正文

ai技術(shù)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用（ai技術(shù)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用案例）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-01 19:47:33 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 563 問大家

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)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

文章目錄列表:

1、AI應(yīng)用在哪些領(lǐng)域？
2、人工智能應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？
3、人工智能應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？
4、人工智能在生活中應(yīng)用的例子

一、AI應(yīng)用在哪些領(lǐng)域？

人工智能的研究方向可以劃分為三層，分別是基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，常見的機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等都屬于技術(shù)層。

基礎(chǔ)層是推動(dòng)人工智能發(fā)展的基石，主要包括數(shù)據(jù)、芯片和算法三個(gè)方面，技術(shù)層主要是應(yīng)用技術(shù)提供方，應(yīng)用層大多是技術(shù)使用者，這三者形成一個(gè)完整的產(chǎn)業(yè)鏈，并相互促進(jìn)。不過(guò)，很多企業(yè)（特別是大型科技公司）業(yè)務(wù)線較長(zhǎng)，很多時(shí)候既是技術(shù)提供方，也是技術(shù)的使用者，因而很難有清晰的界定。技術(shù)層主要分為三個(gè)領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理、以及計(jì)算機(jī)視覺。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。

更多關(guān)于人工智能的相關(guān)內(nèi)容，建議搜索達(dá)內(nèi)教育了解一下。達(dá)內(nèi)教育對(duì)標(biāo)企業(yè)人才標(biāo)準(zhǔn)，制定專業(yè)學(xué)習(xí)計(jì)劃，囊括主流熱點(diǎn)技術(shù),課程穿插大廠真實(shí)項(xiàng)目講解，理論知識(shí)+學(xué)習(xí)思維+實(shí)戰(zhàn)操作，打造完整學(xué)習(xí)閉環(huán)。實(shí)戰(zhàn)講師經(jīng)驗(yàn)豐富，多種班型任你選擇。

二、人工智能應(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、菜鳥爭(zhēng)先研發(fā)無(wú)人車、無(wú)人機(jī)，力求搶占市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

三、人工智能應(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.生成模型字段；3.內(nèi)存網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域；4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域；5.模擬環(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.加強(qiáng)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)誤進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法，它受到人類學(xué)習(xí)新技能過(guò)程的啟發(fā)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的典型案例中，我們要求參與者采取行動(dòng)，通過(guò)觀察當(dāng)前情況來(lái)最大化反饋結(jié)果。每次你執(zhí)行一個(gè)動(dòng)作，實(shí)驗(yàn)者都會(huì)收到環(huán)境的反饋，所以它可以判斷這個(gè)動(dòng)作的效果是積極的還是消極的。

2.生成模型字段

通過(guò)大量樣本的收集，人工智能生成的模型具有很強(qiáng)的相似性。也就是說(shuō)，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)是人臉的圖像，那么訓(xùn)練后得到的模型也是類似人臉的合成圖像。

人工智能頂級(jí)專家Ian Goodfellow為我們提出了兩個(gè)新思路：一個(gè)是生成器，負(fù)責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)合成新的內(nèi)容；另一個(gè)是鑒別器，負(fù)責(zé)判斷生成器生成的內(nèi)容是真是假。這樣，生成器必須反復(fù)學(xué)習(xí)合成的內(nèi)容，直到鑒別器無(wú)法辨別生成器內(nèi)容的真實(shí)性。

3.存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)字段

人工智能系統(tǒng)要像人類一樣適應(yīng)各種環(huán)境，就必須不斷掌握新的技能并學(xué)會(huì)應(yīng)用。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難滿足這些要求。比如一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完A任務(wù)后，如果訓(xùn)練它去解決B任務(wù)，那么這個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型就不再適合A了。

目前有一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以使模型具有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)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)獨(dú)立模型之間的水平關(guān)系，提取共同特征，可以完成新的任務(wù)。

4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域

一直以來(lái)，深度學(xué)習(xí)模式都是需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到最好的效果。沒有大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型不會(huì)取得最好的效果。例如，當(dāng)我們使用人工智能系統(tǒng)解決缺乏數(shù)據(jù)的任務(wù)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)各種問題。有一種方法叫遷移學(xué)習(xí)，就是把訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)移到一個(gè)新的任務(wù)上，這樣問題就很容易解決了。

5.仿真環(huán)境領(lǐng)域

如果人工智能系統(tǒng)要應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活，那么人工智能必須具有適用性的特點(diǎn)。因此，開發(fā)模擬真實(shí)物理世界和行為的數(shù)字環(huán)境，將為我們提供檢驗(yàn)人工智能的機(jī)會(huì)。在這些仿真環(huán)境中進(jìn)行訓(xùn)練，可以幫助我們很好地理解人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)原理以及如何改進(jìn)系統(tǒng)，也為我們提供了一個(gè)可以應(yīng)用到真實(shí)環(huán)境中的模型。

