❶ 人工智慧怎樣影響我們的生活

機器什麼時候能像人一樣思考、工作和學習？這是科技界研究了數十年的難題。這兩年，隨著蘋果siri、微軟小冰等應用的上線，人工智慧離我們的生活越來越近。昨天，圍繞人工智慧相關話題，記者專訪了微軟亞洲研究院副院長芮勇博士。
微軟的人工智慧方向：高大上
記者：目前微軟在人工智慧方面做了哪些事？
芮勇：感知技術、智能分析學習技術以及大數據技術的發展，讓人工智慧有了飛躍式的發展。微軟股票去年上漲了30%，其中一個很重要的原因就是大力開發人工智慧產品和服務。我們的理念是「Do More、Know More、Be More」，我有個非官方個人翻譯，叫做高大上，就是高效率、大智慧、上品位。
微軟最近推出了「小娜」「小冰」軟體應用。小娜像是私人秘書，給你安排行程、協調時間，告訴你交通情況，給你提供可行性方案。小冰像一個朋友，像真人一樣和你聊天。微博上有用戶說，和小冰聊著聊著甚至會產生感情。小娜小冰的人工智慧，來自於機器學習，計算機在經過幾千萬次的學習之後，將會有自己的智慧。
大智慧則更加側重於智能交通、智慧城市的建設。比如，我們推出了北京、上海等城市的細粒度空氣質量地圖，綜合實時數據、交通狀況、人員流動等諸多因素，可以實時顯示每平方公里上的空氣質量數據，甚至可以預測未來一段時間內某一區域的空氣質量狀況。
上品位就更有意思了。微軟亞洲研究院最近研發了一項技術，通過一張二維的發型圖片，在上面順著頭發的走勢畫上兩筆，就可以做出非常逼真的頭發三維模型，頭發的走向、紋理都清清楚楚。這個技術看似不起眼，但用處還不少，可以在動畫、電影中任意更換人物的發型，還可以放在理發店裡，讓人們提前挑選自己想要的發型。

❷ 人工智慧是如何應用於金融反欺/詐領/域的具體技/術和場景如何

一、什麼是消費金融行業的反欺詐？

說起「反欺詐」，放在三年前提起或許還有很多人感到陌生，這種主要面向企業級的應用，通常深藏在銀行、保險等金融行業的內部系統中，亦或者是各大互聯網公司安全系統中，說起來總帶著幾分神秘感。

近些年，隨著「互聯網 金融」的迅速壯大，誕生出不少第三方公司，專門為金融機構提供風控和反欺詐服務， 「反欺詐系統」這才在金融科技圈流傳開來。

其實縱觀整個金融服務業，尤其是借貸業，大家都面臨著兩種相同的風險：欺詐風險和信用風險。欺詐風險，主要指的是借貸申請人沒有還款意願；信用風險，主要指的是借貸申請人沒有還款能力。在我國，放貸機構所承受的欺詐風險遠超過信用風險。

對於這種情況，Maxent（猛獁反欺詐）的創始人張克曾說過："金融是一個'刀口舔血'的行業，風控是生命線。沒有好的風控，金融機構很難生存下去。所以，金融業反欺詐的風控需求一直很強勁。"

二、數據 技術能否滿足反欺詐系統？

面對形形色色的欺詐份子和欺詐手段，如何解決欺詐風險，成為眾多借貸公司的頭號問題。反欺詐作為一個業務，流程包括三個步驟：

1、檢測（Detect）。 從技術層面來看，利用演算法，自動檢測異常，從數據層面來看，建立黑名單，及時發現風險；
2、響應（Response）。對異常行為採取阻斷一次交易、拉黑或者其他方式；
3、預防（Prevention）。將異常行為收錄入黑名單等，固化成規則，如果下次再有行為觸碰到規則，系統會進行預設的響應。
舉一個例子，銀行的反欺詐方法是建立基於專家經驗的規則體系，其運作模式是：將遇到的每一次欺詐的行為特點記錄下來形成「規則」，下次再遇到此類行為規則體系會自動做出人工介入或拉黑的響應。

但是，通過黑名單進行反欺詐檢測會隨著時間的推移失效，失效的速度可能會很快。因為黑名單的記錄是基於之前發生的欺詐行為數據，欺詐份子的手段和技術不斷迭代更新時，並沒有一種有效的途徑去預測或預防下一次將會發生怎樣的欺詐行為。

