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人工智能的十大应用 日常生活中的人工智能产品

人工智能的十大应用

导读:人工智能已经逐渐走进我们的生活,并应用于各个领域,它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益,也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面,我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。

作者:王健宗何安珣李泽远

来源:大数据DT(ID:hzdashuju)

01 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。

美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中,中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。

2005年,一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道,用时6小时53分58秒,完成了约282千米的驾驶里程。

Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的,由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成,其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境,内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。

2006年,卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss,Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道,并且会避让其他车辆和行人。

近年来,伴随着人工智能浪潮的兴起,无人驾驶成为人们热议的话题,国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如,Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar,百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划,其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。

但是最近两年,发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的,要真正实现商业化还有很长的路要走。

02 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。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,之后,随着计算机技术和光学成像技术的发展,人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期,人脸识别技术进入初级应用阶段。目前,人脸识别技术已广泛应用于多个领域,如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。

有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例:张学友获封“逃犯克星”,因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。

2018年4月7日,张学友南昌演唱会开始后,看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上,他是一名逃犯,安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他;

2018年5月20日,张学友嘉兴演唱会上,犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯,随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高,其将应用在更多领域,给人们的生活带来更多改变。

03机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支,是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(NeuralMachineTranslation,NMT),该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展,机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显,也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时,可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文,免去了查字典的麻烦,提高了学习和工作的效率。

04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。

声纹识别的工作过程为,系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库,当说话人再次说话时,系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比,从而识别出说话人的身份。

相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件),声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点,在现有算法优化和随机密码的技术手段下,声纹也能有效防录音、防合成,因此安全性高、响应迅速且识别精准。

同时,相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术,声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点,因此其在远程身份确认上极具优势。

目前,声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例,可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域,落地场景丰富。

05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。

当用户访问网站并发出会话时,智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等,快速分析用户意图,回复用户的真实需求。同时,智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库,能对用户咨询的常规问题进行标准回复,提高应答准确率。

智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景,为客户解决问题、提供决策依据。同时,智能客服机器人在应答过程中,可以结合丰富的对话语料进行自适应训练,因此,其在应答话术上将变得越来越精确。

随着智能客服机器人的垂直发展,它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题,对大多数电商企业来说,用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题,传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答,导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。

而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答,还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务,它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。

06智能外呼机器人

智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用,它能够自动发起电话外呼,以语音合成的自然人声形式,主动向用户群体介绍产品。

在外呼期间,它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图,而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话,最后对用户进行目标分类,并自动记录每通电话的关键点,以成功完成外呼工作。

从2018年年初开始,智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态,它能够在互动过程中不带有情绪波动,并且自动完成应答、分类、记录和追踪,助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作,从而解放人工,减少大量的人力成本和重复劳动力,让员工着力于目标客群,进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面,即会对用户造成频繁的打扰。

基于维护用户的合法权益,促进语音呼叫服务端健康发展,2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定(征求意见稿)》,意味着未来的外呼服务,无论人工还是人工智能,都需要持证上岗,而且还要在监管的监视下进行,这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。

07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。

支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)技术,对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技术,以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术(TextToSpeech,TTS)技术。

在人工智能技术的加持下,智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。

08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。

个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品,弱化用户被动消费意识,提升用户兴致和留存黏性,又可以帮助商家快速引流,找准用户群体与定位,做好产品营销。

个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中,本质上,它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量,依托推荐引擎算法进行指标分类,将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类,经过协同过滤算法,实现精确的个性化推荐。

09医学图像处理

医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用,它的处理对象是由各种不同成像机理,如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。

传统的医学影像诊断,主要通过观察二维切片图去发现病变体,这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术,可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作,进而完成病灶识别与标注,针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画,以及手术环节的三维影像重建。

该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析,从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外,医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。

10 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。

该技术的应用与发展,不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求,更是为了通过分析用户的需求与行为,如搜索同款、相似物比对等,确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。

关于作者:王健宗,博士,某大型金融集团科技公司资深人工智能总监、高级工程师,中国计算机学会大数据专家委员会委员、高级会员,美国佛罗里达大学人工智能博士后,曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员、美国惠普公司高级云计算解决方案专家。

