人工智能实际应用程序-人工智能实际应用程序有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能实际应用程序的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能实际应用程序的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能在服务行业的应用？
2. 人工智能现阶段有哪些令人惊叹的真实应用？
3. 人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？
4. 人工智能是一定要学习python吗？还会用到哪些语言？

人工智能在服务行业的应用？

从应用服务层面来看，一项人工智能技术的应用可能会包含计算智能、感知智能等多个层次的核心能力。人工智能的应用场景有：

1、无人驾驶汽车；

2、人脸识别；

3、机器翻译；

4、搜索引擎+智能推荐；

5、智能客服、虚拟主播；

6、智能创作；

7、智能医疗；

8、设备健康管理。

人工智能现阶段有哪些令人惊叹的真实应用？

人工智能（AI）一定是未来科技界的发展方向，或者说AI可以赋能各行各业，尤其是智能手机行业。目前做的比较好的，当属荣耀Magic2的YOYO智慧生命体，它不仅仅是一款“智能语音助手”，更与EMUI 9.0系统底层深入结合，可以对系统和APP进行操作，彻底改变了我对于语音助手的认识。

其中，印象最深刻莫过于驾驶场景了。以往开车时每次需要操作手机，都要手动操作或者每次呼唤语音助手，而在YOYO车载模式下，可以直接说出命令，无需呼唤语音助手名字，十分方便。这里从官方视频截图给大家分析一下：

***中的女主先是让YOYO打开了本地文件夹下的一首歌曲，无需联网就能收听音乐。

然后女主通过YOYO进入导航模式，可以看到系统自动打开了百度地图，并全程制定了导航路线。整个过程一气呵成，没有手动触碰，而且对中文的识别率极高。

后来女主嫌荣耀Magic2的外放声音有点小，就声控让YOYO把手机外放声音开大一点。

此时一位码农路过，并留下个人见解。

就AI领域来说，我就举一些离我们生活比较近的一些应用吧。

推荐算法

推荐算法的话现在在许多的公司上都有使用到。例如头条、抖音这些内容类的平台，以及像淘宝这样的电商类平台，都可以看到推荐系统的影子。而且，现在也很多公司在打造自己的推荐系统。推荐系统的兴起无外乎一个原因，就是现在的数据量以及很大了，相比起来，用户的注意力才是关键的要素。怎么更好的为用户打造个性化的推荐节省用户在茫茫信息量中找到真正适合自己的东西，以此来留住用户，这是很多公司现在都在做的。

AI换脸

不知道你是否看过网上的一些AI换脸的***。就是在一段***里，把***里的人的脸换成另一个人的脸，以此来达到一些效果的***。

当然的，还有许许多多的一些AI方面的应用，例如语音识别、阿里的智能客服系统、图像识别以及股票预测等领域的一些应用，无不说明AI在各行各业的应用。未来，是大数据[_a***_]，AI产品的诞生大部分时候是离不开大量数据的训练的，而且训练的数据质量越好效果就越好。

对于未来人工智能的何去何从的话，我觉得不仅在软件方面，硬件方面也会逐渐的被人工智能渗透，从线上到线下的一个全套的智能化的体验。更多的来说，会逐渐的实现万物互联吧。

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提供一些个人看法：

霍金曾经说过：“成功创造人工智能是人类有史以来最重大的事情；然而，不幸的是，这也可能是最后一次，除非我们学会如何避免危险。”（“Success in creating AI would be the biggest event in human history.”“Unfortunately，it might also be the last，unless we learn how to ***oid the risks.”）。现在社会越来越智能化，但是这个时代到底是科技乌托邦的天堂，还是人类的地狱？没有人能够给出准确答案。可能我们会控制智能机器人，也可能人类与机器融合得到永生，一切都无法预测。但是我始终相信：“唯智力不可被科技代替”。让智能永远为人类服务，让科技永远“弱智”，人类才能永远“智能”！

日常生活

1.人脸识别

考勤机，安全信息认证，违法犯罪识别...

2.自动驾驶

小汽车，公共交通，飞机...

3.物流

自动智能货品分类分区...

4.智能应用

苹果Siri，天猫精灵，小度音箱...

5.客服

智能前台机器人...

最近也发布了好多AI应用成果：

1、11月13日，腾讯发布了一款AI辅助翻译产品——腾讯***翻译，可以满足用户快速翻译需求，***用了人机交互式机器翻译，配合神经网络机器翻译，给用户提供实时翻译功能，

2、11月19日，乐普医疗自主研发的心电图人工智能自动分析诊断系统“AI-ECG Platform”，获得FDA注册批准，成为国内首项获得美国FDA批准的人工智能心电产品。“AI-ECG Platform”诊断项目覆盖主要的心血管疾病，在心律失常、房室肥大、心肌缺血、心肌梗死方面较传统方法拥有绝对优势，其准确性达到95%以上。在诊断心房扑动、心房颤动、完全性左束支阻滞、完全性右束支阻滞、预激综合征等心血管疾病方面，堪比心电图医学专家水平，***医生更好的判断疾病。

3、北京市海淀公园，人们不用佩戴任何设备，在智能步道上运动后“刷脸”就能获取自己的运动数据；在公园打太极，AI助手可以实时的捕捉动作并与太极大师进行比对、评判；以前为了监测运动数据，我们出门得带手机、戴运动手环。但是海淀公园这条智能步道，不用佩戴任何设备，只要在公园里看似普通的步道上跑一圈，就能在终点获知自己的运动数据。