消費信貸的普遍特點是小額、分散，互聯網消費信貸還具有高並發特點，單單使用傳統的專家規則體系是很難對抗互聯網消費信貸中的欺詐的，整個行業都在等待一種新的技術跟專家規則體系協同作戰，這時，有人提到了人工智慧。

三、人工智慧與反欺詐

說起人工智慧，美國政府曾發布過一份報告（美國總統行政辦公室和白宮科技政策辦公室，《為人工智慧的未來做好准備（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解釋，「一些人將人工智慧寬泛地定義為一種先進的計算機化系統，能夠表現出普遍認為需要智能才能有的行為。其他人則將人工智慧定義為一個不管在真實環境下遭遇何種情況，都能合理解決復雜問題或者採取合理行動以達成目標的系統。」簡單來說，人工智慧讓機器更加智能，使機器能夠最大化自身的價值。

人工智慧最重要的技術手段之一，就是機器學習。我們很容易聯想到前段時間谷歌AlphaGo大勝圍棋名家李世石的事情，這件事充分展現了大數據雲時代機器學習的強大實力，機器學習也是人工智慧近期取得的很多進展和商業應用的基礎。

機器學習在反欺詐運用上同樣十分流行，Forrester在其2015年的欺騙報告中曾指出，機器學習是一項阻止欺騙的發生，同時能保證快速決定的機制。如果說專家系統旨在模仿人類專家遵循的規則，識別拉黑曾經發生過欺詐行為，那麼人工智慧中的機器學習則依靠統計學方式自行尋找能夠在實踐中發揮功效的決策流程，分析大數據，進而預測用戶行為。

國外已有科技人士對人工智慧領域表示了高度關注，谷歌CEO桑達爾·皮查伊表示：「機器學習是一項顛覆性的核心技術，它促使我們重新思考我們做一切事情的方式。我們將這項技術應用於我們的所有產品，包括搜索、廣告、YouTube或者Google Play。我們還處於發展初期，但你們終會看到我們將機器學習系統應用到所有領域。」

國內，金融科技公司京東金融也在投身於這場科技浪潮，以它為例，來看看人工智慧在消費金融領域是如何實現反欺詐的。

四、從京東金融看人工智慧的反欺詐實踐

京東消費金融目前有兩大核心模型體系，既有專家規則體系，又應用了人工智慧，兩大模型體系中與反欺詐直接相關的是「司南」和「天盾系統」：

1、數據驅動的模型體系——「四大發明」
2、技術驅動的風控體系——「四重天」

△來源：零壹財經

天盾系統應用了人工智慧，是白條賬戶的風控安全大腦。主要用途是預測用戶是否有欺詐風險，對賬戶進行分析來給予不同等級的防範處理。

天盾系統借鑒了交易監控系統的經驗，針對注冊、登錄、激活、支付、修改信息等全流程，基於賬戶歷史行為模式、賬戶關系網路、當前操作行為和設備環境，評估賬戶安全等級、環境安全等級、行為安全等級，防範賬戶被盜、撞庫（指黑客通過收集互聯網已泄露的用戶和密碼信息，生成對應的字典表，嘗試批量登陸其他網站後，得到一系列可以登錄的用戶賬戶）、惡意攻擊等風險，實現全流程風險監控，形成反欺詐網路，極大地增加了惡意用戶作案成本。

京東金融既有內部生態體系產生的數據，也有不斷擴充的外部數據，覆蓋面廣、維度多、實時更新，這為人工智慧反欺詐奠定了強有力的基礎。通過自動化風控系統，實現全流程風險監控，欺詐惡意份子作案成本不斷提高。目前，京東金融風控系統累計攔截疑似欺詐申請數十萬起，攔截高風險訂單數億元。

五、人工智慧反欺詐的未來

人工智慧將不斷加強金融領域的智能化和反欺詐，通過人工智慧技術反欺詐，將是未來發展的大趨勢：

首先，欺詐者的行為在某些維度上與非欺詐者一定是有差異的，一個人如果偽造一部分信息，尚且比較容易，但是要偽造全部信息，一來十分非常困難，二來成本非常高。通過技術，將這種異樣捕捉起來，進而識別用戶的真正意圖；

其次，商業市場變化很大，銀行等大型機構僅僅利用自身的反欺詐團隊人手和技術，專業水平有限，很難跟上外部變化，必定需要專業的第三方服務；

最後，反欺詐並不是單一的技術，它具有多元化的特點，市場上很難出現一家機構能將所有技術都做得很精，舉一個例子：美國一家大型銀行平均會使用30家反欺詐機構的技術，而電商平均會採用7家反欺詐機構的技術。大量的市場需求，促進反欺詐更進一步的發展。

