如果你在Google上搜寻“人工智慧”这个词，然后不知怎的就关上了这首诗，或者用Uber(Uber)坐车下班，那么你就利用了人工智慧。
人工智慧影响她们日常生活生活的范例数不胜数。虽然有人将其称为“电脑人以恶魔的天才少年统治世界”的现像，但她们无法驳斥人工智慧透过节省成本、钱财和心力使日常生活生活变得随心所欲。
名词
人工智慧是指电脑透过专门设计的演算法来认知、分析和自学统计数据，从而甘当人类文明观念愿景的现像。人工智慧电脑能读懂人类文明的行为商业模式并根据她们的偏好展开调整。
在她们的探讨过程中，您将碰到与AI息息相关的主要基本概念是电脑自学、广度自学和自然词汇处置(NLP)。在继续之前，让她们先了解那些。
电脑自学(ML)涉及透过大统计数据为例向电脑课堂教学有关重要基本概念的科学知识，大统计数据须要被内部结构(以电脑词汇)以期电脑认知。那些都是透过向她们提供恰当的演算法来完成的。
广度自学(Deep Learning)比ML领跑一步棋，这意味着它透过表示展开自学，但不须要对统计数据展开形式化以令其有意义。这是由于受人类文明脊髓结构启迪的人工智能。
自然词汇处置(NLP)是软件工程中的一种词汇辅助工具。它使电脑能阅读和解释人类文明词汇。NLP容许手动译者人类文明词汇统计数据，并使两个使用不同语言的虚拟(计算机系统和人类文明)展开可视化。
那时您已经掌控了名词，让她们深入探讨人工智慧的实例及其工作方式。
8个人工智慧的范例
以下列举了您每天可能会碰到的七个人工智慧实例，但您可能没有意识到它们的AI方面。
1. Google世界地图和坐车应用
世界地图插件如何知道确凿的方向、最差走线，甚至是道路心理障碍和拥堵呢?不久以前，只有GPS(如前所述人造卫星的定位系统)被用于乘车的导航系统。但是那时，人工智慧被列入其中，让使用者在某一的环境中获得更快的新体验。
透过电脑自学，app演算法会读懂建筑的边缘，在工作人员手动识别之后，那些边缘会被输入系统。这容许在世界地图上添加清晰的建筑视觉效果。另一个特点是识别和认知手写的门牌号的能力，这可以帮助通勤者找到她们想要的房子。没有正式街道标志的地方也可以用它们的轮廓或手写的标签来识别。
该插件已被教会认知和识别流量。因此，它推荐了避免路障和拥堵的最差走线。如前所述AI的演算法还告诉使用者到达目的地的确凿距离和时间，因为它被教导可以根据交通状况展开计算。使用者还可以在到达目的地之前查看其位置的图片。
因此，透过采用类似的AI技术，各种乘车应用也已出现。因此，每当您透过在世界地图上定位您的位置来从插件预订出租车时，它都是这样工作的。
2. 人脸检测与识别
当她们拍照时在脸上使用虚拟滤镜和使用人脸识别码解锁手机是人工智慧的两个应用，那时已经成为她们日常生活日常生活生活的一部分。前者包含人脸检测，即识别任何人脸。后者使用人脸识别来识别某一的人脸。
这是如何运作的?
智能电脑经常匹配，有时甚至超越的能力。人类文明婴儿开始识别面部特征，如眼睛、鼻子、嘴唇和脸型。但这并不是一张脸的全部。有太多的因素使人的脸与众不同。智能电脑被教导识别面部坐标(x、y、w和h，它们在面部周围形成一个正方形作为感兴趣的区域)、地标(眼睛、鼻子等)和对齐(几何结构)。
人脸识别还被政府机构或机场用于监视和安全。例如，伦敦盖特威克机场(Gatwick Airport)在容许乘客登机之前使用面部识别摄像头作为ID检查。
3. 文本编辑器或手动更正
当您键入文档时，有一些内置或可下载的手动更正辅助工具，可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃。
在您流利使用英语之前，一定已经花了一段时间来自学词汇。同样，人工智慧演算法还使用电脑自学、广度自学和自然词汇处置来识别词汇的不恰当用法并提出更正建议。
词汇学家和软件工程家一起工作，以教授电脑语法，就像在学校一样。电脑被提供了大量高质量的词汇统计数据，那些统计数据以电脑可以认知的方式展开组织。因此，即使您不恰当地使用单个逗号，编辑器也会将其标记为红色并提示建议。
下次让词汇编辑器检查文档时，请知道您使用的是人工智慧的许多实例之一。
4. 搜寻和推荐演算法
当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时，您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣?这就是人工智慧的功能。
那些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣，并为您提供类似的内容。透过不断的培训，可以实现个性化的新体验。统计数据在前端(从使用者)收集，存储为大统计数据，并透过电脑自学和广度自学展开分析。然后，它可以透过建议来预测您的偏好，而无需展开任何进一步棋的搜寻。
同样，优化的搜寻引擎新体验是人工智慧的另一个实例。通常，她们的热门搜寻结果会找到她们想要的答案。怎么发生的?
