人工智能的有哪些主要應(yīng)用領(lǐng)域

人工智能的有哪些主要應(yīng)用領(lǐng)域

企服解答

人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：1、強(qiáng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域

強(qiáng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)案例中，我們讓試驗者通過觀察當(dāng)前所處的狀態(tài)，進(jìn)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(qiáng)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(fù)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(fù)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(dāng)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(jìn)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(dá)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(dá)到最理想的效果。比如，當(dāng)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(jī)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(jìn)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(xì)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(jìn)行機(jī)器批改試卷、識題答題等；通過語音識別可以糾正、改進(jìn)發(fā)音；而人機(jī)交互可以進(jìn)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(fèi)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(jī)視覺以及智能機(jī)器人等技術(shù)在運(yùn)輸、倉儲、配送裝卸等流程上已經(jīng)進(jìn)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(jìn)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(jī)，力求搶占市場機(jī)會。