人工智能技术发展的五个主要分支
人工智能主要分支介绍通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：
·计算机视觉(CV)
·自然语言处理(NLP)
·在NLP领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别。
·机器人
1、分支一：计算机视觉计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。
当前阶段：
计算机视觉现已有很多应用，这表明了这类技术的成就，也让我们将其归入到应用阶段。随着深度学习的发展，机器甚至能在特定的案例中实现超越人类的表现。但是，这项技术离社会影响阶段还有一定距离，那要等到机器能在所有场景中都达到人类的同等水平才行(感知其环境的所有相关方面)。
发展历史：
2、分支二：语音识别语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。
当前阶段：
语音识别已经处于应用阶段很长时间了。最近几年，随着大数据和深度学习技术的发展，语音识别进展颇丰，现在已经非常接近社会影响阶段了。
语音识别领域仍然面临着声纹识别和「鸡尾酒会效应」等一些特殊情况的难题。
现代语音识别系统严重依赖于云，在离线时可能就无法取得理想的工作效果。
发展历史：
百度语音识别：
距离小于1米，中文字准率97%+
支持耳语、长语音、中英文混合及方言
3、分支三：文本挖掘/分类这里的文本挖掘主要是指文本分类，该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。
当前阶段：
我们将这项技术归类到应用阶段，因为现在有很多应用都已经集成了基于文本挖掘的情绪分析或垃圾信息检测技术。文本挖掘技术也在智能投顾的开发中有所应用，并且提升了用户体验。
文本挖掘和分类领域的一个瓶颈出现在歧义和有偏差的数据上。
发展历史：
4、分支四：机器翻译机器翻译(MT)是利用机器的力量自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)。
当前阶段：
机器翻译是一个见证了大量发展历程的应用领域。该领域最近由于神经机器翻译而取得了非常显著的进展，但仍然没有全面达到专业译者的水平;但是，我们相信在大数据、云计算和深度学习技术的帮助下，机器翻译很快就将进入社会影响阶段。
在某些情况下，俚语和行话等内容的翻译会比较困难(受限词表问题)。
专业领域的机器翻译(比如医疗领域)表现通常不好。
发展历史：
5、分支五：机器人机器人学(Robotics)研究的是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。
机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件，比如定位、地图测绘和目标识别。
当前阶段：
自上世纪「Robot」一词诞生以来，人们已经为工业制造业设计了很多机器人。工业机器人是增长最快的应用领域，它们在20世纪80年代将这一领域带入了应用阶段。在安川电机、Fanuc、ABB、库卡等公司的努力下，我们认为进入21世纪之后，机器人领域就已经进入了社会影响阶段，此时各种工业机器人已经主宰了装配生产线。此外，软体机器人在很多领域也有广泛的应用，比如在医疗行业协助手术或在金融行业自动执行承销过程。
但是，法律法规和「机器人威胁论」可能会妨碍机器人领域的发展。还有设计和制造机器人需要相对较高的投资。
发展历史：
总的来说，人工智能领域的研究前沿正逐渐从搜索、知识和推理领域转向机器学习、深度学习、计算机视觉和机器人领域。
大多数早期技术至少已经处于应用阶段了，而且其中一些已经显现出了社会影响力。一些新开发的技术可能仍处于工程甚至研究阶段，但是我们可以看到不同阶段之间转移的速度变得越来越快。
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6大人工智能应用关键技术，终于有人讲明白了
