人工智能服务有哪些
01无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等
02人脸识别
人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
03机器翻译
机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
04声纹识别
生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
05智能客服机器人
智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
06智能外呼机器人
智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
07智能音箱
智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作
08个性化推荐
个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
09医学图像处理
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像
10图像搜索
图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
人工智能除了下棋还能做什么
不再只下棋的谷歌A.I.开始探索外星生命存在的可能。
动点科技最新获悉：NASA科学家成功地在开普勒-90星系中找到了一颗新的地外行星，将其命名为开普勒-90i。还在另外一个星系开普勒-80里找到了一颗开普勒-80g。据了解开普勒-90星系距离地球2,545光年（约24,077万亿公里），加上新发现的开普勒-90i，该星系一共拥有8颗行星。开普勒-90星系成为了迄今为止人类天文观测到的行星最多的星系，虽然本身这项发现就是一件科学界的大事，但更重要的是它是由Google采用机器学习算法加持对美国宇航局开普勒天文望远镜获取的数据进行分析得出的。这意味着，人工智能这趟车已开进星辰大海。
首先，科学家们制作了一个数据集来训练神经网络，这意味着可以生成600万个假想图，然后这些图像显示了引力透镜的作用。然后，神经网络对数据失去了控制，让它慢慢识别出不同的模式。最后再进行一些微调，可以在一瞬间识别出有引力透镜现象的程序。
负责人Petrillo说：“一个高水平的人类工程师团队每小时可以筛选出1000个图像对比。”比如他自己的团队估算出的数据，大约每3万个星系中就会出现一个。因此，一周无休的情况下也最多只能找出五到六个。相比之下，神经网络可以在短短20分钟之内筛选21789张图片数据库。Petrillo说，这还是一个古老的计算机处理器，但已经可以大幅缩短过程。
神经网络并不像计算机那么精确，为了避免遗漏，它的参数筛选条件并不严格。它会产生761个可能的后选择，再通过人类的方式筛选，最后缩小到56个。这种方法需要人类的进一步观察来配合。但Petrillo表示，其中只有大约三分之一的数据有效。与过去几十年整个科学界发现大约100个引力透镜相比，现在每一分钟就会发现一个。这是一个令人难以置信的提升速度，也是非常完美的方法。
找到这些现象对于天文学的奥秘发现有着重要的意义。宇宙到底是什么构成，我们所熟悉的物质（包括行星、恒星、小星星等）只占宇宙空间物质的5%，而其余不知道成分的物质，占了95%的比例。这包括一种被称为暗物质的假象物，但人类从未直接观测到。相反，我们研究它对宇宙的引力作用，可以作为引力透镜的关键指标。
那么人工智能技术还能做些什么呢？研究人员正在研发一些新的工具。比如Petrillo就在进行类似于身份识别的工作，他对星系进行分类。而还有一些科学家则在帮助梳理数据流，寻找有趣的信号，比如一个神经网络，可以消除来自于无线电望远镜的人为干扰，帮助科学家寻找到更有价值的信号。而更多的应用是用来识别脉冲恒星，定位异常的外行星，或者提高天文望远镜的图像分辨率。简而言之，人工智能还有大量的潜在应用价值。
