什麼是人工智能：日常生活中的 16 個例子

人工智能是計算機研究和研究的一個分支，旨在通過數學和邏輯機制尋找模仿機器中人類神經元功能並解決基於人類行為的各種問題的方法。 發現日常生活中的 16 個例子。

您一定已經問過自己：什麼是人工智能？ 為了回答這個問題，很常見的說法是，人工智能 (AI)是在機器中模擬人類智能，賦予它們學習、推理、推斷、做出預測等的能力。

我們經常將它與電影中的物理人性化機器人的形象聯繫起來。 但是，在大多數情況下，情況並非如此，尤其是在我們的日常生活中。

因此，本文的目的是更進一步：詳細解釋它的真正含義，它是如何創建的，並提供一些示例。

為此，我們將涵蓋以下主題：

• 什麼是人工智能
• 人工智能是如何產生的
• 人工智能的類型
• 日常生活中的 16 個人工智能示例
• 結論

什麼是人工智能

人工智能是計算研究和研究的一個分支，它尋求通過數學和邏輯機制模仿機器中人類神經元的功能並解決基於人類行為的各種問題的方法。 事實上，它是一個概念。

人工智能和編程

當我們將人工智能稱為技術而不是概念時，可以說它是通過計算算法製成的，即計算機必須遵循的書面指令才能執行某些命令。

  但是這些算法是以不同的方式製作的，因此機器的反應盡可能接近人腦的反應，也就是說，線性度和恆定性較低。

例如，個人計算機已被編程為以線性和恆定的方式響應某些命令，例如在按下某個按鈕時打開和關閉。 但這並不能使他變得聰明，他只是服從預定的命令​​。

另一方面，在人工智能參數範圍內製作的程序使用智能算法，允許機器或硬件能夠解釋數據和情況，在每種情況下做出不同的反應，並且仍然可以從中學習。

在人工智能的概念中，執行的每個計算機程序都稱為模型或數學建模，它們中的每一個都相當於不同的目的，旨在解釋圖像、音頻、文本等的特徵。

可以通過不同的方式整合這些模型，無論是通過純粹和簡單的數學還是通過更複雜的方式，因為這種整合會根據創造人工智能的人的創造力而有所不同。

所有的人工智能都是機器人嗎？

不，並非所有的人工智能都是機器人。 機器人——即使它沒有像聊天機器人那樣的物理身體——是一種更複雜的人工智能形式，我們可以通過某種方式與之交互，無論是通過交談、聆聽還是觸摸。

為此，它需要結合多個功能，並且這些功能不需要單獨集成，因為它們已經一起創建了。

除了機器人，還有人工智能使用：

• 只有一個模型（或程序）：在這種情況下，該技術服務於特定目的並且只有一種能力。 例如：識別圖像；
• 多個模型（或程序）：在這種情況下，每個模型定義不同的能力，然後將它們集成在一起以協同工作。

人工智能是如何產生的

正如我們已經提到的，基於人工智能的技術是通過計算機編程創建的。 但這是在與傳統編程不同的參數範圍內完成的。

有必要使用一組技術和資源，這些技術和資源將使用計算來學習，而不僅僅是響應命令。 當機器或硬件找到解決給定問題的微積分時，就會發生學習。 並且每個新的計算或學習都被存儲起來以備將來使用。

創建它需要什麼

基本上，要創建人工智能，只需要一台能夠進行計算並連續運行模型或模型的機器/計算機。

您可以在本地服務器或云中執行此操作。 但是資源和存儲容量越少，創建它所需的時間就越多。 而且資源越多，時間就越少。

訓練人工智能的方法

人工智能的學習方式與人類相似。 因此，除了通過計算學習外，她還通過培訓她的人提供的信息和數據來學習。 並且還通過與用戶的互動。

它的訓練方式取決於算法的構建方式； 並且可以是三種類型。 看看下面。

監督：在這種情況下，正在訓練的人告訴 AI 他希望它給出什麼答案。 例如，它向她顯示一隻貓的圖像，並通過一些代碼傳遞以下消息：“我想讓你說這是一隻貓”。

然後他展示了一隻狗的形象並說“我想讓你說這是一隻狗”。 它使用幾張圖片來做到這一點，當展示一張未用於訓練的貓的圖片時，人工智能將能夠說它是一隻貓。

半監督：在這種模式下，例如正在訓練的人，拿一些樣本告訴AI他們是貓，拿別人告訴他們是狗，拿別人不說。 而人工智能則使用貓和狗的樣本，對尚未識別的樣本進行分類。

無人監督：在這種情況下，這個人不說任何答案，讓 AI 自己回答。 例如，該人展示了幾張貓和狗混合在一起的圖像，人工智能本身將識別模式並創造區分一物與另一物的方法——而無需任何人說出哪些是貓，哪些是狗。

