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“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)最早出現(xiàn)在1956年。人工智能是通過(guò)機(jī)器(特別是計(jì)算機(jī)系統(tǒng))模仿人類(lèi)智力的過(guò)程。專(zhuān)家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)是人工智能應(yīng)用的一些典型例子。人工智能如今被廣泛用于根據(jù)消費(fèi)者先前的搜索和購(gòu)買(mǎi)以及其他在線活動(dòng)，為消費(fèi)者提供定制建議。在商業(yè)應(yīng)用中，人工智能在產(chǎn)品優(yōu)化、庫(kù)存規(guī)劃和物流等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

人工智能及其應(yīng)用

• 醫(yī)療保健：醫(yī)療保健行業(yè)采用的人工智能可以提供量身定制的藥物和X光片的診斷。個(gè)人保健助理可以充當(dāng)私人教練，提醒患者吃藥、鍛煉以及飲食健康。
• 制造：制造行業(yè)采用人工智能可能會(huì)利用循環(huán)網(wǎng)絡(luò)(這是一種與序列數(shù)據(jù)一起使用的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)形式)來(lái)評(píng)估工廠設(shè)施中的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，因?yàn)樗鼜倪B接的設(shè)備輸入，以預(yù)測(cè)負(fù)載和需求。
• 生命科學(xué)：人工智能技術(shù)可以釋放數(shù)據(jù)的全部潛力來(lái)解決人們面臨的一些重大健康問(wèn)題，從保證藥物安全到更快地將新藥推向市場(chǎng)。
• 零售：零售行業(yè)采用人工智能提供的虛擬購(gòu)物功能提供量身定制的建議以及討論用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)選擇。人工智能還將促進(jìn)庫(kù)存管理和站點(diǎn)布局。
• 銀行：銀行采用的人工智能提高了人類(lèi)活動(dòng)的速度、精度和效率。人工智能方法可用于金融機(jī)構(gòu)，以確定哪些交易可能是欺詐性的，實(shí)施快速準(zhǔn)確的信用評(píng)分，并使勞動(dòng)密集型數(shù)據(jù)管理活動(dòng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

•公共部門(mén)：人工智能可以使智慧城市更加智能，它可以幫助應(yīng)急機(jī)構(gòu)做好任務(wù)準(zhǔn)備和預(yù)防性維護(hù)。人工智能具有全面提高計(jì)劃效率和有效性的潛力。

1.機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種自動(dòng)創(chuàng)建分析模型的數(shù)據(jù)分析類(lèi)型。這是一個(gè)人工智能領(lǐng)域，其基礎(chǔ)是計(jì)算機(jī)可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、識(shí)別模式，并在很少或沒(méi)有人工輸入的情況下做出選擇。

機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用：大多數(shù)處理大量數(shù)據(jù)的企業(yè)都承認(rèn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的重要性。

• 金融領(lǐng)域的服務(wù)：銀行和其他金融機(jī)構(gòu)將機(jī)器學(xué)習(xí)用于識(shí)別具有價(jià)值的數(shù)據(jù)見(jiàn)解和防止欺詐這兩個(gè)主要目的。
• 醫(yī)療保健服務(wù)：由于可穿戴設(shè)備和傳感器的發(fā)展可以利用數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析患者的健康狀況，機(jī)器學(xué)習(xí)成為醫(yī)療保健領(lǐng)域的快速增長(zhǎng)趨勢(shì)。醫(yī)學(xué)專(zhuān)家可以使用該技術(shù)來(lái)檢查數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)可能導(dǎo)致更好診斷和治療的趨勢(shì)或危險(xiǎn)信號(hào)。
• 政府：因?yàn)檎块T(mén)有許多可以挖掘洞察力的數(shù)據(jù)來(lái)源，所以公共安全和公用事業(yè)等政府部署需要采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
• 零售：零售行業(yè)可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)評(píng)估消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)歷史，他們的網(wǎng)站會(huì)根據(jù)消費(fèi)者之前的購(gòu)買(mǎi)情況推薦可能喜歡的商品。零售商使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)收集、評(píng)估和應(yīng)用數(shù)據(jù)來(lái)定制購(gòu)物體驗(yàn)、執(zhí)行營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)、定價(jià)優(yōu)化、商品供應(yīng)計(jì)劃和消費(fèi)者洞察。

2.深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)，在其應(yīng)用中，計(jì)算機(jī)被訓(xùn)練執(zhí)行類(lèi)似人類(lèi)的任務(wù)，例如語(yǔ)音識(shí)別、圖片識(shí)別和預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)設(shè)置了有關(guān)數(shù)據(jù)的基本參數(shù)，并通過(guò)檢測(cè)利用多層處理的模式來(lái)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)自行學(xué)習(xí)，而不是通過(guò)預(yù)先設(shè)定的模式安排數(shù)據(jù)。

