人工智能的应用实例一览:无人驾驶汽车、人脸识别、电子支付……

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如果你在谷歌上搜索“人工智能”这个词,然后不知怎的就打开了这篇文章,或者用优步 (Uber) 打车上班,那么你就利用了人工智能。人工智能已经逐渐走进我们的生活,并应用于各个领域,它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益,也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面小编就给大家讲讲人工智能的应用实例。

人工智能的应用实例

01 无人驾驶汽车

人工智能的应用实例一览:无人驾驶汽车、人脸识别、电子支付......

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。

美国、英国、德国等发达国家从 20 世纪 70 年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中,中国从 20 世纪 80 年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。

2005 年,一辆名为 Stanley 的无人驾驶汽 车以平均 40km/ h 的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道,用时 6 小时 53 分 58 秒,完成了约 282 千米的驾驶里程。

Stanley 是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的,由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成,其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境,内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。

2006 年,卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车 Boss,Boss 能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道,并且会避让其他车辆和行人。

近年来,伴随着人工智能浪潮的兴起,无人驾驶成为人们热议的话题,国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如,Google 的 Google X 实验室正在积极研发无人驾驶汽车 Google Driverless Car,百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划,其自主研发的无人驾驶汽车 Apollo 还曾亮相 2018 年央视春晚。

但是最近两年,发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的,要真正实现商业化还有很长的路要走。

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02 人脸识别

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。

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。

有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例:张学友获封“逃犯克星”,因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。

2018 年 4 月 7 日,张学友南昌演唱会开始后,看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上,他是一名逃犯,安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他;

2018 年 5 月 20 日,张学友嘉兴演唱会上,犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯,随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高,其将应用在更多领域,给人们的生活带来更多改变。

03 谷歌地图和打车应用

地图应用程序如何知道确切的方向、最佳路线,甚至是道路障碍和交通堵塞呢? 不久以前,只有 GPS(基于卫星的导航系统)被用作出行的导航。但是现在,人工智能被纳入其中,让用户在特定的环境中获得更好的体验。

通过机器学习,app 算法会记住建筑的边缘,在工作人员手动识别之后,这些边缘会被输入系统。这允许在地图上添加清晰的建筑视觉效果。另一个特点是识别和理解手写的门牌号的能力,这可以帮助通勤者找到他们想要的房子。没有正式街道标志的地方也可以用它们的轮廓或手写的标签来识别。

该应用程序已被教会理解和识别流量。因此,它推荐了避免路障和拥堵的最佳路线。基于 AI 的算法还告诉用户到达目的地的确切距离和时间,因为它被教导可以根据交通状况进行计算。用户还可以在到达目的地之前查看其位置的。

因此,通过采用类似的 AI 技术,各种乘车应用也已出现。因此,每当您通过在地图上定位您的位置来从应用程序预订出租车时,它都是这样工作的。

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05 文本编辑器或自动更正

当您键入文档时,有一些内置或可下载的自动更正工具,可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃。

在您流利使用英语之前,一定已经花了一段时间来学习语言。同样,人工智能算法还使用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别语言的不正确用法并提出更正建议。

语言学家和计算机科学家一起工作,以教授机器语法,就像在学校一样。机器被提供了大量高质量的语言数据,这些数据以机器可以理解的方式进行组织。因此,即使您不正确地使用单个逗号,编辑器也会将其标记为红色并提示建议。

下次让语言编辑器检查文档时,请知道您使用的是人工智能的许多示例之一。

06 搜索和推荐算法

当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时,您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣? 这就是人工智能的功能。

这些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣,并为您提供类似的内容。通过不断的培训,可以实现个性化的体验。数据在前端 (从用户) 收集,存储为大数据,并通过机器学习和深度学习进行分析。然后,它可以通过建议来预测您的喜好,而无需进行任何进一步的搜索。

同样,优化的搜索引擎体验是人工智能的另一个示例。通常,我们的热门搜索结果会找到我们想要的答案。怎么发生的?

向质量控制算法提供数据,以识别超越 SEO 垃圾内容的高质量内容。这有助于根据质量对搜索结果进行升序排列,以获得最佳用户体验。

由于搜索引擎由代码组成,因此自然语言处理技术可以帮助这些应用程序理解人类。实际上,他们还可以通过汇编排名靠前的搜索并预测他们开始键入的查询来预测人们要问的问题。

诸如语音搜索和图像搜索之类的新功能也不断被编程到机器中。如果要查找在商场播放的歌曲,只需将手机放在旁边,音乐识别应用程序就会在几秒钟内告诉您歌曲的内容。在丰富的歌曲数据库中进行筛选后,机器还将告诉您与该歌曲有关的所有详细信息。

07 智能音箱

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。

支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)技术,对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术,以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术(Text To Speech,TTS)技术。

在人工智能技术的加持下,智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。

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08 电子支付

银行现在正在利用人工智能通过简化支付流程来便利客户。

通过观察用户的信用卡支出模式来检测欺诈的方式也是人工智能的一个示例。例如,算法知道用户 X 购买哪种产品,何时何地购买产品以及价格落在什么价格区间。当有一些不正常的活动不适合用户个人资料时,系统会立即提醒用户 X。

以上就是关于小编了解到的人工智能的应用实例了,人工智能算法超越了人类的能力,可以节省时间,从而使科学家们可以将精力投入到其他更重要的发现中。我们已经讨论过的人工智能示例不仅可以作为娱乐的来源,而且还提供了我们已变得如此依赖的无数实用程序。人工智能领域仍处于新生阶段,还有更多的发明将更精确地复制人类的能力。

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不知道
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