大白话解释：到底什么是人工智能(AI)，小学生都能看懂解释一下什么是人工智能的应用领域

发表时间：2023-07-10 12:38:12

大白话解释：到底什么是人工智能(AI)，小学生都能看懂

现在人工智能（AI)一词满天飞，上到国家和地方ZF的科技创新扶持政策，下到大小公司的各种智能XXX、智慧XXX产品或解决方案，似乎不加上人工智能，就显得没有技术含量、不够高端。反正人工智能一词有点泛滥成灾的意思了，前几天还看到一家“AI烧烤店”，也没搞懂智能在哪里。

言归正传，到底什么是人工智能(AI)？

一提到“人工智能”（AI),对于普通人来说，脑海里可能首先浮现的就是高科技、脑袋里装有芯片的机器人，以及科幻电影里机器人的各种超能力，把人类踏在脚底下磨擦的场景。对于普通IT人员来说，可能想到就是各种数学算法、模型、高数公式等等，总而言之，很复杂。

既然是大白话解释，这里我准备尽可能绕开一些专业术语，尝试从普通人的角度来解释清楚以下3个问题。可能表述上没有那么严谨，但普通人看了能理解个七七八八，文章目的就达到了。

一、人工智能到底是啥意思，想要达到什么目的？

人工智能，其实是英文“ArtificialIntelligence”（AI就是它的缩写，显然它来自于老外）的中文翻译，意思就是“一种人造的智能”，所以个人觉得把它翻译成“人造智能”或许更合适，更容易理解。那么什么又是人造智能呢？其实这里的人造一词就跟人造皮革、人造卫星的人造是一个意思，指的是由人生产出来的，而不是自然形成的，唯一不同的是，这里生产出来的产品不是皮革和卫星，是人的聪明才智（可以简单理解成人的大脑）而已。就像宅男们的最爱——c气娃娃，也可以说它是人造女盆友！

搞明白人工智能一词的含义后，接下来理解其目的就简单多了。人工智能的目的就是，科学家们希望通过人造的方式，生产一种智能出来，来代替我们完成一些需要人类用脑才能完成的工作，或者人类肉身不太好去完成的工作。比如机器人客服，就是希望通过机器人来取代客服人员，降低企业的客服成本，因为大部份的客服问题都是常见的几类问题，只是目前的技术还不够先进，很多时候还需要人工客服。

二、人工智能是怎么实现的？

人工智能自诞生以来，科学家们想了很多种办法试图去实现它，最有影响力的就是“专家系统”方案和当前在用的“机器学习”方案（注意：深度学习是机器学习的一种）。不要被这两个专业名词吓到，其实很简单，很容易理解，听我慢慢道来。

专家系统方案

是科学家们早期想出来的一个实现人工智能的办法（其实我们普通人也能想到这个办法）。这个办法的思路很简单，既然想让机器具备智能，能够代替人处理某一方面的思考和决策问题（比如打桌球），那我们就找一堆桌球高手（即专家，比如奥沙利文、丁俊辉以及最近的颜丙涛），把他们每个人的打法、某种球型下的解法都集中在一起，写成一个牛逼的计算机程序，这个计算机程序列举了所有高手在不同球型下的解法和打法，一但桌面上出现某种球型，通过这个程序，机器就知道接下来怎么打，这就是所谓的专家系统。很明显，专家系统就是一个写死逻辑步骤和可能性的软件而已，还算不上严格意义上的智能，有比较大的局陷。还以打桌球为例，专家系统不可能穷举所有球型和打法，一旦遇到程序中没有的球型，就不知道该怎么打了。而且打法技术在进步，专家系统程序一旦写成就定型了，对新技术打法没有学习能力。这也是普通计算机软件程序也不能认为是人工智能的原因，因为它不智能，只是程序员已定死的几种逻辑而已。

既然专家系统没有学习能力，科学家们又在想，能不能搞一个具备学习能力的方法出来，就像小孩子一样，刚生下来啥也不懂，让他读几十年的书，最后变成一个聪明的小孩？这个方法就“机器学习”，一种让机器能够具备学习能力的一种方法。

怎么才能够做到呢？

我们以在APP上买东西时候的智能推介（APP自动给你推荐商品）为例，APP怎么知道哪些才是你可能喜欢的商品呢？方法思路很简单，我们先给他整一个数学公式，这个数学公式有很多参与计算的因素（比如性别、年龄、颜色喜好、职业、收入等等，反正很多种），然后每个计算因素固定一个对结果的影响权重（这个权重就像小孩竞选班干部，其他小朋友投1票就算1票，但老师投1票要算10票），最后确定出这样一个计算公式：“0.1*性别+0.2*年龄+0.3*颜色喜好+0.4*职业+0.5*收入”，然后根据每个人的情况计算出一个结果来，根据结果的不同数值范围，我们给他推荐不同的商品。看到这里，可能有的网友会问了，没看出来哪里体现了“学习”能力呀？莫慌，上面的公式中，还有一个问题没有解决，那就是那些权重系数0.1、0.2、0.3是怎么来的？你凭什么说性别的权重就是0.1？显然不能拍脑袋，这个权重就是要通过大量的现有案例数据让机器自动学习出来的，这也是为什么互联网公司APP要偷窥我们隐私数据的原因。也许通过大量案例数据的学习后发现，性别的权重不应该是0.1,可能0.52更合适，那么就0.52了。而且随着案例数据越积越多，这个权重可能更准确，最后变成了0.523421之类的。

