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人工智能的實(shí)例（不屬于人工智能的實(shí)例）

發(fā)布時(shí)間：2023-06-12 21:13:31 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 107

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能的實(shí)例的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

人工智能技術(shù)能夠解決商業(yè)問(wèn)題的例子有哪些？
人工智能戰(zhàn)勝人類(lèi)的例子
人工智能在生活中應(yīng)用的例子
人工智能應(yīng)用在哪些方面呢?能舉幾個(gè)典型的例子嗎?

人工智能的實(shí)例（不屬于人工智能的實(shí)例）

人工智能技術(shù)能夠解決商業(yè)問(wèn)題的例子有哪些？

人工智能技術(shù)可以解決的商業(yè)問(wèn)題其實(shí)有很多的，比如有：
1、智能客服，智能客服主要的工作就是在人工換班或者是等待人太多的時(shí)候?yàn)榭蛻?hù)解決問(wèn)題的。
2、智能機(jī)器人，因?yàn)檫@種機(jī)器人是擁有簡(jiǎn)單的智力并且可以自己移動(dòng)，所以這種機(jī)器人可以做的工作非常多，比如可以提醒我們做一些事情，可以幫助做一些家務(wù)等等。
3、智能機(jī)械，現(xiàn)在工廠中為了避免出現(xiàn)疲勞工作，進(jìn)而發(fā)生事故的情況，會(huì)使用一些智能的機(jī)械來(lái)代替人工工作，不但可以長(zhǎng)期的工作，不知疲勞，還可以保證合格率。
實(shí)際上，人工智能技術(shù)可以做的事情有很多，不過(guò)由于現(xiàn)在還有一些沒(méi)有實(shí)現(xiàn)，所以在這里就不多介紹了，不過(guò)隨著人工智能的慢慢發(fā)展，不斷的研究，相信在以后會(huì)有更多的智能產(chǎn)品，來(lái)給人們的生活帶來(lái)更多的體驗(yàn)。那下面就分享一些人工智能的知識(shí)，希望可以讓大家更了解人工智能。
首先從自然語(yǔ)言處理原理到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)的詞向量與詞嵌入方面來(lái)看TFIDF、Word2Vec算法、 Gensim模塊、Skip-gram、TF代碼實(shí)現(xiàn)Word2Vec算法項(xiàng)目、FastText、Word Embedding、深度學(xué)習(xí)用戶(hù)畫(huà)像項(xiàng)目。
然后從自然語(yǔ)言處理原理到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與優(yōu)化方面來(lái)看有Vanilla RNN、Basic RNN實(shí)現(xiàn)MNIST手寫(xiě)數(shù)字圖片識(shí)別、LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶、GRU與雙向LSTM、電影評(píng)論情感分析案例、Seq2Seq、機(jī)器寫(xiě)唐詩(shī)案例、CNN+LSTM+CRF、POS tagging詞性標(biāo)注案例、 NER命名實(shí)體識(shí)別案例、孿生網(wǎng)絡(luò)、語(yǔ)義相似度分析案例。
最后從自然語(yǔ)言處理原理到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)的Transformer和Bert方面來(lái)看有Attention注意力機(jī)制、Attention算法流程、Transformer、Self-Attention機(jī)制、Multi-Head Attention、Bert、Bert as service開(kāi)源項(xiàng)目。
還有概率圖模型算法的貝葉斯分類(lèi)有樸素貝葉斯分類(lèi)器、拉普拉斯估計(jì)代碼實(shí)戰(zhàn)垃圾郵件分類(lèi)；HMM算法有馬爾可夫過(guò)程、初始概率、轉(zhuǎn)移概率、發(fā)射概率、隱含馬爾可夫模型原理、維特比算法；最大熵模型有熵、條件熵、相對(duì)熵、互信息、最大熵模型算法原理、有約束條件的函數(shù)最優(yōu)化問(wèn)題、最大熵和最大似然估計(jì)關(guān)系、IIS算法；CRF算法有條件隨機(jī)場(chǎng)的性質(zhì)條件隨機(jī)場(chǎng)的判別函數(shù)條件隨機(jī)場(chǎng)的學(xué)習(xí)條件隨機(jī)場(chǎng)的推斷CRF與HMM關(guān)系。