何安珣,某大型金融集团科技公司高级算法工程师,中国计算机学会会员,中国计算机学会青年计算机科技论坛(YOCSEF深圳)委员。拥有丰富的金融智能从业经验,主要研究金融智能系统框架搭建、算法研究和模型融合技术等,致力于推动金融智能的落地应用与价值创造。

李泽远,某大型金融集团科技公司高级人工智能产品经理,中国计算机学会会员,长期致力于金融智能的产品化工作,负责技术服务类的产品生态搭建与实施推进。

本文摘编自《金融智能:AI如何为银行、保险、证券业赋能》,经出版方授权发布。

延伸阅读《金融智能》

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人工智能在日常生活中的十大应用

【51CTO.com快译】随着经济和社会发展,技术变得越来越复杂,用人工智能来提升决策效率极大地减轻了人类的负担。因此,世界经济论坛将人工智能描述为第四次工业革命的关键驱动力。

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在新冠肺炎疫苗开发过程中,人工智能发挥了关键作用。但你可能还没有意识到,很多习以为常的事物同样依赖人工智能。从过滤垃圾邮件到帮助火车准点运行,日常生活的背后随处可见人工智能的影子。

下面编者将为大家盘点日常生活中常见的十大AI应用。

1.电子邮件

一般来说,电子邮件供应商会使用人工智能算法来过滤垃圾邮件。考虑到全球77%的电子邮件都是垃圾邮件,这是非常有效的。谷歌表示,只有不到0.1%的垃圾邮件能够通过其人工智能过滤器。此外,电子邮件营销人员会利用人工智能追踪谁在何时打开邮件,以及他们对此如何回应。谷歌的AI工具会在云存储中读取文档,以便将最合适的材料呈现给用户。不过也有人因此质疑,通过阅读内容来瞄准广告的算法正在侵犯我们的隐私。

2.手机

人工智能将智能手机上的许多功能都自动化了,从文本常用关联词到声控个人助理都是非常典型的例子。甚至于手机屏幕适应周遭光线的方式、电池寿命的优化等等也取决于人工智能。但也有一些批评人士担心这其中隐藏的风险。比如,无论你是否在打电话,声控助理都会学习并试图理解你说的所有话,不管目的是否是否善意,这就为监视监听创造了机会。

3.银行

在世界各地,网上银行极为普遍,基于人工智能的应用也屡见不鲜:客服接待、核验用户身份、打击欺诈、评估客人信誉并据此做出贷款决定等等。

人工智能可以监控交易,人工智能聊天机器人可以回答你与账户相关的问题。在SAS研究所最近的一项调查中,超过三分之二的银行表示,它们使用人工智能聊天机器人,近63%的银行表示,它们使用人工智能进行欺诈检测。

4.医学

要拍x光片吗?很多人脑海中浮现的画面是:临床医生穿着白大褂进行研究诊断。但现在可以暂时想象一下另外一种可能:最初的分析由人工智能算法完成。事实上,AI非常擅长诊断问题。在一次用胸透检测癌症的实验中,一种名为DLAD的人工智能算法击败了18名医生中的17名。

此外,与银行业一样,聊天机器人也被部署在医疗保健领域,用于与患者沟通。比如预约,甚至作为医生的虚拟助手。

然而,批评人士表示人工智能诊断不能成为一个完全不透明的“黑匣子”。人工智能也有误判的可能。医生需要知道它们是如何工作的才能信任它们。此外这也涉及到隐私、数据保护和公平的问题。

5.自动驾驶

人工智能是迈向自动驾驶汽车的核心。在新冠疫情影响下,自动驾驶技术开始加速发展,“无人接触”的快递物流服务就是其目标之一,中国现在就有一支“机器人出租车”车队在上海运营。但是自动驾驶的安全问题依然悬而未决。在过往发生的事故中,因自动驾驶汽车造成的伤亡至今令人心有余悸。另外关于事故的追责和伦理问题,目前也存在争议。

6.火车和飞机

传统的轨道胖的铁路信号正在被由AI驱动的驾驶室信号系统所取代,这种系统可以自动控制列车。欧洲列车控制系统允许更多列车使用同一段轨道,同时保持列车之间的安全距离。

迄今为止,人工智能在飞机控制方面的应用仅限于无人机,尽管使用人工智能导航的“飞的”(空中出租车)已经进行了飞行测试。专家表示,当前,相比AI,人类还是更擅长驾驶飞机,但人工智能被广泛应用于航线规划、时刻表优化和预订管理。