导读：我国《人工智能标准化白皮书（2018年）》中也给出了人工智能的定义：“人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。”
人工智能的核心思想在于构造智能的人工系统。人工智能是一项知识工程，利用机器模仿人类完成一系列的动作。根据是否能够实现理解、思考、推理、解决问题等高级行为。
在未来，人工智能应用主要会体现如下几大核心技术特点。
作者：达观数据
来源：大数据DT（ID：hzdashuju）
01机器人流程自动化（RoboticProcessAutomation，RPA）
RPA（RoboticProcessAutomation，机器人流程自动化）的定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。
与大家通常所认为的具备机械实体的“机器人”不同，RPA本质上是一种能按特定指令完成工作的软件，这种软件安装在个人计算机或大型服务器上，通过模拟键盘、鼠标等人工操作来实现办公操作的自动化。
▲图1-1RPA是未来办公创新和发展的趋势
RPA也被形象地称为数字化劳动力（DigitalLabor），是因为其综合运用了大数据、人工智能、云计算等技术，通过操纵用户图形界面（GUI）中的元素，模拟并增强人与计算机的交互过程，从而能够辅助执行以往只有人类才能完成的工作，或者作为人类高强度工作的劳动力补充。
自2015年以来，人工智能技术和RPA在同一时间大幅度发展和进步，恰好相辅相成，汇合在了一起。自然而然地，RPA和AI两者的结合运用，带来了一股非常独特的智能化应用的发展潮流，我们称之为智能RPA技术，或者IPA技术（IntelligentProcessingAutomation），即智能流程自动化技术（如图1-2所示）。
▲图1-2智能RPA的构成：RPA+AI=IPA
换句话说就是，RPA是基础，需要与其他技术手段整合在一起，方能实现IPA及其优势。
商业社会对流程自动化的功能的期望将与日俱增，将机器学习等AI技术运用到RPA中，将人工智能功能集成到产品套件中，以提供更多类型的自动化功能，已经成为未来RPA发展的主流趋势。
02光学字符识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）
OCR技术是指利用电子设备（例如扫描仪或数码相机）将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。通俗地说就是，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，以获取文字及版面信息的技术。
OCR技术一般可分为如图3-1所示的5个阶段。
▲图3-1OCR技术的5个阶段
下面具体说明OCR的识别流程。
1.图像处理
针对图像的成像问题进行修正。常见的图像预处理过程包括：几何变换（透视、扭曲、旋转等）、畸变校正、去除模糊、图像增强和光线校正、二值化处理等。
2.文字检测
检测文本所在位置、范围及其布局，通常还包括版面分析和文字行检测等。文字检测解决的主要问题是哪里有文字，文字的范围有多大。
文字检测采用的处理算法一般包括：Faster-RCNN、Mask-RCNN、FPN、PANet、Unet、IoUNet、YOLO、SSD。
3.文字识别
在文本检测的基础上，对文本内容进行识别，将图像中的文本信息转化为计算机可识别和处理的文本信息。文字识别主要解决的问题是每个文字是什么。
文字识别常采用的处理算法包括：CRNN、AttentionOCR、RNNLM、BERT。
4.文本抽取
从文字识别结果中抽取出需要的字段或要素。
文本抽取常采用的处理算法包括：CRF、HMM、HAN、DPCNN、BiLSTM+CRF、BERT+CRF、Regex。
5.输出
输出最终的文字识别结果或者文本抽取结果。
03机器学习/大数据分析
机器学习/大数据分析是一种用于设计复杂模型和算法并以此实现预测功能的方法，即计算机有能力去学习，而不是依靠预先编写的代码。它能够基于对现有结构化数据的观察，自行识别结构化数据中的模型，并以此来输出对未来结果的预测。
