人工智能有哪些应用场景

谢邀

老僧刚看完李开复的《人工智能》，书里关于AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱讲得蛮透彻，推荐给题主~

其实，人工智能主要有四大功能：语音识别、自然语言理解、数据挖掘、计算机视觉。像天猫精灵、无人驾驶汽车、淘宝给你推荐你感兴趣的商品……所有AI应用场景几乎都是基于这四大功能。

AI具体的应用场景很多，像自动驾驶、医疗、安防、教育、娱乐、家居、金融、电商零售等，老僧就不一一讲了，随便说几个。

1、自动驾驶

自动驾驶主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪，来实现包括道路行驶、地貌识别、导航定位、车道识别、交通控制、停车等多个功能，最终完成无人驾驶的目标。

2、AI医疗

AI医疗领域其实挺广的，虚拟助手、医疗影像、医用机器人、智能健康管理、智能影像识别、智能药物研发等都在AI医疗射程范围之内。例如阿里云AI诊断最新技术，新冠肺炎CT影像识别准确率高达96%，识别速度相比医生肉眼识别提高了近30倍。

3、AI安防

AI安防的具体应用包括区域人群监控、客流统计、身份认证的人脸识别、道路监控的车辆识别、案情分析系统等一系列场景，虽然听起来离我们挺遥远，但是一个城市大脑就全覆盖了～

4、AI教育

AI教育，包括自适应学习、虚拟学习助手、智能评测、个性化辅导、儿童陪伴等。家里有小朋友应该比较熟悉，主打利用人工智能因材施教的学吧课堂、科大讯飞、云知声等等都是AI教育的具体应用。

不管是何种应用场景，人工智能都将给用户继续带来全新的体验，而这种新体验的背后带来的是效率的提升，以及行业的巨大变革。

人工智能在当前的运用范围有多广

人工智能（ArtificialIntelligence），简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的一门新的技术科学。

人工智能的应用范围非常的广泛，就我们普通人来说，最先也早接触的可能就是娱乐方面的电脑游戏了。这种最简单的人工智能，使得人类的智能在它面前感觉不堪一击。前些年的深蓝、阿尔法狗，都已经拥有自我学习的能力，很轻松的打败了世界冠军。

语音识别也是人工智能很常见的应用，比如苹果的Siri，小米的小爱同学…经过这么多年的发展，她们都进化的强大了很多，不仅能听懂我们的话，还可以很有逻辑性地与我们对话，让许多成年人都会饶有兴趣的和她们聊聊天。

最近我关注了一个展示两台客服机器人川宝和快宝的账号，这个账号每天发人们和这两个活宝机器人对话的视频。看了好多个视频后，我有点难以相信这个是真的机器人在和人类对话。因为这机器人和人对话的逻辑性、上下文衔接性太恐怖了。感觉像是人们提前安排好段子，然后输入到电脑一样。

还有一个人工智能的方向是图像识别，这方面炒的比较火热的应用是自动驾驶。谷歌和百度都在搞这方面的研究，并且深圳公交集团的无人驾驶公交车已经上路运营了。无人驾驶车上配有摄像头、雷达、GPS天线等设备，基于人工智能的图像识技术，能感知周围环境，实时对其他道路使用者和突发状况作出反应。

社交媒体方面的人工智能其实也非常强大了，而且经常在我们不易察觉的方式来影响着我们。非常典型的就如同我们目前正在使用的今日头条软件，它基于大数据挖掘、分析方面的人工智能，使得我们每个人在它面前几乎是完全透明的。它知道你的好恶，甚至能预测你脑袋里想的东西，从而非常精准地给你推荐相关的信息。人工智能，几乎要比你更加了解你自己！

以上列举的只是我们普通人最常接触的人工智能，事实上，几乎各行各业都会或多或少应用到人工智能，并且其应用只会越来越广泛。人工智能，在不远的将来，终将会发展成为科幻片那样，超过人类智能的恐怖的存在！

人工智能的主要应用领域有哪些

人工智能是一门贯穿性的综合学科，主要包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、语言学，人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类类智能活动的能，来延伸人类智能科学

人工智能的应用实例：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索和博弈等

目前人工智能应用领域比较多，具体如下：

机器人领域：人工智能机器人，如RET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的

语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息，如语音开锁、语音邮件以及未来的计算机输入等方面

图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术；例如人脸识别，汽车牌号识别等。

专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题

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，Semanticparsing,dependencyparsing,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。

人工智能技术在行业里有什么具体的应用

人工智能的应用很广泛，比如工厂里经常用到的机械臂、物流行业的搬运机器人、经常被大家YY的类人机器人（在色情领域的前景经常被人议论）、新闻自动化抓取和编辑、音乐编曲和创作等等。这里不多说了，给大家展示一个人工智能音乐工具和人类协作完成的作品（这是已经完成的作品，所以你很难分清这到底是纯人类的作品还是人工智能参与创作的作品，是不是很惊讶）：

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