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人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域包括如下：

“機器翻譯,智能控制,專家系統(tǒng),機器人學(xué),語言和圖像理解,遺傳編程機器人工廠,自動程序設(shè)計,航天應(yīng)用,龐大的信息處理,儲存與管理,執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。

人工智能（Artificial Intelligence）人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計算機科學(xué)的一個分支人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域，它企圖了解智能的實質(zhì)人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。[2]2021年9月25日，為促進人工智能健康發(fā)展，《新一代人工智能倫理規(guī)范》發(fā)布。

人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域包括

人工智能可以包括以下領(lǐng)域：金融，可以產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的行業(yè)；安防，比較關(guān)鍵的人工智能技術(shù)是人臉識別；大健康，是疫情大環(huán)境下的基本操作；智能駕駛，自動駕駛系統(tǒng)，算法，激光雷達等；企業(yè)服務(wù)，數(shù)據(jù)為王；機器人，在智能制造領(lǐng)域可謂是一大助力等等。

1、金融

在智能金融領(lǐng)域，人工智能主要應(yīng)用于四大領(lǐng)域：保險科技、智能風(fēng)控、智能投顧和智能投研。在這個可以產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的行業(yè)，實在太適合人工智能了，針對金融風(fēng)控、營銷等領(lǐng)域的人工智能產(chǎn)品層出不窮，數(shù)據(jù)分析師這個職業(yè)也在金融領(lǐng)域發(fā)光發(fā)熱。

2、安防

在智能安防領(lǐng)域，人工智能主要應(yīng)用于五大領(lǐng)域：身份認證系統(tǒng)、智能攝像機、車輛大數(shù)據(jù)、視頻分析和家庭安防。在智能安防領(lǐng)域，其中比較關(guān)鍵的人工智能技術(shù)是人臉識別，可以直接應(yīng)用在安防中。

3、大健康（智能醫(yī)療）

在AI+大健康領(lǐng)域，人工智能主要應(yīng)用于六大領(lǐng)域：智能影像診療、醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘、智能問診、語音電子病歷、健康管理、藥物挖掘。像醫(yī)院里常見的X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)影像，都會用到AI，像新冠疫苗研發(fā)，病毒研究等，那更是疫情大環(huán)境下的基本操作了。

人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：1、強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域；2、生成模型領(lǐng)域；3、記憶網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域；4、數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域；5、仿真環(huán)境領(lǐng)域；6、醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域；7、教育領(lǐng)域；8、物流管理領(lǐng)域。

1、強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域

強化學(xué)習(xí)是一種通過實驗和錯誤來學(xué)習(xí)的方法，它受人類學(xué)習(xí)新技能的過程啟發(fā)。在典型的強化學(xué)習(xí)案例中，我們讓試驗者通過觀察當前所處的狀態(tài)，進而采取行動使得反饋結(jié)果最大化。每執(zhí)行一次動作，試驗者都會收到來自環(huán)境的反饋信息，因此它能判斷這次動作帶來的效果是積極的還是消極的。

2、生成模型領(lǐng)域

人工智能通過對眾多樣本的采集，生成的模型具有很強的相似性。這就是說，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)是臉部的圖像，那么訓(xùn)練后得到的模型也是類似于臉的合成圖片。

人工智能頂級專家 Ian Goodfellow為我們提出兩種新思路：一個是生成器，它負責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)合成為新的內(nèi)容；另一個是判別器，負責(zé)判斷生成器生成內(nèi)容的真假。這樣一來，生成器必須反復(fù)學(xué)習(xí)合成的內(nèi)容，直到判別器無法區(qū)分生成器內(nèi)容的真?zhèn)巍?/p>

3、記憶網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域

為了讓人工智能系統(tǒng)像人類一樣適應(yīng)各式各樣的環(huán)境，它們必須持續(xù)不斷地掌握新技能，并且學(xué)會應(yīng)用這些技能。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難做到這些要求。比如，當一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對A任務(wù)完成訓(xùn)練后，若是再訓(xùn)練它解決B任務(wù)，則網(wǎng)絡(luò)模型就不再適用于A了。

