很多朋友对于人工智能与网络信息和人工智能与网络信息安全不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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人工智能有哪些应用场景？
谢邀
老僧刚看完李开复的《人工智能》，书里关于AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱讲得蛮透彻，推荐给题主~
其实，人工智能主要有四大功能：语音识别、自然语言理解、数据挖掘、计算机视觉。像天猫精灵、无人驾驶汽车、淘宝给你推荐你感兴趣的商品……所有AI应用场景几乎都是基于这四大功能。
AI具体的应用场景很多，像自动驾驶、医疗、安防、教育、娱乐、家居、金融、电商零售等，老僧就不一一讲了，随便说几个。
1、自动驾驶
自动驾驶主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪，来实现包括道路行驶、地貌识别、导航定位、车道识别、交通控制、停车等多个功能，最终完成无人驾驶的目标。
2、AI医疗
AI医疗领域其实挺广的，虚拟助手、医疗影像、医用机器人、智能健康管理、智能影像识别、智能药物研发等都在AI医疗射程范围之内。例如阿里云AI诊断最新技术，新冠肺炎CT影像识别准确率高达96%，识别速度相比医生肉眼识别提高了近30倍。
3、AI安防
AI安防的具体应用包括区域人群监控、客流统计、身份认证的人脸识别、道路监控的车辆识别、案情分析系统等一系列场景，虽然听起来离我们挺遥远，但是一个城市大脑就全覆盖了～
4、AI教育
AI教育，包括自适应学习、虚拟学习助手、智能评测、个性化辅导、儿童陪伴等。家里有小朋友应该比较熟悉，主打利用人工智能因材施教的学吧课堂、科大讯飞、云知声等等都是AI教育的具体应用。
不管是何种应用场景，人工智能都将给用户继续带来全新的体验，而这种新体验的背后带来的是效率的提升，以及行业的巨大变革。
信息技术人工智能技术有哪些
1、大数据
大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。
2、计算机视觉
计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
3、语音识别
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。
语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。
4、自然语言处理
自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。
针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。国内BAT、京东、科大讯飞都有涉及自然语言处理的业务，另外还出现了爱特曼、出门问问、思必驰、蓦然认知、三角兽科技、森亿智能、乂学教育、智齿客服等新兴企业。
5、机器学习
机器学习就是让机器具备人一样学习的能力，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心。
机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。国内专注于机器学习的公司有优必选、图灵机器人、李群自动化、极智嘉科技、Rokid等。
你对人工智能的发展和前景，有何见解或看法？
人工智能，是人类通过科技手段创造、赋予机器智力，使之具有类人及超人的能力，帮助人类工作，加快提高人类的文明进步。
人工智能的发展将历经亿万年的历程，划分为五个阶段：
1、弱人工智能——具有人的少部分能力。
2、中人工智能——具有人的大部分能力。
3、强人工智能——具有人的全部能力。
4、超人工智能——超越绝大部分人的能力。
5、登峰造极——人机融合，人体量子化，人类进入神级文明。人脑与超级量子计算机融合，具有超级思维计算能力，人体包括大脑可瞬间粒子化，化为无形，可光速飞行，来无影去无踪；也具有可逆的瞬间恢复肉体人形，以留恋凡人之幸福……
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物联网与人工智能，哪个的前景更好一些？
极智导读：根据Gartner的调查，到2020年全球联网设备将超过200亿台。现在，企业已经从强大的物联网生态中有了很大收获。但是随着物联网的继续发展，市场将进入饱和状态。等到那时，这些物联网设备是否能够超越自己呢?
据极智网了解，物联网设备销量不断刷新纪录，这些设备产生的数据需要强大的存储和分析能力。因此，物联网世界的发展在一定程度上取决于数据计算和分析的效率。值得关注的是，当前正在崛起的人工智能技术或许能给物联网生态面临的数据难题提供一剂良方。
这两个领域的快速发展和融合又将催化出什么样的效果呢？
机器学习和人工智能
经常关注科技生态的网民对“机器学习”和“人工智能”这两个概念并不陌生，但是，很多人无法准确区分这两个概念有什么差别，而认识二者的区别在当今这个网络变革时代是非常重要的。
机器学习是指赋予计算机学习和归纳洞察的能力，但是并不是让计算机具体执行什么指令。相比之下，人工智能则是让计算机模拟人类进行决策和学习的过程。
虽然机器学习是提高计算机人工智能水平的一种重要方法，但是更重要的是物联网将从中获益。随着物联网的不断发展，以及联网设备的普及，物联网行业就会面临着创新的问题，而人工智能能够推动物联网创新的发展，因为人工智能通过机器学习能够掌握强大的数据分析能力，能在人类的帮助下做出最佳决策。
物联网数据对我们非常有价值，因为它能很快转化为行动。这意味着数据必须被及时分析，以保持企业和联网设备之间信息流和反馈的持续性。
不幸的是，传统编写算法的方法太耗费时间，而且容易产生错误。为了有效地分析物联网数据，企业正在转向机器学习人工智能，以发现实现物联网承诺的模式和方法。
人工智能与物联网融合
利用人工智能实时分析数据的联网设备正在崛起，而且受到消费者的欢迎。例如，Nest等智能恒温器，利用人工智能学习用户最舒适的温度，调整能耗。此外，所有特拉斯汽车都是联网的，一辆车学了一些东西，所有的特拉斯汽车都能分享洞察。
企业是物联网潜力最大的卖家，远超过消费者，而且企业对联网设备的热情也很高。因此，企业也将是物联网革新的最大和最快的受益者。事实上，预计2019年全球企业级服务和产品市场将达到2550亿美元。而且，到2019年企业级物联网市场规模甚至将超过移动设备市场。
人工智能的实时决策能力已经给企业留下了深刻印象。而且人工智能对那些在时间、金钱和风险方面比较敏感的企业来说更有价值。人工智能不仅能够预测销量，而且能够管理信息和其他自动化系统。
展望
未来的人工智能将着重开发自然语言能力，这有利于进一步展示物联网的潜力。你可以想象一下，以人工智能为基础的联网设备用人类的语言描述数据，像人类一样交流，像人类一样理解数据。这不仅有利于消除各类物联网系统之间的数据隔阂，而且可以扩大人机互动的范围，人类可以直接用自然语言与物联网设备互动。
像极智网小编一样对物联网和人工智能非常感兴趣的网民都希望看到这样一个未来，这两种技术互相融合，共同发展。能与人直接互动的物联网设备将鼓励人工智能不断创新，而人工智能技术的发展反过来讲进一步推动物联网的发展。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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