如果你在谷歌上搜索“人工智能”這個詞，然后不知怎的就打開了這篇文章，或者用優(yōu)步(Uber)打車上班，那么你就利用了人工智能。

人工智能影響我們生活的例子不勝枚舉。雖然有人將其稱為“機器人以邪惡的天才統(tǒng)治世界”的現(xiàn)象，但我們無法否認人工智能通過節(jié)省時間、金錢和精力使生活變得輕松。

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術語

人工智能是指機器通過專門設計的算法來理解、分析和學習數(shù)據，從而充當人類思維藍圖的現(xiàn)象。人工智能機器能夠記住人類的行為模式并根據他們的喜好進行調整。

在我們的討論過程中，您將遇到與AI密切相關的主要概念是機器學習、深度學習和自然語言處理(NLP)。在繼續(xù)之前，讓我們先了解這些。

機器學習(ML)涉及通過大數(shù)據為例向機器教學有關重要概念的知識，大數(shù)據需要被構造(以機器語言)以便機器理解。這些都是通過向他們提供正確的算法來完成的。

深度學習(Deep Learning)比ML領先一步，這意味著它通過表示進行學習，但不需要對數(shù)據進行結構化以使其有意義。這是由于受人類神經結構啟發(fā)的人工神經網絡。

自然語言處理(NLP)是計算機科學中的一種語言工具。它使機器能夠閱讀和解釋人類語言。NLP允許自動翻譯人類語言數(shù)據，并使兩個使用不同語言的實體(計算機和人類)進行交互。

現(xiàn)在您已經掌握了術語，讓我們深入研究人工智能的示例及其工作方式。

8個人工智能的例子

以下列出了您每天可能會遇到的八個人工智能示例，但您可能沒有意識到它們的AI方面。

1. 谷歌地圖和打車應用

地圖應用程序如何知道確切的方向、最佳路線，甚至是道路障礙和交通堵塞呢?不久以前，只有GPS(基于衛(wèi)星的導航系統(tǒng))被用作出行的導航。但是現(xiàn)在，人工智能被納入其中，讓用戶在特定的環(huán)境中獲得更好的體驗。

通過機器學習，app算法會記住建筑的邊緣，在工作人員手動識別之后，這些邊緣會被輸入系統(tǒng)。這允許在地圖上添加清晰的建筑視覺效果。另一個特點是識別和理解手寫的門牌號的能力，這可以幫助通勤者找到他們想要的房子。沒有正式街道標志的地方也可以用它們的輪廓或手寫的標簽來識別。

該應用程序已被教會理解和識別流量。因此，它推薦了避免路障和擁堵的最佳路線。基于AI的算法還告訴用戶到達目的地的確切距離和時間，因為它被教導可以根據交通狀況進行計算。用戶還可以在到達目的地之前查看其位置的圖片。

因此，通過采用類似的AI技術，各種乘車應用也已出現(xiàn)。因此，每當您通過在地圖上定位您的位置來從應用程序預訂出租車時，它都是這樣工作的。

2. 人臉檢測與識別

當我們拍照時在臉上使用虛擬濾鏡和使用人臉識別碼解鎖手機是人工智能的兩個應用，現(xiàn)在已經成為我們日常生活的一部分。前者包含人臉檢測，即識別任何人臉。后者使用人臉識別來識別特定的人臉。

這是如何運作的?

智能機器經常匹配，有時甚至超越的能力。人類嬰兒開始識別面部特征，如眼睛、鼻子、嘴唇和臉型。但這并不是一張臉的全部。有太多的因素使人的臉與眾不同。智能機器被教導識別面部坐標(x、y、w和h，它們在面部周圍形成一個正方形作為感興趣的區(qū)域)、地標(眼睛、鼻子等)和對齊(幾何結構)。

人臉識別還被政府機構或機場用于監(jiān)視和安全。例如，倫敦蓋特威克機場(Gatwick Airport)在允許乘客登機之前使用面部識別攝像頭作為ID檢查。

3. 文本編輯器或自動更正

當您鍵入文檔時，有一些內置或可下載的自動更正工具，可根據其復雜程度檢查拼寫錯誤、語法、可讀性和剽竊。

在您流利使用英語之前，一定已經花了一段時間來學習語言。同樣，人工智能算法還使用機器學習、深度學習和自然語言處理來識別語言的不正確用法并提出更正建議。

語言學家和計算機科學家一起工作，以教授機器語法，就像在學校一樣。機器被提供了大量高質量的語言數(shù)據，這些數(shù)據以機器可以理解的方式進行組織。因此，即使您不正確地使用單個逗號，編輯器也會將其標記為紅色并提示建議。

下次讓語言編輯器檢查文檔時，請知道您使用的是人工智能的許多示例之一。

4. 搜索和推薦算法

當您想看自己喜歡的電影或聽歌或在網上購物時，您是否注意到建議的內容完全符合您的興趣?這就是人工智能的功能。

這些智能推薦系統(tǒng)可從您的在線活動中了解您的行為和興趣，并為您提供類似的內容。通過不斷的培訓，可以實現(xiàn)個性化的體驗。數(shù)據在前端(從用戶)收集，存儲為大數(shù)據，并通過機器學習和深度學習進行分析。然后，它可以通過建議來預測您的喜好，而無需進行任何進一步的搜索。

同樣，優(yōu)化的搜索引擎體驗是人工智能的另一個示例。通常，我們的熱門搜索結果會找到我們想要的答案。怎么發(fā)生的?

