一提到人工智能和腦部研究，人們就會聯想到終結者機器毀滅世界的畫面。謝天謝地，目前的情況沒有這么糟。本文將探討人工智能如何助力地球發展，并最終造福于人類。本文涉及人工智能應用，包括人工智能是如何影響醫療、金融、農業等各個領域的。

營銷

營銷的目的是美化產品以吸引更多顧客。人類很擅長美化。為了推銷某品牌或者某公司而設計的算法或者機器人也會帶來不錯的效果!

在本世紀初期，如果不知道確切的產品名稱，就幾乎不能搜索到這家線上商店?，F在則大不相同，如果在任何一家線上商店搜索一個商品，則會得到所有與該商品可能相關的結果。好像這些搜索引擎能讀懂我們的心思!短短幾秒鐘內就會得到所有相關項目的列表。比如在網飛上找到合適的電影。

人工智能助力營銷

人們對網飛著迷，其中的一個原因是它的預測技術基于客戶對電影反應，準確度極高。它審閱了數以百萬計的記錄，根據個人以前的行為和電影選擇，建議可能喜歡的節目和電影。隨著數據集的增長，這項技術每天都會變得更加智能。

隨著人工智能的不斷發展，在不久的將來，消費者也許可以在網上通過拍照來購買產品。Camfind等公司已經在嘗試開發了。

銀行業務

人工智能在銀行業的發展速度之快超乎想象!許多銀行已經采用人工智能系統來提供客戶支持、檢測異常情況和信用卡欺詐。HDFC銀行就是一個典型的例子。

HDFC銀行開發了一個人工智能聊天機器人EVA(虛擬電子助手)，由孟加拉的SenseForth人工智能研究所研發。

自推出以來，EVA已經處理了300多萬條客戶咨詢，與50多萬個獨立用戶進行了互動，進行了100多萬次對話。EVA可以從數千個信息源收集知識，并在0.4秒內做出簡明的解答。

利用人工智能預防欺詐并不是一個新理念。事實上，可以利用人工智能增強各個商業部門的安全性，例如零售業、金融業等。

通過跟蹤信用卡的使用地點和端點訪問，安保專員可以更有效地防止欺詐。各組織利用人工智能分析交易行為，跟蹤這些步驟。

萬事達卡和RBS WorldPay等公司多年來一直用人工智能和深度學習監測欺詐交易，防止銀行卡欺詐，減少了數百萬美元的損失。

金融業

企業一直在用計算機和數據科學家的信息來確定未來市場的規律。交易主要取決于準確預測未來的能力。

機器特別適用，因為它們可以在短時間內處理大量數據。機器還可以學習觀察過去數據的規律，預測這些規律在未來的演變。

在飛速交易的時代，金融機構紛紛借助人工智能提高股票交易額，增加利潤。

日本比較大的證券行野村證券就是一例。野村證券一直迫于追求一個目標，即用計算機分析股票交易老手的經驗見解。經過多年研究，野村證券準備推出一種新的股票交易系統。

新系統在其計算機中存儲了大量的交易價格和交易數據，利用這一信息庫做出評估。例如，它可以確定當前的市場狀況與兩周前狀況的相似度，并預測幾分鐘后股價將如何變化。這將有助于根據市場價格預測做出更好的交易決定。

農業

到2050年，世界將需要增加50%的糧食產量，不然屆時糧食將供不應求!這多么令人擔憂。唯一可能的辦法是更謹慎地使用資源。話雖如此，人工智能可以幫助農民從土地中獲得更多資源，同時提高資源的可持續使用度。

氣候變化、人口增長、糧食安全等問題促使農業部門找出更創新的方法來提高作物產量。

各組織正在使用自動化和機器人技術來幫助農民更有效地保護農作物免受雜草的侵害。

藍河科技開發了一種See&Spray機器人，可利用目標檢測等計算機視覺技術監測棉花，并且能精準地噴灑除草劑，后者有助于防止除草劑的抗藥性。

此外，柏林的農業科技初創企業PEAT開發了一種名為Plantix的應用程序，可通過圖像識別土壤中潛在的缺陷和缺乏的養分。

圖像識別應用程序通過用戶的智能手機攝像頭捕捉的圖像來識別潛在的缺陷。然后向用戶提供土壤修復技術和其他可能的解決方案。該公司稱，這款軟件可以實現模式檢測，預計準確率高達95%。