机器学习是一种通过“监督”和“无监督”学习来识别结构化数据中的模式（例如日常性能数据）的算法。监督算法是指在根据自己的输入做出预测之前，会从输入和输出的结构化数据集来进行学习。无监督算法是指观察结构化数据，并对已识别的模式提供相关见解。
机器学习和高级分析可能会改变保险公司的游戏规则，例如，在提高合规性、降低成本结构，以及从新的见解中获得竞争优势。高级分析已经在领先的人力资源部门中得到了广泛应用，主要用于确定和评估领导者和管理者的核心品质，以便更好地预测行为、规划职业发展道路和下一任领导岗位归属。
04自然语言生成（NaturalLanguageGeneration，NLG）
计算机具有与人一样的表达能力和写作能力，它遵循某种规则，将从数据中观察到的信息转换成高质量的自然语言文本。例如，自动识别会议邮件中的主题、数字地名、人名地址并生成行程表备忘录，或者识别出合同条款的关键内容并将摘要的重点生成列表。
关于自然语言生成及自然语言处理的详细介绍，请阅读《详解自然语言处理5大语义分析技术及14类应用（建议收藏）》
05智能工作流（SmartWorkflow）
智能工作流是一种用于流程管理的软件工具，其中集成了由人和机器共同执行的工作，允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态，以便于管理不同组之间的切换，包括机器人与人类用户之间的切换，同时还能提供瓶颈阶段的统计数据。
随着社会和科技的不断进步，各个领域都开始逐步朝着自动化、智能化的方向快速发展。工作流相关技术的研究也越来越受重视，并广泛地应用于制造业、软件开发、银行金融、生物医学等不同领域。
工作流不但能够自动化地处理相关的活动和任务，减少人机交互处理过程中带来的潜在错误，而且能够精确化每一个处理步骤，最大化地提高生成效率，并且将工作流应用到动态、可变且灵活的应用场景当中。
近年来，在大数据、人工智能的背景下，工作流中的业务流程日趋复杂，所面临的环境和数据也日趋复杂，由需求分析引起的业务过程重新建模或由维护升级引起的过程模式变更和改进也变得越来越频繁。
在这种动态多变的复杂环境下，如何快速识别出任务，然后快速高效并有针对性地处理工作流问题，已成为目前工作流任务研究的关键问题。
RPA软件机器人在工作过程中，也会遇到很多类似的情况。工作流的复杂多变，会导致RPA作业流程的复杂多变，使其无法做到自适应，这将会大大影响RPA软件机器人的作业效率。
因此，需要通过智能工作流的技术，实现动态地调整RPA里的任务设定，以及RPA业务流程的自动变更和自动升级，在智能工作流的指导下实现自适应作业模式。
实现智能工作流的方法有很多，比如，美国J.H.Holland教授提出的基于遗传算法的工作流调度，PandeyS等提出的基于粒子群优化算法的启发式算法（PSO）可用于不同资源的智能调度。除此之外，还有很多基于自然界和仿生学的智能算法，比如，混合蛙跳算法、布谷鸟搜索算法、蝙蝠算法、人工蜂群算法等。
目前比较常见的方法是实现一种基于智能规划的工作流处理模式，该模式不再是单纯地将不同的活动当作对彼此没有影响的单独事件，而是有针对性地考虑多个事件的共同影响。
该模式充分考虑了工作流和智能规划之间的相似之处，通过智能规划推导出不同工作流任务之间的内在逻辑关系，并从其他的渠道和外部信息中充分挖掘潜在的关系。
逐步改进传统工作流中的问题，使用全新的智能规划的手段，从表面动作中挖掘出潜在的信息，过滤噪声数据，进而实现流程的自动修正，最后，通过前面得出的结论，有针对性地修改之前的RPA作业流程，实现自适应性的作业模式和作业过程。
06认知智能体（CognitiveAgent）
认知智能体是一种结合了机器学习和自然语言生成的技术，并在此基础上加入情感检测功能以做出判断和分析，使其能够执行任务，交流沟通，从数据集中学习，甚至根据情感检测结果作出决策。换句话说，机器会像人一样产生“情感共鸣、精神共振”，真正成为一个完全虚拟的劳动力（或者智能体）。
在客服领域，英国某汽车保险公司通过使用认知智能体技术，将客户转化率提高了22%，验证错误率降低了40%，整体投资回报率达到了330%。