深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：

• 語(yǔ)音識(shí)別：用于語(yǔ)音識(shí)別的深度學(xué)習(xí)在企業(yè)和學(xué)術(shù)領(lǐng)域都獲得了發(fā)展和進(jìn)步。為了檢測(cè)人類(lèi)的語(yǔ)音和語(yǔ)音模式，Xbox、Skype、GoogleNow和Apple的Siri等已經(jīng)在人工助理系統(tǒng)中使用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)。
• 自然語(yǔ)言處理：多年來(lái)，深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵組成部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一直被用于處理和解釋文本。這種方法是文本挖掘的一個(gè)子集，可用于在各種來(lái)源中查找模式，其中包括消費(fèi)者投訴、醫(yī)療記錄和新聞報(bào)道等。
• 圖像識(shí)別：自動(dòng)圖片字幕和場(chǎng)景描述是圖像識(shí)別的兩個(gè)實(shí)際應(yīng)用。在自動(dòng)駕駛汽車(chē)中采用360度攝像頭技術(shù)也將增強(qiáng)圖片識(shí)別能力。
• 推薦系統(tǒng)：亞馬遜公司和Netflix推廣了推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以根據(jù)用戶(hù)之前的行為和活動(dòng)預(yù)測(cè)其下一步可能感興趣的內(nèi)容。深度學(xué)習(xí)可用于在音樂(lè)品味或服裝偏好等復(fù)雜環(huán)境中改進(jìn)跨多個(gè)平臺(tái)的建議。

3.自然語(yǔ)言處理(NLP)

自然語(yǔ)言處理(NLP)是一個(gè)人工智能領(lǐng)域，可以幫助計(jì)算機(jī)理解、解釋和操縱人類(lèi)語(yǔ)言。為了彌合人類(lèi)交流和機(jī)器理解之間的差距，自然語(yǔ)言處理(NLP)依賴(lài)于多個(gè)領(lǐng)域，包括計(jì)算機(jī)科學(xué)和計(jì)算語(yǔ)言學(xué)。自然語(yǔ)言處理并不是一個(gè)新學(xué)科，但由于人們對(duì)人機(jī)通信的興趣日益濃厚，以及海量數(shù)據(jù)的可用性、強(qiáng)大的計(jì)算能力和改進(jìn)的算法，自然語(yǔ)言處理技術(shù)正在迅速發(fā)展。

自然語(yǔ)言處理(NLP)的應(yīng)用：

• 文本分析和自然語(yǔ)言處理：文本分析對(duì)單詞進(jìn)行計(jì)數(shù)和分類(lèi)，以從大量材料中提取結(jié)構(gòu)和含義，與自然語(yǔ)言處理密切相關(guān)。
• 自然語(yǔ)言處理(NLP)在日常生活中的例子：自然語(yǔ)言處理(NLP)在人們的日常生活中有廣泛的常見(jiàn)和實(shí)際應(yīng)用。貝葉斯垃圾郵件過(guò)濾是一種統(tǒng)計(jì)自然語(yǔ)言處理方法，可將垃圾郵件術(shù)語(yǔ)與合法電子郵件進(jìn)行比較以識(shí)別垃圾郵件。人們是否曾經(jīng)錯(cuò)過(guò)一些重要電話，然后在電子郵件收件箱或智能手機(jī)應(yīng)用程序上閱讀語(yǔ)音郵件記錄?這就是語(yǔ)音到文本的轉(zhuǎn)換，也是自然語(yǔ)言處理(NLP)的一項(xiàng)功能。

4.計(jì)算機(jī)視覺(jué)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一個(gè)人工智能領(lǐng)域，它訓(xùn)練計(jì)算機(jī)分析和理解圖像。機(jī)器可以使用來(lái)自攝像頭和視頻的數(shù)字圖片以及深度學(xué)習(xí)模型可靠地檢測(cè)和分類(lèi)事物，然后對(duì)它們觀察到的內(nèi)容做出反應(yīng)。在許多領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺(jué)接近并超越了人類(lèi)的視覺(jué)能力，從識(shí)別人到分析足球比賽的實(shí)況。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用：

• 圖片分割將圖像分成許多區(qū)域或片段，每個(gè)區(qū)域或片段都可以獨(dú)立進(jìn)行研究。
• 物體檢測(cè)是識(shí)別照片中特定物體的過(guò)程。足球場(chǎng)、進(jìn)攻球員、防守球員、足球等都可以使用單個(gè)圖像中的高級(jí)對(duì)象識(shí)別進(jìn)行識(shí)別。為了構(gòu)建邊界框并識(shí)別其中的所有內(nèi)容，這些模型使用X和Y坐標(biāo)進(jìn)行標(biāo)識(shí)。
• 面部識(shí)別是一種復(fù)雜的對(duì)象檢測(cè)形式，它不僅可以識(shí)別圖片中的特定人物。
• 邊緣​​檢測(cè)是一種確定項(xiàng)目或景觀的邊緣以更好地識(shí)別圖像中內(nèi)容的方法。
• 識(shí)別圖片中重復(fù)形式、顏色和其他視覺(jué)線索的技術(shù)稱(chēng)為模式檢測(cè)。
• 照片的分類(lèi)將它們分成不同的類(lèi)別。
• 特征匹配是一種模式識(shí)別形式，它可以比較圖片的相似性以幫助對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)。