7.拼车和旅行应用程序

拼车应用利用人工智能来解决司机和乘客之间的需求冲突。后者想要立即乘车,而司机看重的是他们可以选择工作时间的自由。学习了这些模式的交互方式后,人工智能可以协调双方需求,实现双赢。

旅游应用程序使用人工智能进行个性化推荐,因为算法会了解用户的偏好。酒店搜索引擎Trivago甚至购买了一个人工智能平台,该平台可以根据用户的社交媒体点赞倾向来定制搜索结果。

8.社交媒体

在使用社交媒体时,你可能会常常惊讶于它对你的“了如指掌”。当然,这都取决于人工智能。Facebook的机器学习技术可以识别发布在该平台上的照片中的你的脸,以及日常物品,从而分析你的兴趣和偏好,进而推送内容和广告。

使用领英的求职者也可以从人工智能中受益,人工智能会分析他们的个人资料以及与其他用户的互动情况,来提供工作建议。该平台称,人工智能“与我们所做的一切都交织在一起”。

9.制造业

意外故障是每个生产经理的噩梦。因此,人工智能在监控机器性能方面发挥着关键作用,使维护能够按计划进行,而不是被动进行。专家估计,这将使机器的离线时间减少75%,维修费用减少近三分之一。人工智能还可以预测产品需求的变化,优化生产能力。目前全球约9%的工厂使用人工智能,但德勤表示,93%的公司认为人工智能将是推动该行业增长和创新的关键技术。

10.调节能源供给

风能和太阳能是环保能源,但如果没有风,天空多云会发生什么呢?人工智能技术可以平衡供需,控制热水器等设备,确保它们只在需求低而供应充足时才取电。

谷歌的DeepMind创建了一个人工智能神经网络,它使用天气预报和涡轮机数据进行训练,预测36小时前一个风电场的输出。谷歌表示,通过提高电网的发电量可预测性,它将风能的价值提高了20%。

原文链接:https://www.weforum.org/agenda/2021/05/everyday-services-rely-on-artificial-intelligence-ai/?utm_campaign=Artificial%2BIntelligence%2BWeekly&utm_medium=email&utm_source=Artificial_Intelligence_Weekly_214 

【51CTO译稿,合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】

 

盘点常见的人工智能产品有哪些

0分享至人工智能在我们的生活中无处不在,只是目前我们看到的大部分人工智能都比较“弱”,因此让我们感觉不到智能的存在,像商场里的电梯无人时便会减速省电,手机淘宝能够拍照识别等。我们很难把这些东西和人工智能想到一块去,可是这就是当前普遍的人工智能——弱人工智能。我们通常把人工智能分为三类,即弱人工智能、强人工智能、超人工智能。

弱人工智能这是当前普便存在的人工智能,可以说弱人工智能广泛应用于我们生活中的方方面面。弱人工智能的特点是在某一方面能够依葫芦画瓢的执行命令。弱人工智能在各方面的应用包括:

个人助理软件:Siri、微软小冰、百度度秘等;

安防方面:安保机器人、商汤科技的智能监控等;

教育领域:学校课堂的智能评测、个性化辅导等;

物流领域:京东的自动仓储机器人;

服务领域:中国移动智能客服、阿里小蜜等;

新零售:自助结账机等;

强人工智能虽然比不上超人工智能,但是已经比弱人工智能强了不少。特点是能够拥有学习能力,会举一反三。无人驾驶在一定程度上可以算得上是强人工智能了,弱人工智能你教它往前走,他就只能往前走,而强人工智能,能够知道什么时候能够往前走,什么时候不能走,什么时候该加速什么时候该减速等。传统驾驶更大程度的依赖驾驶员的驾驶水平,驾驶员需要通过驾照培训、需要懂得利用导航、识别仪表盘、懂得识别路况等,除此以外还有可能会受到情绪、身体状况的影响,而智能驾驶能够实现像驾驶员一样完成对汽车的驾驶并且规避因驾驶员身体状况等带来的风险。很多人肯定会疑虑,如此依赖网络和导航的一个系统如果断网了岂不是后果不堪设想,其实这点完全不用担心,智能驾驶的一个核心技术就是高精度地图。当因为特殊情况导航和自动驾驶失灵时,会根据先前储存的高精度地图,让汽车按照原来的路线继续行驶,并且能够对周围几公里的路况信息进行处理。