当然，德勤、安永等咨询公司也坦然表示，就现阶段许多企业的流程管理与系统的基础能力来看，仍存在着大量的基础建设工作有待开展。而打造智能流程自动化所需的部分核心技术（例如认知智能体等）也还停留在雏形阶段。
智能包含三个方面，分别是计算智能、感知智能和认知智能。
在计算智能方面，计算机的速度早已远远超过人工的效率。
在感知智能方面，随着OCR、NLP等技术的发展，目前也已经能够实现很多的效果。
但是在认知智能方面，即使在某些特定领域，自然语言的处理也已经可以得到比人工更好的成绩，但是在某些领域，特别是知识理解、知识推理、知识判断等方面，还有很多需要逐步积累、逐步完善的地方。
按照机器能否产生自我认知和机器人的适用范围，人工智能分为弱人工智能和强人工智能，其中弱人工智能里的机器没有自我意识，不具备真正的推理和独立解决问题的能力，通常只适用于解决特定条件下的某种问题。当前人工智能的研究主要在弱人工智能领域。
而在强人工智能方面，机器具有一定的自我意识，能够通过学习拓展功能。对于当前不具备的功能或者当前不了解的知识，能通过自行学习获得。
当前条件下，全面的强人工智能还面临技术能力、社会伦理等多方面的挑战，但是在某些领域的特定场景下，具备认知智能能力和学习能力的人工智能软件，不仅能够优化作业流程、快速响应、覆盖更多不同的情况，同时还能够最大限度地避免技术风险和应用风险，是一个非常有价值的研究方向。
认知智能有很多种定义，其中，复旦大学肖仰华教授曾经提到过，所谓让机器具备认知智能是指让机器能够像人一样思考，而这种思考能力具体体现在如下几个方面。
第一，机器具备能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力。
第二，机器具备能够解释数据、解释过程进而解释现象的能力。
第三，机器具备推理、规划等一系列人类所独有的认知能力，也就是说认知智能需要解决推理、规划、联想、创作等一系列复杂任务。
智能体是指驻留在某一环境下，能够持续自主地发挥作用，具备驻留性、反应性、社会性、主动性特征的计算实体。根据著名人工智能学者，美国斯坦福大学Hayes-Roth教授的理论“智能体能够持续执行三项功能：感知环境中的动态条件、执行动作影响环境、进行推理以解释感知信息、求解问题和决定动作”。
从前面的定义我们可以看出，认知智能体能够感知到环境中的动态条件，然后根据这些条件执行相应的动作来影响现有的环境，同时其还能够用推理来解释感知信息，求解相关问题，决定后续动作。
将认知智能体与RPA相结合，我们能够得到一个具备认知智能的机器人，它可以根据所涉及的应用系统和其他环境的变化动态感知下一步需要做的事情，同时执行相应的动作来影响对应的环境信息，实现智能录入、智能监控、智能文档处理和辅助判定。
与此同时，认知智能体通过RPA技术在处理业务的同时，还能够学习到相关的经验和知识，逐步掌握识别重点的能力。
认知智能体的研究包含了多种不同的方法，近年来，随着分布式人工智能、信息科学和网络科学的不断发展，面向动态环境下的分布式协同决策已经成为认知智能体的一个重要的研究方式。这种方式在以多无人机系统、多机器人系统为代表的典型无中心式多智能体系统中得到了广泛的应用。
与此同时，受限于自身设计，智能体对所在环境和系统常呈现出信息的部分可观测特征，而有限的智能体之间的交互和外部的约束也使得获得全局信息需要付出极高的代价。
同时，无中心式的多智能体系统在应用中呈现出了与社会网络相类似的自组结构和相应的复杂网络特征，即网络中单个智能体通常仅能连接/交互所在局部网络中的小部分智能体，传统的集中式协同模型则不再适用。
此外，类似于社会网络中人与人之间的有限信息交换便可大大提升个体的决策效率，同样的方法能否应用到相应的研究当中，也处于不断的尝试过程中。
关于作者：达观数据，中国智能RPA领域的龙头企业，独立开发了全套“RPA+AI”系统，拥有核心知识产权。达观智能RPA产品是业界不依赖微软底层开发框架、未使用第三方开源框架的RPA产品。
本文摘编自《智能RPA实战》，经出版方授权发布。
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推荐语：这是一部从实战角度讲解“AI+RPA”如何为企业数字化转型赋能的著作，从基础知识、平台构成、相关技术、建设指南、项目实施、落地方法论、案例分析、发展趋势8个维度对智能RPA做了系统解读，为企业认知和实践智能RPA提供全面指导。
