人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
一般来说,电子邮件供应商会使用人工智能算法来过滤垃圾邮件。考虑到全球77%的电子邮件都是垃圾邮件,这是非常有效的。谷歌表示,只有不到0.1%的垃圾邮件能够通过其人工智能过滤器。此外,电子邮件营销人员会利用人工智能追踪谁在何时打开邮件,以及他们对此如何回应。谷歌的AI工具会在云存储中读取文档,以便将最合适的材料呈现给用户。不过也有人因此质疑,通过阅读内容来瞄准广告的算法正在侵犯我们的隐私。
人工智能将智能手机上的许多功能都自动化了,从文本常用关联词到声控个人助理都是非常典型的例子。甚至于手机屏幕适应周遭光线的方式、电池寿命的优化等等也取决于人工智能。但也有一些批评人士担心这其中隐藏的风险。比如,无论你是否在打电话,声控助理都会学习并试图理解你说的所有话,不管目的是否是否善意,这就为监视监听创造了机会。
在世界各地,网上银行极为普遍,基于人工智能的应用也屡见不鲜:客服接待、核验用户身份、打击欺诈、评估客人信誉并据此做出贷款决定等等。
人工智能可以监控交易,人工智能聊天机器人可以回答你与账户相关的问题。在SAS研究所最近的一项调查中,超过三分之二的银行表示,它们使用人工智能聊天机器人,近63%的银行表示,它们使用人工智能进行欺诈检测。
要拍x光片吗?很多人脑海中浮现的画面是:临床医生穿着白大褂进行研究诊断。但现在可以暂时想象一下另外一种可能:最初的分析由人工智能算法完成。事实上,AI非常擅长诊断问题。在一次用胸透检测癌症的实验中,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,用于与患者沟通。比如预约,甚至作为医生的虚拟助手。
然而,批评人士表示人工智能诊断不能成为一个完全不透明的“黑匣子”。人工智能也有误判的可能。医生需要知道它们是如何工作的才能信任它们。此外这也涉及到隐私、数据保护和公平的问题。
人工智能是迈向自动驾驶汽车的核心。在新冠疫情影响下,自动驾驶技术开始加速发展,“无人接触”的快递物流服务就是其目标之一,中国现在就有一支“机器人出租车”车队在上海运营。但是自动驾驶的安全问题依然悬而未决。在过往发生的事故中,因自动驾驶汽车造成的伤亡至今令人心有余悸。另外关于事故的追责和伦理问题,目前也存在争议。
传统的轨道胖的铁路信号正在被由AI驱动的驾驶室信号系统所取代,这种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段轨道,同时保持列车之间的安全距离。
迄今为止,人工智能在飞机控制方面的应用仅限于无人机,尽管使用人工智能导航的“飞的”(空中出租车)已经进行了飞行测试。专家表示,当前,相比AI,人类还是更擅长驾驶飞机,但人工智能被广泛应用于航线规划、时刻表优化和预订管理。
拼车应用利用人工智能来解决司机和乘客之间的需求冲突。后者想要立即乘车,而司机看重的是他们可以选择工作时间的自由。学习了这些模式的交互方式后,人工智能可以协调双方需求,实现双赢。
旅游应用程序使用人工智能进行个性化推荐,因为算法会了解用户的偏好。酒店搜索引擎Trivago甚至购买了一个人工智能平台,该平台可以根据用户的社交媒体点赞倾向来定制搜索结果。
在使用社交媒体时,你可能会常常惊讶于它对你的“了如指掌”。当然,这都取决于人工智能。Facebook的机器学习技术可以识别发布在该平台上的照片中的你的脸,以及日常物品,从而分析你的兴趣和偏好,进而推送内容和广告。
使用领英的求职者也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情况,来提供工作建议。该平台称,人工智能“与我们所做的一切都交织在一起”。
意外故障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,这将使机器的离线时间减少75%,维修费用减少近三分之一。人工智能还可以预测产品需求的变化,优化生产能力。目前全球约9%的工厂使用人工智能,但德勤表示,93%的公司认为人工智能将是推动该行业增长和创新的关键技术。
风能和太阳能是环保能源,但如果没有风,天空多云会发生什么呢?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而供应充足时才取电。
谷歌的DeepMind创建了一个人工智能神经网络,它使用天气预报和涡轮机数据进行训练,预测36小时前一个风电场的输出。谷歌表示,通过提高电网的发电量可预测性,它将风能的价值提高了20%。
1、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包含多个方面,例如计算机视觉、自动控制技术等
2、人脸识别也称人像识别、面部识别,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。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
3、人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,之后,随着计算机技术和光学成像技术的发展,人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期,人脸识别技术进入初级应用阶段。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。
4、机器翻译是计算语言学的一个分支,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),该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
5、生物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。
6、智能客服机器人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。
7、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。
8、智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体,随着智能音箱的迅猛发展,其也被视为智能家居的未来入口。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
9、个性化推荐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。
10、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
11、图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用,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,基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征,针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
1、人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。它是研究、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。
2、人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。