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AI技術(shù)應(yīng)用（人工智能ai技術(shù)應(yīng)用）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-13 02:33:29 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 83 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于AI技術(shù)應(yīng)用的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些
2、人工智能有哪些應(yīng)用領(lǐng)域
3、人工智能所實(shí)現(xiàn)的技術(shù)場(chǎng)景有哪些？
4、人工智能的主要應(yīng)用

AI技術(shù)應(yīng)用（人工智能ai技術(shù)應(yīng)用）

一、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：1、強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域；2、生成模型領(lǐng)域；3、記憶網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域；4、數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域；5、仿真環(huán)境領(lǐng)域；6、醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域；7、教育領(lǐng)域；8、物流管理領(lǐng)域。

1、強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)實(shí)驗(yàn)和錯(cuò)誤來(lái)學(xué)習(xí)的方法，它受人類(lèi)學(xué)習(xí)新技能的過(guò)程啟發(fā)。在典型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)案例中，我們讓試驗(yàn)者通過(guò)觀察當(dāng)前所處的狀態(tài)，進(jìn)而采取行動(dòng)使得反饋結(jié)果最大化。每執(zhí)行一次動(dòng)作，試驗(yàn)者都會(huì)收到來(lái)自環(huán)境的反饋信息，因此它能判斷這次動(dòng)作帶來(lái)的效果是積極的還是消極的。

2、生成模型領(lǐng)域

人工智能通過(guò)對(duì)眾多樣本的采集，生成的模型具有很強(qiáng)的相似性。這就是說(shuō)，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)是臉部的圖像，那么訓(xùn)練后得到的模型也是類(lèi)似于臉的合成圖片。

人工智能頂級(jí)專家 Ian Goodfellow為我們提出兩種新思路：一個(gè)是生成器，它負(fù)責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)合成為新的內(nèi)容；另一個(gè)是判別器，負(fù)責(zé)判斷生成器生成內(nèi)容的真假。這樣一來(lái)，生成器必須反復(fù)學(xué)習(xí)合成的內(nèi)容，直到判別器無(wú)法區(qū)分生成器內(nèi)容的真?zhèn)巍?/p>

3、記憶網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域

為了讓人工智能系統(tǒng)像人類(lèi)一樣適應(yīng)各式各樣的環(huán)境，它們必須持續(xù)不斷地掌握新技能，并且學(xué)會(huì)應(yīng)用這些技能。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難做到這些要求。比如，當(dāng)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)A任務(wù)完成訓(xùn)練后，若是再訓(xùn)練它解決B任務(wù)，則網(wǎng)絡(luò)模型就不再適用于A了。

目前，有一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠讓模型具備不同程度的記憶能力。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列；漸進(jìn)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它學(xué)習(xí)各個(gè)獨(dú)立模型之間的橫向聯(lián)系并提取共同的特征，以此來(lái)完成新的任務(wù)。

4、數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域

一直以來(lái)，深度學(xué)習(xí)模型都是我們需要用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到最佳的效果。離開(kāi)大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型就不會(huì)達(dá)到最理想的效果。比如，當(dāng)我們用人工智能系統(tǒng)解決數(shù)據(jù)缺乏的任務(wù)時(shí)，這時(shí)就會(huì)出現(xiàn)各種各樣的問(wèn)題。有種被稱為遷移學(xué)習(xí)的方法，就是把訓(xùn)練好的模型遷移到新的任務(wù)中，這樣問(wèn)題就迎刃而解了。

5、仿真環(huán)境領(lǐng)域

若要將人工智能系統(tǒng)應(yīng)用到實(shí)際生活中，那么人工智能必須具有適用性的特點(diǎn)。因此，開(kāi)發(fā)數(shù)字環(huán)境來(lái)模擬真實(shí)的物理世界和行為，將為我們提供測(cè)試人工智能的機(jī)會(huì)。在這些模擬環(huán)境中的訓(xùn)練可以幫助我們很好的了解人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)原理，如何改進(jìn)系統(tǒng)，也為我們提供了可以應(yīng)用于真實(shí)環(huán)境的模型。

6、醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域

目前，在垂直領(lǐng)域的圖像算法和自然語(yǔ)言處理技術(shù)已可基本滿足醫(yī)療行業(yè)的需求，市場(chǎng)上出現(xiàn)了眾多技術(shù)服務(wù)商，例如提供智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的德尚韻興，研發(fā)人工智能細(xì)胞識(shí)別醫(yī)學(xué)診斷系統(tǒng)的智微信科，提供智能輔助診斷服務(wù)平臺(tái)的若水醫(yī)療，統(tǒng)計(jì)及處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的易通天下等。盡管智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)療影像輔助診斷、藥物開(kāi)發(fā)等方面發(fā)揮重要作用，但由于各醫(yī)院之間醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、電子病歷等不流通，導(dǎo)致企業(yè)與醫(yī)院之間合作不透明等問(wèn)題，使得技術(shù)發(fā)展與數(shù)據(jù)供給之間存在矛盾。