三、人工智能当前发展到什么阶段了？

老实说，人工智能当前仍然处于初级阶段，还远不具备替代人类智慧的能力，所以大家不要过于担心自己失业的问题，离那一天还有很远的路要走。目前人工智能只能做一些点上局限的事情，比如通过人脸识别自动认人、自动将中文翻译英文、自动将语音转换成文字之类的。

本文小编，15年IT行业经验，现任重庆海数赋能科技技术总监，专门从事人工智能、计算机视觉算法和应用相关的定制研发工作。因能力和知识有限，错误和不足之处欢迎指正！

什么是人工智能，这篇文章讲得很透彻！

“智力”是指一个人的智力能力。他知道，记得，判断，思考，想象等等。例如，法国心理学家AlfredBinet将“智能”定义为“判断或判断是适应环境的有力实践，主动性和能力。良好的决策能力，充分的理解力，正确的推理能力，但记忆不同于判断且独立于判断。”在牛津英语词典中，智力”被解释为“获得和应用知识和技能的能力”，这无疑取决于记忆。最后，大脑是一种心理能力，与神经机制和认知活动密切相关。与生物学的“神经”水平相反，从科学和心理学的角度来看，在行为的宏观水平上，智力偏好被赋予“认知”的定义。

什么是人工智能（Al）

一般而言，智力主要包括学习能力，对环境的适应能力，灵活的应对能力和创造思想的能力。可以说，智力将超越主体的功能，即心理能力。因此，智力与体现在感知，适应，训练，感觉，判断，意识和创造力中的心理机制的实施密切相关。因此，AI可以定义为促进或替代人类思维的工具，无论数据中心或通过诸如机器人之类的手段，它都体现在计算机程序中。同时，人工智能（AI)工具还具有在特定条件下有目的地获取和应用知识和技能的能力。

人工智能（AI)分类

根据AI算法，AI可以分为符号AI和AI研究深度，但从实践的角度来看，AI可以分为弱AI，强人类AI和普通AI。

弱人工智能（AI)意味着通过可编程逻辑判断，数据存储和搜索机来实现智能。

弱人工智能（AI)只要求机器具有智能行为，具体的实现细节并不重要。作为“蓝色”的创造者，它没有遵循国际象棋大师的思想，仅遵循既定的操作步骤。

人工智能引领人类第四次工业革命-智能化

强大的人工智能（AI)意味着一台机器可以发展思维，甚至拥有比人更高的思维。强大的AI需要创造一种可以像人类一样思考的机器，以理解信息并保持意识。至于强大的人工智能（AI)，其创造应该基于人类思维的原理，也就是说，人工智能（AI)的优缺点不是力量，而是机器智能的程度，而是意识的真正独立性。

物理人工智能（AI)。与强大的人工智能（AI)不同，物理人工智能（AI)不是专注于人脑的机器，而是因为该机器越来越多地模仿人体，并且似乎已经成为一个聪明的人。例如，一群具有蚂蚁智能的机器人例如智能狗在清理灾区碎片和寻找幸存者方面可以发挥重要作用。

人工智能（AI)已渗透到人们的生活中

另外，根据人工智能（AI)的应用范围，可以分为三类：特殊人工智能（AI)，通用人工智能（AI)和超级人工智能（AI)。当前，基于一个或多个专业领域的人工智能（AI)主要是一种特殊的人工智能（AI)，它发展迅速，产生了更加丰富的成果。通用人工智能（AI)意味着一台机器，就像一个人一样，可以自动知道并扩展以做所有可能的事情。超级人工智能（AI)是指具有自我意识的人工智能（AI)，例如具有独立的价值观，世界观等。

如您所见，AI的分离主要基于技术开发逻辑的变化以及其在技术应用中实际效用的差异。这样的划分无法解释AI的性质，因此它无法应对使用AI的后果。

人工智能（AI)的本质

人工智能（AI)的创造和发展一直伴随着人类思维的矛盾。因此，可以从矛盾的另一个方面获得人工智能（AI)的本质。通常，在人类思维和人工智能（AI)中，人类与工具之间存在矛盾。因此，人工智能（AI)的本质也显示出思维模式相对于人类的特殊性。

