人工智能的三大領域及其工業應用
人工智能是一門新興的技術學科，研究和開發用于模擬人類智能的擴展和擴展的理論，方法，技術和應用系統。 人工智能研究的目標是讓機器執行一些復雜的任務，這些任務需要聰明的人來完成。 也就是說，我們希望機器可以代替我們來解決一些復雜的任務，不僅僅是重復的機械活動，而是一些需要人類智慧才能參與的任務。
在本文中，我將解釋人工智能技術的三個主要方向，即語音識別，計算機視覺和自然語言處理。
語音識別
語音識別使計算機能夠進行聆聽，包括我們可以在日常生活中使用的iPhone上的Siri; 在Google語音輸入中，您可以說出一個句子，然后變成文字; 與Google地圖通話即可說出我要去的地方，它可以自動為您生成導航。 這些是語音識別的一些應用。 語音識別可以分為三個方面：
- 語音合成，包括在線和離線語音合成;
- 語音識別，包括語音聽寫和其他方面;
- 語義理解是使用神經網絡提取語音的含義，包括語音評估和我們一些常用機器翻譯的某些功能。
計算機視覺
計算機視覺使計算機看到。 我們希望計算機可以代替人眼的某些功能。 例如，有一種非常有用的文檔分析技術，稱為OCR。 我們可以讓計算機掃描文檔并閱讀。 例如，我們可以獲得發票，以便計算機可以立即對其進行掃描，然后從發票中提取有關金額，稅率和我們關心的其他信息。 在智能醫療診斷領域中有一些關于計算機視覺的研究。 盡管它尚未在市場上出售，但我相信將來會有廣泛的應用場景。 同時，在軍事領域，無人駕駛飛機正在取代人類觀察和測量導彈的軌跡。
計算機視覺的流行方向是：
- 對象識別和檢測。 計算機可以快速檢測出我們通常從照片中看到的內容。 例如，如果我們拍出一個旅游區的風景照片，我們可以立即識別出上面的植物，人，動物或車輛，計算機也可以。
- 對象運動跟蹤。 我們已經在某個幀上捕獲了對象的圖像。 在隨后的視頻中，我們可以不斷跟蹤該對象的變化和狀況。 這不是一件容易的事。 難以準確識別物體，因為物體會不斷受到陽光和光線的影響。
另一個是計算機查看圖片和說話的功能。 例如，給定圖片，計算機可以識別圖片中包含的內容，然后告訴一些預制的內容。 現在，許多展廳已經使用了這項技術。 它可以預制解釋性單詞和指導性單詞。 參觀者僅需使用手機或其他設備即可掃描展品或展區中的某些指定位置，以聽到相關的指導詞。
自然語言處理
從現在開始，我們的計算機可以聽我們說的話并看到我們看到的內容。 但是我們想要更多。 我們更喜歡與計算機交互，使用自然語言進行交流，這是自然語言處理的目的。 現在，自然語言處理已用于機器翻譯，信息檢索和對話系統中。
計算機翻譯：主要包括機器同聲翻譯。
- 信息檢索：例如，當我告訴計算機我要尋找的內容時，它可以為我搜索相關的內容。
- 智能的客戶服務：我們通過語音與計算機互動，并讓計算機回答我們的問題。
自然語言處理不是那么簡單。 這是相對困難的。 我們必須解決以下問題。 第一個是語言上的歧義，有時可以用兩種或更多種可能的含義或方式來理解一個句子。 例如，"我去了銀行。" 銀行可以是存放金錢的地方，也可以是河流的邊緣。
另外，我們需要解決語言的魯棒性。 我們經常在日常演講中說錯別字，或者說少一些單詞，或者說多于原始含義的單詞，這會影響該語言的魯棒性。 另外，可能還有其他昵稱可能指向同一個人。
另一個是知識依賴。 我們通常使用知識圖來解決知識依賴問題。 假設"大鴨梨"(中文是大梨)是一種水果，也是北京一家非常有名的烤鴨店的名字。 就像"七日游"一樣，它可以代表時間，也可以代表酒店的名稱。 這些都取決于一些背景知識，我們需要使用知識庫或知識圖來解決此問題。
另一個是上下文。 根據對話的上下文，我們可以準確地判斷該說些什么。 例如，"我想吃大亞里"，"大亞里"可能代表一種水果。 "我們去大亞里"，然后"大亞里"代表一家餐館。 在不同的對話中，不同的表達方式表現出不同的含義。
