人工智能的7大應用領域

無人駕駛汽車

   自動駕駛汽車是智能汽車的一種，也叫輪式移動機器人，它主要依賴于車內電腦系統為主的智能駕駛控制器來實現自動駕駛。無人機技術涉及到許多方面，如計算機視覺技術、自動控制技術等。

   發達國家，如美國，英國，德國，自70年代以來一直在致力于無人駕駛汽車的研究，而中國也從80年代開始對無人駕駛汽車進行研究。

   一輛叫做斯坦利的無人駕駛汽車在2005年以平均40km/h的速度在美國莫哈維沙漠中的野外地形賽道上行駛，耗時6小時53分58秒，行駛里程達到282千米。

   斯坦福大學是一輛大眾途銳汽車改裝而成，大眾汽車技術研究部、大眾集團下屬的電子研究實驗室和斯坦福大學共同合作完成的，該實驗室外部設有攝像頭、雷達、激光測距儀等設備，以感應周圍環境，內部設有自動駕駛控制系統以完成指揮、導航、制動和加速等操作。
在2006年，卡內基梅隆大學開發了另一款無人駕駛汽車Boss，它能根據交通規則安全駕駛穿過位于空軍基地附近的街道，并能躲避其他車輛和行人。

   近幾年來，隨著人工智能浪潮的興起，無人駕駛成為熱門的話題，國內外很多企業都在致力于自動駕駛和無人駕駛技術的研究。舉例來說，Google的GoogleX實驗室正在積極研發無人駕駛汽車GoogleDriverlessCar，而百度也已經啟動了“百度無人駕駛汽車”的研發計劃，其自主研發的Apollo無人駕駛汽車也已經亮相2018年央視春晚。

   但近兩年來，人們發現無人駕駛的復雜性遠遠超過了幾年前的預期，離真正商業化還有一段距離。

聲紋識別

   除人臉識別外，生物特征識別技術有許多種，目前使用較多的是聲紋識別技術。語音識別是一種生物識別技術，又稱說話者識別，它包括對說話者的識別和說話者的確認。

   聲音識別的工作過程是，系統采集說話者的聲音信息并將其輸入數據庫，當說話者再次說話時，系統采集此聲音信息并自動與數據庫中現有的聲音信息進行對比，以確定說話者的身份。
與傳統的識別方法(如鑰匙、文件等)相比，聲紋識別具有抗遺忘、可遠程識別等優點，在現有算法優化和隨機密碼等技術手段下，聲紋還可以有效地防錄音、防合成，因而安全性高、響應快、識別準確。

   與人臉識別、虹膜識別等生物特征識別技術相比，聲紋識別技術具有能夠通過電話通道、網絡通道等多種途徑獲取用戶聲紋信息的特點，因而具有很強的遠程身份確認能力。

智能客服機器人

   智能客服機器人是利用機器來模擬人的行為的人工智能實體形態，它能實現語音識別和自然語義理解，并具有商務推理、對話響應等功能。

   智能客服機器人在用戶訪問網站并進行會話時，根據系統獲得的訪問者地址、IP和訪問路徑等信息，對用戶的意圖進行快速分析，回復用戶的真實需求。與此同時，智能客服機器人擁有龐大的行業背景知識庫，可以對常規用戶咨詢問題進行標準應答，提高應答準確率。
在商務服務和市場營銷中，智能客服機器人得到了廣泛的應用，為客戶解決問題，提供決策依據。與此同時，智能客服機器人在回答問題時，可以結合豐富的對話語料進行自適應訓練，從而使其在回答問題時更加精確。

   在垂直發展的智能客戶服務機器人中，它已經能夠深入解決許多企業的細分場景問題。例如電子商務企業面臨的售前咨詢問題，對大多數電子商務企業而言，消費者所咨詢的售前問題一般圍繞著價格、優惠條件、貨物來源渠道等主題，傳統的人工客服每天都會對這些重復出現的問題進行解答，導致不能及時為有更復雜問題的客戶群體提供服務。

   而且智能客服機器人能夠對用戶提出的各種簡單、重復性高的問題進行解答，還能為用戶提供全天候的咨詢、解決問題服務，它的廣泛應用也大大降低了企業的人工客服成本。

   對話方式：能和人類一樣交流的機器。

   另一個人工智能模式是會話/人機交互模式。它定義為機器與人之間以不同方式(包括聲音、文本和圖像)進行的交互，包括機器與人，人與機器，以及來回的人機交互。這個模型的目的是讓機器可以和人進行交互。

   這種模式最常見的例子包括聊天機器人，語音助理，情感，情緒和意圖分析。通過翻譯，我們可以更好地理解人類交往背后的意圖，促進人們之間的交往。要記住的重要一點是，這種模式是為了創造一種更方便的方式，使人與機器通過自然的或者令人舒服的方式進行交互。
利用人工智能識別模式和異常。

   特別擅長于識別模式和發現異?；虍惓Ｖ怠Ｔ谌斯ぶ悄茼椖恐?，模式匹配模式是一種不斷重復使用的方法，并且已經被越來越多的人采用。AI模式和異常模式的目標是使用機器學習和其他認知方法來學習數據中的模式，并學習數據點之間的高階聯系，以確定它是否符合已有模式，還是異常值或異常。

   這個模式的目的是找到匹配的數據，以及與現有數據不匹配的數據。

   該模式的應用包括欺詐和風險檢測，以確定情況是否超出正?；蝾A期。另外一種應用程序是查找數據中的模式，并幫助減少或修正人為的錯誤。這一模式還包括預測文本，這一模式可以分析語音和語法中的模式，從而幫助建議選擇哪些單詞以加快寫作速度。