人工智能的主要应用领域有哪些

人工智能是一门贯穿性的综合学科，主要包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、语言学，人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类类智能活动的能，来延伸人类智能科学

人工智能的应用实例：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索和博弈等

目前人工智能应用领域比较多，具体如下：

机器人领域：人工智能机器人，如RET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的

语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息，如语音开锁、语音邮件以及未来的计算机输入等方面

图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术；例如人脸识别，汽车牌号识别等。

专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题

人工智能对影视行业有什么影响

人工智能在影视行业的具体应用已经有比较多的应用了。比如去年伦敦科幻电影节上首次亮相的科幻微电影《Sunspring》（《阳春》），它背后的编剧其实就是人工智能。虽然里面还有很多“穿帮”剧情。比如，片中某个角色咳嗽时眼球竟然掉了！还有有影评家指出：“片中的对话听起来像是不相关语句的拼凑”。但是如何和人类进行协同合作的话，还是可以擦出不少火花的。

这不，就在不久前麻省理工学院媒体实验室就对人机合作编剧的形式进行了研究，并从中确认机器能否识别影片中常见的情感曲线。

在业界，大家普遍认为导致有些电影广受好评，而有些却无人问津的很大原因，在于对情感曲线的把握。

于是麻省理工学院联合麦肯锡消费技术与媒体团队继续进行了深入研究，研发了基于深度神经网络的机器学习模型，用来观看影片、电视节目和网络短片中的细节特征，并实时评估其中包含的积极与消极情绪。

这些模型的研究范围覆盖影片的所有元素，包括情节、角色、对话，及例如追车场景中的人脸特写或音乐片段等其他细节。通过将各部分组成一个整体，就形成了故事的情感曲线。

也就是说，当机器查看了未标记视频后，就能基于所有视听元素为故事创作出情感曲线。这是前所未见的。

以著名的3D动画电影《飞屋环游记》的片头为例，影片主角CarlFredricksen是个脾气暴躁的小老头，在妻子Ellie去世后，他用数千个气球带着自己的房子飞向南美。为了更好展现Carl的探险旅程，编剧需要想出一个快速交代复杂背景故事的方法。

影片以一个无声的片段（只有背景音乐）为开头，随着Carl的生活场景徐徐展开，情感曲线也就出现了。（我们也观察了整部影片的情感曲线，但分段考查更能以小见大。）如下图：

▲图1:由机器算法所展现的电影《飞屋环游记》片头的情感曲线

从图中可以看到，影片中蒙太奇（在电影中指有意涵的时空人为的拼贴剪辑手法）的高低点，x轴是时间，以分钟为单位；y轴是视觉效价，即图像在特定时间唤起观众积极或消极情绪的程度。此处由机器打分，分数越高，情绪越积极。为开展全面分析，我们还用机器为完整影音建立了类似图表。不过重点在图像上，因为这也是接下来分析观众情感投入的研究重点。

在图中，视觉效价的分值为0到1，但并非每部电影的情感曲线都会跨域整个区间。重点在于相对效价，即某个场景与其他场景相比之下的积极或消极程度，以及情感曲线的整体形状。

和其他影片一样，《飞屋环游记》片头的蒙太奇片段中也有系列情绪波动，因此其情感曲线并非连续上升或下降。例如：

Carl在儿时探险时，曲线到达了峰值（carl儿时的探险经历中有很多美好快乐的回忆）

当儿时的Ellie半夜吓到Carl时，曲线瞬间大幅下滑。Carl受到惊吓后，曲线呈现了消极走向。

另外两处的峰值间隔较长，出现于Carl和Ellie婚后渴望孩子以及老两口深情相拥的片段。

结尾处，Carl在Ellie病逝后独自一人回到家中，情感效价骤降。

目前，MIT的机器学习模型已经分析了上千部影片，并为每部影片绘制了情感曲线。为检验其准确性，团队还招募了志愿者为各电影片段手动标注情感标签，同时，志愿者们通过注明唤起情感共鸣的影片元素，如对话、音乐或画面，还可以不断优化模型。

通过对影片分析数据的筛选，研究团队还开发了一套为影片故事分类的方法，即把情感曲线相同的影片归为一类。这个方法结合了聚类算法k-medoids与动态时间规整算法，从而检测两个不同情绪变化频率的视频序列之间的相似之处。

整个研究过程选取了两个不同的数据集，分别由500多部好莱坞电影和Vimeo网站上的1500个短片构成，并从中归纳情感曲线的类别。

在初步分析其视觉效价时，我们发现大多数影片可归纳为几种类别，结果与KurtVonnegut的猜想一致。

从上图中看到，Vimeo数据集中的情感曲线可分为五类。例如，标黄的曲线类型在视频前期消极情绪激增，此后直至接近尾声，始终维持积极情绪。(经机器对数据进行分析评分，所有影片开头和结尾处的效价值都会偏低。)

特别需要强调的是，了解影片的情感走向诚然有趣，但明确如何使用这些分析结果更为重要。

影片的情感曲线或曲线类别能否决定观众的观影反应？包含特定情感曲线的影片能否激发观众的情绪？研究团队尝试通过分析Vimeo短片的数据集来回答以上问题。（相较于声音曲线，视觉曲线与影片内容的关联性更强，且结合两种曲线会增加分析难度，因此决定围绕视觉曲线展开分析。）

