随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及,人工智能技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。那么,人工智能目前都应用在哪些领域,运用了怎样的技术原理呢?

什么是人工智能?

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是认知、决策、反馈的过程
曾经有很多人戏称,人工智能就像一列火车,你苦苦期盼,它终于来了,然后它呼啸而过,把你抛在身后。虽然这是一种笑谈,但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快,可能一个不小心,你就被远远甩在身后。

人工智能技术的细分领域有哪些?

人工智能技术应用的细分领域:深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

1. 深度学习

深度学习作为人工智能领域的一个应用分支,不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说,都是一重要应用领域。说到深度学习,大家第一个想到的肯定是AlphaGo,通过一次又一次的学习、更新算法,最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”,并取得胜利,亦是深度学习的结果。

深度学习的技术原理:
1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重
2.将大量的数据情况输出到这个网络中
3.网络处理这些动作并且进行学习
4.如果这个动作符合指定的动作,将会增强权重,如果不符合,将会降低权重
5.系统通过如上过程调整权重
6.在成千上万次的学习之后,超过人类的表现

2. 计算机视觉

计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用,其中包括,医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗;人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域,也有很多的应用……

3. 语音识别

语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字,并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
语音识别技术原理:
1、 对声音进行处理,使用移动窗函数对声音进行分帧
2、 声音被分帧后,变为很多波形,需要将波形做声学体征提取,变为状态
3、 特征提起之后,声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词

4. 虚拟个人助理

说到虚拟个人助理,可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri,你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外,Windows 10的Cortana也是典型代表。

虚拟个人助理技术原理:(以Siri为例)
1、用户对着Siri说话后,语音将立即被编码,并转换成一个压缩数字文件,该文件包含了用户语音的相关信息
2、由于用户手机处于开机状态,语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中,然后再通过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商(ISP),该ISP拥有云计算服务器
3、该服务器中的内置系列模块,将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。
总而言之,Siri等虚拟助理软件的工作原理就是“本地语音识别+云计算服务”

5. 自然语言处理

自然语言处理(NPL),像计算机视觉技术一样,将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合,实现人机间自然语言通信。

自然语言处理的技术原理:
1、汉字编码词法分析
2、句法分析
3、语义分析
4、文本生成
5、语音识别

6. 智能机器人

智能机器人在生活中随处可见,扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天,还是自主定位导航行走、安防监控等,都离不开人工智能技术的支持。

智能机器人技术原理:
人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上,使得机器人拥有判断、决策的能力,能在各种不同的环境中处理不同的任务。
智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。

7. 智能汽车

你可能还没看到有人上班一边开车,一边看报纸,但自动驾驶汽车确实越来越接近现实。Google旗下的自动驾驶汽车项目和特斯拉的“自动驾驶”功能是最新的两个例子。自动驾驶技术毫无疑问是基于人工智能之上的技术,并且目前发展速度极为迅猛。从英特尔今年年初收购以色列自动驾驶汽车公司Mobileye可见一斑。

今年早些时候华盛顿邮报还有过报道,称Google开发了一种算法,能让自动驾驶汽车像人类一样学习驾驶技术。由于人工智能可以学会玩简单的视频游戏,Google让自动驾驶汽车上路前也测试相同的智能游戏。整个项目的构思在于,汽车最终能够“认清”面前的道路,并根据它所看到的内容做出相应的决策,帮助它在行驶的过程中学习经验。虽然特斯拉的自动驾驶仪功能没有这么先进,但它已经上路使用,同时这也表明此类技术肯定会蓬勃发展。

8. 引擎推荐

不知道大家现在上网有没有这样的体验,那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。
Google为什么会做免费搜索引擎,目的就是为了搜集大量的自然搜索数据,丰富他的大数据数据库,为后面的人工智能数据库做准备。

引擎推荐技术原理:
推荐引擎是基于用户的行为、属性(用户浏览网站产生的数据),通过算法分析和处理,主动发现用户当前或潜在需求,并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息,提高浏览效率和转化率。

