人工智能例子（人工智能例子弊端）

人工智能应用的例子

机器人和智能家居：从扫地机器人到陪伴机器人，再到智能电视、门锁和空调，人工智能技术正使家居生活更加智能化和人性化。 打车服务：叫车软件的智能系统能够评估和测距，将乘客位置发送给车主，确保车主能在最短时间内赶到乘客身边。

人脸识别：生活中所用的支付系统或是金融系统的人脸识别，能给人带来安全保障。高铁进站的人脸识别，酒店以及安防系统，还有生活中的门锁等。人工智能的技术慢慢的成熟。

举例人工智能在生活中的应用有：多语言翻译。自然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，大家想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，需要我们再次对句子进项二次加工排列组合。

迄今为止，人工智能在飞机控制方面的应用仅限于无人机，尽管使用人工智能导航的“飞的”（空中出租车）已经进行了飞行测试。专家表示，当前，相比AI，人类还是更擅长驾驶飞机，但人工智能被广泛应用于航线规划、时刻表优化和预订管理。

人工智能技术能够解决商业问题的例子有哪些?

1、人工智能技术可以解决的商业问题其实有很多的，比如有：智能客服，智能客服主要的工作就是在人工换班或者是等待人太多的时候为客户解决问题的。智能机器人，因为这种机器人是拥有简单的智力并且可以自己移动，所以这种机器人可以做的工作非常多，比如可以提醒我们做一些事情，可以帮助做一些家务等等。

2、智能制造领域。标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。智能交通领域。

3、人工智能创业公司（AI Specialized Startups）：这类创业公司主要专注于某一领域的专精（Specialization），在某个小领域取得突破或核心技术。与其他创业方向不同，人工智能的创业技术门槛非常高，这也保证了创业公司有机会在特定领域获得一杯羹。

4、例如前海征信产品部门基于Encoder-Decoder深度学习技术框架设计的智能风控专家机器人，可以应用于银行业风控反欺诈领域，解释贷款产品特性、借款人风险识别、贷款产品政策等各类问题，高效智能地服务信贷审批、贷后风控管理和资产组合经理，提升信贷产品审批速度，降低客户违约率，防范贷款欺诈风险。

5、并生成更有效的业务结构。人工智能辅助电子商务自动化可以成为其平台规则改变者，拥有太多自己的板块，此外，它可以节省大量的时间和精力用于关键任务任务。人工智能可以很快接管大量琐碎但耗时的任务。甚至可以创建一个AI虚拟助手来处理诸如回复电子邮件，安排会议和组织行程等工作。

当今使用的人工智能有哪些应用?

人工智能的应用领域包括手机、APP、各种智能穿戴设备、医疗、教育、金融行业、重工制造业等。人工智能是计算机科学的一个分支它企图了解智能的实质并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别，自然语言处理和专家系统等。

机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

人工智能大致有10个方向的应用：个性化推荐；人脸识别；无人驾驶汽车；智能客服聊天机器人；机器翻译；医学图像处理；图像搜索；声纹识别；智能外呼机器人；智能音箱。

智能服务：个性化定制、远程运维及预测性维护等。智能家居：智能家居主要是引用物联网技术，通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI，可以设置口令指挥产品自主运行，同时AI还可以搜索使用者的使用数据，最后达到不需要指挥的效果。

虚拟个人助理 Siri，GoogleNow和Cortana都是各种渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能数字个人助理。人工智能在这些应用程序中十分重要，由于他们搜集有关恳求的信息并运用该信息更好地辨认您的言语并为您供给适合您偏好的结果。

人工智能有哪些

1、自然语言处理 自然语言处理 （NLP） [30]是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力， 是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别， 人类的思维建立在语言之上， 所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。

2、智能搜索引擎：通过机器学习算法，提升搜索结果的相关性和效率。 自动驾驶（OSO系统）：利用计算机视觉、传感器技术和路径规划算法，实现车辆的自主导航和驾驶。 人像识别：采用生物识别技术，通过计算机视觉分析个体特征，实现身份认证。

3、机器学习 机器学习是一种通过让机器从数据中学习规律和模式，从而完成特定任务的方法。它是最为常见的人工智能技术之一，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。机器学习的主要算法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。

4、人工智能（AI）涵盖了多个技术领域，其中包括： 机器人技术：这一领域涉及机器的设计、构建、编程和应用，目的是赋予机器类似于人类和动物的行为能力。 语音识别技术：也称为自动语音识别（ASR），它将语音转换为计算机可处理的文本，如二进制代码或字符序列，以便于进一步处理。

5、机器学习 机器学习是一种通过分析数据来提高计算机性能的算法。它主要解决预测、聚类、分类和降维等关键问题。根据学习方式的不同，机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

6、人工智能有：自然语言生成 利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。代表性厂商包括：Attivio、Cambridge Semantics、Digital Reason、Lucidworks、Narrative Science和SAS。语音识别 将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。