著名物理学家史蒂芬·霍金教授此前曾经说过，在未来100年内，人工智能的机器人将反过来控制我们人类在最新的一次讲话中，霍金教授表示如果人工智能未有征服人类，那么先进的外星文明将会这样做。不过现在看来，两者可能会携手制造这样的危机。
人工智能可以涉及到哪些行业，怎么做这一行
国内国外，人工智能（AI）现在非常火爆。但是人工智能也不是万能的，现在目前在是图片，声音领域，或者有大量数据积累行业对人类形成挑战，还有很长的路要走。要了解那些行业人工智能会产生影响之前，让我们看看人工智能是什么。
简而言之，人工智能是可以模仿人类智能某些方面的计算机程序。AI不仅简单地遵循给出的命令，还采用智能策略和启发式技术，用类似人类的智能来解决问题，主要体现如下三个方面，
1.通过机器学习自我不停改进，像人类一样不停的自我学习提高。
2.大量节省成本，它们不仅比人工劳动快几个数量级，而且便宜得多。这减轻了寻求将AI作为解决方案的公司的打击，因为潜在的货币收益远高于初始投资。
3.预测未来，预测分析是AI的一个分支，在各个行业中非常有用。使用机器学习算法和预测模型，可以训练程序以找到各种变量之间的关系。然后，程序将使用此信息来预测变量之间的关系。例如，将使用装运数据来训练在供应链方案中采用的预测算法。除其他数据外，算法还将提取每个项目的数量，供应和需求。然后，该程序可以通过查看供需之间的过去关系来准确预测要装运的所需数量。
过去五年来，人工智能已进入各个行业。随着企业对机器学习和深度学习算法的采用，新技术对许多现有行业造成了广泛影响。让我们来看看十大最受AI影响的行业。
医疗保健AI在医疗保健领域的采用有望为行业带来很多好处。首先，整个医疗保健行业都致力于收集有关患者和被护理者的准确且相关的数据。这使得AI非常适合医疗保健的数据丰富世界。其次，人工智能可以在医疗保健领域找到各种用例。
人工智能的引入可以实现预测性医疗的广泛部署。利用预测分析的功能，人工智能可以帮助医生积极采取行动，确保患者的健康。与今天采取的被动方法相比，这是一种更好的医疗方法。随着启用IoT的嵌入式设备的兴起，医生可以远程监控患者的健康状况，并可以在患者处于紧急情况时得到通知。
除了预测性医疗保健，AI还可以通过图像识别使扫描结果的分析更加轻松。这已经被用来帮助医生以更高的速度诊断症状，因为AI可以比人类更快地梳理多次扫描。健康聊天机器人也正在开发中。这些机器人将使医生能够收集有关患者症状的初步数据。
客户服务人工智能已经开始影响客户服务行业。自然语言处理（NLP）算法已经以聊天机器人的形式进入了面向客户的帮助热线。这些聊天机器人可以收集有关客户问题的信息，并使客户服务能够更有效地工作。在某些情况下，他们还能够自行解决客户的问题，仅在必要时上报给客户服务专员。
由于他们具有准确理解客户所说内容的能力，因此足够先进的NLP算法可以完全取代客户服务专员。聊天机器人可以动态地使自己适应客户面临的任何问题，而不必是具有一组预定义响应的静态分配算法。此外，由于客户无需等待与客户服务专员建立联系，因此可以减少等待时间，从而改善客户体验。
除了聊天机器人和客户服务热线，推荐引擎也可以证明是有用的。亚马逊，淘宝就是很好的例子。该网站根据所有客户的浏览习惯动态为其生成属于客户自己的主页。
银行，金融服务和保险人工智能和金融部门非常适合。与医疗保健类似，金融公司几十年来一直在收集，整理和组织数据，这使AI成为该领域的自然补充。该技术已用于检测个人进行欺诈性交易的机会。
银行是一个经常存在文书和文件的行业。AI还可以自动化以前手动完成的流程，例如文书和文档。这不仅可以减少解决问题所需的时间，还可以使银行更好地为客户服务。
此外，预测分析在金融领域也取得了巨大成功。银行可以通过数据挖掘和在线分析文本，使用预测分析来识别高价值客户。他们还可以根据他们的支出和财务活动提供附加服务，从而留住客户更长的时间。
通过查看客户的信用记录，人工智能可以准确地预测拖欠贷款的可能性。
物流业物流中的人工智能具有彻底改变运营模式。预测分析可以准确预测供应商所需的库存，并优化路线以最小化运营，运输费用。国内几家大的物流公司都在这么做很大量的投资，效果也非常好。
零售业零售分析已经在零售商中得到广泛采用。除了优化供应链之外，零售商还能够准确预测其超市中的库存量。此外，通过收集有关顾客进入商店的方式的数据，他们能够根据顾客的喜好来安排产品，从而增加了整体销售额。
