一、人工技能在生活中有哪些应用？
1-邮箱
通常，电子邮件提供商使用人工智能算法来过滤垃圾邮件。考虑到全77%的电子邮件是垃圾邮件，这非常有效。谷歌表示，只有不到0-1封垃圾邮件能够通过人工智能过滤器。此外，电子邮件营销人员使用人工智能来跟踪谁打开电子邮件、何时以及如何回复电子邮件。谷歌的人工智能工具读取云存储中的文档，向用户呈现最合适的材料。然而，有些人质疑读取内容以定位广告的算法侵犯了我们的隐私。
2-手机
人工智能已经实现了智能手机上许多功能的自动化，从文本中常用的关键字到语音激活的个人助理。甚至手机屏幕适应环境光的方式、电池寿命的优化等等都依赖于人工智能。但一些批评者担心其中隐藏的风险。例如，无论您是否在打电话，您的声控助手都会学习并尝试理解您所说的一切，无论意图是否良好，这为监视创造了机会。
3-银行
网上银行在全范围内极为普遍，基于人工智能的应用也很常见接待客户、验证用户身份、打击欺诈、评估客人信用度并据此做出贷款决策等。
人工智能可以监控交易，人工智能聊天机器人可以回您与账户相关的题。在SASInstitute最近的一项调查中，超过三分之二的银行表示他们使用人工智能聊天机器人，近63%的银行表示他们使用人工智能进行欺诈检测。
4-医学
您想拍X光片吗？很多人脑海中浮现的画面是穿着白大褂进行研究和诊断的临床医生。但现在让我们想象一下另一种可能性初始分析是由人工智能算法完成的。事实上，人工智能非常擅长诊断题。在一项利用胸部X光检查症的实验中，一种名为DLAD的人工智能算法击败了18名医生中的17名。
此外，与银行业一样，聊天机器人也被部署在医疗保健领域与患者进行沟通。例如预约甚至充当医生的虚拟助理。
然而，批评者表示，人工智能诊断不可能是一个完全不透明的“黑匣子”。人工智能也可能会做出误判。医生需要知道他们是如何工作的才能信任他们。此外，这还涉及隐私、数据保护和公平题。
5-自动驾驶
人工智能是自动驾驶汽车发展的核心。在COVID-19疫情影响下，自动驾驶技术开始加速发展，“无接触”的快递物流服务是其目标之一。中国现在有一支“机器人出租车”车队在上海运营。但自动驾驶的安全题仍未得到解决。在过去的事故中，自动驾驶汽车造成的伤亡仍然令人恐惧。此外，目前关于事故的责任和道德题也存在争议。
6-火车和飞机
传统的铁路信号正在被人工智能驱动的驾驶室信号系统所取代，该系统可以自动控制列车。欧洲列车控制系统允许更多列车使用同一路段轨道，同时保持列车之间的安全距离。
到目前为止，人工智能在飞机控制方面的应用还仅限于无人机，尽管利用人工智能导航的“飞行”已经进行了飞行测试。专家表示，目前人类驾驶飞机的能力仍优于人工智能，但人工智能广泛应用于航线规划、时刻表优化和预订管理等领域。
7-乘车共享和旅行应用程序
乘车共享应用程序使用人工智能来解决司机和乘客之间的需求冲突。后者希望立即乘车，而司机则看重选择工作时间的自由。在了解这些模式如何相互作用后，人工智能可以协调双方的需求，实现双赢。
当算法了解用户的偏好时，旅行应用程序使用人工智能进行个性化推荐。酒店搜索引擎Trivago甚至购买了一个人工智能，可以根据用户的社交媒体偏好定制搜索结果。
8-社交媒体
使用社交媒体时，您可能经常会惊讶于它对您的了解程度。当然，这一切都取决于人工智能。Facebook的机器学习技术可以识别上发布的照片中您的脸部以及日常物品，以分析您的兴趣和偏好并推送内容和广告。
使用LinkedIn的求职者还可以从人工智能中受益，人工智能会分析他们的个人资料以及与其他用户的互动，以提供工作推荐。该表示，人工智能“与我们所做的一切交织在一起”。
9-制造
