『壹』 人工智慧在哪些領域應用

符號運算：符號運算，又稱代數運算，這是一種智能化的計算，處理的是符號。符號可版以代表整數、權有理數、實數和復數，也可以代表多項式、函數、集合等。長期以來,人們一直盼望有一個可以進行符號運算的計算機軟體。隨著計算機的普及和人工智慧的發展，用計算機進行符號運算的研究迅速的發展，相繼出現了多種功能齊的符號運算軟體，如：Mathematica和Maple。

『貳』 人工智慧是否會在汽車比賽中應用，並超越人類

在很多科幻電影中，「人工智慧」的出現往往意味著人類的生存危機，不過現實的大佬們似乎更看好人工智慧領域的發展。網路董事長兼首席執行官李彥宏就將自己的目光聚焦在人工智慧領域。今年兩會，李彥宏准備了三項提案，提案內容全都聚焦於人工智慧。李彥宏表示，人工智慧革命和傳統工業革命不同，未來許多產業會實現自動化續作，類似於職業司機之類的工作，在可預見的未來將不復存在。但李彥宏認為，人工智慧永遠不會超越人類。
人工智慧趨勢已經形成



網路在實踐中發現，許多用戶平時使用文字搜索，輸入一個關鍵字獲得搜索解決。但是一些需求，如「那盆植物名字叫什麼」，很難通過關鍵字搜索得出。「這種搜索在2012年以前效果非常差。我們用了深度學習之後，發現效果特別好，比以前任何一項技術效果都要好。」為了解決用戶需求，網路是在2012年的時候，用深度學習的方法，做圖像的識別。直接拍一張照片，然後進行搜索，就可以知道植物的名字。

『叄』 為何人工智慧在汽車行業開展如此艱難

當前，人工智慧（Artificial Intelligence）的第三次發展浪潮洶涌而來，深刻影響著社會生活方方面面。上至聯合國文件、大國戰略，下至智庫報告、報紙雜志、社交媒體，都充斥著人工智慧的相關信息，人工智慧儼然已成為世界焦點議題。我們不禁要問：為什麼人工智慧的新一輪發展浪潮會受到如此關注？它與歷史上出現的重大技術究竟有什麼不同？本文認為，此次人工智慧技術浪潮之所以受到世界廣泛關注，一定程度上是因為它具有諸多不同以往技術的獨特特點，可總結為下述四個方面。

自主性

從本質上看，自主性（autonomy）是人工智慧技術的核心特性。自主性、智能化是與人工智慧相伴相生的兩個概念，正是自主性的不斷提升才能助推智能化時代的到來。如今，智能製造、智能醫療、智慧城市、智能化戰爭等與「智能化」相關的詞彙層出不窮，「自主性」更是屢被提及。例如，斯德哥爾摩和平研究所2017年發布的《勾勒武器系統自主發展藍圖》報告，新美國安全中心資深研究員保羅·斯查瑞近期出版的新書《無人軍隊：自主武器與未來戰爭》等作品都聚焦人工智慧的自主性特徵。不同於傳統的機械自動化，人工智慧所具有的「自主性」特徵意味著機器可以通過演算法和大數據進行自主學習進化，甚至不排除演化出「自我意識」的可能。一般而言，人工智慧的智能程度與「自主性」呈現出正相關的關系，與人的介入程度則呈負相關。自主性越強，智能化程度越高，所需人的監督和干預越少。

快速進化性

從升級能力看，人工智慧具有其他技術甚至人類難以比擬的在訓練中快速進化升級的能力。以圍棋領域為例，在AlphaGo擊敗李世石兩個月後，AlphaGo升級版Master豪取60連勝，橫掃人類圍棋界翹楚。再過一個月，採用強化學習演算法的AlphaGo Zero 零基礎起步，在三天內與自身對弈490萬棋局，並以100：0的成績擊敗「前輩」 AlphaGo，足見人工智慧的學習進化能力之快，令人瞠目結舌。人工智慧的快速進化能力意味著傳統的「列裝—損耗—報廢」模式將被顛覆，只需局部更換零件，關鍵系統則會在訓練中不斷升級進化。根據未來學家庫茲韋爾的「加速回報定律」，人類社會發展速度會越來越快，進步也會越來越大，人工智慧將在2040年引發智力爆炸，這也反映出了人工智慧的快速進化性特點。