人工智能戰(zhàn)勝人類(lèi)的例子

科幻電影里不少，現(xiàn)實(shí)中也就AlphaGo在圍棋中的應(yīng)用了吧。
阿爾法圍棋（AlphaGo）是第一個(gè)擊敗人類(lèi)職業(yè)圍棋選手、第一個(gè)戰(zhàn)勝?lài)迨澜绻谲姷娜斯ぶ悄軝C(jī)器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈薩比斯領(lǐng)銜的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)。其主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”。
2016年3月，阿爾法圍棋與圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石進(jìn)行圍棋人機(jī)大戰(zhàn)，以4比1的總比分獲勝；2016年末2017年初，該程序在中國(guó)棋類(lèi)網(wǎng)站上以“大師”（Master）為注冊(cè)賬號(hào)與中日韓數(shù)十位圍棋高手進(jìn)行快棋對(duì)決，連續(xù)60局無(wú)一敗績(jī)；2017年5月，在中國(guó)烏鎮(zhèn)圍棋峰會(huì)上，它與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對(duì)戰(zhàn)，以3比0的總比分獲勝。圍棋界公認(rèn)阿爾法圍棋的棋力已經(jīng)超過(guò)人類(lèi)職業(yè)圍棋頂尖水平，在GoRatings網(wǎng)站公布的世界職業(yè)圍棋排名中，其等級(jí)分曾超過(guò)排名人類(lèi)第一的棋手柯潔。
2017年5月27日，在柯潔與阿爾法圍棋的人機(jī)大戰(zhàn)之后，阿爾法圍棋團(tuán)隊(duì)宣布阿爾法圍棋將不再參加圍棋比賽。2017年10月18日，DeepMind團(tuán)隊(duì)公布了最強(qiáng)版阿爾法圍棋，代號(hào)AlphaGo Zero。

人工智能在生活中應(yīng)用的例子

1、虛擬個(gè)人助理

Siri，GoogleNow和Cortana都是各種渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能數(shù)字個(gè)人助理。

總歸，當(dāng)你用你的聲響提出要求時(shí)，他們會(huì)協(xié)助你找到有用的信息;你能夠說(shuō)“最近的我國(guó)飯館在哪里？”，“今日我的日程安排是什么？”，“提醒我八點(diǎn)打電話(huà)給杰里”，幫手會(huì)經(jīng)過(guò)查找信息，轉(zhuǎn)播手機(jī)中的信息或發(fā)送指令給其他應(yīng)用程序。

人工智能在這些應(yīng)用程序中十分重要，由于他們搜集有關(guān)懇求的信息并運(yùn)用該信息更好地辨認(rèn)您的言語(yǔ)并為您供給適合您偏好的結(jié)果。

微軟標(biāo)明Cortana“不斷了解它的用戶(hù)”，而且終究會(huì)開(kāi)展出猜測(cè)用戶(hù)需求的能力。虛擬個(gè)人助理處理來(lái)自各種來(lái)歷的許多數(shù)據(jù)以了解用戶(hù)，并更有效地協(xié)助他們組織和跟蹤他們的信息。

2、視頻游戲

事實(shí)上，自從第一次電子游戲以來(lái)，視頻游戲AI現(xiàn)已被運(yùn)用了很長(zhǎng)一段時(shí)間-人工智能的一個(gè)實(shí)例，大多數(shù)人可能都很熟悉。

可是AI的復(fù)雜性和有效性在曩昔幾十年中呈指數(shù)級(jí)添加，導(dǎo)致視頻游戲人物了解您的行為，呼應(yīng)刺激并以不行預(yù)知的方法做出反應(yīng)。2014年的中心地球：魔多之影關(guān)于每個(gè)非玩家人物的個(gè)性特征，他們對(duì)曩昔互動(dòng)的回想以及他們的可變方針都特別有目共睹。

“孤島驚魂”和“使命呼喚”等第一人稱(chēng)射擊游戲或許多運(yùn)用人工智能，敵人能夠剖析其環(huán)境，找到可能有利于其生存的物體或舉動(dòng);他們會(huì)采納保護(hù)，查詢(xún)聲響，運(yùn)用側(cè)翼演習(xí)，并與其他AI進(jìn)行溝通，以添加取勝的時(shí)機(jī)。

就AI而言，視頻游戲有點(diǎn)簡(jiǎn)略，但由于職業(yè)巨大的商場(chǎng)，每年都在投入許多精力和資金來(lái)完善這種類(lèi)型的AI。

3、在線客服

現(xiàn)在，許多網(wǎng)站都提供用戶(hù)與客服在線聊天的窗口，但其實(shí)并不是每個(gè)網(wǎng)站都有一個(gè)真人提供實(shí)時(shí)服務(wù)。在很多情況下，和你對(duì)話(huà)的僅僅只是一個(gè)初級(jí)AI。大多聊天機(jī)器人無(wú)異于自動(dòng)應(yīng)答器，但是其中一些能夠從網(wǎng)站里學(xué)習(xí)知識(shí)，在用戶(hù)有需求時(shí)將其呈現(xiàn)在用戶(hù)面前。