摘要
在我們轉向人工智能的工業應用之前，我們先總結一下在上一部分中學到的知識。 我們學習了語音識別。 計算機可以聽到我們的聲音并做出一些響應，例如將我們的單詞翻譯成文本。 然后我們研究了計算機視覺，它讓計算機看到了。 計算機可以通過查看圖像來識別圖像中的某些對象，并且還可以跟蹤連續圖像中對象的變化。 這些是計算機解決的一些熱門話題。 然后，最后，我們了解了自然語言處理，也就是說，計算機不僅需要聽我們說的話，他們還可以理解我的話，然后他們才能給我們一些反饋。
人工智能的行業應用
民安
首先，讓我們告訴您有關民事安全領域的信息。 隨著智能家居的普及，人工智能逐漸在民安領域中發揮了作用。 例如，家用安全攝像機可以從視頻中學習并通過日常拍攝來識別屬于我們家庭的攝像機。 當我們的家庭進入視頻監控范圍時，它不會觸發警報。 但是，當外人非法進入時，它將立即向我們發出警報，例如向我們發送短信或發出響亮的警報聲。 這些是智能安全攝像機的一些簡單應用。
運輸
在交通領域，我們可以通過人工智能分析交通視頻，并利用數據做出決策。 我們可以分析當前道路是否擁堵以及情況如何，然后使用人工智能自動做出決策。 例如，讓AI調整交通信號中的時間以指揮交通，或者實施大規模的交通聯動調度以提高整個城市的運營效率。
公安
在公共安全領域，人工智能還具有使用圖像識別和面部識別的特別明顯的應用。 例如，我們在大量視頻信息中發現了嫌疑人的線索; 或給定特定特征，人工智能從與視頻特征匹配的人員或物品中提取信息，這是快速而準確的。
自動駕駛
人工智能在自動駕駛領域也有許多應用。 自動駕駛實際上需要很多技術，包括對環境的感知。 我們通過一系列設備(例如相關的攝像機，激光測距儀，微傳感器，車輛雷達等)感知周圍環境，然后通過人工智能將這些信息整合在一起，以確定周圍環境的狀況。 在基于環境感知的結果收集了行為決策所需的所有信息之后，有必要使用人工智能來決定汽車接下來應該做什么，是應用制動器還是加速器。 最后一個是動作控制模塊。 AI做出決定后，必須將該決定傳遞給運動控制模塊以控制汽車，例如實際踩下制動器或實際踩下油門踏板。
智能機器人
智能機器人在服務行業，教育行業和醫療行業中具有巨大的應用潛力。 例如，許多銀行現在都具有自動問答機器人，該機器人可以引導來銀行的人進行業務，排隊排隊或只是介紹一些業務，這提高了銀行的效率，并且 為方便客戶，大多數人去銀行開展業務。
人工智能在電信行業中的應用
在網絡領域，網絡自助服務機器人，智能VoLTE語音質量測量，智能家庭寬帶安裝已實現了人工智能技術的大規模應用。在安全領域，反欺詐系統已經能夠攔截騙局電話在中國，每月的攔截量超過1400萬次。在管理領域，合同和賬單的審計點也已實施。智能機器取代了人工審核，每年可以節省數億美元的成本。在客戶服務領域，智能客戶服務問答機器人目前每月可以回答超過2.1億次。在垂直行業中，電信公司正積極在各個行業中部署AI應用程序，包括智能教育，智能醫療，智能交通，智能工業，智能農業等方面。
摘要
最后，我們總結了這一部分的學習內容。在這一部分中，我們已經學習并了解了民用安全領域的人工智能安全攝像機。通過視頻識別，交通領域的人工智能可以通過機器學習為我們的交通決策提供基礎，甚至可以自動做出決策。在公共安全領域，圖像識別可以為檢測公共安全案件和嫌疑人的位置提供快速的基礎。
自動駕駛汽車不僅使用人工智能技術使汽車能夠感知周圍環境，而且還可以讓汽車做出下一步的決定，并操縱汽車以達到自動駕駛的目的。智能機器人在我們的生活中也很常見。他們通常扮演客戶服務的角色來幫助我們。最后，我們簡要介紹了人工智能在電信行業中的應用和發展，主要介紹了移動公司和人工智能客戶服務機器人所使用的人工智能網絡平臺。