值得注意的是，人工智慧還具有系統復雜性。人工智慧演算法是一個「黑箱」，這意味著哪怕演算法設計者本身也不能完全了解其工作機制和准確預測其行為後果，即可預測性和可解釋性很低，這為人類運用人工智慧帶來了很大隱憂。例如，設計者和用戶可能無法准確預測自動駕駛汽車何時將改變車道或進行其他操縱行為。現實中，2012年，金融交易公司奈特資本集團因財務故障而癱瘓，導致他們的演算法在45分鍾內執行了400萬次錯誤交易，導致4.6億美元的損失。由此可見，擁有快速進化能力的人工智慧既可以是「阿里巴巴的寶庫」，也可能成為「潘多拉的魔盒」。

結構性去勞動力化

從影響來看，人工智慧技術還有一個突出特點，那就是結構性去勞動力化，即「機器取代勞動力」是人工智慧時代的顯著特徵。這種勞動既包括體力勞動，也包括腦力勞動。一方面，人工智慧技術的蓬勃發展帶來新產業革命和經濟結構調整，使原有勞動力市場結構與社會勞動力需求發生偏移，由此產生「結構性失業」。另一方面，人工智慧具有的「機器取代人力」的特性使得現有的人力工作崗位削減，由此可能帶來大規模失業的風險。有人可能會問，為什麼人工智慧所帶來的此次產業變革是不同以往的？因為它涉及到了之前機器無法做到的層級由低到高的各類任務，低至流水線上的重復工作，高至決策分析、藝術創作等原本只有人類智能才能企及的工作。

誠然，以往重大技術的出現和應用也會不同程度導致舊有行業勞動力的轉移。比如汽車的風行使馬車行業逐漸退出歷史舞台，但馬車夫可轉行成為汽車司機。但此次人工智慧新一輪發展浪潮明顯指向各領域的自動化和智能化，也自然帶來了去勞動力化。比如，無人駕駛技術的日益成熟將可能打碎世界上龐大司機人群的「飯碗」。當然，新技術的出現也會帶來新的工作崗位。人工智慧技術將會創造包括研發、使用、監督、維護人工智慧技術和產品的工作，以及應對人工智慧帶來範式轉換所產生的相關工作，比如為無人駕駛進行設計的城市規劃者、人工智慧介入網路安全所產生的法律從業者等。但是這些新出現的工作能夠在數量上彌補結構性失業狂潮嗎？目前我們還無法斷定，但前景並不十分樂觀。美國白宮發布的《人工智慧、自動化與經濟》研究報告就預測，在未來的10到20年間，美國現有工作的47%可能會被人工智慧取代。人類的現有工作崗位也無疑會受到人工智慧去勞動力化的強烈沖擊，如何應對或將到來的失業狂潮成為各國不得不前瞻思考和應對的重大問題。

總而言之，人工智慧具有區別於歷史上出現技術的諸多顯著特徵。其中一些特點雖然在以往出現的技術中或多或少也涉及一些，但這次浪潮無疑更為明顯和徹底。自主性和系統復雜性是其核心特徵，廣泛適用性、易擴散性和快速進化性是其在適用范圍和傳播升級能力上的突出特點，而智能化和結構性去勞動力化則是其帶來的顯著影響。擁有這些特徵的人工智慧技術既有促進產業升級、科技創新、經濟增長、軍事賦能等積極影響，也會給人類社會的安全、法律、倫理帶來嚴峻挑戰。正如約翰·桑希爾在《金融時報》撰文所言：如何將人工智慧的積極貢獻最大化，同時將有害後果控制在最低范圍？這個問題考驗著人類的整體智慧，也是我們這個時代面臨的最大公共政策挑戰之一。在此背景下，各國政府、企業、科學家共同體等社會各界都需要積極行動起來，共同推進人工智慧的研究和有效引導控制，使其成為人類「最好的發明」而非「最後的發明」。

『肆』 人工智慧的主要應用領域有哪些

它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

『伍』 人工智慧的主要應用領域有哪些最好具體點

機器視來覺，指紋識自別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

人工智慧就其本質而言，是對人的思維和信息過程的模擬。對於人的思維模擬可以從兩條途徑進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，製造出「類人腦」的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬。現代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。

