人工智能领域大事件,人工智能发生的重大事件

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一、人工智能的8个技术在生活中的应用

一般来说,电子邮件供应商会使用人工智能算法来过滤垃圾邮件。考虑到全球77%的电子邮件都是垃圾邮件,这是非常有效的。谷歌表示,只有不到0.1%的垃圾邮件能够通过其人工智能过滤器。此外,电子邮件营销人员会利用人工智能追踪谁在何时打开邮件,以及他们对此如何回应。谷歌的AI工具会在云存储中读取文档,以便将最合适的材料呈现给用户。不过也有人因此质疑,通过阅读内容来瞄准广告的算法正在侵犯我们的隐私。

人工智能将智能手机上的许多功能都自动化了,从文本常用关联词到声控个人助理都是非常典型的例子。甚至于手机屏幕适应周遭光线的方式、电池寿命的优化等等也取决于人工智能。但也有一些批评人士担心这其中隐藏的风险。比如,无论你是否在打电话,声控助理都会学习并试图理解你说的所有话,不管目的是否是否善意,这就为监视监听创造了机会。

在世界各地,网上银行极为普遍,基于人工智能的应用也屡见不鲜:客服接待、核验用户身份、打击欺诈、评估客人信誉并据此做出贷款决定等等。

人工智能可以监控交易,人工智能聊天机器人可以回答你与账户相关的问题。在SAS研究所最近的一项调查中,超过三分之二的银行表示,它们使用人工智能聊天机器人,近63%的银行表示,它们使用人工智能进行欺诈检测。

要拍x光片吗?很多人脑海中浮现的画面是:临床医生穿着白大褂进行研究诊断。但现在可以暂时想象一下另外一种可能:最初的分析由人工智能算法完成。事实上,AI非常擅长诊断问题。在一次用胸透检测癌症的实验中,一种名为DLAD的人工智能算法击败了18名医生中的17名。

此外,与银行业一样,聊天机器人也被部署在医疗保健领域,用于与患者沟通。比如预约,甚至作为医生的虚拟助手。

然而,批评人士表示人工智能诊断不能成为一个完全不透明的“黑匣子”。人工智能也有误判的可能。医生需要知道它们是如何工作的才能信任它们。此外这也涉及到隐私、数据保护和公平的问题。

人工智能是迈向自动驾驶汽车的核心。在新冠疫情影响下,自动驾驶技术开始加速发展,“无人接触”的快递物流服务就是其目标之一,中国现在就有一支“机器人出租车”车队在上海运营。但是自动驾驶的安全问题依然悬而未决。在过往发生的事故中,因自动驾驶汽车造成的伤亡至今令人心有余悸。另外关于事故的追责和伦理问题,目前也存在争议。

二、人工智能未来十大趋势

人工智能可以选择理解人类无法理解的信息中的意图,这使公司能够精准找到商品客户。人工智能拥有特殊能力,能够收集和处理大量信息,这使人工智能成为改变银行业的理想选择。不断发展的人工意识能力使其能够分解大量与货币相关的信息,从而在金融交易等领域做出有先见之明的选择。

人工智能有望在2020年重新设计和改善人类服务行业的运行方式。我们期望人工智能能够分析各种疾病的副作用,创建各种医疗程序。它还将搜寻癌症的迹象。此外,人工智能增强了人类服务专家的能力,使其更有可能理解被看护人员的日常示例和要求。人工智能可以为生活健康提供更好的指导和支持。

人工智能也有望替代对人体有害的工作,例如炸药的设置、高楼大厦的维护、焊接等。发展人工智能的感知是信息技术中最高级的部分,因为人工智能软件是最终的归宿。人工智能的前景在于,机器人并不仅仅完成全部实质性工作,实际上还可以完成推理任务。

虚拟助手体现了人工智能掌握人类情感的程度。人工智能可以理解设置的重要性并做出明智的决策。一般来说,考虑到这一点,热情机器人的存在很合理,将在以后变成现实。而且,随着机器人变得越来越理性,客户期望热情的知识和体现力也随之增加。人工智能使情感机器人能够模仿人的表情,它们的帮助越来越大,给予即时支持、易于聊天并且随时都可以访问。

人工智能在数字安全中的发展潜力将保证在未来终止黑客行为。当今数据丢失率越来越高。尽管有识别程序保障,但事实证明,它们在控制数据泄漏方面无能为力。人工智能可以改变这些问题,且能力惊人。新的人工智能程序可以节省很多时间,因为它的“精力”集中在最有可能出现误报的情况下。

包括面部识别功能在内的手机iPhonex的发布直接展现了人工智能的最前沿成果。州政府以及国安局利用它来寻找诈骗犯并识别居民。的确,将来可以通过人工智能确定一个人是否受到创伤或感到愤怒。到2020年,这一创新技术的可靠性和精准度得到提高,从而得以扩展。

人工智能在科学领域的应用最广。将来承担更多工作量的可能不再只是思维的创造力。人工智能正在广泛的科学领域中大获成功、不断进步。随着人形机器研究者Eve的开发,人工智能有潜力在科学领域大展宏图,而不仅仅是作为科学的一部分。

