如何认识人工智能对未来经济社会的影响
原标题：如何认识人工智能对未来经济社会的影响人工智能作为一种新兴颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等方面产生重大而深远的影响。世界主要国家都高度重视人工智能发展，我国亦把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。在此背景下，我们有必要更好认识和把握人工智能的发展进程，研究其未来趋势和走向。
人工智能不同于常规计算机技术依据既定程序执行计算或控制等任务，而是具有生物智能的自学习、自组织、自适应、自行动等特征。可以说，人工智能的实质是“赋予机器人类智能”。首先，人工智能是目标导向，而非指代特定技术。人工智能的目标是在某方面使机器具备相当于人类的智能，达到此目标即可称之为人工智能，具体技术路线则可能多种多样，多种技术类型和路线均被纳入人工智能范畴。例如，根据图灵测试方法，人类通过文字交流无法分辨智能机器与人类的区别，那么该机器就可以被认为拥有人类智能。其次，人工智能是对人类智能及生理构造的模拟。再次，人工智能发展涉及数学与统计学、软件、数据、硬件乃至外部环境等诸多因素。一方面，人工智能本身的发展，需要算法研究、训练数据集、人工智能芯片等横跨整个创新链的多个学科领域同步推进。另一方面，人工智能与经济的融合要求外部环境进行适应性变化，所涉的外部环境十分广泛，例如法律法规、伦理规范、基础设施、社会舆论等。随着人工智能进一步发展并与经济深度融合，其所涉外部环境范围还将进一步扩大，彼此互动和影响亦将日趋复杂。
总的来看，人工智能将波浪式发展。当前，人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起，主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发，二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降，三是机器学习在互联网领域的应用推广。但人工智能技术成熟和大规模商业化应用可能仍将经历波折。人工智能的发展史表明，每一轮人工智能发展浪潮都遭遇了技术瓶颈制约，导致商业化应用难以落地，最终重新陷入低潮。本轮人工智能浪潮的技术上限和商业化潜力都大大高于以往，部分专用人工智能可能获得长足进步，但许多业内专家认为目前的人工智能从机理上还不存在向通用人工智能转化的可能性，人工智能大规模商业化应用仍将是一个长期而曲折的过程。人工智能的发展尚处于早期阶段，在可预见的未来仍将主要起到辅助人类工作而非替代人类的作用，同时，严重依赖数据输入和计算能力的人工智能距离真正的人类智能还有很大的差距。
作为继互联网后新一代“通用目的技术”，人工智能的影响可能遍及整个经济社会，创造出众多新兴业态。国内外普遍认为，人工智能将对未来经济发展产生重要影响。
一方面，人工智能将是未来经济增长的关键推动力。人工智能技术的应用将提升生产率，进而促进经济增长。许多商业研究机构对人工智能对经济的影响进行了预测，主要预测指标包括GDP增长率、市场规模、劳动生产率、行业增长率等。多数主要商业研究机构认为，总体上看，世界各国都将受益于人工智能，实现经济大幅增长。未来十年（至2030年），人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时，人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。人工智能对全球经济的推动和牵引，可能呈现出三种形态和方式。其一，它创造了一种新的虚拟劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”；其二，人工智能可以对现有劳动力和实物资产进行有力的补充和提升，提升员工能力，提高资本效率；其三，人工智能的普及将推动多行业的相关创新，提高全要素生产率，开辟崭新的经济增长空间。
另一方面，人工智能替代劳动的速度、广度和深度将前所未有。许多经济学家认为，人工智能使机器开始具备人类大脑的功能，将以全新的方式替代人类劳动，冲击许多从前受技术进步影响较小的职业，其替代劳动的速度、广度和深度将大大超越从前的技术进步。但他们同时指出，技术应用存在社会、法律、经济等多方面障碍，进展较为缓慢，技术对劳动的替代难以很快实现；劳动者可以转换技术禀赋；新技术的需求还将创造新的工作岗位。