圖奕具有專業的網路科技相關技術。目前，公司擁有近百人的軟體研發團隊，遵循行業技術、管理及安全標准，團隊人員配備完整公司研發方向包含了傳統互聯網、移動互聯網、物聯網、空間地理信息、音視頻處理、大數據分析及應用服務、分布式計算、分布式存儲，自動化發布、自動化部署、自動化測試、持續集成、智能化運維、智能客服、智能推薦等方面，公司長期以科技創新為核心驅動力，與國內眾多知名軟體企業形成戰略合作關系，軟體產品研發能力已成為全省軟體企業前列。

『陸』 人工智慧應用在哪些方面呢能舉幾個典型的例子嗎

1．智能機器人 智能機器人是一種具有感知能力、思維能力和行為能力的新一代機器人。這種機器人能夠主動適應外界環境變化，並能夠通過學習豐富自己的知識，提高自己的工作能力。目前，已研製出了肢體和行為功能靈活，能根據思維機構的命令完成許多復雜操作，能回答各種復雜問題的機器人。
2．智能網路 智能網路方面的兩個重要研究內容分別是智能搜索引擎和智能網格。智能搜索引擎是一種能夠為用戶提供相關度排序、角色登記、興趣識別、內容的語義理解、智能化信息過濾和推送等人性化服務的搜索引擎。智能網格是一種與物理結構和物理分布無關的網路環境，它能夠實現各種資源的充分共享，能夠為不同用戶提供個性化的網路服務。可以形象地把智能網格比喻為一個超級大腦，其中的各種計算資源、存儲資源、通信資源、軟體資源、信息資源、知識資源等都像大腦的神經元細胞一樣能夠相互作用、傳導和傳遞，實現資源的共享、融合和新生。
3．智能檢索 智能檢索是指利用人工智慧的方法從大量信息中盡快找到所需要的信息或知識。隨著科學技術的迅速發展和信息手段的快速提升，在各種資料庫，尤其是網際網路上存放著大量的、甚至是海量的信息或知識。面對這種信息海洋，如果還用傳統的人工方式進行檢索，已經很不現實。因此，迫切需要相應的智能檢索技術和智能檢索系統來幫助人們快速、准確、有效地完成檢索工作。
4．智能游戲 游戲是一種娛樂活動。游戲技術與計算機技術結合產生了「計算機游戲」或「視頻游戲」，與網路技術結合產生了「網路游戲」，與人工智慧技術結合產生了智能游戲

『柒』 人工智慧的應用領域有哪些

機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

『捌』 人工智慧主要應用在哪些領域

符號運算：符號運算，又稱代數運算，這是一種智能化的計算，處理的是符專號。符號可以屬代表整數、有理數、實數和復數，也可以代表多項式、函數、集合等。長期以來,人們一直盼望有一個可以進行符號運算的計算機軟體。隨著計算機的普及和人工智慧的發展，用計算機進行符號運算的研究迅速的發展，相繼出現了多種功能齊的符號運算軟體，如：Mathematica和Maple。

『玖』 為什麼說目前人工智慧主要應用在這七個領域

個人助理（智能手機上的語音助理、語音輸入、家庭管家和陪護機器人） 產品內舉例：微軟小冰、網路度秘、容科大訊飛等、Amazon Echo、Google Home等
安防（智能監控、安保機器人） 產品舉例：商湯科技、格靈深瞳、神州雲海
自駕領域（智能汽車、公共交通、快遞用車、工業應用） 產品舉例：Google、Uber、特斯拉、亞馬遜、賓士、京東等
醫療健康（醫療健康的監測診斷、智能醫療設備） 產品舉例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳雲智能、Promontory等
電商零售（倉儲物流、智能導購和客服） 產品舉例：阿里、京東、亞馬遜
金融（智能投顧、智能客服、安防監控、金融監管） 產品舉例：螞蟻金服、交通銀行、大華股份、kensho
教育（智能評測、個性化輔導、兒童陪伴） 產品舉例：學吧課堂、科大訊飛、雲知聲
其一，相關專利多
其二，應用場景夠「土」卻夠剛需
其三，可選擇領域不多