意外的失败是每个生产经理的噩梦。因此，人工智能在监控机器性能方面发挥着关键作用，使维护能够按计划进行，而不是被动进行。专家估计，这将使机器离线时间减少75%，并降低近三分之一的维护成本。人工智能还可以预测产品需求的变化并优化产能。目前全约99%的工厂都在使用人工智能，但德勤表示，93%的公司相信人工智能将成为推动行业增长和创新的关键技术。
10-调节能源供应
风能和太阳能都是环保能源，但如果没有风且天空多云会发生什么？人工智能技术可以平衡供需，控制热水器等设备，确保它们只在需求低且供应充足时才取电。丰富。
谷歌的DeepMind创建了一个人工智能神经网络，该网络使用天气预报和涡轮机数据进行训练，可以提前36小时预测风电场的输出。谷歌表示，通过提高电网发电的可预测性，它可以将风能的价值提高20%。
二、人工智能改变世界的例子？
除了人工智能，可能很难找到马云、马化腾、李彦宏等行业领袖看好的方向。
在7月9日举行的2020世界人工智能大会云峰会上，“三马”“两宏”罕见远程同台亮相。此外，包括7位图灵获得者、1位诺贝尔获得者在内的550余名工业界和学术界嘉宾齐聚一堂。
会上，作为联合国数字合作高级别小组共同主席出席的马云表达了对疫情期间社会经历的巨大动荡的思考。他认为，世界已经发生巨大变化，技术变革提前加速。与其担心，不如承担责任。“创新求生存确实是最强大、不可阻挡的动力。”
马云对此感叹，部分原因是疫情危机期间，依赖人力、线下运营的传统行业受到很大冲击，而以人工智能为代表的新兴技术则显示出其重要性和必要性。例如，复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏提到，“当人工智能介入到防疫物资的调配中时，我们意识到人工智能会有非常强大的物资调配能力。”将来。”
人工智能的意义不再局限于经济层面。也是抵御自然不可抗力、维护社会健康稳定发展的基础。基于这样的逻辑，政策率先做出了回应。
今年2月，工业和信息化部科技司印发《充分发挥人工智能力量共同抗击新型冠状病感染的肺炎疫情的倡议》，倡导运用科学技术科技力量支撑疫情防控。随后，“新基建”政策落地，人工智能被列为七大领域之一。
随着底层技术的进步以及算力、大数据、场景等人工智能生长土壤的逐渐成熟，人工智能正处于化、产业化的关键节点。
疫情催化、政策推动，人工智能发展加速仅会上，就启动了8个人工智能产业投资基金项目和36个人工智能产业项目，合同投资总额超过300亿元。
而新基建下，人工智能将带来哪些机遇？
围棋
在未来的人类历史叙述中，一定会有这样的篇章。
2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能机器人AlphaGo与职业围棋选手李世石进行了一场围棋人机对战。此时，公众对谁胜谁负的预测还是大相径庭。最终AlphaGo以4比4获胜，总比分1胜。
这样的竞争将科幻电影和小说中更常见的人工智能概念具体化，粉碎了人类一直以来拥有的自信和骄傲。证明人工智能可以达到与人类相当甚至超越人类的水平。——甚至引起了一些恐慌。但当时的中国棋手柯洁仍然相信“AlphaGo可以打败李世石，但它打不过我”。
仅仅一年后，AlphaGo再次突飞猛进，公众压倒性地得出了人类必败的结论。最终，AlphaGo以3:0的战绩击败了几乎代表人类围棋最高水平的柯洁。
第三场比赛，柯洁甚至离场20分钟痛哭。就连坐在十多米外的观众，也能听到他压抑却清晰的哭声。“我感觉我的整个身体都在颤抖，真的，冻得瑟瑟发抖。”柯洁后来描述了她的状态。
柯洁承认，自己的失态是因为他认为机器太完美了。
值得指出的是，人工智能从诞生到击败世界围棋冠军，只用了六十多年的发展时间。