7、教育領(lǐng)域

科大訊飛、乂學(xué)教育等企業(yè)早已開(kāi)始探索人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。通過(guò)圖像識(shí)別，可以進(jìn)行機(jī)器批改試卷、識(shí)題答題等；通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別可以糾正、改進(jìn)發(fā)音；而人機(jī)交互可以進(jìn)行在線答疑解惑等。AI 和教育的結(jié)合一定程度上可以改善教育行業(yè)師資分布不均衡、費(fèi)用高昂等問(wèn)題，從工具層面給師生提供更有效率的學(xué)習(xí)方式，但還不能對(duì)教育內(nèi)容產(chǎn)生較多實(shí)質(zhì)性的影響。

8、物流管理領(lǐng)域

物流行業(yè)通過(guò)利用智能搜索、推理規(guī)劃、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及智能機(jī)器人等技術(shù)在運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送裝卸等流程上已經(jīng)進(jìn)行了自動(dòng)化改造，能夠基本實(shí)現(xiàn)無(wú)人操作。比如利用大數(shù)據(jù)對(duì)商品進(jìn)行智能配送規(guī)劃，優(yōu)化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業(yè)大部分人力分布在“最后一公里”的配送環(huán)節(jié)，京東、蘇寧、菜鳥(niǎo)爭(zhēng)先研發(fā)無(wú)人車(chē)、無(wú)人機(jī)，力求搶占市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

二、人工智能有哪些應(yīng)用領(lǐng)域

人工智能在交通出行領(lǐng)域、家庭家居領(lǐng)域、公共安全領(lǐng)域、手機(jī)及互聯(lián)網(wǎng)娛樂(lè)領(lǐng)域以及醫(yī)療健康領(lǐng)域都為人們帶來(lái)了便利。

1、交通出行領(lǐng)域：

共享單車(chē)、共享電車(chē)、共享汽車(chē)方便了出行，讓出行成本降低。智能輔助駕駛系統(tǒng)幫助人們安全駕駛，安全出行。

2、家庭家居領(lǐng)域：

智能互聯(lián)家居在現(xiàn)在生活中應(yīng)用廣泛，它能夠幫助人們對(duì)生活環(huán)境進(jìn)行智能調(diào)控，對(duì)房屋進(jìn)行安全監(jiān)測(cè)、危險(xiǎn)預(yù)警等，減少了煤氣泄露、房屋被盜的風(fēng)險(xiǎn)。一句話打開(kāi)音樂(lè)，一句話打開(kāi)空調(diào)，一句話讓生活變得很簡(jiǎn)單。

3、公共安全領(lǐng)域：

人臉、指紋、虹膜等生物特征的識(shí)別和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，再進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，人工智能的應(yīng)用能夠加強(qiáng)公安系統(tǒng)的管理和安全預(yù)測(cè)。由大數(shù)據(jù)和人工智能構(gòu)建起來(lái)的智慧城市工程，對(duì)城市公共安全領(lǐng)域。

4、手機(jī)及互聯(lián)網(wǎng)娛樂(lè)領(lǐng)域：

人們接觸最多的人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用來(lái)自于手機(jī)及互聯(lián)網(wǎng)。手機(jī)的語(yǔ)音助手、實(shí)時(shí)翻譯功能、圖片文字智能識(shí)別提取、聽(tīng)歌識(shí)曲、刷臉解鎖、拍照優(yōu)化、相冊(cè)分類(lèi)、影像處理、AR特效、VR游戲等等，都不同程度的應(yīng)用到了人工智能技術(shù)。

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三、人工智能所實(shí)現(xiàn)的技術(shù)場(chǎng)景有哪些？

現(xiàn)在的我們出門(mén)能夠不記密碼，買(mǎi)東西采用人臉識(shí)別，晚上睡覺(jué)時(shí)喊一聲，就能定鬧鐘，打開(kāi)窗簾等等，這些功能的實(shí)現(xiàn)都依賴于AI技術(shù)，當(dāng)然，除了這些，你還知道哪些AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景？

1、智能客服機(jī)器人

智能客服機(jī)器人是一種利用機(jī)器模擬人類(lèi)行為的人工智能實(shí)體形態(tài)，它能夠?qū)崿F(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)義理解，具有業(yè)務(wù)推理、話術(shù)應(yīng)答等能力。

當(dāng)用戶訪問(wèn)網(wǎng)站并發(fā)出會(huì)話時(shí)，智能客服機(jī)器人會(huì)根據(jù)系統(tǒng)獲取的訪客地址、IP和訪問(wèn)路徑等，快速分析用戶意圖，回復(fù)用戶的真實(shí)需求。同時(shí)，智能客服機(jī)器人擁有海量的行業(yè)背景知識(shí)庫(kù)，能對(duì)用戶咨詢的常規(guī)問(wèn)題進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)回復(fù)，提高應(yīng)答準(zhǔn)確率。

2、機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯是計(jì)算語(yǔ)言學(xué)的一個(gè)分支，是利用計(jì)算機(jī)將一種自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為另一種自然語(yǔ)言的過(guò)程。機(jī)器翻譯用到的技術(shù)主要是神經(jīng)機(jī)器翻譯技術(shù)（NeuralMachineTransla TI on，NMT），該技術(shù)當(dāng)前在很多語(yǔ)言上的表現(xiàn)已經(jīng)超過(guò)人類(lèi)。

