人工智能的十大应用人工智能功能介绍怎么写

发表时间：2023-07-05 05:51:41

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。

人工智能的应用设计思路

在大数据时代，大量的资源信息为人工智能研究提供了很好的支撑，人工智能技术也逐步深入各个行业，是网络信息化建设不可或缺的前沿技术。目前，针对非结构化数据无处存放、重复录入、质量不高等问题，学习、运用，力求在人工智能技术与信息化业务工作不断融合的前提背景下，实现非结构化数据的快速采集。

人工智能核心技术的研究现状及其特点

人工智能简介。人工智能也称作机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。人工智能主要研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作，内容包括认知建模、知识表示、推理及应用、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为和智能系统等。

人工智能研究方向。一是机器学习。人工智能要靠各种具体技术来实现，机器学习就是其中之一。机器学习使用大量数据和算法来“训练”机器，让机器学会如何去完成任务。机器学习背后的核心思想是设计程序使得它可以在执行的时候提升能力，而不是有着固定行为的程序。二是深度学习。深度学习也称为深度结构学习，层次学习或者深度机器学习，是一类算法集合，利用多层神经网络结构，从大数据中学习现实世界中各类事物能直接用于计算机计算的表示形式，被认为是智能机器可能的“大脑结构”。通过深度学习，机器可以处理大量数据，识别复杂的模式，并提出深入的见解。三是自然语言处理。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究的是人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。四是网络爬虫。互联网数据获取，也就是网络爬虫（又被称为网页蜘蛛）是一种按照一定的规则，自动抓取万维网信息的程序或者脚本。所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索。

人工智能的创新应用。随着大数据战略在各行业的逐步推进，通过互联网行业的前沿技术与实际工作相融合，促进人工智能在各行业深度应用，提供更加智能的应用软件和系统工具，这是应对新形势新任务的必然要求。有效解决获取互联网巨大信息资源、社会资源，更好地关联和查询，为工作提供方便快捷的记录、存储、分析、统计、比对、反馈工具与服务。

智能采集比对信息系统设计

智能采集比对系统平台的总体架构。智能采集比对系统平台分为应用服务、基础服务、接入服务以及数据源与服务源，同时也包含了服务应用与数据可视化分析系统。应用服务指的是为最终业务人员使用而提供的前端呈现系统，根据不同使用场景可分为服务应用市场、数据可视化分析系统、运营管理系统、开发者平台及项目个性化专题应用。基础服务包括数据管理服务、模型管理服务、非结构化文本分析引擎、资源目录、服务调度管理、数据处理分析引擎、服务转换模块、运行监测、安全审计以及用于储存平台所需的结构与非结构化数据库。接入服务是指平台提供了三种用于不同业务目标的接入服务，即资源服务注册发现、实时数据汇集服务、互联网信息采集服务。资源服务注册发现，用于平台与业务系统进行业务服务对接；实时数据汇集服务，用于在平台与业务系统数据库或大数据平台中心搭建起数据管道；互联网信息采集，提供可视化的互联网信息采集工具，实现所见即所得，并能为其他业务服务提供数据支持。数据源与服务源是指平台可能交互的业务系统与数据，同时包括业务所需要的互联网数据。服务应用是指用于承载业务服务、原子服务、组合服务等终端服务，在统一的体系下对平台接入的所有资源与业务服务进行统一呈现与管理，并为使用人员提供服务评价体系，帮助对承载的服务进行综合评定。数据可视化分析系统是包含用于对平台数据进行分析与多元化呈现的可视化报表系统、用于综合呈现的大屏呈现系统等。

智能采集比对系统的技术架构。产品的开发和运行结构是一种基于后台数据库的三层体系架构，包括数据存储层、应用服务层和平台展示层三个部分构成。一是数据存储层。产品的数据存储支持主流数据库的存储，同时，利用分布式文件系统等前沿的大数据技术，为海量大数据应用场景提供分布式存储能力。二是应用服务层。应用服务层包括平台的分析挖掘计算服务以及业务模型和系统资源的统一管理服务，提供对外的分析挖掘计算服务接口以及支持平台功能的管理调度接口，并支持插件的应用开发。三是平台展示层。提供简单、易操作的立体式业务建模功能。利用机器学习和语义感知技术，实现多种辅助建模的功能。提供产品挖掘服务、业务模型以及系统、语言资源的监控与管理功能。

