人工智能在生活中的应用有哪些
人工智能在生活中的应用有:1、虚拟个人助理,使用者可通过声控、文字输入的方式,来完成一些日常生活的小事;2、语音评测,利用云计算技术,将自动口语评测服务放在云端,并开放API接口供客户远程使用;3、无人汽车,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标;4、天气预测,通过手机GPRS系统,定位到用户所处的位置,在利用算法,对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。
人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。今天我就通过人工智能的六个方向讲一讲人工智能在生活中的有趣应用,来帮助大家更好地理解人工智能,尽享科技带给我们的便捷生活。
【第一方面:自然语言处理】
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,特别是其中的软件系统,是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。自然语言处理的目的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
1、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。至于专业领域的翻译,如法律、医疗领域,机器翻译根本就是不可行的。
面对这一困境,自然语言处理正在努力打通翻译的壁垒,只要提供海量的数据,机器就能自己学习任何语言。机器从0开始进入一个领域(零成本进入)大概2周时间。所以,进入哪个领域都能高度垂直的做下去。比如,法律类专业文章翻译,优质法律文章的总量是有限的,让机器学习一遍这些文章,就可以保证翻译95%的流畅度,而且能做到实时同步。
2、虚拟个人助理
虚拟个人助理是指使用者通过声控、文字输入的方式,来完成一些日常生活的小事。大部分的虚拟个人助理都可以做到搜集简单的生活信息,并在观看有关评论的同时,帮你优化信息,智能决策。
同时部分虚拟个人助理还可以直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件,这些都是虚拟个人助理的变化形式之一。虚拟个人助理应用在我们生活中的方方面面,音响、车载、智能家居、智能车载,智能客服多个方面。一般来说,听到语音指令就可以完成服务的,基本上都是虚拟个人助理。
3、智能病例处理
自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库,机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量,生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性,激发论文思路,同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。
其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生,这样下来同样同读一篇50页的病历,抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍,大大地提高了医院的办公效率,求医难这个问题将得到很多的缓解。
【第二方面:语音识别】
语音识别是一门交叉学科。 语音识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流,让机器明白你说什么,这是人们长期以来梦寐以求的事情,如今人工智能将这一理想变为现实,并带它走入了我们日常的生活。
1、智能医院
依靠人工智能技术和大数据,医院可以实现智能语音交互的知识问答和病历查询,语音录入能取代打字,让您通过说话的方式,就可轻松与电脑、平板电脑、移动查房设备进行录入。每一个人说的话说话都会被转录成文字并显示在您的HIS系统、PACS系统、CIS系统等希望输入文字的位置。此外还可以对健康风险进行预测和对患者分群进行分析。
2、口语评测
在语音识别方面还有一个比较有趣的应用——语音评测服务,语音评测服务是利用云计算技术,将自动口语评测服务放在云端,并开放API接口供客户远程使用。在语音测评服务中,人机交互式教学,能实现一对一口语辅导,就好像是请了一个外教在家,从此解决了哑巴英语的问题。
【第三个方面:计算机视觉】
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。通过计算机视觉,电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是通过对采集的图片或者视频进行处理以获得相应场景的三维信息。
1、智能安防
随着各级政府大力推进“平安城市”建设的过程中,监控点位越来越多,视频和卡口产生了海量的数据。尤其是高清监控的普及,整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增长,依靠人工来分析和处理这些信息变得越来越困难,利用以计算机视觉为核心的安防技术领域具有海量的数据源以及丰富的数据层次,同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致,从可以从事前的预防应用到事后的追查。
2、人脸识别打拐
当前,全国拐卖儿童犯罪活动较为猖獗,受害人及受害家庭数以万计。据民政部估计,目前,全国流浪乞讨儿童数量在100 万-150 万左右。在河南、云南以及两广沿海等地乡村地区,买卖儿童几近市场化,形成了一个完整的地下黑色利益链。可以寻回被拐卖儿童这件事迫在眉睫,刻不容缓。目前计算机视觉所应用的“人像识别、人脸对比”最快可以让被拐儿童在7小时内被寻回,这是计算机视觉在安全领域的巨大应用,今后也将越来越多地应用在打击犯罪等方面。
【第四个方面:专家系统】
专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域,它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。通常是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,去解决那些需要人类专家处理的复杂问题。
1、无人汽车
无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。从20世纪70年代开始,美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究,在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。
中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究,国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年,首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里,其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。
2、天气预测
随着手机的普及,现在越来越多的人已经习惯观看手机中的天气预测,而在天气预测中,专家系统的地位也是决定性的。专家系统可以首先通过手机的GPRS系统,定位到用户所处的位置,在利用算法,对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。
用户就可以随时随地地查询自己所在地的天气走势。天气预测中再无“局部地区有雨”的字眼,取而代之的是“您所在街道25分钟后小雨,50分钟后雨停”。给您配上一位专属的天气预报员,让您收到的天气预报能精准到分钟和所在街道。
3、城市系统
城市系统是将交通、能源、供水等基础设施全部数据化,将散落在城市各个角落的数据进行汇聚,再通过超强地分析、超大规模地计算,实现对整个城市的全局实时分析,让城市智能地运行起来。城市系统率先解决的问题就是堵车。今年杭州的城市大脑,通过对地图数据、摄像头数据进行智能分析,从而智能地调节红绿灯,成功将车辆通行速度最高提升了11%,大大改善了出行体验。
【第五个方面:各领域交叉使用】
其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其他领域,然而交叉应用最突出的方面还是智能机器人。机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作,例如生产业、建筑业,或是危险的工作。
1、物流机器人
物流机器人是结合机器人产品和人工智能技术去实现高度柔性和智能的物流自动化的技术变革的引领者。在消费升级下的市场压力,海量SKU的库存管理、难以控制的人力成本,都已经成为电商、零售等行业的共同困扰。而物流机器人管理成本低,包裹完整性强,可以满足各种分拣效率和准确率的要求,投资回报周期短。它的出现可有效提升生产柔性,助力企业实现智能化转型,也将越来越多地应用在日常生活中。
2、萌宠机器人
孩子一直是家长的心肝肉,而如何让孩子赢在起跑线也是各路家长无比关心的问题,这时候早教就显得尤为重要了。早教其实就是让孩子有效的玩耍,让孩子在玩耍的过程中学到很多知识,开发孩子的脑力,动手能力,反应能力,审美能力,培养兴趣及习惯。
市面上的早教机构价格昂贵,师资力量不足,同时还可能存在一定的安全隐患,这时候萌宠机器人的存在就很大的缓解了这一问题。语音功能让它就像孩子的小伙伴一样和孩子交流,记忆功能还可以记住宝宝的使用习惯,很快找到宝宝想听的内容。同时提供快乐儿歌、国学经典、启蒙英语等早期教育内容,且云端内容可以持续更新。
以上是人工智能在生活中的应用有哪些的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)发布博文,宣布将出席8月6日至8日,在美国加利福尼亚州圣克拉拉举行的全球半导体存储器峰会FMS2024,展示诸多新一代产品。未来存储器和存储峰会(FutureMemoryandStorage)简介前身是主要面向NAND供应商的闪存峰会(FlashMemorySummit),在人工智能技术日益受到关注的背景下,今年重新命名为未来存储器和存储峰会(FutureMemoryandStorage),以邀请DRAM和存储供应商等更多参与者。新产品SK海力士去年在