当前，在人工智能对经济的影响这个领域，相关研究已经取得了一些成果，然而目前仍处于研究的早期探索阶段，还未形成成熟的理论和实证分析框架。不过，学界的一些基本共识已经达成：短期来看，人工智能发展将对我国经济产生显著促进作用；长期来看，人工智能的发展路径和速度难以预测。因此，我们需对人工智能加速发展可能导致的世界经济发展模式变化保持关注。
（作者单位：国务院发展研究中心创新发展研究部）
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新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
作者：徐云峰
catalogs:13000076;contentid:7688970;publishdate:2021-06-11;author:黄童欣;file:1623414511328-aff718d9-3742-46b0-b08c-e56bdd1ed8c8;source:29;from:中华读书报;timestamp:2021-06-1120:28:23;[责任编辑:]人工智能应用领域的研究与展望
引言
20世纪的科技成就中，人工智能占据着重要的位置，它的研发使用是将智能机器人的技术、信息化技术、自动化技术和关于人类自身智能探索与研究融为一体的必然结果。随着人工智能的系列化研究与发展，如今，人工智能已经被广泛地应用于很多领域。但是关于人工智能的应用领域的综述并不多，本文就人工智能在不同领域应用发展趋势进行展望。
1人工智能的由来
人工智能是研究、开发模拟应用、延伸和拓展人的智能领域的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的学科。相比于其他学科，人工智能的研究和发展历史是很短暂的，但是它的研究发展与应用却为人类生活带来了翻天覆地的变化，是人类发展历史的一个里程碑，将人类从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来，同时帮助人类探索拓展了更多的未知领域。
1956年，麦卡赛和明斯基等科学家就提出了“人工智能”的理念，认为在未来机器将会以其独有的人工智能特点更好地服务于人类，代替人类来完成许多高难度、高强度和高危险系数类的工作。这一理念的提出引来了许多优秀科学家的青睐，随即对此展开了更深入的研究、探索、发展和应用[1]。
在计算机的应用普及之前，几乎没有什么机器设备可以分担人类的脑力劳动，特别是依据人脑的思维去对数据进行收集、处理、运算、判定、存储、积累、分析和选择决断。当计算机有了一定程度的发展和应用之后，能够代替人脑工作的软件才逐步被开发并应用到研究和生活中。由早期的各种复杂数据分析运算，一维、二维、三维和立体的测绘，继而发明并应用二维码的识别、无人机作业、月球车等各种模拟人类思维模式的应用，到后来人工智能云处理、对比、处理和建议等人脑无法准确、无误且快速处理大数据的运用。如今，人工智能的应用已经遍布人类生活的许多领域。
2人工智能的应用领域
现在人工智能在计算机领域的应用比较广泛，在其他领域的发展应用也是频见报道。随着人工智能“深、广、精”的研究、发展与应用，不久，必将迎来在更多领域的应用，未来的人工智能将更加智能，更加的人性化，更像个“人”一样进入人类生活，为人类社会的发展服务。
2.1人工智能在工业领域的应用
人工智能的应用在工业发展方面起着举足轻重的作用，它具有效率高、稳定可靠、重复精度好，可承担劳动强度大、危险系数高的作业等优势，已被广泛应用到了工业生产领域，如机器人焊接、机器人搬运、机器人装配、机器热打磨抛光和机器人喷涂电镀等。2018年，林远长等人研究得到焊接机器人在每米长度方向上焊接轨迹跟踪仿真误差为0.18mm，而实际跟踪误差为0.2mm，由此验证利用人工智能仿真误差与实际误差基本一致，完全满足工业生产需求[2]。赵猛研发发动机挠性飞轮盘螺纹装配工业机器人项目[3]，提高装配的自动化和柔性化程度，保证装配质量和生产效率。用人工智能的机器人来代替普通工人去完成许多对人体有不良影响及人体生理条件限制而不能承受的工作，是20世纪工业发展的一个质的飞跃，是工业发展史的一个标志性的里程碑。
2.2人工智能在金融领域的应用