智能采集比对系统功能需求。一是以人工智能、机器学习技术为支撑，以智能采集工具为手段，以解决既有问题、服务应用为根本目标，逐步完善数据资源，丰富数据类型，实现资源数据汇聚，满足快捷、方便的录入要求。二是结合大数据技术，以数据整合共享为基础，全面整合数据，构建数据共享平台，为各项应用提供数据资源支撑。三是按照标准规范，统一接口协议，建设服务资源总线，融合各项应用与资源服务。充分利用现有的信息资源，实现信息资源上下联动，各种信息资源横向贯通，数据存储应用逻辑一体化，逐步实现公共的、基础的、类型多样的信息资源服务。四是建立标准规范管理体系，提供数据类标准规范，加强采集整合、更新维护、数据管理及数据质量控制。五是建立服务标准化及应用个性化评价体系，通过识别对服务及工具使用情况的反馈与诉求，基于服务标准化评价体系进行评估和制定长短期服务优化与工具实用性改进计划，不断提升各业务服务及应用的用户满意度。六是构建安全可靠的信息系统运行环境，打造“基础设施牢固、网络边界清晰、出入网控制严密、关键资源保护得当、安全监控及时准确”的安全技术保障体系，形成责任明确、业务流畅、分级协作、响应及时的信息安全管理体系。七是坚持“实用、实战、实效”原则，围绕管理数据、公共服务机构与互联网数据，实现数据的汇聚、资源的共享、智能化研判、规范标准的统一，提升动态掌控能力和整体运作效能。八是在平台输入任何一类信息，通过“一键式关联”，可直观呈现其“电子特征”等信息。

智能采集比对系统设计目标。一是实现互联网数据采集能力，加强对互联网数据的精准采集，最大程度降低数据采集的工作量。二是实现数据融合和流式数据实时处理能力，提供可视化的配置，实现对企业内部多种数据源的数据摄入和将分析结果反馈到各类数据源。三是实现对非结构化文本数据进行分析挖掘，实现对非机构化数据的分析、提取、挖掘。四是实现可视化数据建模能力，提供毫秒级数据计算引擎，快速完成数据建模和数据计算工作。五是实现灵活的四层API接口，让用户专注于业务的开发与价值的提取，通过统一的运营与分享池为各业务单元提供自身业务的变现能力与快速反应能力。六是实现方便快捷的获取服务能力，快速将技术能力，数据价值转换为业务优势。七是实现云计算能力，可对资源进行优势整合，提供更方便、更快捷、更强大的计算与资源共享与利用，以及更低廉的管理成本。

智能采集比对系统建设内容。一是非结构化大数据分析。非结构化大数据分析挖掘平台，具有非结构化文本大数据的分析、挖掘的超凡能力，是实施大数据战略的强大利器。平台支持三位一体的多维度业务建模能力，提供对非结构化大数据智能理解与自动化处理能力，实现文本知识的多维度的业务标签标记功能，将无序的非结构化信息转换为满足业务需求的结构化数据。支持与主流大数据平台实现对接，实现复杂、批量的大数据分析挖掘。提供实时分布式计算能力、海量数据实时分析计算能力，融合主流的搜索引擎技术，支持基于海量历史数据的交互式搜索功能。二是互联网数据采集服务。主要包括静态网页、动态网页、特殊内容、文件对象等。三是大数据总线信息资源共享服务。大数据总线负责采集源端应用系统的数据，并把这些数据传输给目标大数据平台。四是Android管理客户端。安卓客户端采用当前最流行的的H5技术开发,并使用MUI框架。MUI是一款可用于开发高性能App的框架，也是目前最接近原生App效果的框架之一，有极简、极易、极快等三大特点。

智慧采集比对系统的实际应用效果

采集手段便捷化、多样化，解决了采集低效的问题。系统不仅提供终端电脑版本的智能化采集工具，还提供移动终端的智能采集工具，满足日常办公室人员的数据采集。便捷化主要体现在操作简便易用、快速响应和友好提示方面，利用语义分析、语音识别、图片识别等技术与业务的深度融合最大程度减少操作流程。通过对多种不同类型的数据源的识别分析实现多样化，包括语音、文本、图片、表单、文件等。

信息资源汇聚与共享，解决信息资源单一、相互独立的问题。一是数据鲜活。系统提供互联网采集工具自动完成数据采集，通过智能采集信息资源，不断丰富数据资源数量和类型，保证了数据的鲜活性。二是数据资源共享。为应用系统对接接口设立独立的服务资源目录及接口注册功能，以统一管理应用系统对接接口，促进应用系统对接接口的标准化、规范化管理。三是一次录入、避免重复。系统结合OCR和机器自学习技术，实现表单信息及表单结构快速提取并通过一次录入完成多系统对接，解决重复录入问题，提高工作效率。

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。

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