人工智能的類型

人工智能有很多種類型，具有不同的能力，這取決於所使用的算法。

有些使用極其特定的算法，例如自然語言處理 (NLP) 和計算機視覺。 但在大多數情況下，它們基於機器和深度學習技術。

機器學習

基於機器學習或機器學習的智能使用神經網絡——具有互連節點的計算系統，其行為類似於人類神經元。

因此，他們可以根據自己的經驗自主地修改自己的行為——來自我們前面提到的培訓以及與技術用戶提供的數據和信息的交互，即所謂的導航分析。

與基於深度學習的相比，它們更簡單一些，因為它們處理數據的速度較慢，因此使用的專業能力較低。

深度學習

基於深度學習或深度學習的智能使用具有多個處理層或學習層的大型神經網絡，因此它們可以學習更複雜的模式並能夠在更短的時間內處理更多的數據。

它們通常用於更專業的功能，例如音頻和圖像處理。

自然語言處理 (NLP)

正如我們所說，自然語言處理（NLP）是一種極其專業的人工智能，它使用獨特的算法來理解和模擬人類語言。

也就是說，它允許技術理解人類所說或所寫的內容，並使用人類語言制定可理解的響應。 在我們的日常生活中使用 NLP 的著名例子是虛擬助手和聊天機器人。

計算機視覺

反過來，計算機視覺是人工智能的一個分支，它研究和開發機器進行圖像處理，使它們能夠解釋視覺信息，也就是看。 從那開始命令。

與 NLP 不同，計算機視覺並不試圖模仿人類的視覺，而是要超越。 因此，它被認為比人類視覺能力本身更強大、更自信。

這種類型的人工智能用於圖像識別和麵部識別。 在行業中，用於識別標籤、代碼等，檢查和預防機器中的問題； 在自動駕駛汽車中，它用於檢查標誌； 這是我們的搜索系統，允許按圖像搜索。

日常生活中的 16 個人工智能示例

您已經註意到，人工智能的領域非常廣泛和復雜。 您已經知道並非每個 AI 都是機器人； 並不是每個機器人都有身體，就像電影裡那樣。 他還看到，人工智能有許多不同的形式，有許多創造和訓練它們的方法，有無數的可能性和應用。

這正是它能夠在我們的日常生活中出現在我們有時甚至無法想像的幾個領域和活動中的原因，包括醫學、娛樂、在線商務等等。

發現一些人工智能在我們日常生活中的應用示例：

1) 虛擬助手

2) 客戶服務

3) 電子郵件

4) 社交網絡

5) 流媒體服務

6) 遊戲

7) 銀行

8) 谷歌

9) 電子商務

10) 數字安全

11) 人力資源

12) GPS 應用程序

13) 運輸

14) 工業

15) 醫學

16) 農業

1) 虛擬助手

越來越多地出現在巴西家庭中，虛擬助手是我們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)。 有了它們，可以做很多事情，例如在線調查； 語音購物； 要求聽一首歌； 甚至說話。 具有這些功能的兒童派對，成人也不甘落後。

2) 客戶服務

聊天機器人是沒有身體的機器人的一個很好的例子。 它們在聊天對話中模擬人，是一種出色的服務工具，因為它們允許立即為任何和所有用戶提供服務，解決或引導他們到負責的部門。 這簡化了流程並優化了員工的時間。

3) 電子郵件

如今，大多數電子郵件服務（例如 Gmail 和 Outlook）都使用人工智能來識別可能的垃圾郵件，並防止它們通過病毒或欺詐來填充您的收件箱，甚至以任何方式傷害您。

