什么是人工智能：日常生活中的 16 个例子

人工智能是计算机研究和研究的一个分支，旨在通过数学和逻辑机制寻找模仿机器中人类神经元功能并解决基于人类行为的各种问题的方法。 发现日常生活中的 16 个例子。

您一定已经问过自己：什么是人工智能？ 为了回答这个问题，很常见的说法是，人工智能 (AI)是在机器中模拟人类智能，赋予它们学习、推理、推断、做出预测等的能力。

我们经常将它与电影中的物理人性化机器人的形象联系起来。 但是，在大多数情况下，情况并非如此，尤其是在我们的日常生活中。

因此，本文的目的是更进一步：详细解释它的真正含义，它是如何创建的，并提供一些示例。

为此，我们将涵盖以下主题：

• 什么是人工智能
• 人工智能是如何产生的
• 人工智能的类型
• 日常生活中的 16 个人工智能示例
• 结论

什么是人工智能

人工智能是计算研究和研究的一个分支，它寻求通过数学和逻辑机制模仿机器中人类神经元的功能并解决基于人类行为的各种问题的方法。 事实上，它是一个概念。

人工智能和编程

当我们将人工智能称为技术而不是概念时，可以说它是通过计算算法制成的，即计算机必须遵循的书面指令才能执行某些命令。

  但是这些算法是以不同的方式制作的，因此机器的反应尽可能接近人脑的反应，也就是说，线性度和恒定性较低。

例如，个人计算机已被编程为以线性和恒定的方式响应某些命令，例如在按下某个按钮时打开和关闭。 但这并不能使他变得聪明，他只是服从预定的命令。

另一方面，在人工智能参数范围内制作的程序使用智能算法，允许机器或硬件能够解释数据和情况，在每种情况下做出不同的反应，并且仍然可以从中学习。

在人工智能的概念中，执行的每个计算机程序都称为模型或数学建模，它们中的每一个都相当于不同的目的，旨在解释图像、音频、文本等的特征。

可以通过不同的方式整合这些模型，无论是通过纯粹和简单的数学还是通过更复杂的方式，因为这种整合会根据创造人工智能的人的创造力而有所不同。

所有的人工智能都是机器人吗？

不，并非所有的人工智能都是机器人。 机器人——即使它没有像聊天机器人那样的物理身体——是一种更复杂的人工智能形式，我们可以通过某种方式与之交互，无论是通过交谈、聆听还是触摸。

为此，它需要结合多个功能，并且这些功能不需要单独集成，因为它们已经一起创建了。

除了机器人，还有人工智能使用：

• 只有一个模型（或程序）：在这种情况下，该技术服务于特定目的并且只有一种能力。 例如：识别图像；
• 多个模型（或程序）：在这种情况下，每个模型定义不同的能力，然后将它们集成在一起以协同工作。

人工智能是如何产生的

正如我们已经提到的，基于人工智能的技术是通过计算机编程创建的。 但这是在与传统编程不同的参数范围内完成的。

有必要使用一组技术和资源，这些技术和资源将使用计算来学习，而不仅仅是响应命令。 当机器或硬件找到解决给定问题的微积分时，就会发生学习。 并且每个新的计算或学习都被存储起来以备将来使用。

创建它需要什么

基本上，要创建人工智能，只需要一台能够进行计算并连续运行模型或模型的机器/计算机。

您可以在本地服务器或云中执行此操作。 但是资源和存储容量越少，创建它所需的时间就越多。 而且资源越多，时间就越少。

训练人工智能的方法

人工智能的学习方式与人类相似。 因此，除了通过计算学习外，她还通过培训她的人提供的信息和数据来学习。 并且还通过与用户的互动。

它的训练方式取决于算法的构建方式； 并且可以是三种类型。 看看下面。

监督：在这种情况下，正在训练的人告诉 AI 他希望它给出什么答案。 例如，它向她显示一只猫的图像，并通过一些代码传递以下消息：“我想让你说这是一只猫”。

然后他展示了一只狗的形象并说“我想让你说这是一只狗”。 它使用几张图片来做到这一点，当展示一张未用于训练的猫的图片时，人工智能将能够说它是一只猫。

半监督：在这种模式下，例如正在训练的人，拿一些样本告诉AI他们是猫，拿别人告诉他们是狗，拿别人不说。 而人工智能则使用猫和狗的样本，对尚未识别的样本进行分类。

无人监督：在这种情况下，这个人不说任何答案，让 AI 自己回答。 例如，该人展示了几张猫和狗混合在一起的图像，人工智能本身将识别模式并创造区分一物与另一物的方法——而无需任何人说出哪些是猫，哪些是狗。