醫療保健

很多衛生組織和醫療中心都用人工智能來挽救生命。人工智能在醫療保健方面幫助了全世界的患者，這樣的例子數不勝數。

一個名為Cambio Health Care的組織開發了一個預防中風的臨床決策支持系統，在患者有可能中暑的情況下，該系統可以給醫生發送一條預警。

同樣，Coala Life也研發出這樣的數字化設備，可以發現心臟病的潛在風險。

Aifloo正在研發的系統可以追蹤療養院或家庭護理等方面的情況。人工智能在醫療保健方面比較大的優點是無需開發新藥。正確使用現有的藥物，也能挽救生命。

游戲行業

在過去的幾年里，人工智能已經成為游戲產業不可或缺的一部分。事實上，人工智能在游戲行業的成就最大。

DeepMind的AlphaGo人工智能軟件擊敗了世界圍棋冠軍Lee Sedol，一舉成名，被稱為人工智能領域一項最重要的成就。

獲勝后不久，DeepMind開發了一個高級版本的AlphaGo，名為AlphaGo Zero，它在人工智能間的對抗中擊敗了上一代AlphaGo。與最初版本不同的是，DeepMind使用了大量的數據和監測，進行了長期的訓練，高級系統通過自學掌握了游戲要領。

極度恐慌也是人工智能在游戲中的應用之一，人稱F.E.A.R，是一款第一視角射擊視頻游戲。

但是這個游戲有何特別之處?

人工智能對手所采取的行動無法進行預測，因為游戲的設計使得對手在整個游戲中都得到訓練，并且從不重復犯同樣的錯誤。比賽越難，它們就越強。這使得游戲非常具有挑戰性，激勵玩家不斷地改變策略，進行突破。

太空探索

太空的探索發現總是需要分析大量數據。人工智能和機器學習最適合處理大數據。天文學家進行了一系列周密的研究，利用人工智能篩選了開普勒望遠鏡多年來獲得的數據，發現了遙遠的八行星太陽系。

NASA下一次火星探測任務——2020火星探測器也要用到人工智能。宙斯盾是一個人工智能火星探測器，現已在火星上投入使用。探測器可自動瞄準拍攝，以便對火星進行調查。

自動駕駛汽車

一直以來，自動駕駛車一直是人工智能領域的熱門。自動駕駛汽車的發展必將給交通系統帶來革命性的變化。

Waymo等公司在菲尼克斯進行了幾次試駕，然后開發了首個人工智能公共叫車服務。人工智能系統從車輛的雷達、照相機、GPS和云服務中收集數據，然后產生控制信號來操縱車輛。

高級深度學習算法可以準確地預測車輛附近的物體行為，使得Waymo汽車更加安全高效。

另一個著名的自動駕駛汽車來自特斯拉。人工智能通過計算機視覺、圖像檢測和深度學習，生產出了能夠自動檢測物體的無人駕駛汽車。

埃隆·馬斯克談到了很多關于特斯拉的自動駕駛汽車和自動駕駛功能中實現的人工智能。他表示，特斯拉將在今年年底前生產出完全自動駕駛的汽車，明年還將推出“機器人出租車”(一款無需駕駛員就能運送乘客的汽車)并投入使用。

聊天機器人

如今，虛擬助手技術是隨處可見。幾乎每個家庭都有一個虛擬助手控制家用電器。比如Siri、Cortana和Alexa。它們因帶來了不凡的用戶體驗而廣受歡迎。

亞馬遜的Echo就是一個例子，它體現了如何利用人工智能將人類的語言轉化為預期的行為。該設備使用語音識別和自然語言處理執行用戶的指令。它能做的不僅僅是播放用戶最喜歡的歌曲，還可以控制家庭設備、預訂出租車、撥打電話、點餐、查詢天氣預報等等。

再比如說谷歌新發布的虛擬助手Google Duplex，它強大的功能令人驚嘆，不僅能接聽電話、進行預約，還能與人互動。

該設備使用自然語言處理和機器學習算法來處理人類語言，執行各種任務，如管理日程、控制智能家庭、預訂等。

社交媒體

自從社交媒體進入人們的生活中，我們的聊天、推特、帖子等產生了大量數據。有大數據的地方，往往能看見人工智能和機器學習的身影。

臉書等社交媒體平臺用人工智能進行人臉驗證，用機器學習和深度學習來檢測面部特征并且標記好友。深度學習是利用一組深度神經網絡從圖像中提取細節。此外，機器學習算法也能根據用戶的興趣進行個性化設計。

推特也用到了人工智能，用來識別惡評和恐嚇。推特利用機器學習、深度學習和自然語言處理來過濾令人反感的內容。推特發現并注銷了30萬個與恐怖分子有關的賬戶，其中95%是由非人類的人工智能機器發現的。

人工智能創造

你有沒有想過，如果一臺人工智能機器試圖作曲和繪畫，會發生什么?

一個名為MuseNet的人工智能系統現在可以創作出古典音樂，幾乎可以與古典傳奇——巴赫和莫扎特相媲美。

MuseNet是一個深層神經網絡，能用10種不同的樂器創作出4分鐘的樂曲，可以結合各種風格，不管是鄉村，還是莫扎特風格，再或者是披頭士。

MuseNet并不是用樂理知識來編程的，而是通過自學來發現和聲、節奏和風格的規律。

人工智能的另一個創造性產品是一個叫做WordSmith，它是一款內容自動處理工具。WordSmith是一個自然語言生成平臺，可以將用戶的數據轉換為富有見解的敘述。