隨著經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程的加快及互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，機(jī)器翻譯技術(shù)在促進(jìn)政治、經(jīng)濟(jì)、文化交流等方面的價(jià)值凸顯，也給人們的生活帶來(lái)了許多便利。例如我們?cè)陂喿x英文文獻(xiàn)時(shí)，可以方便地通過(guò)有道翻譯、Google翻譯等網(wǎng)站將英文轉(zhuǎn)換為中文，免去了查字典的麻煩，提高了學(xué)習(xí)和工作的效率。

3、人臉識(shí)別

基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。

人臉識(shí)別系統(tǒng)”集成了人工智能、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、專家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術(shù)。

4、聲紋識(shí)別

生物特征識(shí)別技術(shù)包括很多種，除了人臉識(shí)別，目前用得比較多的有聲紋識(shí)別。聲紋識(shí)別是一種生物鑒權(quán)技術(shù)，也稱為說(shuō)話人識(shí)別，包括說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)。

聲紋識(shí)別的工作過(guò)程為，系統(tǒng)采集說(shuō)話人的聲紋信息并將其錄入數(shù)據(jù)庫(kù) ，當(dāng)說(shuō)話人再次說(shuō)話時(shí)，系統(tǒng)會(huì)采集這段聲紋信息并自動(dòng)與數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的聲紋信息做對(duì)比，從而識(shí)別出說(shuō)話人的身份。

相比于傳統(tǒng)的身份識(shí)別方法（如鑰匙、證件），聲紋識(shí)別具有抗遺忘、可遠(yuǎn)程的鑒權(quán)特點(diǎn)，在現(xiàn)有算法優(yōu)化和隨機(jī)密碼的技術(shù)手段下，聲紋也能有效防錄音、防合成，因此安全性高、響應(yīng)迅速且識(shí)別精準(zhǔn)。

同時(shí)，相較于人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等生物特征識(shí)別技術(shù)，聲紋識(shí)別技術(shù)具有可通過(guò)電話信道、網(wǎng)絡(luò)信道等方式采集用戶的聲紋特征的特點(diǎn)，因此其在遠(yuǎn)程身份確認(rèn)上極具優(yōu)勢(shì)。

目前，聲紋識(shí)別技術(shù)有聲紋核身、聲紋鎖和黑名單聲紋庫(kù)等多項(xiàng)應(yīng)用案例，可廣泛應(yīng)用于金融、安防、智能家居等領(lǐng)域，落地場(chǎng)景豐富。

5、搜索引擎+智能推薦

搜索引擎大家都不會(huì)陌生，曾經(jīng)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭百度就是靠搜索引擎發(fā)家的，不過(guò)隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的到來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)各廠商都在搞自己的搜索引擎，而且用戶也更愿意在各家的垂直領(lǐng)域來(lái)搜索。

不論未來(lái)的信息形式和載體發(fā)生如何的變化，智能推薦永遠(yuǎn)不會(huì)過(guò)時(shí)。

6、個(gè)性化推薦

個(gè)性化推薦是一種基于聚類(lèi)與協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的人工智能應(yīng)用，它建立在海量數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上，通過(guò)分析用戶的歷史行為建立推薦模型，主動(dòng)給用戶提供匹配他們的需求與興趣的信息，如商品推薦、新聞推薦等。

個(gè)性化推薦既可以為用戶快速定位需求產(chǎn)品，弱化用戶被動(dòng)消費(fèi)意識(shí)，提升用戶興致和留存黏性，又可以幫助商家快速引流，找準(zhǔn)用戶群體與定位，做好產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)。

個(gè)性化推薦系統(tǒng)廣泛存在于各類(lèi)網(wǎng)站和App中，本質(zhì)上，它會(huì)根據(jù)用戶的瀏覽信息、用戶基本信息和對(duì)物品或內(nèi)容的偏好程度等多因素進(jìn)行考量，依托推薦引擎算法進(jìn)行指標(biāo)分類(lèi)，將與用戶目標(biāo)因素一致的信息內(nèi)容進(jìn)行聚類(lèi)，經(jīng)過(guò)協(xié)同過(guò)濾算法，實(shí)現(xiàn)精確的個(gè)性化推薦。

四、人工智能的主要應(yīng)用

人工智能應(yīng)用Applicationsofartificialintelligence的范圍很廣。

1、如醫(yī)藥，診斷，金融貿(mào)易，機(jī)器人控制，法律，科學(xué)發(fā)現(xiàn)和玩具。許多種人工智能應(yīng)用深入于每種工業(yè)的基礎(chǔ)。2、90年代和21世紀(jì)初，人工智能技術(shù)變成大系統(tǒng)的元素，但很少人認(rèn)為這屬于人工智能領(lǐng)域的成就。

在AI應(yīng)用領(lǐng)域，中國(guó)呈現(xiàn)出爆發(fā)的趨勢(shì)，目前主要集中在安防、金融、醫(yī)療、教育、零售、機(jī)器人以及智能駕駛等領(lǐng)域。

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