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人工智能在行业中的应用是怎样的


更新时间:2019-11-06  


  只要提到AI,我们的大脑就能唤起终结者机器破坏世界的画面。欣慰的是,AI正在朝着积极乐观的方向发展。因此,本文主要探讨AI如何帮助我们的生活,并最终造福人类。比如:如何影响医疗、金融、农业等各个领域。

  随着AI的不断发展,在不久的将来,网络上的消费者可能会通过拍张照片来购买产品。像CamFind这样的公司及其竞争对手已经在尝试这种方法。

  许多银行已经采用基于AI系统来提供客户支持并检测异常情况和信用卡欺诈。HDFC银行就是一个例子。

  使用AI预防欺诈并不是一个新概念。实际上,人工智能解决方案可用于增强零售和金融等多个业务部门的安全性。

  万事达卡和RBS WorldPay等公司多年来一直依靠AI和深度学习来检测欺诈性交易模式并防止卡欺诈。这节省了数百万美元。

  风险投资一直依靠计算机和数据科学家来确定市场的未来模式。交易主要取决于准确预测未来的能力。

  AI之所以出色,是因为它们可以在短时间内处理大量数据。AI还可以学习观察过去数据中的模式,并预测这些模式将来可能会重复。

  在超高频交易时代,金融机构正在转向使用AI来改善其股票交易性能并提高利润。

  日本领先的经纪公司野村证券就是这样的组织。该公司一直不情愿追求一个目标,即借助计算机来分析经验丰富的股票交易员的见解。经过多年的研究,野村证券将推出一种新的股票交易系统。

  新系统在其计算机中存储了大量的价格和交易数据。通过利用此信息库,它将进行评估。例如,它可以确定当前市场状况与两周前的状况相似,并预测股价在几分钟内将如何变化。这将有助于根据预测的市场价格做出更好的交易决策。

  气候变化,人口增长和粮食安全等问题促使该行业寻求更多创新方法来提高农作物产量。

  组织正在使用自动化和机器人技术来帮助农民找到更有效的方法来保护农作物免受杂草侵害。

  Blue River技术公司开发了一种名为See&Spray的机器人,该机器人使用诸如对象检测之类的计算机视觉技术来监控除草剂并将其精确喷洒到棉花上。精确喷雾可以帮助防止对除草剂的抵抗。

  除此之外,位于柏林的农业科技初创企业PEAT开发了一个名为Plantix的应用程序,该应用程序可通过图像识别土壤中潜在的缺陷和营养缺乏症。

  图像识别应用通过用户的智能手机相机捕获的图像识别可能的缺陷。然后为用户提供土壤修复技术,技巧和其他可能的解决方案。该公司声称其软件可以实现模式检测,估计精度高达95%。

  在挽救生命方面,许多组织和医疗中心都依赖AI。法治宣传教育内容文字2017年5月2法治宣传教育内!医疗保健中的AI如何帮助世界各地的患者有很多例子。

  一家名为Cambio Health Care的组织开发了用于预防中风的临床决策支持系统,该系统可以在有患者患中暑的风险时向医生发出警告。

  另一个此类示例是Coala Life,该公司拥有可以查找心脏病的数字化设备。

  同样,Aifloo正在开发一个系统来跟踪人们在养老院,家庭护理等方面的表现。医疗保健中AI的最好之处在于,您甚至不需要开发新药。通过正确使用现有药物,您还可以挽救生命。

  在过去的几年中,人工智能已成为游戏行业不可或缺的一部分。实际上,人工智能的最大成就之一就是在游戏行业。

  DeepMind 基于AI的AlphaGo以击败的围棋世界冠军Lee Sedol而闻名,是目前AI领域最重要的成就之一。胜利后不久,DeepMind创建了一个称为AlphaGo Zero的高级版本AlphaGo ,它在一次的训练对抗中击败了前身。

  太空探索总是需要分析大量数据。人工智能和机器学习是处理和处理这种规模数据的最佳方法。

  在很长的时间内,自动驾驶一直是AI行业的流行语。自动驾驶的发展必将彻底改变交通运输系统。

  自动驾驶著名例子是特斯拉的自动驾驶汽车。人工智能实现计算机视觉,图像检测和深度学习,以制造能够自动检测物体并在无人干预的情况下行驶的汽车。

  如今,虚拟助手是一种非常普遍的技术。几乎每个家庭都有一个虚拟助手来在家中控制电器。比如Siri,Cortana和Alexa,越来越受欢迎。

  亚马逊的Echo是如何使用人工智能将人类语言转化为可取动作的一个例子。该设备使用语音识别和NLP来执行命令中的各种任务。它不仅可以播放您喜欢的歌曲,还可以做更多的事情。它可用于控制房屋中的设备,预定出租车,打电话,订购喜欢的食物,检查天气状况等等。

  另一个例子是新发布的Google虚拟助手Google Duplex,它使数百万人震惊。它不仅可以为您响应电话和预订约会,而且还增加了人性化的感觉。

  该设备使用自然语言处理和机器学习算法来处理人类语言并执行诸如管理日程安排,控制智能家居,进行预订等任务。

  自从社交媒体进入生活以来,我们一直在通过聊天、推文、帖子等生成大量数据。在任何有大量数据的地方,总是会涉及到AI和机器学习。

  在诸如Facebook之类的社交媒体平台中,人工智能用于面部验证,其中,机器学习和深度学习概念用于检测面部特征并标记你的朋友。深度学习用于通过使用一堆深度神经网络从图像中提取每一个细节;另一方面,机器学习算法可用于根据你的兴趣来设计Feed。

  另一个是Twitter的AI,该AI被用于识别推文中的仇恨言论和语言。它利用机器学习,深度学习和自然语言处理来过滤令人反感的内容。该公司发现并禁止了30万个与有关的帐户,其中95%是由非人类的人工智能机器发现的。

  基于AI的系统MuseNet现在可以撰写古典音乐,呼应古典传奇人物巴赫和莫扎特。

  MuseNet是一个深度神经网络,能够用10种不同的乐器生成4分钟的音乐作品,并且可以将乡村、莫扎特、甲壳虫的风格进行组合。

  MuseNet并不是通过对音乐的理解进行明确编程的,而是通过自行学习发现了和谐、节奏和风格的模式。

  人工智能的另一个创新产品是称为Wordsmith的内容自动化工具。Wordsmith是一种自然语言生成平台,可以将数据转换为有见地的叙述。

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