人工智能的八个有用的日常例子
随着ChatGPT的发布,您可能已经听到了很多关于人工智能的内容,以及随之而来的关于滥用人工智能工具的风险的讨论。然而,即使你现在没有使用ChatGPT,我们打赌你在过去5分钟内至少与人工智能接触过一次。这是因为人工智能已经变得如此普遍,以至于我们每天遇到的例子似乎是无限的。以下是人工智能最常见的8个例子。
什么是人工智能?
在我们确定人工智能如何影响我们的生活之前,确切地知道它是什么(以及它不是什么)是很有帮助的。《牛津词典》对人工智能的定义是:
从本质上讲,人工智能是一种方法,计算机能够通过统计分析来处理数据,使其能够通过专门设计的算法来理解、分析和从数据中学习。这是一个自动化的过程。人工智能机器可以记住行为模式,并调整它们的反应以符合这些行为或鼓励改变它们。这是一个简短的定义,关于人工智能是什么,当然还有很多可以说的。
构成AI的最重要的技术是机器学习(ML)、深度学习和自然语言处理(NLP)。
机器学习是指机器根据结构化的大数据集以及来自人类和算法的持续反馈来学习如何更好地做出反应的过程。
深度学习通常被认为是一种更高级的ML,因为它通过表示进行学习,但数据不需要结构化。
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允许计算机将人类语言翻译成计算机输入。
8个人工智能的例子
以下是你可能每天都会遇到的8个人工智能的例子。
1、地图和导航
人工智能极大地改善了旅行。你不再需要依靠打印的地图或方向,现在你可以在手机上使用谷歌或苹果地图,输入你的目的地。
那么应用程序如何知道去哪里呢?更重要的是,最佳路线,道路障碍和交通拥堵?不久以前,只有基于卫星的GPS可用,但现在,人工智能正在为用户提供更强的体验。
通过机器学习,这些算法记住了它所学到的建筑物的边缘,从而在地图上获得更好的视觉效果,并识别和理解房屋和建筑物的编号。该应用程序还学会了理解和识别交通流的变化,以便推荐避开路障和拥堵的路线。
2、人脸检测与识别
拍照时在脸上使用虚拟滤镜,以及使用面部ID解锁手机,这是人工智能的两个例子,它们现在已经成为我们日常生活的一部分。前者包含人脸检测,这意味着任何人脸都能被识别。后者使用人脸识别来识别特定的人脸。面部识别也被用于政府设施和机场的监控和安全。
3、文本编辑器或自动更正
你可能在学生时代使用Grammarly这样的工具来检查你的期末论文,然后再提交给老师,或者现在还在用它来检查给老板的电子邮件的拼写。这是人工智能的另一个例子。人工智能算法似乎利用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别文字处理程序、短信应用程序和其他书面媒体中不正确的语言使用,并提出纠正建议。语言学家和计算机科学家一起教机器语法,就像在学校教你一样。算法是通过高质量的语言数据教授的,所以当你错误地使用逗号时,编辑器会捕捉到它。
4、搜索和推荐算法
当你想看电影或网上购物时,你是否注意到向你推荐的商品往往与你的兴趣或最近的搜索结果一致?随着时间的推移,这些智能推荐系统通过跟踪你的在线活动来了解你的行为和兴趣。数据在前端(来自用户)收集,并通过机器学习和深度学习进行存储和分析。然后,它通常能够预测你的偏好,并为你接下来可能想买或听的东西提供建议。
5、聊天机器人
作为一名客户,与客服的互动可能会很耗时,也很有压力。对于公司来说,这是一个效率低下的部门,通常成本很高,管理起来也很难。一种越来越受欢迎的人工智能解决方案是使用人工智能聊天机器人。编程算法使机器能够回答常见问题,接受和跟踪订单,并接听电话。
通过自然语言处理(NLP),聊天机器人可以模仿客户代表的对话风格。高级聊天机器人不再需要特定格式的输入(例如是/否问题)。他们能回答需要详细回答的复杂问题。事实上,如果你对你得到的回复给出了一个糟糕的评价,机器人会识别出它所犯的错误,并在下次纠正它,确保最大限度地提高客户满意度。
6、数字助理
当我们忙得不可开交的时候,我们经常求助于数字助手来帮我们完成任务。当你开车的时候,你可以让助手给你妈妈打电话(孩子们,不要边开车边发短信)。像Siri这样的虚拟助手就是人工智能的一个例子,它可以访问你的联系人,识别妈妈这个词,然后拨打电话。这些助手使用NLP、ML、统计分析和算法执行来决定你想要什么,并试图为你得到它。语音和图像搜索的工作原理大致相同。
7、社交媒体
社交媒体应用程序正在利用人工智能的支持来监控内容,建议连接,并向目标用户提供广告服务,以及其他许多任务,以确保你保持投资和插入。
人工智能算法可以通过关键词识别和视觉图像识别,发现并迅速删除违反条款和条件的有问题的帖子。深度学习的神经网络架构是这一过程的重要组成部分,但它并不止于此。
社交媒体公司知道他们的用户就是他们的产品,所以他们使用人工智能将这些用户与广告商和营销人员联系起来,这些广告商和营销人员已经将他们的个人资料确定为主要目标。社交媒体人工智能也有能力理解用户产生共鸣的内容类型,并向他们推荐类似的内容。
8、电子支付
每笔交易都要跑去银行是对时间的巨大浪费,人工智能在一定程度上解释了为什么你5年都没有去过银行分行。银行现在利用人工智能简化支付流程,为客户提供便利。
智能算法使人们可以在任何地方存款、转账,甚至开户,利用人工智能进行安全、身份管理和隐私控制。
通过观察用户的信用卡消费模式,甚至可以发现潜在的欺诈行为。这也是人工智能的一个例子。这些算法知道用户购买的是哪种产品,通常是在何时何地购买的,以及属于哪个价格范围。
当有不寻常的活动不符合用户配置文件时,系统可以生成警报或提示来验证事务。
最后的结论
这些人工智能的例子说明了为什么到处都在谈论人工智能;到处都在用。我们生活中的几乎每一个部分都与人工智能有关。当你去移动订购时,你可能会得到一个新的咖啡建议。Instagram可能会在你午休的时候播放一段新视频。谷歌地图让你在一家新餐馆吃饭。这个列表可能会一直持续下去,但这8个人工智能的例子表明了它是什么以及我们如何使用它。
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本文将使用算法一词,以高度简化的方式来描述单个算法、模型或者使用多种算法的软件。在每个类别中,逐一讨论数据输入的类型、作为黑箱的算法以及输出(为了简便易行,即使真实算法不是黑箱也暂且把它当成黑箱)。
因为这是高层次的概述,所以我鼓励你深入研究感兴趣的具体应用,搞清楚它们究竟是如何应用于行业或者业务活动的。目前也有很多资源可供使用,以学习所涉及的技术细节和具体算法。
预测分析
预测是预测分析或者预测建模的同义词,这是根据有标签,以及有时甚至无标签的输入数据来判断输出数据的过程。在机器学习和人工智能中,预测分析可以进一步细分为回归和分类。
下面将对使用有标签数据(有监督)进行预测的两个子类进行讨论。
1. 回归
图1-1展示了在回归方法中输入有标签数据,经预测模型处理,然后从连续数列中生成数值的过程(例如股市的闭市价)。
▲图1-1:回归
盘点人工智能十大经典应用领域、图解技术原理
来源:大数据DT本文约7695字,建议阅读15分钟。本文通过案例分门别类地深入探讨人工智能的实际应用。案例甚多,此处所列举的仅是九牛一毛。本该按行业或业务对这些