人工智能7大应用领域(人工智能主要体���在哪些�

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摘要:AI的19个热门应用领域，你了解多少？

1.自然语言生成(自然语言生成)

自然语言生成是人工智能的一个分支，研究如何将数据转换成文本，用于客户服务、报表生成和市场概述。

2.语音识别(语音识别)

Siri就是一个典型的例子。

目前，通过语音响应交互系统和移动应用程序转录人类语言的系统有几十万个。

3.虚拟助理(虚拟代理)

虚拟助手是一种可以与人类进行交互的计算机代理或程序，其中最著名的是聊天机器人。虚拟助手多用于客户服务和支持，可以作为智能家居的管理者。

4.机器学习平台(机器学习平台)

机器学习是计算机科学和人工智能技术的一个分支，可以提高计算机的学习能力。

提供算法、API(应用程序接口)、开发和培训工具包、数据和计算能力，以设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器，受到企业的广泛青睐，以解决预测和分类任务。

Adext是世界上第一个也是唯一一个受众管理工具。它将人工智能和机器学习应用于数字广告，以便将广告准确地传递给最符合产品定位的受众。

5.人工智能硬件优化(AI优化的硬件)

专门设计构造的GPU(图形处理单元)和CPU(中央处理器)用于运行面向人工智能的计算任务。

即将到来的基于人工智能优化的硅芯片将直接嵌入你的便携式设备和生活中的任何地方。

6.决策管理(决策管理)

智能机器可以将规则和逻辑引入人工智能系统，因此您可以使用它们进行初始设置/训练，以及持续的维护和优化。

决策管理可以在多种企业应用中实现，可以帮助或自动做出决策，使企业利润最大化。

7.深度学习平台(深度学习平台)

深度学习平台是机器学习的一种特殊形式。它包含多层人工神经网络，可以模拟人脑，处理数据和创建决策模式。目前主要用于基于大数据集的模式识别和分类。

8.生物识别。

这项技术可以识别、测量和分析人类的行为以及身体的物理结构和形状。

它可以赋予人与机器之间更自然的交互，包括但不限于图像、触摸识别和肢体语言识别，目前广泛应用于市场研究领域。

9.机器加工自动化(机器人加工自动化)

机器自动化使用脚本和其他方法来自动化人工操作，以支持更高效的业务流程。

目前用于人工成本高或效率低的任务和流程。

机器自动化可以最大限度的发挥人类的才能，让员工更有创造力和战略眼光，这对公司的发展至关重要。

10.文本分析和自然语言处理(文本分析和自然语言处理)

文本分析和自然语言处理使用统计和机器学习的方法来理解句子的结构、意义、语气和意图，广泛用于欺诈检测和信息安全，也可用于非结构化数据挖掘。

1.数字孪生/人工智能建模(数字孪生/人工智能建模)

数字结对是一种软件架构，它在物理系统和数字世界之间架起了一座桥梁。

通用电气(GE)宣布将成立一家人工智能公司，负责监控和预测飞机发动机、机车和燃气轮机的故障。该公司的数字双胞胎只有几行代码，即使是最复杂的版本看起来也像3D CAD绘图，充满了交互式图表和数据点。

12.网络防御(网络防御)

网络防御是一种计算机网络防御机制，其重点是在基础设施和信息受到攻击和威胁时进行预防、检测和及时响应。

人工智能和机器学习使网络防御进入了一个新的发展阶段:2017年，共检测到20亿条入侵记录，其中76%是偶然的，69%是由于身份丢失造成的。

递归神经网络(RNN)可以处理输入序列，并结合机器学习技术创建监督学习技术，可以发现可疑目标，检测高达85%的网络攻击。

Darktrace和Cylance等创业公司非常重视人工智能与网络防御相结合的工作。Darktrace将行为分析与高等数学相结合，自动检测组织中的异常行为，Cylance则应用人工智能算法防止恶意软件的入侵，减少攻击带来的损失。另一家致力于网络防御的公司Deep Instinct被视为“最具破坏性的初创公司”，该公司旨在保护企业端点、服务器和移动设备。

13.合规(合规)

合规是指个人或公司的业务活动符合公认的管理、法规、规则、标准或合同条款。

将人工智能应用于合规工作并不少见。自然语言处理技术可以扫描文本，并将它们的模式与关键词进行匹配，以识别与公司相关的变化。

具有预测分析功能和情景构建器的资本压力测试技术可以帮助公司遵守监管资本要求。此外，深度学习的使用可以有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。

14.知识工作者援助。

虽然很多人担心AI是否会完全取代人类的工作，但是不要忘记，AI技术可以极大地帮助人们完成自己的工作，尤其是在知识工作领域。

知识的自动化被列为第二大破坏性新兴技术。在严重依赖知识工作者的医疗和法律领域，从业者将逐渐使用AI技术作为诊断工具。

15.内容创建(内容创建)

内容创作包括人们输入到网络世界的任何材料，如视频、广告、博客、白皮书、信息图表和其他视觉或书面材料。

CBS等团队已经将AI技术用于内容生成；威比茨的SaaS平台可以通过人工智能视频产品将文本内容转化为视频内容；自动透视公司开发的Wordsmith在获取数据后，利用自然语言处理技术撰写新闻。

16.P2P网络(对等网络)

P2P是指网络的参与者共享一些硬件资源。这些共享资源通过网络提供服务和内容，不需要经过中间实体就可以被其他P2P节点直接访问。

Bet Capital LLC首席执行官本·哈特曼(Ben Hartman)在接受《企业家》杂志采访时表示，P2P网络也被用于货币加密，它甚至可以通过收集和分析大量数据来解决世界上一些最具挑战性的问题。

Price是一家旨在利用P2P网络和人工智能让搜索引擎更容易理解的公司。作为奖励，参与者可以借出他们电脑的计算能力。据此，该公司承诺建立一个更加透明的搜索引擎平台。

17.情感识别(Emotion Recognition)

情感识别可以通过先进的图像处理或音频数据处理来“读取”人脸的表情。目前，我们已经能够捕捉“微表情”，识别肢体语言线索，分析带有情绪的语音语调。

执法人员在审讯过程中使用这种技术可以获得更多的信息，这种技术也被广泛应用于市场营销中。

18.图像识别(图像识别)

图像识别是指识别和检测数字图像或视频中的对象或特征的过程。人工智能技术在这一领域有着独特的优势。

人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并与大量数据集进行比较，找出最相关的内容。

图像识别技术可用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析和身份验证。

19.智能营销(营销自动化)

到目前为止，营销部门从人工智能中受益匪浅，行业有充分的理由信任人工智能。55%的营销人员确信，人工智能将在他们的领域产生比社交媒体更大的影响。

智能营销可以提高公司的参与度和效率，细分客户，整合客户数据和管理活动，简化重复性工作，让决策者有更多时间专注于战略制定。

以上是翻译

由阿里云起社区组织翻译。

文章的原标题“目前占主导地位的19项AI技术”由Ben Cryer撰写，由Elaine翻译，由袁虎修改。