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据统计，99%的大咖都完成了这个神操作
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目前人工智能技术，主要有应用于哪些领域
1、虚拟个人助理
经常使用手机的你一定对GoogleNow和Cortana这些虚拟个人助理不会陌生。只要你说出命令，他们就会帮助你找到有用的信息。例如，你可以问“最近的川菜馆在哪儿？”，“我今天的日程有什么安排？”，“提醒我八点钟给某某某打电话”，然后，虚拟个人助理就可以通过查询信息，然后向手机中的其他app发送对应的信息来完成指令。
这一看似简单的过程实际上就有人工智能的介入，并且扮演着重要的角色。在语音唤醒虚拟个人助理的时候，人工智能会收集你的指令信息，利用该信息进一步识别你的语音，并为你提供个性化的结果，最终会让你觉得越来越好用，达成越用越好用的结果。微软表示，自家的Cortana（中文名叫小娜）可以“不断了解用户”，最终将培养出预测用户需求的能力。
2、智能汽车
你可能还没看到有人上班一边开车，一边看报纸，但自动驾驶汽车确实越来越接近现实。Google旗下的自动驾驶汽车项目和特斯拉的“自动驾驶”功能是最新的两个例子。自动驾驶技术毫无疑问是基于人工智能之上的技术，并且目前发展速度极为迅猛。从英特尔今年年初收购以色列自动驾驶汽车公司Mobileye可见一斑。
今年早些时候华盛顿邮报还有过报道，称Google开发了一种算法，能让自动驾驶汽车像人类一样学习驾驶技术。由于人工智能可以学会玩简单的视频游戏，Google让自动驾驶汽车上路前也测试相同的智能游戏。整个项目的构思在于，汽车最终能够“认清”面前的道路，并根据它所看到的内容做出相应的决策，帮助它在行驶的过程中学习经验。虽然特斯拉的自动驾驶仪功能没有这么先进，但它已经上路使用，同时这也表明此类技术肯定会蓬勃发展。
3、在线客服
现在，许多网站都提供用户与客服在线聊天的窗口，但其实并不是每个网站都有一个真人提供实时服务。在很多情况下，和你对话的仅仅只是一个初级AI。大多聊天机器人无异于自动应答器，但是其中一些能够从网站里学习知识，在用户有需求时将其呈现在用户面前。
最有趣也最困难的是，这些聊天机器人必须擅于理解自然语言。显然，与人沟通的方式和与电脑沟通的方式截然不同。所以这项技术十分依赖自然语言处理（NLP）技术，一旦这些机器人能够理解不同的语言表达方式中所包含的实际目的，那么很大程度上就可以用于代替人工服务。
4、购买预测
如果京东、天猫和亚马逊这样的大型零售商能够提前预见到客户的需求，那么收入一定有大幅度的增加。亚马逊目前正在研究这样一个的预期运输项目：在你下单之前就将商品运到送货车上，这样当你下单的时候甚至可以在几分钟内收到商品。毫无疑问这项技术需要人工智能来参与，需要对每一位用户的地址、购买偏好、愿望清单等等数据进行深层次的分析之后才能够得出可靠性较高的结果。
虽然这项技术尚未实现，不过也表现了一种增加销量的思路，并且衍生了许多别的做法，包括送特定类型的优惠券、特殊的打折计划、有针对性的广告，在顾客住处附近的仓库存放他们可能购买的产品。这种人工智能应用颇具争议性，毕竟使用预测分析存在隐私违规的嫌疑，许多人对此颇感忧虑。
5、音乐和电影推荐服务
与其他人工智能系统相比，这种服务比较简单。但是，这项技术会大幅度提高生活品质的改善。如果你用过网易云音乐这款产品，一定会惊叹于私人FM和每日音乐推荐与你喜欢的歌曲的契合度。从前，想要听点好听的新歌很难，要么是从喜欢的歌手里找，要么是从朋友的歌单里去淘，但是往往未必有效。喜欢一个人的一首歌不代表喜欢这个人的所有歌，另外有的时候我们自己也不知道为什么会喜欢一首歌、讨厌一首歌。
而在有人工智能的介入之后，这一问题就有了解决办法。也许你自己不知道到底喜欢包含哪些元素的歌曲，但是人工智能通过分析你喜欢的音乐可以找到其中的共性，并且可以从庞大的歌曲库中筛选出来你所喜欢的部分，这比最资深的音乐人都要强大。电影推荐也是相同的原理，对你过去喜欢的影片了解越多，就越了解你的偏好，从而推荐出你真正喜欢的电影。
