一、人工智能技术的应用
人工智能技术被用来创建推荐引擎，通过它你可以更好地与你的客户交流。这些推荐是根据用户的浏览历史、偏好和兴趣做出的。它有助于改善你与客户的关系，以及他们对你品牌的忠诚度。
基于MIT的研究，GPS技术可以为用户提供准确、及时、详尽的信息，提高安全性。该技术结合了卷积神经网络和图神经网络，通过自动检测道路障碍物后的车道数量和道路类型，使用户的生活更轻松。
机器人技术是人工智能应用普遍使用的另一个领域。由人工智能驱动的机器人使用实时更新来感知路径上的障碍，并立即预先计划行程。
人工智能在医疗保健领域有多种应用。人工智能应用在医疗保健领域被用于制造能够检测疾病和识别癌细胞的复杂机器。人工智能可以利用实验室和其他医疗数据帮助分析慢性疾病，以确保早期诊断。人工智能将历史数据和医学智能相结合，发现新药。
人工智能被用来识别土壤中的缺陷和营养不足。这是通过计算机视觉、机器人和机器学习应用程序完成的，人工智能可以分析杂草生长的地方。人工智能机器人可以帮助以比人类劳动者更高的数量和更快的速度收割庄稼。
人工智能被用来制造自动驾驶汽车。人工智能可以与车辆的摄像头、雷达、云服务、GPS和控制信号一起使用来操作车辆。人工智能可以改善车内体验，并提供紧急刹车、盲点监测和驾驶员辅助转向等附加系统。
使用人工智能，营销人员可以借助行为分析、模式识别等来投放针对性强的个性化广告。它还有助于在合适的时间重新定位受众，以确保获得更好的结果并减少不信任。
人工智能可以以与品牌风格和声音相匹配的方式帮助内容营销。它可用于处理日常任务，如绩效、活动报告等。
二、人工智能七大危害
1、一、安全隐患：人工智能系统有可能被恶意软件病毒攻击，使系统失控，引发灾难。
2、二、没有社会责任感：人工智能系统没有道德意识和社会责任感，有可能处理相关决策时缺乏人性，产生不合理的结果。
3、三、缺乏主观思考和创新能力：全自动的人工智能系统没有主观思考和创新能力，也就无法发现潜在的威胁，从而容易面临新的潜在风险。
4、四、价值导向偏差：人工智能系统通常缺乏价值导向，不能很好区分人们所定义的价值，从而导致偏差出现。
5、五、技术依赖性：人工智能系统的运行依赖于计算机硬件，如果出现计算机硬件故障，则可能影响系统运行，降低其可靠性。
6、六、就业冲击：人工智能的大量发展对传统的劳动力市场造成冲击，大量的低技能岗位可能被取代，导致大量人失去就业机会。
7、七、侵犯隐私：随着大数据和云计算的大规模使用，人工智能可以大量收集用户信息，从而侵犯用户隐私。
三、人工智能除了烟花还会什么
人工智能除了烟花，人工智能应用（Applicationsofartificialintelligence）的泛围很广，包括：医药，诊断，金融贸易，机器人控制，法律，科学发现和玩具。许多种人工智能应用深入于每种工业的基础。90年代和21世纪初，人工智能技术变成大系统的元素；但很少人认为这属于人工智能领域的成就。
四、人工智能的主要研究和应用场景包括(
1.自然语言生成（NaturalLanguageGeneration）
自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。
2.语音识别（SpeechRecognition）
目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。
虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。
4.机器学习平台（MachineLearningPlatforms）
机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。通过提供算法、API（应用程序接口）、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器，广受企业青睐，用以解决预测和分类任务。
5.人工智能硬件优化（AI-optimizedHardware）
用于运行面向人工智能的计算任务，是经过专门设计和架构的GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）。即将推出的基于人工智能优化的硅芯片，将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。
6.决策管理（DecisionManagement）
智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑，因此你可以利用它们进行初始化设置/训练，以及持续的维护和优化。决策管理在多类企业应用中得以实现，它能协助或者进行自动决策，实现企业收益最大化。
7.深度学习平台（DeepLearningPlatforms）
深度学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包含多层的人工神经网络，能够模拟人类大脑，处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。
这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力，包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别，目前被广泛用于市场研究领域。
9.机器处理自动化（RoboticProcessesAutomation）
机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化，以支持更高效的商业流程。目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来，并且让职工更加具有创造性和战略性，对公司的发展至关重要。
10.文本分析和自然语言处理（TextAnalyticsandNaturalLanguageProcessing)
文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图，广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域，同时还可用于非结构化数据的挖掘。
11.数字孪生/AI建模（DigitalTwin/AIModeling）
数字孪生是一种软件架构，搭建起物理系统和数字世界的桥梁。
网络防御是一种计算机网络防御机制，专注于预防、检测以及在基础设施和信息在受到攻击和威胁时进行及时响应。人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段：在2017年，共检测出20亿次的入侵记录，其中76%的入侵是意外发生的，69%是身份丢失造成的。递归神经网络（Recurrentneuralnetworks，RNN）能够处理输入序列，与机器学习技术相结合创建出监督学习技术，能够发现可疑目标，并检测出高达85%的网络攻击。
合规是指一个人或者一家公司的经营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相一致。将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配，以识别与公司有关的变动。具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术能够帮助公司遵守监管资本要求。此外，深度学习的使用，能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。
14.知识工作辅助（KnowledgeWorkerAid）
虽然许多人都很担心AI是否会完全取代人类工作，但别忘了，AI科技能够在很大程度上帮助人们出色的完成自己的工作，特别是在知识工作领域。知识工作的自动化已被列为第二大最具破坏性的新兴技术。在大量依靠知识工作者的医疗和法律领域，从业者们将逐渐使用AI技术作为诊断工具。
15.内容创作（ContentCreation）
内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料，如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。
16.P2P网络（Peer-to-PeerNetworks）
P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源，这些共享资源通过网络提供服务和内容，能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。
17.情绪识别（EmotionRecognition）
情绪识别可以通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前，我们已经能够捕捉“微表情”，识别肢体语言暗示，以及分析含有情绪的语音语调。执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息，这项技术也被广泛运用于市场营销。
18.图像识别（ImageRecognition）
图像识别是指在数字图像或者视频中识别和检测出物体或特征的过程，人工智能技术在该领域具有独特的优势。人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与大量数据集进行比较，从而找出与之最为相关的内容。图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。
19．智能营销（MarketingAutomation）
到目前为止，市场部门已经从人工智能中获益良多，业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。智能营销能够提升公司的参与度和效率，对客户进行细分、集成客户数据和管理活动，并简化重复任务，让决策者们有更多的时间专注战略制定。
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