6.醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域

目前垂直領(lǐng)域的圖像算法和自然語(yǔ)言處理技術(shù)基本能夠滿足醫(yī)療行業(yè)的需求，市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了很多技術(shù)服務(wù)商，比如提供智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的尚德云星、開發(fā)人工智能細(xì)胞識(shí)別醫(yī)療診斷系統(tǒng)的智維信分公司、提供智能輔助診斷服務(wù)平臺(tái)的若水醫(yī)療、統(tǒng)計(jì)處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的一通天下等。雖然智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)學(xué)影像輔助診斷、藥物開發(fā)等方面發(fā)揮著重要作用。由于醫(yī)院之間缺乏醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和電子病歷的流通，企業(yè)與醫(yī)院之間的合作不透明，這就使得技術(shù)發(fā)展與數(shù)據(jù)供給之間產(chǎn)生矛盾。

7.教育領(lǐng)域

科大訊飛、學(xué)校教育等企業(yè)已經(jīng)開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)行試卷批改、識(shí)題、機(jī)器答題等。通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別可以糾正和改善發(fā)音；人機(jī)交互可以在線回答問題。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行業(yè)師資分布以及成本問題，從工具層面為師生提供更高效的學(xué)習(xí)方式，但無(wú)法對(duì)教育內(nèi)容產(chǎn)生更實(shí)質(zhì)性的影響。

8.物流管理領(lǐng)域

物流行業(yè)利用智能搜索、推理規(guī)劃、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人等技術(shù)，在配送、裝卸、運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)等過(guò)程中進(jìn)行了自動(dòng)化改造，基本可以實(shí)現(xiàn)無(wú)人化作業(yè)。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)化物流供給、需求匹配、物流資源的配置等。

四、人工智能在生活中應(yīng)用的例子

1、虛擬個(gè)人助理

Siri，GoogleNow和Cortana都是各種渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能數(shù)字個(gè)人助理。

人工智能在這些應(yīng)用程序中十分重要，由于他們搜集有關(guān)懇求的信息并運(yùn)用該信息更好地辨認(rèn)您的言語(yǔ)并為您供給適合您偏好的結(jié)果。

2、視頻游戲

事實(shí)上，自從第一次電子游戲以來(lái)，視頻游戲AI現(xiàn)已被運(yùn)用了很長(zhǎng)一段時(shí)間，人工智能的一個(gè)實(shí)例，大多數(shù)人可能都很熟悉。

可是AI的復(fù)雜性和有效性在曩昔幾十年中呈指數(shù)級(jí)添加，導(dǎo)致視頻游戲人物了解您的行為，呼應(yīng)刺激并以不行預(yù)知的方法做出反應(yīng)。

2014年的中心地球：魔多之影關(guān)于每個(gè)非玩家人物的個(gè)性特征，他們對(duì)曩昔互動(dòng)的回想以及他們的可變方針都特別有目共睹。

ai技術(shù)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用（ai技術(shù)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用案例）

3、在線客服

現(xiàn)在，許多網(wǎng)站都提供用戶與客服在線聊天的窗口，但其實(shí)并不是每個(gè)網(wǎng)站都有一個(gè)真人提供實(shí)時(shí)服務(wù)。在很多情況下，和你對(duì)話的僅僅只是一個(gè)初級(jí)AI。

大多聊天機(jī)器人無(wú)異于自動(dòng)應(yīng)答器，但是其中一些能夠從網(wǎng)站里學(xué)習(xí)知識(shí)，在用戶有需求時(shí)將其呈現(xiàn)在用戶面前。

4、購(gòu)買預(yù)測(cè)

如果京東、天貓和亞馬遜這樣的大型零售商能夠提前預(yù)見到客戶的需求，那么收入一定有大幅度的增加。

毫無(wú)疑問這項(xiàng)技術(shù)需要人工智能來(lái)參與，需要對(duì)每一位用戶的地址、購(gòu)買偏好、愿望清單等等數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的分析之后才能夠得出可靠性較高的結(jié)果。

5、音樂和電影推薦服務(wù)

從前，想要聽點(diǎn)好聽的新歌很難，要么是從喜歡的歌手里找，要么是從朋友的歌單里去淘，但是往往未必有效。喜歡一個(gè)人的一首歌不代表喜歡這個(gè)人的所有歌，另外有的時(shí)候我們自己也不知道為什么會(huì)喜歡一首歌、討厭一首歌。

而在有人工智能的介入之后，這一問題就有了解決辦法。也許你自己不知道到底喜歡包含哪些元素的歌曲，但是人工智能通過(guò)分析你喜歡的音樂可以找到其中的共性，并且可以從龐大的歌曲庫(kù)中篩選出來(lái)你所喜歡的部分，這比最資深的音樂人都要強(qiáng)大。

以上就是關(guān)于ai技術(shù)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服QQ: 1454722008（同微信）進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。