人工智能在日常生活中的十大应用

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【51CTO.com 快译】 随着经济和社会发展,技术变得越来越复杂,用人工智能来提升决策效率极大地减轻了人类的负担。因此,世界经济论坛将人工智能描述为第四次工业革命的关键驱动力。

在新冠肺炎疫苗开发过程中,人工智能发挥了关键作用。但你可能还没有意识到,很多习以为常的事物同样依赖人工智能。从过滤垃圾邮件到帮助火车准点运行,日常生活的背后随处可见人工智能的影子。

下面编者将为大家盘点日常生活中常见的十大 AI 应用。

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%。

原文链接:https://www.weforum.org/agenda/2021/05/everyday-services-rely-on-artificial-intelligence-ai/?utm_campaign=Artificial%2BIntelligence%2BWeekly&utm_medium=email&utm_source=Artificial_Intelligence_Weekly_214 

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原文链接:https://www.51cto.com/article/668817.html

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