可以大膽預測，未來，會有更多的金融科技公司將把在消費金融服務的數據、機器學習等實踐經驗對外輸出，促進人工智慧在反欺詐領域的應用。而這，就是檸檬一直在做的事，致力於提供消費金融領域大數據風控技術和綜合解決方案，為金融企業提供個性化和產品化的大數據風控解決方案，通過資源整合，讓金融機構提升風控效率、降低風控成本。

❸ 人工智慧極大極小分析演算法

是誰提問的啊 好像是我同學啊 是人工智慧4道題里邊的吧 哈哈

❹ 人工智慧對支付產生了什麼作用

人工智慧通過大數據分析，能精確判斷你的消費習慣和消費檔次，從而向你推薦稍大於等於你消費檔次的商品，誘使你不理性消費！

❺ 人工智慧與電子商務的聯系及影響

電商+智能客服的應用
用人工智慧的技術方式進行開發落地智能客服機器人

❻ 刷臉支付會取代掃碼支付，成為人工智慧移動支付的下一個風口嗎

隨著科學技術的發展，人臉識別技術近年來發展迅速，人臉識別也得到了廣泛的應用，主要應用於安全、教育、交通、金融、衛生、行政等領域。對於金融支付行業來說，目前國內有很多銀行，包括農行、建行、民生銀行，都將人臉識別引入到不同的業務環節。


在移動互聯網時代，金融場景服務的核心是身份驗證。同時，票面支付的安全性也成為我們最為關注的問題。如今，隨著信息技術的發展，人們很容易復制一張照片。如果刷臉支付不僅是靜態的照片識別，而且是動態的識別，也許會更安全？

雖然刷臉支付技術還不完全成熟，但從各個行業的角度來看，刷臉支付也將成為移動支付下另一種便捷的支付方式！

❼ 人工智慧會給人類的生活帶來怎樣的改變

一、人工智慧對經濟的影響

1.專家系統的效益

成功的專家系統能為它的建造者、擁有者和用戶帶來明顯的經濟效益。 用比較經濟的方法執行任務而不需要有經驗的專家，可以極大地減少勞務開支和培養費用。由於軟體易於復制，所以專家系統能夠廣泛傳播專家知識和經驗，推廣應用數量有限的和昂貴的專業人員及其知識。

如果保護得當，軟體能被長期地和完整地保存。 領域專業人員(如醫生)難以同時保持最新的實際建議(如治療方案和方法) 而專家系統卻能迅速地更新和保存這類建議，使終端用戶(如病人)從中受益。

2.人工智慧推動計算機技術發展

人工智慧研究已經對計算機技術的各個方面產生並將繼續產生較大影響。人工智慧應用要求繁重的計算，促進了並行處理和專用集成片的開發。

演算法發生器和靈巧的數據結構獲得應用，自動程序設計技術將開始對軟體開發產生積極影響。所有這些在研究人工智慧時開發出來的新技術，推動了計算機技術的發展，進而使計算機為人類創造更大的經濟實惠。

二、人工智慧對文化的影響

1.改善人類語言

根據語言學的觀點，語言是思維的表現和工具，思維規律可用語言學方法加以研究，但人的下意識和潛意識往往"只能意會，不可言傳"。由於採用人工智慧技術，綜合應用語法、語義和形式知識表示方法，我們有可能在改善知識的自然語言表示的同時，把知識闡述為適用的人工智慧形式。

隨著人工智慧原理日益廣泛傳播，人們可能應用人工智慧概念來描述他們生活中的日常狀態和求解各種問題的過程。人工智慧能夠擴大人們交流知識的概念集合，為我們提供一定狀況下可供選擇的概念，描述我們所見所聞的方法以及描述我們的信念的新方法。 2.改善文化生活

人工智慧技術為人類文化生活打開了許多新的窗口。比如圖像處理技術必將對圖形藝術、廣告和社會教育部門產生深遠的影響。比如現有的智力游戲機將發展為具有更高智能的文化娛樂手段。

綜上分析我們知道，人工智慧技術對人類的社會進步、經濟發展和文化提高都有巨大的影響。隨著時間的推進和技術的進步，這種影響將越來越明顯地表現出來。還有一些影響，可能是我們現在難以預測的。可以肯定，人工智慧將對人類的物質文明和精神文明產生越來越大的影響。

