Question

人工智能在生活中的应用都有哪些

Answer 1

2015年作为起点，以下生活场景将陆续变成现实：

开车时，你说出地点，自动驾搭森仔驶系统将你带到目的地;

在医院，你看到来自美国的拖车机器人Tuggy McFresh在运送医疗器械和来自日本的“大白”机器人Robear在照顾病人;

在酒店，2015年新上市的日本Henn-na服务生机器人知汪包揽了从值守前台、运送行李到客房清扫等一众服务;

下班后，你按下了“回家模式”，推开家门你发现，窗帘已经拉上，温度适宜，灯光柔和，热水烧好，还有日本软银公司的家居机器人Pepper跟你问好卖萌;

在家里，你用iWatch打电话，使用的是可监春大控和改善睡眠品质的APP;

Answer 2

自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。
语音识别：将人类语音转录和转换成对计算键模闭机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。
虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相报道的对象。”从简单的聊天机器人，到可以与人类进行交际的高级系统，不一而足。目前应用于客户服务和支持以及充当智能家居管理器。
机器学习平台：不仅提供了设计和训练模型，并将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力，还提供了算法、应用编程接口（API）、开发工具包和训练工具包。目前应用于一系列广泛的企业应用领域，主要涉及预测或分类。
针对人工智能优化的硬件：这是专门设计的图形处理单元（GPU）和设备，其架构旨在高效地运行面向人工智能的计算任务。目前主要在深度学习应用领域发挥作用。
决策管理：引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统，并用于初始的设置/训练和日常的维护和调优。这是一项成熟的技术，应用于一系列广泛的企业应用领域，协助或执行自动决策。
深度学习平台：一种特殊类型的机器学习去51cto学院学习，包括拥有多个抽象层的人工神经网络。目前主要应用于由很庞大的数据集支持的模式识别和分类应用领域。
生物特征识别技术：能够支持人类与机器之间更自然的交稿裂互，包括但不限于图像和触摸识别、语音和身体语言。目前主要应用于市场研究。
机器人流程自动化：使用脚本及其他方法，实现人类操作自动化，从而支持高效的业务流程。目前应用于人类执行任务或流程成本太高或效率太低的地方。
文本分析和NLP：自然语言处理（NLP）使用和支持文本分析，为此它借助统计方法和机器学习方法，为理解句子结构及意码迅义、情感和意图提供方便。目前应用于欺诈检测和安全、一系列广泛的自动化助理以及挖掘非结构化数据等领域。