超人工智能很多人心中的人工智能一定是如好莱坞电影《机械公敌》里面的机器人那般,不但在体力上胜过人类、远比人类聪明还拥有自己的思维,这就是超人工智能。超人工智能的最大的特点就是能够模仿人类思考。当然,超人工智能离我们的生活还有一定的距离,相信在未来能够得以实现。

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人工智能在生活中的应用都有哪些

现阶段的人工智能定义还是不太清晰的(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。【百度百科】)。根据这个定义,消费级人工智能产品分以下几大类(题主讲到日常生活中的应用可以理解为消费级市场应用):

1、机器视觉

包括物体识别和场景识别。物体识别包括人脸识别、人体识别、其他物体识别。

人脸或人体识别,比如商汤、旷世、云从科技,应用的场景有考勤、安防、金融服务等。

物体识别,比如车牌号、红绿灯等识别,比如商汤或依图科技都会有和城市政府合作的智慧交通项目,用于交通检测。另外还有特定的物体识别,如布料、服装等,比如码隆科技等主要业务是为服饰制造业提供等布料识别技术。另外就是文字识别,常用的应用场景有扫描。

场景识别,对视角内的各个物体及背景组合成的场景进行识别,比如识别是咖啡厅还是图书馆。应用场比如商场传媒等。

2、智能语音交互

包括语音识别和语义理解还有语音合成。

语音识别,主要的应用场景有智能音响的信息查询或者内容获取,比如查询天气和新闻以及听音乐等,主要的公司有科大讯飞、思必驰、百度、阿里等,另外的应用还有比如外语口语评分,比如驰声科技做的为英语口语评分的软件。

语义理解,可以分为自然语言处理和规则分析,其中自然语言处理是通过机器学习的方式理解语句并配对相应的回复,而规则分析则是分析语句的语法结构理解语义并进行简单回复。常用的应用场景就是撩天,比如撩微软小冰,撩Siri这一类的。主要的公司有科大讯飞、思必驰、百度、图灵、智齿科技等,根据具体等聊天场景有不同的侧重,比如智齿科技侧重于客服的语义理解。

语音合成,一般在终端硬件产品上的语音交互的一个环节(语音识别和语义理解可以通过在线应用服务获得),比如智能音箱、手机、耳机等,主要的公司有思必驰、科大讯飞、云之声等(一般做语音识别的公司都会有语音合成,语音合成一般来看是语音识别的逆过程)。

3、SLAM算法

simultaneouslocalizationandmapping(同步定位和建图),简单来说是获取环境的空间信息,包括深度信息,来进行定位和导航,这类的公司有很多百度、Google、图森未来、驭势科技等等,主要的产品有扫地机、商务机器人、无人车。

4、技术整合类

比如机器人。消费级的机器人有几个定位:家庭机器人分为针对老人的陪护机器人,针对小孩的陪伴机器人,另外是商务机器人。类型有桌面有轮式。一般都整合了1、2、3中提到的部分或所有技术,常用的功能是语音交互、运动控制等。家庭服务机器人特定的应用场景主要是家庭监护人员外出时的远程的监控和互动。商务机器人的应用场景根据不同行业有所区别,通用的就是摆在门口通过简单的交互吸引人流。公司有很多,优必选、康力优蓝、寒武纪智能、旗瀚科技、华硕、腾讯小Q等等。

智能家居没有作为一类是因为智能家居只是作为以上人工智能技术的终端,比如语音控制灯等开关之类,或者识别手势控制等开关,也不排除有的家居是可以感知环境变化(比如光线和声音)来进行调节,严格意义上没有使用到机器学习让家电主动调节的都不算智能。

总结一下:

1、消费级等人工智能应用根据使用的技术类型主要分为:语音交互、机器视觉、slam算法,以及技术整合类。

2、应用形态有两大类:硬件终端和软件服务。

3、主要产品有:扫地机、无人机、无人车、安防监控、人脸考勤、人脸支付、智能音箱、智能客服、Siri之类的语音助手、机器人。

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