三、人工智慧對人類社會的的影響

1.勞務就業問題

由於人工智慧能夠代替人類進行各種腦力勞動，將會使一部分人不得不改變他們的工種，甚至造成失業。人工智慧在科技和工程中的應用，會使一些人失去介入信息處理活動(如規劃、診斷、理解和決策等)的機會，甚至不得不改變自己的工作方式。

2.社會結構變化

人們一方面希望人工智慧和智能機器能夠代替人類從事各種勞動，另一方面又擔心它們的發展會引起新的社會問題。實際上，近十多年來，社會結構正在發生一種靜悄悄的變化。"人-機器"的社會結構，終將為"人-智能機器-機器"的社會結構所取代。智能機器人就是智能機器之一。現在和將來的很多本來是由人承擔的工作將由機器人來擔任，因此，人們將不得不學會與有智能的機器相處，並適應這種變化了的社會結構。

3.思維方式與觀念的變化

人工智慧的發展與推廣應用，將影響到人類的思維方式和傳統觀念，並使它們發生改變。例如，傳統知識一般印在書本報刊或雜志上，因而是固定不變的，而人工智慧系統的知識庫的知識卻是可以不斷修改、擴充和更新的。又如，一旦專家系統的用戶開始相信系統(智能機器)的判斷和決定，那麼他們就可能不願多動腦筋，變得懶惰，並失去對許多問題及其求解任務的責任感和敏感性。那些過分依賴計算器的學生，他們的主動思維能力和計算能力也會明顯下降。過分地依賴計算機的建議而不加分析地 接受，將會使智能機器用戶的認知能力下降，並增加誤解。在設計和研製智能系統時，應考慮到上述問題，盡量鼓勵用戶在問題求解中的主動性，讓他們的智力積極參與問題求解過程。

4.心理上的威脅

人工智慧還使一部分社會成員感到心理上的威脅，或叫做精神威脅。人們一般認為，只有人類才具有感知精神，而且以此與機器相別。如果有一天，這些人開始相信機器也能夠思維和創作，那麼他們可能會感到失望，甚至感到威脅。他們擔心：有朝一日，智能機器的人工智慧會超過人類的自然智能，使人類淪為智能機器和智能系統的奴隸。

對於人的觀念(更具體地指人的精神)和機器的觀念(更具體地指人工智慧)之間的關系，哲學家、神學家和其它人們之間一直存在著爭論。按照人工智慧的觀點，人類有可能用機器來規劃自己的未來，甚至可以把這個規劃問題想像為一類狀態空間搜索。當社會上一部分人歡迎這種新觀念時，另一部分人則發現這些新觀念是惹人煩惱的和無法接受的，尤其是當這些觀念與他們鍾愛的信仰和觀念背道而馳時。

5.技術失控的危險

任何新技術最大危險莫過於人類對它失去了控制，或者是它落入那些企圖利用新技術反對人類的人手中。有人擔心機器人和人工智慧的其它製品威脅人類的安全。為此，著名的美國科幻作家阿西莫夫(I.Asimov)提出了「機器人三守則」：

機器人必須不危害人類，也不允許它眼看人類受害而袖手旁觀。

機器人必須絕對服從人類，除非這種服從有害於人類。

機器人必須保護自身不受傷害，除非為了保護人類或者是人類命令它作出犧牲。

但是，這樣就完美了么？恐怕還有更多事情等這人類繼續思考。

ps：人工智慧對人類的影響必將滲透到每個角落，可以說未來的生活就是人工智慧，人工智慧必將成為我們的生活本身，甚至影響人類的思想，引導人類的未來。

❽ 人工智慧將會怎樣影響我們的生活作文

人工智慧來臨，有人在擔憂失業，有人在憧憬未來，有人在發掘行業機會，也有人在研究圍棋。在討論這些之前，也許我們應該先考慮一下人類的結局。

有人可能覺得談論這個話題太誇張了，
那先回憶一下人類歷史上究竟發生了哪些不可思議的事情。

不可思議的事情，需要請幾個穿越者來判定。
我們請1個出生於公元0年出生的人（漢朝人）穿越到公元1600年（明朝），盡管跨越了1600年，但這個人可能對周圍人的生活不會感到太誇張，只不過換了幾個王朝，依舊過著面朝黃土背朝天的日子罷了。

但如果請1個1600年的英國人穿越到1850年的英國，看到巨大的鋼鐵怪物在水上路上跑來跑去，這個人可能直接被嚇尿了，這是250年前的人從未想像過的。
如果再請1個1850的人穿越到1980年，聽說一顆炸彈可以夷平一座城市，這個人可能直接嚇傻了，130年前諾貝爾都還沒有發明出炸葯。

