一、人工智能领域出现三个大脑是什么
“除了大脑、小脑，我们每个人都有一个延伸出来的第三脑”，近年专注于第三脑研究的陈世卿院士解释道，我们每天都与之交流的手机其实就是第三脑，它几乎储存着一切与我们有关的数据，音乐、照片甚至是所思所想。不同于其他的具有普适性的人工智能，第三脑是专属于每个人的人工智能。
二、除了自动驾驶，人工智能还有哪些运用
人工智能（AI）产生了许多方法解决计算机科学最困难的问题。它们的许多发明已被主流计算机科学采用，而不认为是AI的一部份。下面所有内容原在AI实验室发展：时间分配，介面演绎员，图解用户介面，计算机鼠标，快发展环境，联系表数据结构，自动存储管理，符号程序，功能程序，动态程序，和客观指向程序。
银行用人工智能系统组织运作，金融投资和管理财产。2001年8月在模拟金融贸易竞赛中机器人战胜了人。
金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求，银行使用协助顾客服务系统；帮助核对帐目，发行信用卡和恢复密码等。
医学临床可用人工智能系统组织病床计划；并提供医学信息。
人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统。用人工智能在医学方面还有下列潜在可能：
计算机帮助解析医学图像。这样系统帮助扫描数据图像，从计算X光断层图发现疾病，典型应用是发现肿块，心脏声音分析。
在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。全世界日本是利用和生产机器人的先进国；1999年世界范围使用1,700,000台机器人。
人工智能是自动上线的好助手，可减少操作，使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中心的回答机器也用类似技术，如语言识别软件可使计算机的顾客较好操作。
汽车的变速箱已使用模糊逻辑控制器。
许多运程通讯公司正研究管理劳动力的机器；如BT组研究可管20000工程师的机器。
1990年企图用基本人工智能大量为教育和消遣生产民用产品。现在，大众在生活的许多方面都在应用人工智能技术。
技术常会影晌音乐的进步，科学家想用人工智能技术尽量赶上音乐家的活动；现正集中在研究作曲，演奏，音乐理论，声加工等。
等多的人工智能应用可以参阅“人工智力轮廓”。
三、人工智能助手排名
谷歌的人工智能虚拟助理googleassistant主要在智能手机和其他电子家庭平台上提供。它是建立在一套技术之上的，这些技术设计用来处理诸如英语、西班牙语、德语、法语、意大利语、日语、葡萄牙语、汉语等语言。
用户可以使用自然语音和键盘输入与Google助手进行交互。这个人工智能助理将执行人们期望它执行的各种任务，例如播放音乐、搜索最喜欢的餐厅、给个人打电话，甚至帮助他们从谷歌获取重要信息。
Alexa是亚马逊的人工智能机器人助手。这个人工智能程序与AmazonEcho协同工作。通常，amazonalexa改进了语音命令、自然语言处理（NLP）和其他技术，为消费者提供了广泛的功能，如语音交互、音乐流、查询解析等。
它还可以创建待办事项列表、设置闹钟、下载播客、播放有声读物，并提供有关天气、交通、新闻、体育和其他主题的实时信息。Alexa将语音转换为文本，并使用Wolfram语言对客户的所有问题做出最佳回答。
Youper是一款支持人工智能的心理健康助手应用程序，可在Android和iOS上访问。
当个人可以快速与他们联系时，这个软件可以帮助他们照顾自己的心理健康。用户可以通过Youper定制的冥想指导。
在Youper的帮助下，用户可以更好地了解自己并跟踪自己的情绪。Youper使用AI来定制各种方法。该节目在应用商店获得了好评，并受到专家的高度评价。
Siri基于语音查询和自然语言用户体验。这个人工智能语音助手将打电话，发送短信，回答问题，并提出建议。Siri从用户的语言使用、查询和期望中学习。
Fyle是一个人工智能驱动的费用跟踪程序，可用于PC、Android和iOS。Fyle是智能支出会计领域的重要参与者，它已经宣布与GoogleGSuite和MicrosoftOffice365直接连接。
Fyle被RoyalEnfield和Communicorp等公司使用，因为它提供了一些有用的功能，如实时数据提取、尝试报告运营费用、名片跟踪、实时决策评估、合规业务流程、差旅改进、差旅请求、研究，与重要的运输管理、人力资源管理、会计和企业资源规划应用相融合。
DataBot是一个由AI支持的虚拟助手，可以在windows10、Android和iOS上访问。它还发布在
四、人工智能行业需要哪些专业人员
1、人工智能领域的研究跨度较广，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中，现阶段需求量最大的3个领域分别是语音识别、图像识别和自然语言处理。
2、这些工作的共同点是都需要大量数据和深度学习功能。因此，算法策略和数据分析称得上是人工智能的两大核心岗位。
3、算法工程师主要有视频算法工程师、图像算法工程师和音频算法工程师。“如果把AI看作学生，算法工程师就是老师。”旷视科技市场部负责人谢忆楠说。算法工程师的任务是制定一套合理的算法逻辑，让AI快速、准确地习得某个指令。这个职位需求的基本技能是编程，因此需要很强的逻辑思维能力。
4、人工智能深度学习的基础是大量的数据输入，数据分析师要做的不仅是获取海量数据，还要从数据中找出规律，给出解决方案。可以说，“算法工程师给的是学习方法，数据分析师负责提供教材。”数据分析的另一个岗位是数据标注。大规模的数据里难免会出现“污染”数据，但AI不能自己判断输入数据的正误。“如果输入1000张照片并告诉AI这是猫，但其中混入了一张狗的照片，那么AI会强制认为这是猫。”谢忆楠说，这时候就需要数据标记将错误信息剔除。
5、除了这两类核心的研发岗位，AI行业还需要大量应用型人才。AI是一门技术，最终落实成产品才能具备商业价值。解决方案是未来比较有潜力的岗位。因为未来AI会和许多行业结合，如何把AI核心技术和行业需求绑定是一个很大的考验。因此，制定解决方案的不仅要了解AI技术本身，还要了解哪些行业对AI有需求。
五、生成式人工智能有哪些
1、生成式人工智能有很多种，其中一些常见的包括：
2、生成对抗网络（GAN）：GAN是一种深度学习模型，由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器尝试生成看起来像真实数据的假数据，而判别器则尝试区分真实数据和假数据。这两个网络一起训练，以不断提高生成器的生成质量和判别器的判断能力。
3、语言模型：语言模型是一种可以生成文本的深度学习模型。它们通常使用大规模的语料库来训练，并可以生成符合语法规则的文本。语言模型可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别等领域。
4、生成式对话系统：生成式对话系统是一种可以与用户进行对话的深度学习模型。它们通常由一个对话管理器和一个人工智能助手组成。对话管理器负责控制对话的流程和逻辑，而人工智能助手则负责生成回复和回答用户的问题。
5、图像生成：图像生成是一种使用深度学习技术生成图像的方法。一些常见的图像生成技术包括GAN、变分自编码器（VAE）和卷积神经网络（CNN）。这些技术可以用于生成逼真的图像，包括人脸、风景、动物等。
6、音频生成：音频生成是一种使用深度学习技术生成音频的方法。一些常见的音频生成技术包括循环神经网络（RNN）和Transformer。这些技术可以用于生成语音、音乐和其他类型的音频。
7、这些只是生成式人工智能的一部分，随着技术的不断发展，未来还会出现更多的生成式人工智能应用。
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