当今使用的人工智能有哪些应用？
随着该领域的不断发展，人工智能的应用多种多样。人工智能是计算机科学的一个分支，它研究机器如何从数据中学习并做出智能决策。应用程序多种多样，涵盖广泛的活动和服务领域。在这里，我们将看看人工智能的一些例子以及它对我们日常生活的影响。自动驾驶汽车是我们都熟悉的最明显的人工智能应用，汽车的计算机系统处理来自传感器的信息并决定如何导航以避免碰撞。自治系统使用的算法在运行时学习，使用深度学习方法，例如强化学习，其中包括训练计算机，当它的行为提高性能时给予奖励，而当它们没有提高性能时给予负面反馈。这有可能挽救大量生命，并在拥挤的城市中实现更高效的交通模式，从而减少拥堵。
在金融领域，人工智能用于欺诈检测等任务——使用统计技术分析交易数据——和预测性维护——识别大型历史数据集中的模式，帮助预测特定组件何时可能出现故障。
电子邮件垃圾邮件过滤是另一个使用人工智能的例子。该软件没有编写特定规则来确定垃圾邮件的构成，而是使用聚类等统计技术来分析传入的电子邮件消息并识别那些最有可能是垃圾邮件的邮件。神经网络也用于此应用；这些系统通过示例学习，使用一组标记输入示例的训练，以便系统无需操作员的任何明确指导即可识别未来的类似输入。神经网络通常用于语音识别应用程序，在这些应用程序中，它们接受了数百万人工标记的语音记录的训练。根据大规模比较，这些模型在训练后已被证明能够胜过人类。
截至 2016 年，人工智能研究的两个主要领域是推理和感知。在推理任务中，人工智能系统被赋予一个要回答的问题或一个要解决的问题，它会根据其事实、规则、关系和逻辑（即一阶谓词逻辑）的知识库，以答案和行动做出响应。
相比之下，感知任务不需要代理采取行动，而是专注于识别图像中的事物，这可以通过多种技术完成，包括使用动作捕捉技术。这已应用于医学影像诊断，其中从 *** X 线照片中提取的深度学习特征可以比放射科专家更好地区分良性和恶性肿瘤。深度学习系统在将图像分类为图像数据库中的特定对象方面也表现出色，例如确定图像中是否有汽车。
尽管大多数人工智能研究都集中在特定应用上，但通用系统也引起了科学家们的兴趣。这包括赋予计算机常识——在面对新任务和情况时利用过去的经验和事实的能力。能够做到这一点将通过提高现有技术的适应性来改进现有技术。
自 1990 年代以来，人工智能已被用于机器人控制，需要决定机器人应如何移动每个关节；这些方法基于复杂的数学计算，根据机器人结构的复杂性，这些计算可能会变得非常昂贵。这些限制导致机器人和计算机视觉领域的研究人员从控制理论中借鉴思想，并采用人工势场的概念，这使得机器人能够知道它前进的方向。
机器人技术的应用包括制造、装配、重型设备操作（例如推土机和挖掘机）、军事、炸弹处理、运输（例如自动化无人机）、自动化假肢等医疗程序以及在瓦砾下寻找幸存者等灾难.
许多研究人员也在探索人工智能与计算机视觉和神经科学等其他领域的融合会产生哪些新技术和新技术。例如，人工智能已被用于理解生物过程。其中一项研究是关于了解中性粒细胞如何在遇到细菌时获得失活状态，以防止免疫系统过度活跃。该研究开发了一种基于代理的模型，该模型模拟了中性粒细胞生物学中的这些现象，可以进一步发展为更有效的医学疗法。
2014 年，研究人员通过模拟大鼠大脑中的每一个神经元（神经细胞）和突触（神经元之间的连接），展示了对大脑进行逆向工程的首次部分成功尝试。
2018 年，Facebook 研究人员团队创建了一个名为“Bob”的基于 AI 的聊天机器人，其目标是研究人类如何与之交互并探索在人与机器之间创建对话。Bob 有两组对话：一组用于使用机器学习的自动响应（称为 Alice），第二组用于在处理计算机难以解决的问题时模拟人类行为（称为图灵测试）。正如预期的那样，在许多情况下，用户询问他们是在与人交谈还是在与 AI 交谈，但未通过图灵测试。其目的不仅是研究用户在对话方面的交互行为，而且还要监控用户在会话结束后如何进行交互，无论他们是否成功结束。
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