在保证影响在线反馈的元数据（如影片长度和上传日期）不变的前提下，我们运用了回归模型分析影片的情感曲线特征。

需要说明的是，本研究的目的是预测Twitter及其他社交媒体上影片的评论数。除去评论中的负面内容，多数情况下，评论越多说明观众反应越强烈。但也有例外，比如像Gigli和Ishtar（《鸳鸯绑匪》和《伊斯达》）这类电影，尽管能引发大量网评，却鲜有好评。

在分析Vimeo短片时，利用视觉曲线确实可以预测观众的参与度，其中几类影片更能吸引评论（为确保准确性，每次分析都会选择不同类别的电影）。由分析可知，图2标红的曲线类型走势起起伏伏，早期充满成功和喜悦，后期逐渐陷入不幸。在所有类别中，此类影片结局最悲惨。但尽管如此，还是会给观众留下深刻印象。

除此之外，在针对Vimeo短片的其他分析中，还有一类影片的评论最多，远高于其他影片（见图3）。这类影片多以积极的情感爆发作为故事高潮，接近曲线尾端时走势激增。而图中这两类影片的主要区别在于左侧图中的故事在圆满结局前的情绪波动更大。

▲图3:两类评论最多的影片类型

相较于其他悲情结局的电影，上图这两种影片的评论更多，这一发现或许与宾夕法尼亚大学研究表明观众更喜爱大团圆结局的结果正好相反。

在此基础上，研究团队还浏览了Vimeo网上短片的所有评论，对情感倾向进行分类评分，然后运行程序统计了评论长度。分析结果表明，上述三类影片（即黄色、红色和蓝色线条）的评论更长，观众反应更强烈。评论不仅只有“好电影”几个字，还可见走心评论，如“太棒了……太震撼了……仿佛受到了重击。”还有些评论也很醒目，它们不局限于个别的视觉画面，还在意影片带来的整体感受，或影片的情节走向。

事实上，这些分析并非要让编剧按照特定模版撰写剧本，就像要求GeorgeOrwell为《1984》续写美满结局来博观众欢心一样。但它们可以激励编剧客观地审视剧本内容，并作出相应调整以引发观众共鸣，包括改变关键场景配乐或对情节、对话或角色等内容进行微调。

总的来看，随着AI的推广，影片制作过程也在发生改变，编剧和作家可以借助人工智能来打磨情节，增加故事的吸引力，而导演也可以借此在影片中设置更具冲击力的动作捕捉。越来越多的影视从业者开始逐渐意识到AI的价值，并利用其中的价值进行创作。

来自科技行者团队丢了四维口袋的Dora老师

人工智能在当前的运用范围有多广

人工智能（ArtificialIntelligence），简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的一门新的技术科学。

人工智能的应用范围非常的广泛，就我们普通人来说，最先也早接触的可能就是娱乐方面的电脑游戏了。这种最简单的人工智能，使得人类的智能在它面前感觉不堪一击。前些年的深蓝、阿尔法狗，都已经拥有自我学习的能力，很轻松的打败了世界冠军。

语音识别也是人工智能很常见的应用，比如苹果的Siri，小米的小爱同学…经过这么多年的发展，她们都进化的强大了很多，不仅能听懂我们的话，还可以很有逻辑性地与我们对话，让许多成年人都会饶有兴趣的和她们聊聊天。

最近我关注了一个展示两台客服机器人川宝和快宝的账号，这个账号每天发人们和这两个活宝机器人对话的视频。看了好多个视频后，我有点难以相信这个是真的机器人在和人类对话。因为这机器人和人对话的逻辑性、上下文衔接性太恐怖了。感觉像是人们提前安排好段子，然后输入到电脑一样。

还有一个人工智能的方向是图像识别，这方面炒的比较火热的应用是自动驾驶。谷歌和百度都在搞这方面的研究，并且深圳公交集团的无人驾驶公交车已经上路运营了。无人驾驶车上配有摄像头、雷达、GPS天线等设备，基于人工智能的图像识技术，能感知周围环境，实时对其他道路使用者和突发状况作出反应。

社交媒体方面的人工智能其实也非常强大了，而且经常在我们不易察觉的方式来影响着我们。非常典型的就如同我们目前正在使用的今日头条软件，它基于大数据挖掘、分析方面的人工智能，使得我们每个人在它面前几乎是完全透明的。它知道你的好恶，甚至能预测你脑袋里想的东西，从而非常精准地给你推荐相关的信息。人工智能，几乎要比你更加了解你自己！

以上列举的只是我们普通人最常接触的人工智能，事实上，几乎各行各业都会或多或少应用到人工智能，并且其应用只会越来越广泛。人工智能，在不远的将来，终将会发展成为科幻片那样，超过人类智能的恐怖的存在！

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。

AI（人工智能）对社会会有什么影响人类会被取而代之吗

Al的飞速发展，是人智慧成果。有益人类事业进步。

原子和氢弹，都是‘杀人’武器。正是因为有了它，世界和平事业也“间歇”性的得到相对发展。“事物总是一分为二的。……”。回答完了。??????

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