参数化建模人工智能应用-参数化建模人工智能应用领域

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于参数化建模人工智能应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍参数化建模人工智能应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 现阶段，制造业在人工智能方面有哪些运用？请举例说明？
2. 人工智能会作曲吗？你觉得好听吗？
3. 人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

现阶段，制造业在人工智能方面有哪些运用？请举例说明？

据统计，目前，有 150 亿台机器连接了互联网，到 2020 年，这一数值将超过 500 亿台。许多制造产商已经部署了传感器，但很少有制造商能够充分利用传感器获取有利于创收的洞察。据麦肯锡估计，到 2025 年，智能工厂将创造高达 3.7 万亿美元的价值。

在制造业的具体应用已经有数不胜数，

1. 自动化流水线中加入基于人工智能技术驱动的机器人，进行全流程自动化

2. 通过人工智能技术对产品质量进行检测

3. 通过人工智能技术更加精准的使用原材料，减少工厂生产环节上的浪费等等

下面给一个具体的例子：钢厂提升材料利用率。

温度达 3,000°F的熔融金属从钢水包流至浇铸机，经过冷却形成滚烫的橙色板坯。数十年来，这项工作已重复数十亿次。过去 70 年，这一过程一直发生在全球各地的钢厂中；如今，却出现在数据工厂中。

工厂人工智能革命正在悄然上演：从表面来看，现代工业可能变化不大，但制造商正在向线上转变。过去十年，传感器成本大幅下降，让企业能够在各个生产阶段***集数据。目前，有 150 亿台机器连接了互联网，到 2020 年，这一数值将超过 500 亿台。3麦肯锡预测，到 2025 年，“智能工厂”的产值将高达 3.7 万亿美元。这些现代制造商不断产生不计其数的数据，需要人工智能才能从这些数据中挖掘出价值。

人工智能目前应用于生活领域远远大于制造业领域，据我了解制造业涉及的AI应用方面比较少。我把知道的罗列了下

1.设备健康管理：目前阿里、百度、明略数据正在做：

2.3D分拣机器人：这个比较多，cobot、mech mind，基本做机器人的厂家都会涉猎这项。

3.智能质检：阿丘科技、图麟科技

4.参数性能优化：阿里和百度正在做

人工智能和流水线先进，但是一定要保护目前存量人口就业，约束财团资本嗜血的倾销后垄断破坏社会就业岗位，科技可以继续研发，但是设计反人类的推广要慎重，就像用核武器结束战争一样慎重

人工智能会作曲吗？你觉得好听吗？

可以作曲，但谈不上创作，尤其是音乐风格的开创。

典型案例，老西游记的主题曲，《云宫迅音》，就是那个时代突破性的创作，大胆选用电子声乐，西洋乐，非洲手鼓，凄美女声等，鬼斧神工演绎在一起，一问世就让人有醍醐灌顶之感。

而人工智能编曲基于数据模型匹配的逻辑，同时还要***集反馈来优化模型等步骤，要想一出手就达到如此强烈的情感共鸣，是远远比不上人类艺术大脑的精巧造诣的。

未来应该会是互相弥补，让人之为人的时代吧。

完全可以，因为在软件开发领域有个波形图，你可以根据你的喜好来拉动这个波形图，从而越来越接近你的喜好，简单说，人工智能可以先写出一个初步的曲子，然后你再人为调整一下就可以，而且，前期你设定好各种曲目的参数，人工智能系统会根据你的喜好就预写出符合你喜好的初曲，比如，高亢，***，低沉，活泼等，希望对你有所帮助.

人工智能当然会作曲。因为作曲是解决技术层面的问题就行的事情，人工智能对于技术的掌握往往超过[_a***_]。比如下棋，人工智能阿尔法狗就打败了世界围棋冠军。人工智能可以很快学会作曲的技能，而且可以模仿注入人类的情感，就跟写文章一样。现在的人工智能几秒就写一篇文章，作曲也是一样的道理。

但所有与人类情感相关的创作，人工智能都无法完全和人类媲美，人工智能作出的曲，就是没有“灵魂”的曲，因为人工智能再高级，它也没有生命，没有灵魂。

所以人工智能作的曲可能也好听，但是却不如人类作的曲动人，就是这样的。

人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

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聊天机器人已经落地，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。

范围太广了，语音处理场景在大多数领域都需要，语言指令是人类对人工智能的重要交流方式之一，智能端接收语音，处理分析读懂人类语言这是人工智能重要体现。

1.场景主要有，情感对话、教育对话、问答等

2.人工智能自我感知收集到语音之后进行大数据分析，进行自我识别，学习，自我决策，演化等。

3.设想一下一个寂寞的晚上一个人工智能机器人陪你聊天将是怎样的场景。

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。

到此，以上就是小编对于参数化建模人工智能应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于参数化建模人工智能应用的3点解答对大家有用。

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