最有趣也最困難的是，這些聊天機(jī)器人必須擅于理解自然語(yǔ)言。顯然，與人溝通的方式和與電腦溝通的方式截然不同。所以這項(xiàng)技術(shù)十分依賴(lài)自然語(yǔ)言處理(NLP)技術(shù)，一旦這些機(jī)器人能夠理解不同的語(yǔ)言表達(dá)方式中所包含的實(shí)際目的，那么很大程度上就可以用于代替人工服務(wù)。

4、購(gòu)買(mǎi)預(yù)測(cè)

如果京東、天貓和亞馬遜這樣的大型零售商能夠提前預(yù)見(jiàn)到客戶(hù)的需求，那么收入一定有大幅度的增加。亞馬遜目前正在研究這樣一個(gè)的預(yù)期運(yùn)輸項(xiàng)目：在你下單之前就將商品運(yùn)到送貨車(chē)上，這樣當(dāng)你下單的時(shí)候甚至可以在幾分鐘內(nèi)收到商品。

毫無(wú)疑問(wèn)這項(xiàng)技術(shù)需要人工智能來(lái)參與，需要對(duì)每一位用戶(hù)的地址、購(gòu)買(mǎi)偏好、愿望清單等等數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的分析之后才能夠得出可靠性較高的結(jié)果。

雖然這項(xiàng)技術(shù)尚未實(shí)現(xiàn)，不過(guò)也表現(xiàn)了一種增加銷(xiāo)量的思路，并且衍生了許多別的做法，包括送特定類(lèi)型的優(yōu)惠券、特殊的打折計(jì)劃、有針對(duì)性的廣告，在顧客住處附近的倉(cāng)庫(kù)存放他們可能購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品。

這種人工智能應(yīng)用頗具爭(zhēng)議性，畢竟使用預(yù)測(cè)分析存在隱私違規(guī)的嫌疑，許多人對(duì)此頗感憂(yōu)慮。

5、音樂(lè)和電影推薦服務(wù)

與其他人工智能系統(tǒng)相比，這種服務(wù)比較簡(jiǎn)單。但是，這項(xiàng)技術(shù)會(huì)大幅度提高生活品質(zhì)的改善。如果你用過(guò)網(wǎng)易云音樂(lè)這款產(chǎn)品，一定會(huì)驚嘆于私人FM和每日音樂(lè)推薦與你喜歡的歌曲的契合度。

從前，想要聽(tīng)點(diǎn)好聽(tīng)的新歌很難，要么是從喜歡的歌手里找，要么是從朋友的歌單里去淘，但是往往未必有效。喜歡一個(gè)人的一首歌不代表喜歡這個(gè)人的所有歌，另外有的時(shí)候我們自己也不知道為什么會(huì)喜歡一首歌、討厭一首歌。

而在有人工智能的介入之后，這一問(wèn)題就有了解決辦法。也許你自己不知道到底喜歡包含哪些元素的歌曲，但是人工智能通過(guò)分析你喜歡的音樂(lè)可以找到其中的共性，并且可以從龐大的歌曲庫(kù)中篩選出來(lái)你所喜歡的部分，這比最資深的音樂(lè)人都要強(qiáng)大。

電影推薦也是相同的原理，對(duì)你過(guò)去喜歡的影片了解越多，就越了解你的偏好，從而推薦出你真正喜歡的電影。

擴(kuò)展資料

人工智能應(yīng)用領(lǐng)域

機(jī)器翻譯，智能控制，專(zhuān)家系統(tǒng)，機(jī)器人學(xué)，語(yǔ)言和圖像理解，遺傳編程機(jī)器人工廠，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)，航天應(yīng)用，龐大的信息處理，儲(chǔ)存與管理，執(zhí)行化合生命體無(wú)法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。

值得一提的是，機(jī)器翻譯是人工智能的重要分支和最先應(yīng)用領(lǐng)域。不過(guò)就已有的機(jī)譯成就來(lái)看，機(jī)譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離終極目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)；而機(jī)譯質(zhì)量是機(jī)譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。

中國(guó)數(shù)學(xué)家、語(yǔ)言學(xué)家周海中教授曾在論文《機(jī)器翻譯五十年》中指出：要提高機(jī)譯的質(zhì)量，首先要解決的是語(yǔ)言本身問(wèn)題而不是程序設(shè)計(jì)問(wèn)題；單靠若干程序來(lái)做機(jī)譯系統(tǒng)，肯定是無(wú)法提高機(jī)譯質(zhì)量的。