人工智能发展趋势：

1、人工智能机器人会进入商用。比如机器人实体店，就像挑选智能手机一样，挑选你需要的机器人买回家，为你服务。

2、进入某些领域成为专家。就好比乐普医疗的人工智能程序，越来越聪明，更好的服务于人类。

3、人工智能会冲击劳动力输出为主的产业，改变工作方式。

我们手机上也有好多人工智能小程序，你可以体验下。比如说谷歌公司的一款猜画小程序，你可以画出一样东西，然后神经网络进行识别你说画的东西。还有百度AI体验中心，都可以试试，玩玩

人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

自然语言处理本身细分的领域比较多，类似NER，情感分析，Semantic parsing, dependency parsing, 知识图谱，对话，翻译，阅读理解，摘要，文本自动生成等等。这里面有涉及到传统的机器学习方法和深度学习，以及图的相关知识，内容非常复杂。Google翻译用的大致是深度学习搭建起来的seq2seq模型，Google搜索逐渐集成了知识图谱和各种parsing的机制，逐渐向问答式的搜索过渡，知识图谱是比较火热的一个点，主要用于不同场景和企业的自己的知识图谱的建立，从而有助于具体业务。各个大厂现在几乎都有自己的NLP的处理框架和系统，主要就是集成了NER，parsing等的各种插件，在基础插件的地基上建立不同业务使用的api。

研究生时期的课题是人工智能与进化算法结合从而提高算法性能，期间也稍微了解过其他的人工智能算法，比如卷积神经网络之类的，工作后在大力发展AI的百度，因此也算有点了解，来给大家分享下我的看法。

百度科技园的大楼的电梯间电视常年播放百度的AI广告，其中有一个是一年轻女子独自到不说英语的滑雪胜地去旅行，本来因为语言不通而障碍频频，结果有了百度语音翻译，一切问题迎刃而解，广告语大概的意思是懂你的坚强，也愿意武装你的软肋。

这就是人工智能自然语言处理的一个重要场景，语言翻译。除此之外，还有同声传译，实时多语种翻译等等。在未来，如果想要打造出一个完美的虚拟恋爱对象，那也一定要搭载上这个语言语义以及情绪识别的能力，才能更好的给使用者以温柔的体验。

这个其实已经很久了，最出名的莫过于苹果系统搭载的siri了，一句hey siri，就能唤来你的智能管家，帮助你拨打电话，阅读短信，地图导航等等。

此外，iPhone现在的语音输入功能也是自然语言处理的落地。中文同音不同意的字词实在是太多了，但是iPhone的语音输入却能在你说了一大段语义连贯的句子之后，基本每个词的准确率达到95%以上。已经是很了不起的进步了。

最后，国内很多智能音箱也是自然语言处理的产物，比如天猫精灵，小米的小爱同学还有百度的小度音响等等，通过打通物联网，或者在线音乐库，能够准确的识别你的要求，帮助你开关灯，打开窗帘，播放音乐，制定闹钟等等。

想要在自然语义处理（NLP）领域进行发展，那么就需要将语句的理解定位于概念理解，并且建立了自然语言的“概念空间（代码）”。语句及自然语言的理解，其实就是从语言空间向语言“概念空间（代码）”的映射过程。这一处理方案，使计算机能够进入自然语言的语义深层，在“懂”的基础上完成对自然语言的各种处理。目前场景的用于NLP领域的算法有卷积神经网络等等，相对来说也是比较复杂。

Chatopera机器人客服，智能外呼机器人，需要学习智能问答相关的AI知识，Chatopera[_a1***_]机器人已经落地，发展前景非常好，性价比很高，公众号上“Chatopera”有实际演示，可以观看。

主要有以下7种不同的应用：

1. 文本分类

文本分类Text ClassificaTIon

文本分类是指给定一个文本，预测其所属的预定类别。

2. 语言建模

语言建模真的是一个很有趣的自然语言问题的子任务，特别是在其他一些任务的基础上调节语言模型。

“问题是预测出给定单词的下一个单词。 该任务是语音或光学字符识别的基础，也用于拼写校正，

手写识别和统计学的机器翻译。

3. 语音识别

语音识别是解决如何理解人类所说的问题。

自然语言处理的应用场景还是很多的，而且还有很多公司在自然语言处理领域在研究，例如现在的阿里、腾讯、美团等互联网大厂。

具体应用场景有很多，下面举几个例子，比如在现实生活中所有与文本相结合的内容都是自然语言处理的范围之内，命名实体识别、关系抽取、知识图谱补全等等。随着现在预训练模型的火热，阅读理解、问答、对话生成等等也相继火了起来。所以说自然语言处理有很多应用场景，与生活息息相关。

人工智能是一定要学习python吗？还会用到哪些语言？

这个只是专业人士的工作习惯，就目前而言python 在AI领域应用是最为广泛的，这个其实也是得益于早期python的积累，被非常多的数学和计算机领域研究者应用，从而积累了大量的公式模型库，在人工智能走向快速发展阶段而被更多从业者所应用。

到此，以上就是小编对于人工智能实际应用程序的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能实际应用程序的4点解答对大家有用。

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