近来，随着人工智能的开发及应用，互联网金融更是取得了极其辉煌迅猛的发展。二维码支付、手机银行、网络借贷、P2P平台、淘宝、京东等逐渐成为人们茶余饭后议论的热点词汇。通过大数据库、云计算、计算机网络应用、区块数据链等最新IT技术，即可获取大量、精确的信息，更加个性化、定向化的风险定位模型，更科学、严谨的投资决策过程，更透明、公正的信用中介角色等，从而能大大地提高金融业务效率和服务水平，特别是一些技术应用，如大数据征信、供需信息、供应链金融等[4]。
2.3人工智能在信息安全领域的应用
数字密码安保模式伴随着互联网技术的不断发展，其弊端也逐步显露，一方面容易被破解，导致信息泄露，另一方面，对于越来越多的信息安保需求，对人脑的记忆力要求也越来越高。由此产生的各种困扰也越来越多，如忘记密码后，自动取款机无法取现、打不开文件、登录不了系统等问题层出不穷，因此信息安全问题越来越被人们所关注。但当人工智能和生物识别技术结合并深入发展之后，信息安全领域得到了一个全新的发展和提高。指纹解锁速度可达0.2s，支持多个指纹同时录入，且被广泛应用；iPhoneX的人脸识别解锁，支付宝的刷脸登录和考勤机器上的刷脸打卡等正渐渐步入人们的日常生活之中；人的虹膜具有惟一性，为实现信息认证、保障信息安全提供了理论基础。现实中也已经有电子厂商将这一技术运用到了实际产品当中，比如三星S系列的手机，就配备了虹膜识别技术，但是虹膜识别目前对环境的要求比较高，尤其是在暗光环境下识别效果还有待提升。相比于指纹识别，虹膜识别在完成产业化的道路上还有很长的路要走[5]。
2.4人工智能在医疗领域的应用
医疗领域的人工智能应用更加普遍，它正在成为改善人们身心健康的主力军，可为病人提供就诊前健康状况初步分析和评估、协同医师处理病人信息和改善服务质量、在医院精准地指导病人就医、节约医疗资源、缓解就医难的紧张局面等。医学领域，精准是非常重要的，因为任何偏差或者误判都会危及人体的健康乃至生命。2015年，杨宇面对心脏手术医疗机器人的异构式主从控制研究，充分运用人工智能[6]，简化了手术操作，降低了操作风险。人工智能芯片能够存入大量的信息，并对这些信息进行高速地运算处理和判断，做出最准确的决策，这是目前人脑没有办法做到的[7]。人工智
能还可以根据患者的实际情况，收集所需要的数据，结合过去的数据进行计算和决策，从而得出最有效的治疗方案，以此减少医务人员的脑力劳动强度，合理利用医疗资源[8]。
3人工智能应用领域的展望
随着人工智能在数字理论技术、自动化控制、机器人应用等方面不断地研究发展，将来，机器必定会无限地接近人的各种行为，通过智能“视觉”“听觉”“触觉”“味觉”“嗅觉”来接收信息，传递信息；通过“电脑”来处理信息，选择和决策；通过智能输出端的“说”和“做”来传递信息发布需求和指令；通过智能肢体“行为”来响应与实施。在人类的日常工作、学习、医疗、安全和可持续发展等领域，人工智能都将尽最大的可能去为人类提供服务。然而无论人工智能发展到哪一步，依然无法在思维、精神、感触和情绪方面全盘取代人脑，仍旧不够人性化和智能化，只能跟随人类对自身智能的开发和研究而尽量接近人类[9]。与此同时，随着大数据类的人工智能的研究与开发，信息安全问题将会凸显，并且成为科学家以后很长一段时间的困扰和研究热点[10]。
4结语
总之，人工智能技术的发展是日新月异的，为将来在更多领域、更广泛的应用人工智能技术提供了更多的可能，但是，这一切都是基于人类对自身智能的充分了解和掌握。为此，还需要很多的知识和技术积累，针对人工智能更大量的应用，科研人员还需要做更多的工作。一方面是开发更多的未知智能，另一方面是完美地将人的智能转化成机器人的智能来为人类生存与发展服务。
对人工智能的应用、发展及其影响的思考
ÓhÉigartaigh博士指出，“解决这些重大问题的答案不仅仅是在计算机科学或计算生物学领域，还要思考这些长期的和广泛的问题，需要采用政治、经济、法律、社会学甚至哲学领域的专业知识。”
人工智能的应用
事实上，对人工智能不同视角的需求不仅是产生原始想法和观点的一部分，而且是对人工智能如何采用不同专业知识解决问题的部分答案。
ÓhÉigartaigh博士说，“科学家面临的大多数挑战是，必须分析来自各种来源的大量数据，并理解相互联系的极其复杂的系统。即使对于合作研究的多个团队来说，这也是一件非常困难的事情。