6、智能家居设备
许多智能家居设备都拥有学习用户行为模式的能力，并通过调整温度调节器或其他设备来帮助节省资金，不仅便利、还节能。例如，屋主外出工作，设备自动打开烤箱，无须等到回家再启动，这一点非常方便。人工智能知道主人什么时候回家，就能相应的提前调整温度，而出门在外时则自动关闭设备，这样可以省下不少钱。
另一项家居设备也有人工智能的身影——照明。通过设置默认值和偏好，设备可根据你的位置和你正在做的事调整房子（内部和外部）周围的灯光。例如，看电视就暗一些，烹饪时较明亮，吃饭则亮度适中。智能家居的AI，只要你敢想，没有什么做不到。
7、大型游戏
游戏AI可能是大多数人最早接触的的AI实例。从第一款大型游戏到现在，AI已经应用了很长时间。最早期的AI甚至不能称为AI，只会根据程序设定进行相应的行为，完全不考虑玩家的反应。不过最近几年里，游戏AI的复杂性和有效性却迅猛发展。现在大型游戏中的角色能够揣摩玩家的行为，做出一些难以预料的反应。
像《孤岛惊魂》(FarCry)和《使命召唤》（CallofDuty）这种第一人称射击游戏也能很好地利用AI。敌人可以分析玩家的环境，追踪可能生存的目标。敌人也会找掩护，追踪声音，侧翼攻击，以增加胜利的可能。虽然就AI技术本身而言，在游戏中的应用有点大材小用，但是由于行业市场巨大，每年都有大量精力和资金投入其中来完善这种技术。
8、欺诈检测
你有没有收到过电子邮件或信件——询问你是否用信用卡进行了某些产品支付？如果用户的帐户存在被欺诈的风险，银行会发送此类信件，希望在汇款前确认用户个人已同意支付。人工智能通常部署来监控这种欺诈行为。
一般来说，先将大量欺诈和非欺诈性交易样本数据输入电脑，然后命令电脑分析数据，发现交易中不同类别的情况。经过足够的训练，电脑系统就将能够利用所学和种种迹象辨认出欺诈性交易。
9、安全监控
随着人们对于安全问题越来越重视，监控摄像头也越来越普及，在方便了场景记录和重现之外，也出现了新的挑战：监控摄像头所拍摄的内容仍然需要人工监测。用人力来同时监控多个摄像头传输的画面，非常容易疲倦，同时也容易出现发现不及时或者判断失误的情况。因为，非常有必要在监控摄像头系统中引入人工智能技术，借助人工智能来进行24小时无间断的持续监控。例如，利用人工智能来判断画面中是否出现异常人员，如果发现可以及时通知安保人员。
当然，目前能够实现的技术还十分有限。比如，电脑看到闪光的颜色，可能表明有人入侵或在校园周围游荡，但是识别的精确度仍然有待力高。另外，由于当前技术的限制，识别特定行为依旧比较困难，比如商店中的小偷小摸行为。但在相信在不久的将来，这种技术的改善绝非难事。
10、新闻生成
人工智能程序可以写新闻？听起来似乎很不可思议，但是这就是现实！根据美国Wired杂志统计，美联社，福克斯和雅虎都已经在利用人工智能来编写文章，例如财务摘要、体育新闻回顾和日常报道。目前，人工智能还没有涉及调查类文章，但是如果内容不是太复杂、相对简单，人工智能完全可以搞定。从这个角度来说，电子商务、金融服务、房地产和其他数据驱动型行业都可以从人工智能中受益良多。
当然，现阶段的人工智能还做不到特别完善，在录入数据填入后仍然需要一个人来调整内容，最终形成一篇完整、有条理的文章。但是，这个构想本身已经十分接近实现了。未来，也会有越来越多报道这样生成，完全实现全自动化的记者只是一个时间问题。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：人工智能需要掌握那些知识点，主要应该看些什么书籍？http://www.duozhishidai.com/article-12321-1.html人工智能学习路线“六步走”http://www.duozhishidai.com/article-5418-1.html在人工智能学习训练中，会遇到哪些问题？http://www.duozhishidai.com/article-2389-1.html
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