另外在人類(lèi)尚未明了大腦是如何進(jìn)行語(yǔ)言的模糊識(shí)別和邏輯判斷的情況下，機(jī)譯要想達(dá)到“信、達(dá)、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成為家電業(yè)的新風(fēng)口，而長(zhǎng)虹正成為將這一浪潮掀起的首個(gè)家電巨頭。

長(zhǎng)虹發(fā)布兩款CHiQ智能電視新品，主打手機(jī)遙控器、帶走看、隨時(shí)看、分類(lèi)看功能。

參考資料百度百科-人工智能

人工智能的實(shí)例（不屬于人工智能的實(shí)例）

人工智能應(yīng)用在哪些方面呢?能舉幾個(gè)典型的例子嗎?

人工智能應(yīng)用的領(lǐng)域非常廣泛，隨著人工智能的不斷發(fā)展，這些都會(huì)一一實(shí)現(xiàn)。
1、智能制造領(lǐng)域。標(biāo)準(zhǔn)化工業(yè)制造中信息感知，自主控制，系統(tǒng)協(xié)調(diào)，個(gè)性化定制，檢查和維護(hù)以及過(guò)程優(yōu)化的技術(shù)要求。
2.智能農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。在具有復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境和多樣應(yīng)用場(chǎng)景的農(nóng)業(yè)環(huán)境中，標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)要求，例如特殊傳感器，網(wǎng)絡(luò)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)模型，以協(xié)助農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)和加工并提高農(nóng)作物的產(chǎn)量。3.智能交通領(lǐng)域。標(biāo)準(zhǔn)化交通信息數(shù)據(jù)平臺(tái)和集成管理系統(tǒng)，從而可以對(duì)行人，車(chē)輛和道路狀況等動(dòng)態(tài)復(fù)雜信息進(jìn)行智能處理，從而帶動(dòng)了智能信號(hào)燈等技術(shù)的推廣。
4.智能醫(yī)療領(lǐng)域。專(zhuān)注。療數(shù)據(jù)，醫(yī)療診斷，醫(yī)療服務(wù)，醫(yī)療監(jiān)督等方面，著重規(guī)范人工智能醫(yī)療在數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)隱身管理等方面的應(yīng)用，包括醫(yī)療數(shù)據(jù)特征表示，人表達(dá)能醫(yī)療質(zhì)量評(píng)估等標(biāo)準(zhǔn)。
5.智能教育領(lǐng)域。規(guī)范新教學(xué)體系中與教學(xué)管理全過(guò)程有關(guān)的人工智能應(yīng)用，建立以學(xué)習(xí)者為中心的教學(xué)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)日常教育和終身教育的個(gè)性化。
6.智能業(yè)務(wù)領(lǐng)域。主要通過(guò)復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)標(biāo)準(zhǔn)化商業(yè)智能領(lǐng)域，包括服務(wù)模型的分類(lèi)和管理，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的智能分析以及相應(yīng)推薦引擎系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)要求
7.智能能源領(lǐng)域。在能源開(kāi)發(fā)利用，生產(chǎn)和消費(fèi)的全過(guò)程中，對(duì)集成智能應(yīng)用進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，包括能源系統(tǒng)的自組織，自檢，自平衡和自?xún)?yōu)化。
8.智能物流領(lǐng)域。規(guī)范從計(jì)劃，采購(gòu)，加工，倉(cāng)儲(chǔ)和運(yùn)輸?shù)轿锪魅^(guò)程的技術(shù)和管理要求，引入智能識(shí)別，倉(cāng)儲(chǔ)，調(diào)度，跟蹤，配置等方式，以提高物流效率，增強(qiáng)物流信息的可視性，并優(yōu)化物流配置。
9.智能金融領(lǐng)域。標(biāo)準(zhǔn)化在線支付，融資信貸，投資咨詢(xún)，風(fēng)險(xiǎn)管理，大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)安全性和其他應(yīng)用技術(shù)，以幫助改善信貸調(diào)查，產(chǎn)品定價(jià)，金融資產(chǎn)投資研究，客戶(hù)付款方式，投資咨詢(xún)，客戶(hù) 服務(wù)和其他服務(wù)能力。
10.智能家居領(lǐng)域。標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，服務(wù)和應(yīng)用程序，例如智能家居硬件，智能網(wǎng)絡(luò)，服務(wù)平臺(tái)，智能軟件，促進(jìn)智能家居產(chǎn)品的互聯(lián)，并有效改善智能家居在照明，監(jiān)控，娛樂(lè)，健康，教育，信息，安全，等。用戶(hù)體驗(yàn)。

以上就是關(guān)于人工智能的實(shí)例相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún)，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。