人工智能都在哪些领域有所应用


来源:物联传媒   时间:2020-11-18 11:46:18


随着社会的发展人工智能已经逐渐走进并融入我们的生活,且应用在各个行业领域,AI不仅给许多行业带来了巨大的经济效益,同时也为我们的生活带来了许多改变和便利。现如今,人工智能都在哪些领域有所应用?今天我们就来了解下。

一、无人驾驶汽车

相信大家都不陌生,无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术却包含很多,例如:计算机视觉、自动控制技术等,这些技术的组成才形成了一套完整的无人驾驶。

随着近年来,人工智能浪潮的兴起,无人驾驶再次成为人们热议的话题,国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如,Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar,百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划,其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相央视春晚。

但由于人们发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的,要真正让无人驾驶实现商业化还有很长的路要走。

二、人脸识别

这项技术已经走进了大多人家里,人脸识别也称人像识别、面部识别,主要是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。现阶段人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

目前,人脸识别技术已广泛应用于多个领域,如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高,其将应用在更多领域,给人们的生活习惯带来更多改变。

三、机器翻译

机器翻译其实算是计算语言学的一个分支,它是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程,机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(NeuralMachineTranslation,NMT)。目前,该技术当前在很多语言上的表现已经超过了人类。

四、声纹识别

其实,生物的特征识别技术包括很多种,除了人脸识别,目前用得比较多的有声纹识别,声纹识别是一种生物鉴权技术,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认。

声纹识别的工作过程为,系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库,当说话人再次说话时,系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比,从而识别出说话人的身份。

相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件),声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点,在现有算法优化和随机密码的技术手段下,声纹也能有效防录音、防合成,因此安全性高、响应迅速且识别精准。

目前,声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例,可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域,落地场景丰富。如:支付宝、微信就运用了该项技术登录自己的账号。

五、智能客服机器人

智能客服机器人在生活中也越来越常见了,它是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态,它能够实现语音识别和自然语义理解,具有业务推理、话术应答等能力。

当用户访问网站并发出会话时,智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等,快速分析用户意图,回复用户的真实需求。同时,智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库,能对用户咨询的常规问题进行标准回复,提高应答准确率。如对大多数电商企业来说,用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题,如果在该场景运用智能客服机器人,这样可以减少人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答,从而提高在更多复杂问题的客户群体中及时提供服务。

智能客服机器人还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务,它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。

六、智能外呼机器人

智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用,它能够自动发起电话外呼,以语音合成的自然人声形式,主动向用户群体介绍产品。

在外呼期间,它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图,而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话,最后对用户进行目标分类,并自动记录每通电话的关键点,以成功完成外呼工作。

七、智能音箱

相信大家对智能音箱也不会陌生,属于语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体,究其本质,智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话,家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作,这类设备相信很多人家里已经拥有。

八、个性化推荐

个性化推荐也是生活中常见的一项应用,是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用,它建立在海量数据挖掘的基础上,通过分析用户的历史行为建立推荐模型,主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息,如商品推荐、新闻推荐等。

个性化推荐系统已经广泛存在于各类网站和App中,本质上,它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量,依托推荐引擎算法进行指标分类,将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类,经过协同过滤算法,实现精确的个性化推荐。

九、医学图像处理

医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用,它的处理对象是由各种不同成像机理,如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。

要知道传统的医学影像诊断,主要通过观察二维切片图去发现病变体,这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术,可以对医学影像进行图像分割、特征提娶定量分析和对比分析等工作,进而完成病灶识别与标注,针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画,以及手术环节的三维影像重建。

十、图像搜索

要知道,在早期我们是是无法进行图片搜索的,要知道图像搜索分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素,因为当时程序技术还无法支持识别图片内容,随着AI的发展,图像搜索在近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用,基于AI深度学习的图像搜索,已经逐渐提升了该项技术,用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求,如搜索同款、相似物比对等。

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