人工智能的类型

人工智能有很多种类型，具有不同的能力，这取决于所使用的算法。

有些使用极其特定的算法，例如自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉。 但在大多数情况下，它们基于机器和深度学习技术。

机器学习

基于机器学习或机器学习的智能使用神经网络——具有互连节点的计算系统，其行为类似于人类神经元。

因此，他们可以根据自己的经验自主地修改自己的行为——来自我们前面提到的培训以及与技术用户提供的数据和信息的交互，即所谓的导航分析。

与基于深度学习的相比，它们更简单一些，因为它们处理数据的速度较慢，因此使用的专业能力较低。

深度学习

基于深度学习或深度学习的智能使用具有多个处理层或学习层的大型神经网络，因此它们可以学习更复杂的模式并能够在更短的时间内处理更多的数据。

它们通常用于更专业的功能，例如音频和图像处理。

自然语言处理 (NLP)

正如我们所说，自然语言处理（NLP）是一种极其专业的人工智能，它使用独特的算法来理解和模拟人类语言。

也就是说，它允许技术理解人类所说或所写的内容，并使用人类语言制定可理解的响应。 在我们的日常生活中使用 NLP 的著名例子是虚拟助手和聊天机器人。

计算机视觉

反过来，计算机视觉是人工智能的一个分支，它研究和开发机器进行图像处理，使它们能够解释视觉信息，也就是看。 从那开始命令。

与 NLP 不同，计算机视觉并不试图模仿人类的视觉，而是要超越。 因此，它被认为比人类视觉能力本身更强大、更自信。

这种类型的人工智能用于图像识别和面部识别。 在行业中，用于识别标签、代码等，检查和预防机器中的问题； 在自动驾驶汽车中，它用于检查标志； 这是我们的搜索系统，允许按图像搜索。

日常生活中的 16 个人工智能示例

您已经注意到，人工智能的领域非常广泛和复杂。 您已经知道并非每个 AI 都是机器人； 并不是每个机器人都有身体，就像电影里那样。 他还看到，人工智能有许多不同的形式，有许多创造和训练它们的方法，有无数的可能性和应用。

这正是它能够在我们的日常生活中出现在我们有时甚至无法想象的几个领域和活动中的原因，包括医学、娱乐、在线商务等等。

发现一些人工智能在我们日常生活中的应用示例：

1) 虚拟助手

2) 客户服务

3) 电子邮件

4) 社交网络

5) 流媒体服务

6) 游戏

7) 银行

8) 谷歌

9) 电子商务

10) 数字安全

11) 人力资源

12) GPS 应用程序

13) 运输

14) 工业

15) 医学

16) 农业

1) 虚拟助手

越来越多地出现在巴西家庭中，虚拟助手是我们日常生活中人工智能的主要例子之一。

最著名的是 Siri (Apple)、Cortana (Windows)、Google Assistant (Google) 和 Alexa (Amazon)。 有了它们，可以做很多事情，例如在线调查； 语音购物； 要求听一首歌； 甚至说话。 具有这些功能的儿童派对，成人也不甘落后。

2) 客户服务

聊天机器人是没有身体的机器人的一个很好的例子。 它们在聊天对话中模拟人，是一种出色的服务工具，因为它们允许立即为任何和所有用户提供服务，解决或引导他们到负责的部门。 这简化了流程并优化了员工的时间。

3) 电子邮件

如今，大多数电子邮件服务（例如 Gmail 和 Outlook）都使用人工智能来识别可能的垃圾邮件，并防止它们通过病毒或欺诈来填充您的收件箱，甚至以任何方式伤害您。

4) 社交网络

社交网络如此令人上瘾的原因之一是定制能力，这可以通过使用人工智能来实现。

由于它实时监控浏览时所做的一切，它能够提出更自信的友谊推荐并向每个人展示最相关的广告。

此外，人工智能还可以从用户的帖子中了解用户的情绪，从而突出显示最相关的内容和图像，并删除那些被认为不合适的内容和图像。

5) 流媒体服务

流媒体服务，如 Netflix 和 Spotify，由于人工智能的个性化，在娱乐方面也非常成功。

这种个性化主要通过推荐系统进行，通过智能导航分析，能够显示最相关的内容：播客、音乐、电影和类似于每个人观看和收听最多的连续剧。

6) 游戏

在日常生活中使用人工智能的另一个例子是游戏世界。 这一领域越来越具有创新性，由人工智能驱动的一些功能是增强现实和虚拟现实，它们让游戏每天都变得更加逼真。

7) 银行

银行也是使用人工智能来自动化和优化流程的一个例子。 不仅仅是数字银行。 传统人士也一头扎进这项技术，以执行市场数据分析、财务管理、客户关系（使用上述虚拟助手和聊天机器人）等。