我们目前正在开发的系统能够处理大数据。例如，帮助分析数以百万计的基因组以找到癌症的起源，分析气候变化的许多方面，或者试图使太阳能、能源网或智能家居更高效。如果我们发现如何将人工智能应用于所面临的问题，就可以解决这些问题。我们也将为人类的进步做出贡献。”
ÓhÉigeartaigh博士表示，加速技术变革的社会、政治和文化等方面也属于科学问题。他以自动驾驶汽车在未来导致出租车或长途汽车司机失业这种短期问题为例，人工智能取代人力，促使这些人寻求其他力所能及的工作，这正是不同领域应该为这些问题进行讨论的原因。
Óhéigeartaigh博士指出，尽管有一些风险需要解决(例如人工智能将很快使多功能无人机的发展成为现实)，但人工智能并不等同于人类智能。
与目前在许多技术中使用比较受限的人工智能不同，许多对通用人工智能的失败预测在在过去早已出现。Óhéigeartaigh博士说：“有些人可能会争辩说，目前对人工智能的开发热情是错误的。而我们还将看到在人工智能领域有着更多令人兴奋的投资。虽然这种情况在本世纪发生的可能性只有50%，但应该有人在思考和研究这个问题。”
这也表明了另一个重要的观点：即使人工智能技术整体失败，在这一领域取得的技术进步仍然非常重要，而人工智能技术的这些发展和进步对社会、文化、政治的影响需要进行考虑、讨论和思考。
不同类型的智能
关于人工智能的论述和讨论所涉及的另一个问题是，人们以一种以人类为中心的方式来处理这个问题，然而还需要考虑到世界上存在着不同类型的智能。
ÓhÉigeartaigh博士建议采用一种将人类与地球都置于中心的方法，从人类智能到食肉动物的智能，而不应局限于以人类为中心的智能。
ÓhÉigeartaigh博士表示，他们在初始阶段定义的第一个项目是“智能类型”，已经开始就这个项目召开会议。参会专家其中包括英国帝国理工学院神经学教授MurrayShanahan，他是研究黑猩猩智能、数学逻辑和机器学习方面的专家。所有参会的专家都致力于为不同类型的智能找到相对较新的想法。
人工智能如何发展
Óhéigeartaigh博士表示，另一个问题是这种人工智能将如何发展。进化生物学是通过反复试验而发展起来的，某些错误率较高的生物的发展速度要快于其他较低的错误耐受性生物体。他说，“在设计算法和人工智能时，专家可以选择想要的方式。我们还提供人工智能学习课程，我们称之为进化算法，可以在一定程度上使用试错法。我们之所以希望对发生的变化持开放态度，也有我们不希望发生变化的原因，因为我们最终可能得不到任何重要的东西，或者可能会产生意想不到的后果。”
在这一点上，许多不同的进化因素起作用。科学领域的革命带来了更多的人才以及为人工智能领域分配更多资源，从而以爆炸性的速度促进了人工智能领域的发展。他说：“这方面的一个例子是，深度学习在早期取得的巨大成功。这使更多的资源得到了利用，许多成功的组织都使用了这种方法。”
人工智能的未来发展
同样，可以说人工智能在概念上有所突破，但是无法预测实现这些突破将花费多长时间或将在多大程度上促进该领域的发展。ÓhÉigeartaigh博士评论说：“我们无法预测的事情会带来极大的不确定性，因此可以确定的是，将在2070年实现通用人工智能是荒谬的。但是迟早会有革命性的突破，在这种情况下，需要鼓励人们对具有社会影响力的事物进行原创性和创造性的思考。”
他表示，剑桥大学人类生存风险研究中心(CSER)还将作为一个交流中心，积极与学术界和工业界人士沟通和交流，并举办研讨会和行业会议。
他说，“我们旨在创建一个社区，致力于鼓励未来的意见领袖和研究领袖从长远方面解决影响我们所有人的问题。我相信，越来越多的年轻人将成为该领域未来的行业和政治领袖，并将会发挥重要作用。”
文章来源：https://developer.aliyun.com/article/771515返回搜狐，查看更多
人工智能的8个有用的日常例子
如果你在谷歌上搜索“人工智能”这个词，然后不知怎的就打开了这篇文章，或者用优步(Uber)打车上班，那么你就利用了人工智能。
人工智能影响我们生活的例子不胜枚举。虽然有人将其称为“机器人以邪恶的天才统治世界”的现象，但我们无法否认人工智能通过节省时间、金钱和精力使生活变得轻松。
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术语
