可以通过多模态分析可以判断病人的发病与饮食、生活习惯、基因等直接关联性有多少，这对于疾病的攻克与治疗有非常积极的意义。
并且多模数据分析可以把医院中繁多的纸质病历全部数字化、结构化，极大的节省了医生的时间及精力，可以让他们更专注于本职工作。
未来医疗人工智能的潜力应用
张京雷还表示，医疗人工智能目前在两个领域中的潜力比较大，并且他也相信未来会证明这一点。第一便是医疗影像分析，由于影像本身就是结构化的，比如眼底照片；再一个如CT或磁共振等，也是同样的道理，没有人为因素干扰，可以通过人工智能进行快速、准确的分析；其次是医疗大数据，可以把非结构化变成结构化的数据，通过分析大量的病历资料找出更好的治疗方案，更好地管理疾病，目前也有许多公司在进行相关的研究。
未来，Airdoc的技术开发会从眼底扩展到全眼科。张京雷表示，AI可以用于儿童近视的预防，通过人工智能可以帮助父母监测和预测小朋友近视的发展变化，将来这种预测可以精确到近视最可能在哪个星期发生。全眼科之后则是全身的人工智能，这也是未来医疗人工智能的方向。
目前对于数据的安全性也是一个讨论的重点，对于医疗科技行业来说就更是重中之重，因为获取的数据都是非常敏感的病患数据。对于数据的防护，张京雷表示，Airdoc所有上传的数据都是通过加密保护的，其次在上传与保存的过程中，这些数据都要严格脱敏，也就是数据与病人的个人信息完全分离，这也是整个医疗行业的惯例。
并且为了这些医疗数据的存储和使用，Airdoc参与了国家科技部监管之下的STI医疗眼科大数据平台。在政府的严格监管下，上面所有脱敏数据都是可以共享进行科研，对于今后的人工智能技术发展还有临床实践都有相当的积极意义。
人工智能将更好的辅助医疗诊断
最后说到人工智能将来的服务对象时，张京雷解释道，Airdoc主要面向的服务对象其实还是医生——人工智能主要的功能是辅助医生对于病症进行诊断，但无法代替医生做出诊断。举个例子，目前已知的皮肤病超过2,000种，这就需要大量相对独立的算法合作来分析相关病症；而且许多皮肤病外观基本一致，因此医生需要额外询问患者其他情况才能够确诊，这对目前的人工智能技术还是个挑战。
当然未来的人工智能技术可能通过深度学习实现更多的功能，但是目前而言还有许多制约因素，包括法律上的制约——比如当人工智能诊断失误的时候，谁来承担法律责任等。因此很长的一段时间来看，人工智能都将是医生的一个辅助工具，无法取代医生。
未来人工智能最大的作用是解决医生大量简单重复性的工作，提高医生的工作效率，让医生真正发挥他们的智慧和能力。人工智能与医疗这对搭档，将会颠覆今后的医疗环境，这值得我们所有人期待。