8) 谷歌

谷歌是在日常生活中使用人工智能的最大例子之一。 这家全球性公司长期以来一直在使用这项技术，并且几乎在其提供的所有产品和服务中都使用了这项技术。

它存在于电子邮件的功能中——如示例 3 中引用的情况——； 在搜索图像识别的应用程序中，例如 Google Lens； 谷歌地图; 甚至是该公司创建的针对其他行业（例如医药）的软件。

但值得一提的是，世界上使用最多的谷歌广告和搜索引擎，通过对智能的学习，已经进化并带来了越来越自信的研究成果。

该技术允许搜索结果越来越快地出现，并且该工具可以识别同义词、相关主题、字母发音之间的相似性等。 人们使用它的次数越多，它对搜索意图和行为的了解就越多，从而为用户带来更好的体验。

就 Google Ads 而言，人工智能主要专注于导航分析，利用这些信息推荐个性化广告，因此更加自信。

9) 电子商务

Os产品推荐系统基于人工智能的技术对于在线零售的成功也至关重要，因为它们有助于购物体验。

由于人工智能分析所有用户导航，它能够在智能商店橱窗中展示最相关的产品并进行个性化。 有了它，甚至启动窗口也为每个人定制了更快的速度和效率，因为除了个性化之外，展示柜是自主的，减少了手动工作的需要。

但是，除了陈列柜，今天人工智能也出现在电子商务的智能搜索中，方便在虚拟商店中搜索产品。

使用这项技术的优点是搜索速度快； 语音相似性； - 识别单词的声音并显示产品，即使有错别字 -自动颜色搜索； 行为搜索； 语音搜索； e图像搜索。

10) 数字安全

人工智能如今也广泛用于数字安全系统和软件，有助于识别和防止黑客入侵和其他涉及用户数据的危险——尤其是当他们需要执行在线支付时。

11) 人力资源

在日常生活中使用人工智能的另一个重要例子是人力资源部门。 在这种情况下，人工智能有助于收集数据并确定某些职位的相关资料； 在人员管理方面； 甚至可以通过面部识别进行时间控制。

12) GPS 应用程序

GPS 应用程序现在在我们的日常生活中非常重要，它还利用人工智能来持续实时监控交通，显示最佳路线，提供有关事故、警察突击等的信息。

它也存在于食品配送或配送应用程序中，这些应用程序有一个内部 GPS 系统来监控和报告订单的当前位置。

13) 运输

在交通方面，除了 GPS 的使用，人工智能在自动驾驶汽车中脱颖而出，它可以通过计算机视觉移动、识别和尊重交通标志。 但它也存在于公共交通的跟踪和配送物流中。

14) 工业

人工智能也出现在许多行业中，有助于自动化和优化产品和机器的生产、包装、标签和检查。

15) 医学

在医学领域，人工智能也已经被广泛使用，这就是为什么即使是今天的医疗在使用这种资源时也可以更加个性化。

一个值得强调通过人工智能取得进步的医学领域是肿瘤学。 谷歌自己开发了检测乳腺癌和肺癌的软件，并通过放射学分析证明比医生自己更有效地识别疾病。

另一个亮点是在与 Covid-19 的斗争中使用这项技术，识别污染的爆发； 帮助远程照顾病人； 以及自动消除社交网络上的假新闻。

16) 农业

人工智能在农业领域的应用也有一段时间了。 一些例子是自主机器和拖拉机，以及通过基于人工智能的无人机监测气候和种植园的健康状况，从而提高作物的生产力和质量。

结论

正如您所看到的，这个主题很复杂，为了深入了解人工智能的真正含义以及围绕它的一切，需要涵盖很多内容。 毕竟，这项技术正在不断发展。

我们在这里仅举几个例子，但还有无数其他领域和部门使用它来获得更好的结果，而且趋势是它的影响范围会越来越大。

作者：塔尼亚·达克