人工智能将帮助人类应对环境变化的影响、保护地球。人工智能可以在自动框架内根据其感知的内容检测环境、分析、发现和执行。通过提高对极端气候现象的预测水平,人工智能可以帮助人们防范即将到来的危险。到2020年,人工智能将更具前瞻性,帮助政府制定一个有教育意义的环境战略,使政府能够为变化做好准备,并可能提示哪些地区可以扭转环境变化的某些影响。

自动驾驶汽车刚刚进入市场。如今,我们已经看到由于人为错误或机器故障而在运输过程中发生的不幸事件。通常,人工智能发展的任何进步都会有所帮助;对于这些意外事件的检测将很快被视为一大胜利。各集团争先制造第一个工业上实用的自动驾驶汽车,说明这方面已经取得了进展。此外,还创建了人工智能软件来屏蔽来自遥远地区的火车,有助于在发生撞车事故之前进行预测。

人工智能可以展示对于每一种商业盈利可能性的专业调查,因此可以应用在风险投资和广告中。人工智能可以提升报价和广告协会的有效性,其重点将放在提高转化率和交易上。通过面部识别进行特定的促销,加之有关客户及其行为的信息可以使公司获得更多的收入和利润。

三、人工智能的起源与发展

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)起源于20世纪50年代,已经走过了半个多世纪的发展历程。它的起源可以追溯到以下几个关键事件:

1.1950年:艾伦·图灵(AlanTuring)发表论文《计算机器与智能》(ComputingMachineryandIntelligence),提出了著名的图灵测试(TuringTest),作为衡量机器智能的标准。

2.1956年:约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)、马文·明斯基(MarvinMinsky)、克劳德·香农(ClaudeShannon)和纳撒尼尔·罗切斯特(NathanielRochester)等科学家齐聚达特茅斯会议(DartmouthConference),共同提出了“人工智能”的概念,标志着人工智能领域的正式诞生。

3.1958年:罗斯·瑞森布拉特(RossQuillian)发明了基于逻辑和规则的专家系统,是一种能够模拟人类专家决策过程的人工智能程序。

4.1965年:约瑟夫·维森鲍姆(JosephWeizenbaum)开发出第一个聊天机器人ELIZA,展示了自然语言处理的潜力。

5.1970年代:随着专家系统的普及,人工智能进入了第一个繁荣期。然而,由于专家系统存在的局限性,如知识获取难度大、无法处理不确定信息等,人工智能在1970年代末陷入了低谷。

人工智能发展的第二个高潮出现在1980年代,得益于机器学习算法的进步和专家系统的局限性得到解决。其中,最具代表性的成果是杰弗里·辛顿(GeoffreyHinton)和戴维·鲁姆哈特(DavidRumelhart)等人提出的反向传播算法,为神经网络的发展奠定了基础。

1990年代,人工智能继续发展,出现了许多新的技术,如支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)和演化计算(EvolutionaryComputation)等。此外,人工智能还开始在其他领域得到应用,如语音识别、图像识别等。

21世纪初,深度学习(DeepLearning)技术的突破性进展使人工智能进入了新一轮快速发展时期。2012年,杰弗里·辛顿和杨立昆(YannLeCun)等人在ImageNet图像识别挑战赛上取得了突破性成果,标志着深度学习技术在计算机视觉领域的成功。此后,深度学习技术迅速蔓延到人工智能的其他领域,如自然语言处理、语音识别等。

目前,人工智能正在继续快速发展,各种新技术和应用不断涌现。可以预见,人工智能将在未来社会和经济发展中扮演越来越重要的角色。

四、人工智能技术促进了什么的更迭

1、人工智能技术促进了多个领域的更迭。以下是几个具体方面的例子:

2、医疗保健领域:人工智能技术正在改变医疗保健行业。通过自然语言处理和机器学习技术,医疗人工智能应用可以帮助医生进行诊断,提供个性化治疗建议,甚至帮助管理患者护理。这有助于提高医疗服务的效率和质量。

3、交通领域:自动驾驶汽车和智能交通管理系统正在逐渐成为现实。这些系统使用人工智能技术来优化交通流量,减少拥堵,提高道路安全性,减少交通事故等。

4、金融服务领域:人工智能技术正在改变金融服务行业。通过智能投顾、风险评估和欺诈检测等应用,人工智能技术可以帮助金融机构提高客户满意度,提高投资回报率,并确保交易的安全性。

5、教育领域:人工智能技术可以为学生提供个性化的学习体验,根据他们的学习风格和进度提供定制化的教育内容。这有助于提高教育质量,使每个学生都能得到更好的学习效果。

6、制造业领域:人工智能技术正在改变制造业。通过自动化和优化复杂的生产流程,人工智能技术可以提高生产效率,降低成本,并确保产品质量。

7、零售领域:人工智能技术可以帮助零售商分析消费者行为和市场趋势,以提供更精准的产品推荐和营销策略。这有助于提高销售额,增强客户体验,并建立更紧密的客户关系。

8、总之,人工智能技术正在各个领域引发变革和更迭。它通过自动化和优化复杂的任务,提高效率和准确性,帮助人们更好地应对挑战和解决问题。

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