人工智能是指机器通过专门设计的算法来理解、分析和学习数据，从而充当人类思维蓝图的现象。人工智能机器能够记住人类的行为模式并根据他们的喜好进行调整。
在我们的讨论过程中，您将遇到与AI密切相关的主要概念是机器学习、深度学习和自然语言处理(NLP)。在继续之前，让我们先了解这些。
机器学习(ML)涉及通过大数据为例向机器教学有关重要概念的知识，大数据需要被构造(以机器语言)以便机器理解。这些都是通过向他们提供正确的算法来完成的。
深度学习(DeepLearning)比ML领先一步，这意味着它通过表示进行学习，但不需要对数据进行结构化以使其有意义。这是由于受人类神经结构启发的人工神经网络。
自然语言处理(NLP)是计算机科学中的一种语言工具。它使机器能够阅读和解释人类语言。NLP允许自动翻译人类语言数据，并使两个使用不同语言的实体(计算机和人类)进行交互。
现在您已经掌握了术语，让我们深入研究人工智能的示例及其工作方式。
8个人工智能的例子
以下列出了您每天可能会遇到的八个人工智能示例，但您可能没有意识到它们的AI方面。
1.谷歌地图和打车应用
地图应用程序如何知道确切的方向、最佳路线，甚至是道路障碍和交通堵塞呢?不久以前，只有GPS(基于卫星的导航系统)被用作出行的导航。但是现在，人工智能被纳入其中，让用户在特定的环境中获得更好的体验。
通过机器学习，app算法会记住建筑的边缘，在工作人员手动识别之后，这些边缘会被输入系统。这允许在地图上添加清晰的建筑视觉效果。另一个特点是识别和理解手写的门牌号的能力，这可以帮助通勤者找到他们想要的房子。没有正式街道标志的地方也可以用它们的轮廓或手写的标签来识别。
该应用程序已被教会理解和识别流量。因此，它推荐了避免路障和拥堵的最佳路线。基于AI的算法还告诉用户到达目的地的确切距离和时间，因为它被教导可以根据交通状况进行计算。用户还可以在到达目的地之前查看其位置的图片。
因此，通过采用类似的AI技术，各种乘车应用也已出现。因此，每当您通过在地图上定位您的位置来从应用程序预订出租车时，它都是这样工作的。
2.人脸检测与识别
当我们拍照时在脸上使用虚拟滤镜和使用人脸识别码解锁手机是人工智能的两个应用，现在已经成为我们日常生活的一部分。前者包含人脸检测，即识别任何人脸。后者使用人脸识别来识别特定的人脸。
这是如何运作的?
智能机器经常匹配，有时甚至超越的能力。人类婴儿开始识别面部特征，如眼睛、鼻子、嘴唇和脸型。但这并不是一张脸的全部。有太多的因素使人的脸与众不同。智能机器被教导识别面部坐标(x、y、w和h，它们在面部周围形成一个正方形作为感兴趣的区域)、地标(眼睛、鼻子等)和对齐(几何结构)。
人脸识别还被政府机构或机场用于监视和安全。例如，伦敦盖特威克机场(GatwickAirport)在允许乘客登机之前使用面部识别摄像头作为ID检查。
3.文本编辑器或自动更正
当您键入文档时，有一些内置或可下载的自动更正工具，可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃。
在您流利使用英语之前，一定已经花了一段时间来学习语言。同样，人工智能算法还使用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别语言的不正确用法并提出更正建议。
语言学家和计算机科学家一起工作，以教授机器语法，就像在学校一样。机器被提供了大量高质量的语言数据，这些数据以机器可以理解的方式进行组织。因此，即使您不正确地使用单个逗号，编辑器也会将其标记为红色并提示建议。
下次让语言编辑器检查文档时，请知道您使用的是人工智能的许多示例之一。
4.搜索和推荐算法
当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时，您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣?这就是人工智能的功能。
这些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣，并为您提供类似的内容。通过不断的培训，可以实现个性化的体验。数据在前端(从用户)收集，存储为大数据，并通过机器学习和深度学习进行分析。然后，它可以通过建议来预测您的喜好，而无需进行任何进一步的搜索。
同样，优化的搜索引擎体验是人工智能的另一个示例。通常，我们的热门搜索结果会找到我们想要的答案。怎么发生的?