目前，有一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠讓模型具備不同程度的記憶能力。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以處理和預(yù)測時間序列；漸進式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它學(xué)習(xí)各個獨立模型之間的橫向聯(lián)系并提取共同的特征，以此來完成新的任務(wù)。

4、數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域

一直以來，深度學(xué)習(xí)模型都是我們需要用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達到最佳的效果。離開大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型就不會達到最理想的效果。比如，當我們用人工智能系統(tǒng)解決數(shù)據(jù)缺乏的任務(wù)時，這時就會出現(xiàn)各種各樣的問題。有種被稱為遷移學(xué)習(xí)的方法，就是把訓(xùn)練好的模型遷移到新的任務(wù)中，這樣問題就迎刃而解了。

5、仿真環(huán)境領(lǐng)域

若要將人工智能系統(tǒng)應(yīng)用到實際生活中，那么人工智能必須具有適用性的特點。因此，開發(fā)數(shù)字環(huán)境來模擬真實的物理世界和行為，將為我們提供測試人工智能的機會。在這些模擬環(huán)境中的訓(xùn)練可以幫助我們很好的了解人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)原理，如何改進系統(tǒng)，也為我們提供了可以應(yīng)用于真實環(huán)境的模型。

6、醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域

目前，在垂直領(lǐng)域的圖像算法和自然語言處理技術(shù)已可基本滿足醫(yī)療行業(yè)的需求，市場上出現(xiàn)了眾多技術(shù)服務(wù)商，例如提供智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的德尚韻興，研發(fā)人工智能細胞識別醫(yī)學(xué)診斷系統(tǒng)的智微信科，提供智能輔助診斷服務(wù)平臺的若水醫(yī)療，統(tǒng)計及處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的易通天下等。盡管智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預(yù)測、醫(yī)療影像輔助診斷、藥物開發(fā)等方面發(fā)揮重要作用，但由于各醫(yī)院之間醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、電子病歷等不流通，導(dǎo)致企業(yè)與醫(yī)院之間合作不透明等問題，使得技術(shù)發(fā)展與數(shù)據(jù)供給之間存在矛盾。

7、教育領(lǐng)域

科大訊飛、乂學(xué)教育等企業(yè)早已開始探索人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。通過圖像識別，可以進行機器批改試卷、識題答題等；通過語音識別可以糾正、改進發(fā)音；而人機交互可以進行在線答疑解惑等。AI 和教育的結(jié)合一定程度上可以改善教育行業(yè)師資分布不均衡、費用高昂等問題，從工具層面給師生提供更有效率的學(xué)習(xí)方式，但還不能對教育內(nèi)容產(chǎn)生較多實質(zhì)性的影響。

8、物流管理領(lǐng)域

物流行業(yè)通過利用智能搜索、 推理規(guī)劃、計算機視覺以及智能機器人等技術(shù)在運輸、倉儲、配送裝卸等流程上已經(jīng)進行了自動化改造，能夠基本實現(xiàn)無人操作。比如利用大數(shù)據(jù)對商品進行智能配送規(guī)劃，優(yōu)化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業(yè)大部分人力分布在“最后一公里”的配送環(huán)節(jié)，京東、蘇寧、菜鳥爭先研發(fā)無人車、無人機，力求搶占市場機會。

人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：1.強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域；2.生成模型字段；3.內(nèi)存網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域；4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域；5.模擬環(huán)境領(lǐng)域；6.醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域；7.教育領(lǐng)域；8.物流管理領(lǐng)域。

1.加強學(xué)習(xí)領(lǐng)域

強化學(xué)習(xí)是一種通過實驗和錯誤進行學(xué)習(xí)的方法，它受到人類學(xué)習(xí)新技能過程的啟發(fā)。在強化學(xué)習(xí)的典型案例中，我們要求參與者采取行動，通過觀察當前情況來最大化反饋結(jié)果。每次你執(zhí)行一個動作，實驗者都會收到環(huán)境的反饋，所以它可以判斷這個動作的效果是積極的還是消極的。