9. 购买预测

如果京东、天猫和亚马逊这样的大型零售商能够提前预见到客户的需求,那么收入一定有大幅度的增加。亚马逊目前正在研究这样一个的预期运输项目:在你下单之前就将商品运到送货车上,这样当你下单的时候甚至可以在几分钟内收到商品。毫无疑问这项技术需要人工智能来参与,需要对每一位用户的地址、购买偏好、愿望清单等等数据进行深层次的分析之后才能够得出可靠性较高的结果。

虽然这项技术尚未实现,不过也表现了一种增加销量的思路,并且衍生了许多别的做法,包括送特定类型的优惠券、特殊的打折计划、有针对性的广告,在顾客住处附近的仓库存放他们可能购买的产品。这种人工智能应用颇具争议性,毕竟使用预测分析存在隐私违规的嫌疑,许多人对此颇感忧虑。

10. 大型游戏

游戏AI可能是大多数人最早接触的的AI实例。从第一款大型游戏到现在,AI已经应用了很长时间。最早期的AI甚至不能称为AI,只会根据程序设定进行相应的行为,完全不考虑玩家的反应。不过最近几年里,游戏AI的复杂性和有效性却迅猛发展。现在大型游戏中的角色能够揣摩玩家的行为,做出一些难以预料的反应。

像《孤岛惊魂》(FarCry)和《使命召唤》(Call of Duty)这种第一人称射击游戏也能很好地利用AI。敌人可以分析玩家的环境,追踪可能生存的目标。敌人也会找掩护,追踪声音,侧翼攻击,以增加胜利的可能。虽然就AI技术本身而言,在游戏中的应用有点大材小用,但是由于行业市场巨大,每年都有大量精力和资金投入其中来完善这种技术。

11. 欺诈检测

你有没有收到过电子邮件或信件——询问你是否用信用卡进行了某些产品支付?如果用户的帐户存在被欺诈的风险,银行会发送此类信件,希望在汇款前确认用户个人已同意支付。人工智能通常部署来监控这种欺诈行为。

一般来说,先将大量欺诈和非欺诈性交易样本数据输入电脑,然后命令电脑分析数据,发现交易中不同类别的情况。经过足够的训练,电脑系统就将能够利用所学和种种迹象辨认出欺诈性交易。

12. 安全监控

随着人们对于安全问题越来越重视,监控摄像头也越来越普及,在方便了场景记录和重现之外,也出现了新的挑战:监控摄像头所拍摄的内容仍然需要人工监测。用人力来同时监控多个摄像头传输的画面,非常容易疲倦,同时也容易出现发现不及时或者判断失误的情况。因为,非常有必要在监控摄像头系统中引入人工智能技术,借助人工智能来进行24小时无间断的持续监控。例如,利用人工智能来判断画面中是否出现异常人员,如果发现可以及时通知安保人员。

当然,目前能够实现的技术还十分有限。比如,电脑看到闪光的颜色,可能表明有人入侵或在校园周围游荡,但是识别的精确度仍然有待力高。另外,由于当前技术的限制,识别特定行为依旧比较困难,比如商店中的小偷小摸行为。但在相信在不久的将来,这种技术的改善绝非难事。

13. 新闻生成

人工智能程序可以写新闻?听起来似乎很不可思议,但是这就是现实!根据美国Wired杂志统计,美联社,福克斯和雅虎都已经在利用人工智能来编写文章,例如财务摘要、体育新闻回顾和日常报道。目前,人工智能还没有涉及调查类文章,但是如果内容不是太复杂、相对简单,人工智能完全可以搞定。从这个角度来说,电子商务、金融服务、房地产和其他数据驱动型行业都可以从人工智能中受益良多。

当然,现阶段的人工智能还做不到特别完善,在录入数据填入后仍然需要一个人来调整内容,最终形成一篇完整、有条理的文章。但是,这个构想本身已经十分接近实现了。未来,也会有越来越多报道这样生成,完全实现全自动化的记者只是一个时间问题。


参考文章:
行业|人工智能技术应用的领域主要有哪些?
目前人工智能技术,主要有应用于哪些领域?