向質量控制算法提供數(shù)據，以識別超越SEO垃圾內容的高質量內容。這有助于根據質量對搜索結果進行升序排列，以獲得最佳用戶體驗。

由于搜索引擎由代碼組成，因此自然語言處理技術可以幫助這些應用程序理解人類。實際上，他們還可以通過匯編排名靠前的搜索并預測他們開始鍵入的查詢來預測人們要問的問題。

諸如語音搜索和圖像搜索之類的新功能也不斷被編程到機器中。如果要查找在商場播放的歌曲，只需將手機放在旁邊，音樂識別應用程序就會在幾秒鐘內告訴您歌曲的內容。在豐富的歌曲數(shù)據庫中進行篩選后，機器還將告訴您與該歌曲有關的所有詳細信息。

5. 聊天機器人

作為一個客服，回答問題可能會很費時。一個人工智能的解決方案是使用算法來訓練機器，通過聊天機器人來迎合客戶的需求。這使得機器能夠回答常見問題，并接受和跟蹤訂單。

聊天機器人被教導通過自然語言處理(NLP)來模仿客戶代表的對話風格。高級聊天機器人不再需要特定的輸入格式(例如，是/否問題)。他們可以回答需要詳細答復的復雜問題。實際上，它們只是人工智能的另一個例子，它們給人的印象是客戶代表。

如果您對收到的答復的評價不佳，則機器人會識別出所犯的錯誤并在下次進行糾正，以確保最大的客戶滿意度。

6. 數(shù)字助理

當我們全力以赴時，我們常常求助于數(shù)字助理來代表我們執(zhí)行任務。當您單手開車喝咖啡時，您可能會要求助手給您的媽媽打電話。助理(例如Siri)將訪問您的聯(lián)系人，識別單詞“ Mom”并撥打電話。

Siri是一個較低層模型的示例，該模型只能在說話時做出響應，而不能給出復雜的答案。最新的數(shù)字助理精通人類語言，并集成了高級NLP和ML。他們了解復雜的命令輸入并給出令人滿意的輸出。他們具有自適應能力，可以分析您的喜好、時間表和習慣。這使他們能夠以提醒、提示和時間表的形式為您系統(tǒng)化、組織和計劃事務。

7. 社交媒體

社交媒體的出現(xiàn)為世界提供了一種新的敘事方式，提供了過度的言論自由。然而，這也帶來了一些社會弊端，如網絡犯罪、網絡欺凌和仇恨言論。各種社交媒體應用程序都在使用人工智能的支持來控制這些問題，并為用戶提供其他有趣的功能。

AI算法可以發(fā)現(xiàn)并迅速刪除包含仇恨言論的帖子，速度遠比人類快。通過他們以不同語言識別仇恨關鍵字，短語和符號的能力，這成為可能。這些已被輸入到系統(tǒng)中，該系統(tǒng)具有向其詞典添加新詞的附加功能。深度學習的神經網絡架構是該過程的重要組成部分。

表情符號已成為代表各種情感的最佳方式。AI技術也可以理解這種數(shù)字語言，因為它可以理解特定文本的含義并提示正確的表情符號作為預測文本的一部分。

社交媒體是人工智能的一個很好的例子，它也能夠理解用戶產生共鳴的內容并向他們建議相似的內容。面部識別功能還用于社交媒體帳戶中，可幫助人們通過自動建議為朋友加標簽。智能過濾器可以識別并自動清除垃圾郵件或不需要的郵件。智能回復是用戶可以享受的另一個功能。

社交媒體行業(yè)的一些未來計劃包括使用人工智能通過分析發(fā)布和消費的內容來識別心理健康問題，例如自殺傾向。這可以轉發(fā)給心理健康醫(yī)生。

8. 電子支付

銀行現(xiàn)在正在利用人工智能通過簡化支付流程來便利客戶。

通過觀察用戶的信用卡支出模式來檢測欺詐的方式也是人工智能的一個示例。例如，算法知道用戶X購買哪種產品，何時何地購買產品以及價格落在什么價格區(qū)間。當有一些不正常的活動不適合用戶個人資料時，系統(tǒng)會立即提醒用戶X。

總結

人工智能算法超越了人類的能力，可以節(jié)省時間，從而使科學家們可以將精力投入到其他更重要的發(fā)現(xiàn)中。

我們已經討論過的人工智能示例不僅可以作為娛樂的來源，而且還提供了我們已變得如此依賴的無數(shù)實用程序。人工智能領域仍處于新生階段，還有更多的發(fā)明將更精確地復制人類的能力。