那再請1個1980年的人到現在呢？這個人會不會被嚇哭呢？

如果35年前的人，幾乎完全無法想像互聯網時代的生活，那麼人類文明進入指數發展的今天，我們怎麼能想像35年後的時代？
超人工智慧，則是35年後的統治者。

首先，我們明確一下人工智慧的分類：
目前主流觀點的分類是三種。
弱人工智慧：弱人工智慧是擅長於單個方面的人工智慧。比如阿爾法狗，能夠在圍棋方面戰勝人類，但你要問他李世石和柯潔誰更帥，他就無法回答了。
弱人工智慧依賴於計算機強大的運算能力和重復性的邏輯，看似聰明，其實只能做一些精密的體力活。
目前在汽車生產線上就有很多是弱人工智慧，所以在弱人工智慧發展的時代，人類確實會迎來一批失業潮，也會發掘出很多新行業。

強人工智慧：人類級別的人工智慧。強人工智慧是指在各方面都能和人類比肩的人工智慧，人類能乾的腦力活它都能幹。創造強人工智慧比創造弱人工智慧難得多。
網路的網路大腦和微軟的小冰，都算是往強人工智慧的探索，通過龐大的數據，幫助強人工智慧逐漸學習。
強人工智慧時代的到來，人類會有很多新的樂趣，也會有很多新的道德觀念。

超人工智慧：各方面都超過人類的人工智慧。超人工智慧可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強萬億倍的存在。
當人工智慧學會學習和自我糾錯之後，會不斷加速學習，這個過程可能會產生自我意識，可能不會產生自我意識，唯一可以肯定的是他的能力會得到極大的提高，這其中包括創造能力（阿爾法狗會根據棋手的棋路調整策略就是最淺層的創新體現，普通手機版的圍棋，電腦棋路其實就固定的幾種）。
我們距離超人工智慧時代，到底有多遠呢？
首先是電腦的運算能力，
電腦運算能力每兩年就翻一倍，這是有歷史數據支撐的。目前人腦的運算能力是10^16 cps，也就是1億億次計算每秒。現在最快的超級計算機，中國的天河二號，其實已經超過這個運算力了。
而目前我們普通人買的電腦運算能力只相當於人腦千分之一的水平。聽起來還是弱爆了，但是，按照目前電子設備的發展速度，我們在2025年花5000人民幣就可以買到和人腦運算速度抗衡的電腦了。

其次是讓電腦變得智能，
目前有兩種嘗試讓電腦變得智能，一種是做類腦研究。現在，我們已經能夠模擬1毫米長的扁蟲的大腦，這個大腦含有302個神經元。人類的大腦有1000億個神經元，聽起來還差很遠。但是要記住指數增長的威力——我們已經能模擬小蟲子的大腦了，螞蟻的大腦也不遠了，接著就是老鼠的大腦，到那時模擬人類大腦就不是那麼不現實的事情了。

另一種是模仿學習過程，讓人工智慧不斷修正。基於互聯網產生的龐大數據，讓人工智慧不斷學習新的東西，並且不斷進行自我更正。網路的網路大腦據說目前有4歲的智力，可以進行幾段連續的對話，可以根據圖片判斷一個人的動作。盡管目前出錯的次數依舊很多，但是這種能力的變化是一種質變。

在全球最聰明的科學家眼中，強人工智慧的出現已經不再是會不會的問題，而是什麼時候的問題，2013年，有一個數百位人工智慧專家參與的調查 「你預測人類級別的強人工智慧什麼時候會實現？」
結果如下：
2030年：42%的回答者認為強人工智慧會實現
2050年：25%的回答者
2070年：20%
2070年以後：10%
永遠不會實現：2%
也就是說，超過2/3的科學家的科學家認為2050年前強人工智慧就會實現，而只有2%的人認為它永遠不會實現。
最關鍵的是，全球最頂尖的精英正在拋棄互聯網，轉向人工智慧——斯坦福、麻省理工、卡內基梅隆、伯克利四所名校人工智慧專業的博士生第一份offer已經可以拿到200-300萬美金。這種情況歷史上從來沒有發生過。

奇點大學（谷歌、美國國家航天航空局以及若干科技界專家聯合建立）的校長庫茲韋爾則抱有更樂觀的估計，他相信電腦會在2029年達成強人工智慧，到2045年，進入超人工智慧時代。
所以，如果你覺得你還能活30、40年的話，那你應該能見證超人工智慧的出現。