向质量控制演算法提供统计数据，以识别超越SEO垃圾内容的高质量内容。这有助于根据质量对搜寻结果展开升序排列，以获得最佳使用者新体验。
由于搜寻引擎由代码组成，因此自然词汇处置技术可以帮助那些插件认知人类文明。实际上，她们还可以透过汇编排名靠前的搜寻并预测她们开始键入的查询来预测人们要问的问题。
诸如语音搜寻和图像搜寻之类的新功能也不断被编程到电脑中。如果要查找在商场播放的歌曲，只需将手机放在旁边，音乐识别插件就会在几秒钟内告诉您歌曲的内容。在丰富的歌曲统计数据库中展开筛选后，电脑还将告诉您与该歌曲有关的所有详细信息。
5. 聊天电脑人
作为一个客服，回答问题可能会很费时。一个人工智慧的解决方案是使用演算法来训练电脑，透过聊天电脑人来迎合客户的需求。这使得电脑能回答常见问题，并接受和跟踪订单。
聊天电脑人被教导透过自然词汇处置(NLP)来模仿客户代表的对话风格。高级聊天电脑人不再须要某一的输入格式(例如，是/否问题)。她们可以回答须要详细答复的复杂问题。实际上，它们只是人工智慧的另一个范例，它们给人的印象是客户代表。
如果您对收到的答复的评价不佳，则电脑人会识别出所犯的错误并在下次展开纠正，以确保最大的客户满意度。
6. 数字助理
当她们全力以赴时，她们常常求助于数字助理来代表她们执行任务。当您单手开车喝咖啡时，您可能会要求助手给您的妈妈打电话。助理(例如Siri)将访问您的联系人，识别单词“ Mom”并拨打电话。
Siri是一个较低层模型的实例，该模型只能在说话时做出响应，而不能给出复杂的答案。最新的数字助理精通人类文明词汇，并集成了高级NLP和ML。她们了解复杂的命令输入并给出令人满意的输出。她们具有自适应能力，可以分析您的偏好、时间表和习惯。这使她们能以提醒、提示和时间表的形式为您系统化、组织和计划事务。
7. 社交媒体
社交媒体的出现为世界提供了一种新的叙事方式，提供了过度的言论自由。然而，这也带来了一些社会弊端，如网络犯罪、网络欺凌和仇恨言论。各种社交媒体插件都在使用人工智慧的支持来控制那些问题，并为用户提供其他有趣的功能。
AI演算法可以发现并迅速删除包含仇恨言论的帖子，速度远比人类文明快。透过她们以不同词汇识别仇恨关键字，短语和符号的能力，这成为可能。那些已被输入到系统中，该系统具有向其词典添加新词的附加功能。广度自学的脊髓网络架构是该过程的重要组成部分。
表情符号已成为代表各种情感的最差方式。AI技术也可以认知这种数字词汇，因为它可以认知某一文本的含义并提示恰当的表情符号作为预测文本的一部分。
社交媒体是人工智慧的一个很好的范例，它也能认知使用者产生共鸣的内容并向她们建议相似的内容。面部识别功能还用于社交媒体帐户中，可帮助人们透过手动建议为朋友加标签。智能过滤器可以识别并手动清除垃圾邮件或不须要的
社交媒体行业的一些未来计划包括使用人工智慧透过分析发布和消费的内容来识别心理健康问题，例如自杀倾向。这可以转发给心理健康医生。
8. 电子支付
银行那时正在利用人工智能透过简化支付流程来便利客户。
透过观察使用者的信用卡支出商业模式来检测欺诈的方式也是人工智慧的一个实例。例如，演算法知道使用者X购买哪种产品，何时何地购买产品以及价格落在什么价格区间。当有一些不正常的活动不适合使用者个人资料时，系统会立即提醒使用者X。
总结
人工智慧演算法超越了人类文明的能力，可以节省成本，从而使科学家们可以将心力投入到其他更重要的发现中。
供了她们已变得如此依赖的无数实用程序。人工智慧领域仍处于新生阶段，还有更多的发明将更精确地复制人类文明的能力。
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