4) 社交網絡

社交網絡如此令人上癮的原因之一是定制能力，這可以通過使用人工智能來實現。

由於它實時監控瀏覽時所做的一切，它能夠提出更自信的友誼推薦並向每個人展示最相關的廣告。

此外，人工智能還可以從用戶的帖子中了解用戶的情緒，從而突出顯示最相關的內容和圖像，並刪除那些被認為不合適的內容和圖像。

5) 流媒體服務

流媒體服務，如 Netflix 和 Spotify，由於人工智能的個性化，在娛樂方面也非常成功。

這種個性化主要通過推薦系統進行，通過智能導航分析，能夠顯示最相關的內容：播客、音樂、電影和類似於每個人觀看和收聽最多的連續劇。

6) 遊戲

在日常生活中使用人工智能的另一個例子是遊戲世界。 這一領域越來越具有創新性，由人工智能驅動的一些功能是增強現實和虛擬現實，它們讓遊戲每天都變得更加逼真。

7) 銀行

銀行也是使用人工智能來自動化和優化流程的一個例子。 不僅僅是數字銀行。 傳統人士也一頭扎進這項技術，以執行市場數據分析、財務管理、客戶關係（使用上述虛擬助手和聊天機器人）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。 這家全球性公司長期以來一直在使用這項技術，並且幾乎在其提供的所有產品和服務中都使用了這項技術。

它存在於電子郵件的功能中——如示例 3 中引用的情況——； 在搜索圖像識別的應用程序中，例如 Google Lens； 谷歌地圖; 甚至是該公司創建的針對其他行業（例如醫藥）的軟件。

但值得一提的是，世界上使用最多的谷歌廣告和搜索引擎，通過對智能的學習，已經進化並帶來了越來越自信的研究成果。

該技術允許搜索結果越來越快地出現，並且該工具可以識別同義詞、相關主題、字母發音之間的相似性等。 人們使用它的次數越多，它對搜索意圖和行為的了解就越多，從而為用戶帶來更好的體驗。

就 Google Ads 而言，人工智能主要專注於導航分析，利用這些信息推薦個性化廣告，因此更加自信。

9) 電子商務

Os產品推薦系統基於人工智能的技術對於在線零售的成功也至關重要，因為它們有助於購物體驗。

由於人工智能分析所有用戶導航，它能夠在智能商店櫥窗中展示最相關的產品並進行個性化。 有了它，甚至啟動窗口也為每個人定制了更快的速度和效率，因為除了個性化之外，展示櫃是自主的，減少了手動工作的需要。

但是，除了陳列櫃，今天人工智能也出現在電子商務的智能搜索中，方便在虛擬商店中搜索產品。

使用這項技術的優點是搜索速度快； 語音相似性； - 識別單詞的聲音並顯示產品，即使有錯別字 -自動顏色搜索； 行為搜索； 語音搜索； e圖像搜索。

10) 數字安全

人工智能如今也廣泛用於數字安全系統和軟件，有助於識別和防止黑客入侵和其他涉及用戶數據的危險——尤其是當他們需要執行在線支付時。

11) 人力資源

在日常生活中使用人工智能的另一個重要例子是人力資源部門。 在這種情況下，人工智能有助於收集數據並確定某些職位的相關資料； 在人員管理方面； 甚至可以通過面部識別進行時間控制。

12) GPS 應用程序

GPS 應用程序現在在我們的日常生活中非常重要，它還利用人工智能來持續實時監控交通，顯示最佳路線，提供有關事故、警察突擊等的信息。

它也存在於食品配送或配送應用程序中，這些應用程序有一個內部 GPS 系統來監控和報告訂單的當前位置。

13) 運輸

在交通方面，除了 GPS 的使用，人工智能在自動駕駛汽車中脫穎而出，它可以通過計算機視覺移動、識別和尊重交通標誌。 但它也存在於公共交通的跟踪和配送物流中。

14) 工業

人工智能也出現在許多行業中，有助於自動化和優化產品和機器的生產、包裝、標籤和檢查。

15) 醫學

在醫學領域，人工智能也已經被廣泛使用，這就是為什麼即使是今天的醫療在使用這種資源時也可以更加個性化。

一個值得強調通過人工智能取得進步的醫學領域是腫瘤學。 谷歌自己開發了檢測乳腺癌和肺癌的軟件，並通過放射學分析證明比醫生自己更有效地識別疾病。

另一個亮點是在與 Covid-19 的鬥爭中使用這項技術，識別污染的爆發； 幫助遠程照顧病人； 以及自動消除社交網絡上的假新聞。

16) 農業

人工智能在農業領域的應用也有一段時間了。 一些例子是自主機器和拖拉機，以及通過基於人工智能的無人機監測氣候和種植園的健康狀況，從而提高作物的生產力和質量。

結論

正如您所看到的，這個主題很複雜，為了深入了解人工智能的真正含義以及圍繞它的一切，需要涵蓋很多內容。 畢竟，這項技術正在不斷發展。

我們在這裡僅舉幾個例子，但還有無數其他領域和部門使用它來獲得更好的結果，而且趨勢是它的影響範圍會越來越大。

作者：塔尼亞·達克