2.生成模型字段

通過大量樣本的收集，人工智能生成的模型具有很強的相似性。也就是說，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)是人臉的圖像，那么訓(xùn)練后得到的模型也是類似人臉的合成圖像。

人工智能頂級專家Ian Goodfellow為我們提出了兩個新思路：一個是生成器，負責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)合成新的內(nèi)容；另一個是鑒別器，負責(zé)判斷生成器生成的內(nèi)容是真是假。這樣，生成器必須反復(fù)學(xué)習(xí)合成的內(nèi)容，直到鑒別器無法辨別生成器內(nèi)容的真實性。

3.存儲網(wǎng)絡(luò)字段

人工智能系統(tǒng)要像人類一樣適應(yīng)各種環(huán)境，就必須不斷掌握新的技能并學(xué)會應(yīng)用。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難滿足這些要求。比如一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完A任務(wù)后，如果訓(xùn)練它去解決B任務(wù)，那么這個網(wǎng)絡(luò)模型就不再適合A了。

目前有一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以使模型具有不同程度的記憶能力。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以處理和預(yù)測時間序列；漸進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)獨立模型之間的水平關(guān)系，提取共同特征，可以完成新的任務(wù)。

4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域

一直以來，深度學(xué)習(xí)模式都是需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達到最好的效果。沒有大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型不會取得最好的效果。例如，當我們使用人工智能系統(tǒng)解決缺乏數(shù)據(jù)的任務(wù)時，會出現(xiàn)各種問題。有一種方法叫遷移學(xué)習(xí)，就是把訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)移到一個新的任務(wù)上，這樣問題就很容易解決了。

5.仿真環(huán)境領(lǐng)域

如果人工智能系統(tǒng)要應(yīng)用于現(xiàn)實生活，那么人工智能必須具有適用性的特點。因此，開發(fā)模擬真實物理世界和行為的數(shù)字環(huán)境，將為我們提供檢驗人工智能的機會。在這些仿真環(huán)境中進行訓(xùn)練，可以幫助我們很好地理解人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)原理以及如何改進系統(tǒng)，也為我們提供了一個可以應(yīng)用到真實環(huán)境中的模型。

6.醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域

目前垂直領(lǐng)域的圖像算法和自然語言處理技術(shù)基本能夠滿足醫(yī)療行業(yè)的需求，市場上已經(jīng)出現(xiàn)了很多技術(shù)服務(wù)商，比如提供智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的尚德云星、開發(fā)人工智能細胞識別醫(yī)療診斷系統(tǒng)的智維信分公司、提供智能輔助診斷服務(wù)平臺的若水醫(yī)療、統(tǒng)計處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的一通天下等。雖然智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預(yù)測、醫(yī)學(xué)影像輔助診斷、藥物開發(fā)等方面發(fā)揮著重要作用。由于醫(yī)院之間缺乏醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和電子病歷的流通，企業(yè)與醫(yī)院之間的合作不透明，這就使得技術(shù)發(fā)展與數(shù)據(jù)供給之間產(chǎn)生矛盾。

7.教育領(lǐng)域

科大訊飛、學(xué)校教育等企業(yè)已經(jīng)開始探索人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。通過圖像識別，可以進行試卷批改、識題、機器答題等。通過語音識別可以糾正和改善發(fā)音；人機交互可以在線回答問題。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行業(yè)師資分布以及成本問題，從工具層面為師生提供更高效的學(xué)習(xí)方式，但無法對教育內(nèi)容產(chǎn)生更實質(zhì)性的影響。

8.物流管理領(lǐng)域

物流行業(yè)利用智能搜索、推理規(guī)劃、計算機視覺、智能機器人等技術(shù)，在配送、裝卸、運輸、倉儲等過程中進行了自動化改造，基本可以實現(xiàn)無人化作業(yè)。比如利用大數(shù)據(jù)對商品進行智能配送規(guī)劃，優(yōu)化物流供給、需求匹配、物流資源的配置等。

以上就是本期長沙卡信小編分享的人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域的相關(guān)知識，希望能對各位老板們能有所幫助。