人工智能还将以自助商店的形式影响零售。亚马逊已经证明了完全自主购物的概念验证。AmazonGo已经在美国各地开设了几家商店，X东也在中国开了很多自营商店。它利用机器学习，深度学习，图像识别和智能自动化功能，使客户可以随意进入他们所选择的产品。
除了实体店，亚马逊还通过零售分析巩固了其在在线市场中的领导地位。通过分析客户的浏览模式及其在网站上的购买，Amazon能够准确预测相似的产品，从而最大程度地提高销售额。
网络安全网络安全中的AI可以与大多数网络安全公司维护的庞大数据库配合使用，以检查病毒攻击。防病毒公司还采用了该技术，以提供一种主动的方法来对抗网络攻击。
由于存在大量有关网络攻击，恶意软件和攻击媒介的现有数据，因此可以训练AI表现出推理能力。这将使公司能够采用“一劳永逸”的AI解决方案，该解决方案将持续监控网络是否存在任何可疑活动。如果检测到异常活动，该算法可以立即修补安全漏洞或将问题告知人工服务人员。这减少了解决问题所需的时间，从而最大程度地降低了风险和信息丢失。
除此之外，人工智能解决方案还可以更快地发现针对跨国公司等知名企业的长期网络攻击。AI主动监视网络中是否存在恶意活动，从而使公司能够更快地检测到攻击。这是减少损失并保护公司免受财务和数据损失所不可或缺的。
交通运输（自动驾驶等等）自动驾驶被视为现实世界中AI最具革命性的用途之一。由于像特斯拉这样的公司，无人驾驶汽车已经成为主流，甚至Uber也正在考虑部署自动驾驶汽车。像Google这样的巨头也正在创造自动驾驶技术。
除此之外，自动驾驶也可以用于货物运输。无人驾驶卡车将不需要停靠站，而且其成本要比人工驾驶员低，从而可以加快交货速度并提高支出效率。特斯拉的Semi汽车就是一个例子。该卡车具有通过AI算法实现的安全功能。这些图像处理算法可以基于车辆的速度和道路上其他车辆的感知深度来确定是否即将发生碰撞。
营销行业营销行业将从两个主要方面受益于AI。第一个是更具个性化的消息传递，第二个是更好的定位。其他较小的好处，例如智能自动化和基于AI的工具，已经开始浮现并被采用。
人工智能营销解决方案还可以根据客户偏好确定公司最有效的消息传递。例如，如果客户订购了一双鞋，该算法会向客户发出类似产品的通知，从而增加了客户购买另一种产品的可能性。
国防行业即使对自动武器的发展进行了严格的监管，但该行业肯定会随着大量资本投入而发展。也已经考虑了制造自动武器的伦理问题，但是据说人工智能驱动的武器将预示着下一场军备竞赛。
除自主武器外，图像识别和视频识别还可用于监视一般人群。通过利用生物特征和面部扫描建立现有数据库，可以使用监视网络中的面部识别算法来识别公民。这增加了人们的总体安全感，同时减少了人为干预。
制造业制造业中的人工智能具有无限的潜力。从预防性维护到人工任务的自动化，人工智能将使制造效率更高，工作更不容易出错，并且质量更高。某些大厂已经有很多AI的生产线在运行。
这些是我认为最有可能影响的行业。如果已经进入这些行业，我觉得可以从自己工作的开始，积累经验，尤其那些行业里面有很多重复单调的工作，并不需要创意的工作。然后和懂人工智能的技术的人，尤其有实际实施过AI朋友多交流，看看能不能应用AI到自己的所在行业。
人工智能可以分为五大类别是
1、弱人工智能
弱人工智能的英文是ArtificialNarrowIntelligence，简称为ANI，弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能阿尔法狗，但是它只会下象棋，如果我们问它其他的问题那么它就不知道怎么回答了。只有擅长单方面能力的人工智能就是弱人工智能。
2、强人工智能
强人工智能的英文是ArtificialGeneralIntelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。
3、超人工智能
超人工智能的英文是Artific我:mip.680.comialGeneralIntelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。
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