首先，就人工智能（AI)的功能特性而言，人工智能（AI)不仅被理解为机器人或智能工具，而且被理解为用于建模，扩展和开发人类智能的人工智能（AI)产品，以及一系列的人工智能（AI)。产生的技术。因此，人工智能（AI)的本质与计算有关，它成为计算机科学的重要分支和解决问题能力的体现。简而言之，人工智能（AI)的本质是对问题的解决方案的计算。其次，人工智能（AI)是必须具有技术和人工特征的人工产品。这与通常意义上的技术无关。

人工智能发展历程

就人工智能（AI)而言，“智慧”与人类思维并不平衡，但是人类思维与工作智慧正在融合。因此，人工智能（AI)不能总是与“人工”成分分开。它的本质仍然是“人造”属性。最后，作为人类智能类似物的“一类”，人工智能（AI)的发展是使用一种算法来模拟人类的思维和行为，无论结论是计算学习还是独立学习。因此，随着特定领域操作能力的提高，人工智能（AI)的未来发展必然要高于人类，但永远无法完全取代人类的思维。

人工智能系统的技术架构人工智能发展历程

因此，人工智能（AI)的本质就是机器思维的本质，属于人工智能（AI)的范畴。尽管人工智能（AI)具有人类的某些功能和属性，但它不能超越和替代其本质，或者与人类的思维无关。因此，人工智能（AI)解决问题的能力不能超出人们的思维和意识范围，更不用说产生人们所依赖的联系和社会实践。

当前，人工智能（AI)是全世界研究的重点对象，也是人们茶余饭后讨论的经典话题。不管怎样，人工智能(AI)将是今后人类社会发展的方向。人工智能的出现是人类社会在某个阶段发展的科学技术产物。它的发生，应用和发展对人类生存具有重要意义。在哲学上，人工智能加深了对物质反应的理解。在社会上，人工智能(AI)释放生产力并提高经济效率：对于生活而言，人工智能(AI)使生活更加便利。

前路仍需双脚走，人工智能（AI)必将深深地影响着我们每一个人的生活，让我们拥抱人工智能，一起见证人工智能的辉煌明天！返回搜狐，查看更多

什么是人工智能?人工智能的分类和应用介绍

时间：2020-12-14

来源：21IC

导语：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。

众所周知，刷脸认证、自动驾驶、大数据推送、智能音箱、手术机器人……人工智能被广泛应用于各个领域，由此引起的数据伪造、算法瓶颈、隐私安全、伦理困境等问题也日益凸显。“AI基础设施建设亟需从自身底层能力增强出发，以内生驱动力突破算法关、数据关、应用关三大关卡，向算法可靠、数据安全和应用可控的第三代人工智能迈进。

一、什么是人工智能？

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。

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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

二、人工智能的分类

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。

实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

三、应用范畴

学科范畴：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。

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

意识和人工智能P：人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。

对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。

弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。

而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。

四、实现方法

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERINGAPPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（MODELINGAPPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERICALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIALNEURALNETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。

为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。

采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。

但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。

过去十年来，人们广泛讨论如何将人工智能（AI）引入计算领域，并允许机器从经验中学习，做出类似人类的决策，从而几乎改变我们经济的每一个环节。人工智能项技术多应用在帮助企业自动化日常任务，通过分析客户的行为更好地了解他们的客户，降低运营成本，以及在不同行业个性化服务产品，无论是金融银行，还是交通运输、安防保卫、医疗健康等领域，都逐渐展现出AI独特的优势。

人工智能技术发展的步伐不会止步，当层出不穷的新算法、新代码出现时，新产品市场的机会大大增加了，而面临的非授权使用和恶意篡改风险无疑也随之增长，数字版权的保护任重道远。

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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。

什么是人工智能 (AI)

系统设计

复杂AI驱动系统需要与其他算法集成。系统设计和仿真十分重要，因为整个系统会对AI模型的有效性产生影响。工程师使用Simulink实现快速设计迭代和闭环测试。

例如，在自动驾驶系统中，您可以使用AI和仿真技术设计制动、加速和转弯控制器。使用Simulink设计和仿真系统模型，使用MATLAB设计和仿真AI模型。同时，使用软件（如UnrealEngine）合成理想的摄像机图像，馈送至AI模型。

Voyage专注面向退休老人居住的社区提供自动驾驶出租车服务，在短短三个月内完成了3级自动驾驶汽车的部署工作。集成的模型加快了从构思到路面测试的整个过程。Simulink仿真危险工况从而安全完成测试。

Simulink还可以生成已知故障工况的故障数据。在风力发电厂中，您可以将合成故障数据添加到风力发电机测得的真实数据中。您可以优化系统模型，以获得准确的未来设备故障预测器。

大白话解释：到底什么是人工智能(AI)，小学生都能看懂 解释一下什么是人工智能的应用领域