人工智能在日常生活中的十大應用
譯文【51CTO.com快譯】隨著經濟和社會發展,技術變得越來越復雜,用人工智能來提升決策效率極大地減輕了人類的負擔。因此,世界經濟論壇將人工智能描述為第四次工業革命的關鍵驅動力。
在新冠肺炎疫苗開發過程中,人工智能發揮了關鍵作用。但你可能還沒有意識到,很多習以為常的事物同樣依賴人工智能。從過濾垃圾郵件到幫助火車準點運行,日常生活的背后隨處可見人工智能的影子。
下面編者將為大家盤點日常生活中常見的十大AI應用。
1. 電子郵件
一般來說,電子郵件供應商會使用人工智能算法來過濾垃圾郵件??紤]到全球77%的電子郵件都是垃圾郵件,這是非常有效的。谷歌表示,只有不到0.1%的垃圾郵件能夠通過其人工智能過濾器。此外,電子郵件營銷人員會利用人工智能追蹤誰在何時打開郵件,以及他們對此如何回應。谷歌的AI工具會在云存儲中讀取文檔,以便將最合適的材料呈現給用戶。不過也有人因此質疑,通過閱讀內容來瞄準廣告的算法正在侵犯我們的隱私。
2. 手機
人工智能將智能手機上的許多功能都自動化了,從文本常用關聯詞到聲控個人助理都是非常典型的例子。甚至于手機屏幕適應周遭光線的方式、電池壽命的優化等等也取決于人工智能。但也有一些批評人士擔心這其中隱藏的風險。比如,無論你是否在打電話,聲控助理都會學習并試圖理解你說的所有話,不管目的是否是否善意,這就為監視監聽創造了機會。
3.銀行
在世界各地,網上銀行極為普遍,基于人工智能的應用也屢見不鮮:客服接待、核驗用戶身份、打擊欺詐、評估客人信譽并據此做出貸款決定等等。
人工智能可以監控交易,人工智能聊天機器人可以回答你與賬戶相關的問題。在SAS研究所最近的一項調查中,超過三分之二的銀行表示,它們使用人工智能聊天機器人,近63%的銀行表示,它們使用人工智能進行欺詐檢測。
4. 醫學
要拍x光片嗎?很多人腦海中浮現的畫面是:臨床醫生穿著白大褂進行研究診斷。但現在可以暫時想象一下另外一種可能:最初的分析由人工智能算法完成。事實上,AI非常擅長診斷問題。在一次用胸透檢測癌癥的實驗中,一種名為DLAD的人工智能算法擊敗了18名醫生中的17名。
此外,與銀行業一樣,聊天機器人也被部署在醫療保健領域,用于與患者溝通。比如預約,甚至作為醫生的虛擬助手。
然而,批評人士表示人工智能診斷不能成為一個完全不透明的“黑匣子”。人工智能也有誤判的可能。醫生需要知道它們是如何工作的才能信任它們。此外這也涉及到隱私、數據保護和公平的問題。
5. 自動駕駛
人工智能是邁向自動駕駛汽車的核心。在新冠疫情影響下,自動駕駛技術開始加速發展,“無人接觸”的快遞物流服務就是其目標之一,中國現在就有一支“機器人出租車”車隊在上海運營。但是自動駕駛的安全問題依然懸而未決。在過往發生的事故中,因自動駕駛汽車造成的傷亡至今令人心有余悸。另外關于事故的追責和倫理問題,目前也存在爭議。
6. 火車和飛機
傳統的軌道胖的鐵路信號正在被由AI驅動的駕駛室信號系統所取代,這種系統可以自動控制列車。歐洲列車控制系統允許更多列車使用同一段軌道,同時保持列車之間的安全距離。
迄今為止,人工智能在飛機控制方面的應用僅限于無人機,盡管使用人工智能導航的“飛的”(空中出租車)已經進行了飛行測試。專家表示,當前,相比AI,人類還是更擅長駕駛飛機,但人工智能被廣泛應用于航線規劃、時刻表優化和預訂管理。
7. 拼車和旅行應用程序
拼車應用利用人工智能來解決司機和乘客之間的需求沖突。后者想要立即乘車,而司機看重的是他們可以選擇工作時間的自由。學習了這些模式的交互方式后,人工智能可以協調雙方需求,實現雙贏。
旅游應用程序使用人工智能進行個性化推薦,因為算法會了解用戶的偏好。酒店搜索引擎Trivago甚至購買了一個人工智能平臺,該平臺可以根據用戶的社交媒體點贊傾向來定制搜索結果。
8. 社交媒體
在使用社交媒體時,你可能會常常驚訝于它對你的“了如指掌”。當然,這都取決于人工智能。Facebook的機器學習技術可以識別發布在該平臺上的照片中的你的臉,以及日常物品,從而分析你的興趣和偏好,進而推送內容和廣告。
使用領英的求職者也可以從人工智能中受益,人工智能會分析他們的個人資料以及與其他用戶的互動情況,來提供工作建議。該平臺稱,人工智能“與我們所做的一切都交織在一起”。
9. 制造業
意外故障是每個生產經理的噩夢。因此,人工智能在監控機器性能方面發揮著關鍵作用,使維護能夠按計劃進行,而不是被動進行。專家估計,這將使機器的離線時間減少75%,維修費用減少近三分之一。人工智能還可以預測產品需求的變化,優化生產能力。目前全球約9%的工廠使用人工智能,但德勤表示,93%的公司認為人工智能將是推動該行業增長和創新的關鍵技術。
10. 調節能源供給
風能和太陽能是環保能源,但如果沒有風,天空多云會發生什么呢?人工智能技術可以平衡供需,控制熱水器等設備,確保它們只在需求低而供應充足時才取電。
谷歌的DeepMind創建了一個人工智能神經網絡,它使用天氣預報和渦輪機數據進行訓練,預測36小時前一個風電場的輸出。谷歌表示,通過提高電網的發電量可預測性,它將風能的價值提高了20%。
原文鏈接: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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