向质量控制算法提供数据，以识别超越SEO垃圾内容的高质量内容。这有助于根据质量对搜索结果进行升序排列，以获得最佳用户体验。
由于搜索引擎由代码组成，因此自然语言处理技术可以帮助这些应用程序理解人类。实际上，他们还可以通过汇编排名靠前的搜索并预测他们开始键入的查询来预测人们要问的问题。
诸如语音搜索和图像搜索之类的新功能也不断被编程到机器中。如果要查找在商场播放的歌曲，只需将手机放在旁边，音乐识别应用程序就会在几秒钟内告诉您歌曲的内容。在丰富的歌曲数据库中进行筛选后，机器还将告诉您与该歌曲有关的所有详细信息。
5.聊天机器人
作为一个客服，回答问题可能会很费时。一个人工智能的解决方案是使用算法来训练机器，通过聊天机器人来迎合客户的需求。这使得机器能够回答常见问题，并接受和跟踪订单。
聊天机器人被教导通过自然语言处理(NLP)来模仿客户代表的对话风格。高级聊天机器人不再需要特定的输入格式(例如，是/否问题)。他们可以回答需要详细答复的复杂问题。实际上，它们只是人工智能的另一个例子，它们给人的印象是客户代表。
如果您对收到的答复的评价不佳，则机器人会识别出所犯的错误并在下次进行纠正，以确保最大的客户满意度。
6.数字助理
当我们全力以赴时，我们常常求助于数字助理来代表我们执行任务。当您单手开车喝咖啡时，您可能会要求助手给您的妈妈打电话。助理(例如Siri)将访问您的联系人，识别单词“Mom”并拨打电话。
Siri是一个较低层模型的示例，该模型只能在说话时做出响应，而不能给出复杂的答案。最新的数字助理精通人类语言，并集成了高级NLP和ML。他们了解复杂的命令输入并给出令人满意的输出。他们具有自适应能力，可以分析您的喜好、时间表和习惯。这使他们能够以提醒、提示和时间表的形式为您系统化、组织和计划事务。
7.社交媒体
社交媒体的出现为世界提供了一种新的叙事方式，提供了过度的言论自由。然而，这也带来了一些社会弊端，如网络犯罪、网络欺凌和仇恨言论。各种社交媒体应用程序都在使用人工智能的支持来控制这些问题，并为用户提供其他有趣的功能。
AI算法可以发现并迅速删除包含仇恨言论的帖子，速度远比人类快。通过他们以不同语言识别仇恨关键字，短语和符号的能力，这成为可能。这些已被输入到系统中，该系统具有向其词典添加新词的附加功能。深度学习的神经网络架构是该过程的重要组成部分。
表情符号已成为代表各种情感的最佳方式。AI技术也可以理解这种数字语言，因为它可以理解特定文本的含义并提示正确的表情符号作为预测文本的一部分。
社交媒体是人工智能的一个很好的例子，它也能够理解用户产生共鸣的内容并向他们建议相似的内容。面部识别功能还用于社交媒体帐户中，可帮助人们通过自动建议为朋友加标签。智能过滤器可以识别并自动清除垃圾邮件或不需要的邮件。智能回复是用户可以享受的另一个功能。
社交媒体行业的一些未来计划包括使用人工智能通过分析发布和消费的内容来识别心理健康问题，例如自杀倾向。这可以转发给心理健康医生。
8.电子支付
银行现在正在利用人工智能通过简化支付流程来便利客户。
通过观察用户的信用卡支出模式来检测欺诈的方式也是人工智能的一个示例。例如，算法知道用户X购买哪种产品，何时何地购买产品以及价格落在什么价格区间。当有一些不正常的活动不适合用户个人资料时，系统会立即提醒用户X。
总结
人工智能算法超越了人类的能力，可以节省时间，从而使科学家们可以将精力投入到其他更重要的发现中。
我们已经讨论过的人工智能示例不仅可以作为娱乐的来源，而且还提供了我们已变得如此依赖的无数实用程序。人工智能领域仍处于新生阶段，还有更多的发明将更精确地复制人类的能力。