人工智能的應用有哪些

這篇文章主要講解了“人工智能的應用有哪些”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“人工智能的應用有哪些”吧！

人類和計算機產生的數據量之龐大，已遠遠超出人類可以吸收、解釋并據此做出復雜決策的能力范圍。而人工智能構成了所有計算機學習的基礎，代表著所有復雜決策的未來。人工智能（及其機器學習的邏輯演進）和深度學習為業務決策的未來奠定了基礎。

本教程操作環境：windows7系統、Dell G3電腦。

人工智能 (AI) 指創造并運用算法構建動態計算環境來模擬人類智能過程的基礎。簡單來說，人工智能努力的目標是讓計算機像人類一樣思考和行動。

要實現這個目標，需要三個關鍵要素：

• 計算系統

• 數據和數據管理

• 高級人工智能算法（代碼）

期望結果越接近人類，對數據量和處理能力的要求越高。

人工智能的起源

至少自公元前一世紀開始，人類就對制造機器模擬人腦的可行性充滿興趣。到了現代，John McCarthy 于 1955 年創造了“人工智能”這個詞語。1956 年，McCarthy 等人組織了一場名為“達特茅斯學院夏季人工智能科研項目”的會議。以此為開端，機器學習、深度學習、預測性分析應運而生，一直發展到現在的規范化分析。此外，同時還興起了一個全新的研究領域：數據科學。

人工智能的重要性何在？

今天，人類和計算機產生的數據量之龐大，已遠遠超出人類可以吸收、解釋并據此做出復雜決策的能力范圍。人工智能構成了所有計算機學習的基礎，代表著所有復雜決策的未來。

例如，井字棋（圈叉游戲）有 255168 種不同的走法，其中 46080 種走法會出現平局。但盡管如此，大多數人都能算出如何才能不輸掉游戲。西洋跳棋則有超過 500 x 10 的 18 次方種不同的可能走法，因此能稱得上高手的人寥寥無幾。計算機能夠極其高效地計算這些走法的排列組合，并得出最佳對策。

人工智能（及其機器學習的邏輯演進）和深度學習為業務決策的未來奠定了基礎。

人工智能用例

在很多日常情景中都能見到人工智能的應用，例如金融服務欺詐檢測、零售采購預測和在線客戶支持互動等。下面舉幾個示例：

1、在線聊天

1) 聊天機器人：

這樣的機器人一般不需要太大的知識庫，但需要專業的語言分析，技術上沒什么難度，只需要給出回答即可，對召回率沒要求，對準確率更沒要求，這在技術上沒什么太大的難度

2) 個人助理：

這樣的大家就常見了，這個最大難點就是意圖識別，意圖識別又包括語言、文本、表情、肢體動作識別，需要機器人極強的學習能力，同時直接跳過單輪會話，必須滿足多輪會話，是個不太好做的東西

3) 客服機器人 ：

客服機器人是通過知識庫檢索，實現單輪、多輪會話，它不需要意圖識別，不過要做到對各種消息的分析，已經對訪客的有效反饋，這是要命中率的，所以難度并不小，所幸的是，技術相對成熟，已經商用，得到了很多用戶的支持

2、數據模型構建

這一點少有人提及，但我們確實需要。大家都知道商業競爭的后期都是對數據的占有率比拼，擁有數據，才能擁有戰斗力。而現有的數據分析模型無非就是人工制定，最多就是支持高度自定義，而模型的合理性驗證的成本相當

而人工智能可以通過自我學習，提煉整合創造最優秀的數據模型，這簡直是一個令人興奮的事情，也是一個創新改革的事情

3、語音交互

語音交互，通過錄音和流程化，實現語音機器人的商業化，著重用于產品推廣和售后服務，這個對我們生生活有很大的便利

4、AI教育機器人、保姆機器人、政務服務、醫療診斷：

早教、家政、綠植、零售等，這些都可以通過人工智能實現人力的解放，此類人工智能無需具備自我學習能力，只需要按照既定的規則完成明確任務即可。醫療目前已經有所應用，不過效果較差，美國CT片的識別率在80%，而中國一直停留在60%

5、工業：

智能汽車、安保領域、智能家居

在工業領域，人工智能只能執行部分狹窄工種，但可以進行量級組合完成全量替換人力

人力將更多執行商業行為，人工智能無論是效率還是精確度都遠超人力

6、農牧業：

土質檢測、自然環境監測、農業經營策略分析

農業是人類最原始的產業，但是具備一個特征，非標準化。我們都知道農業正在進行機械化進階，但是中國農業仍處于經驗階段，科學階段還沒辦法完全普及，那人工智能也就只能執行部分細分節點，例如農藥播撒，果實采集，而這還處于機械自動化階段，高級的人工智能還不具備應用的場。這里面更重要的原因是基礎數據模型的抽離，仍然需要一段時間。

感謝各位的閱讀，以上就是“人工智能的應用有哪些”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對人工智能的應用有哪些這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！