1950年，一位名叫马文明斯基（MarvinMinsky）的高年级学生和他的同学建造了世界上第一台神经网络计算机，这也被视为人工智能的起点。马文明斯基后来被誉为“人工智能之父”。
同年，“计算机之父”阿兰图灵提出了这样的想法如果一台机器能够与人类进行对话，而无法识别机器的身份，那么这台机器就是智能的。直到1956年，计算机专家约翰麦卡锡才提出“人工智能”一词，才被视为人工智能正式诞生的标志。
随后，由于技术难度高、进展缓慢，人工智能的发展屡屡经历高潮和低谷。1987年，由于通用计算机LispMachine商业失败，人工智能再次陷入低迷。业内人士开始意识到，人工智能的题并不在于硬件，而在于软件和算法挑战缺乏突破。
长期以来，人工智能的讨论仅限于研发圈。直到AlphaGo的诞生，才席卷了人类围棋界，并将人工智能推向了社会话题的中心。此后，人工智能概念一直炙手可热。
人工智能之所以会在2017年爆发，本质上是因为发展土壤的逐渐成熟。马化腾在演讲中曾提到，人工智能的发展离不开场景、大数据、算力和人才。
在计算能力方面，深度学习技术是人工智能发展史上的重要突破。2006年，目前在GoogleBrain工作的技术专家GeoffreyHinton带领团队发现了一种训练高级神经网络的有效算法。2012年，GeoffreyHinton团队首次在ImageNet上使用深度学习技术，击败了其他团队。
GeoffreyHinton在ImageNet2012上的成功，让科学家们更加注重模型和算法的创新突破，以弥补训练中数据的不足，从而带来算法的快速迭代以图形计算为代表的GPU在计算机视觉训练中正在大大取代原来的CPU提高了计算性能，将原本需要几个月的训练缩短到几天或几个小时，加快了计算机视觉预训练和推理的迭代周期，带来效率的指数级提升。
大数据是人工智能的燃料。随着互联网浪潮从PC时代过渡到移动时代，人类的生活逐渐与智能终端绑定。每天可以产生的数据量呈指数级增长，数据维度也变得更加丰富。大数据技术正在逐步完善。大数据技术可以通过数据采集、预处理、存储与管理、分析与挖掘，从各类海量数据中快速获取有价值的信息，为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材。根据。
另一方面，随着社会经济和产业的发展，人工智能有了更多的应用场景，比如医疗、安防、交通等，是承载人工智能发展的媒介。
因此，近年来人工智能的回潮，实际上是由于技术发展、数据积累、场景延伸等多重因素的积累，引发了席卷全的AI创投热潮。
雾气还没有散去
在讨论人工智能的前景之前，有必要先明确人工智能的基本架构。关于人工智能的讨论可以分为两条主线一是学术视角的底层研究，二是产业视角。
高校是培养人工智能人才、开展人工智能技术研究的主战场。在美国，人工智能科研能力最强的大学包括麻省理工学院、卡内基梅隆大学、斯坦福大学。其中，卡内基梅隆大学于2018年开设了美国第一个人工智能本科学位，加大对人工智能领域人才培养的投入。
中国高校近两年也不断推进人工智能教育。数据显示，截至2018年底，中国有94所大学设有人工智能二级学院，较2017年增加21所。其中，清华大学、浙江大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、华中大学科技部、中国科学技术大学、中科院各研究所是人工智能底层研究的主力军。
大学开展的人工智能研究大多得到国家资助。此外，许多大型科技公司也资助了
对于疫情中人工智能应用的例子和人工技能在生活中有哪些应用？的话题就到此结束，如果对你有所帮助，请关注和收藏本站。
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