通用人工智能有哪些应用
通用人工智能（AGI）是指具备类似人类智能一样的广泛学习和应用能力的人工智能系统。虽然目前尚未实现真正的通用人工智能，但人工智能技术在不同领域具有广泛的应用。
以下是一些通用人工智能可能应用的领域：
1.语音识别与自然语言处理：能够识别和理解人类语言，包括语音识别、机器翻译、聊天机器人等。
2.图像与视频识别：能够识别和理解图像和视频内容，用于图像分类、目标检测、人脸识别等。
3.自动驾驶：通过传感器和算法，使车辆具备自主感知、决策和控制能力，实现自动驾驶功能。
4.智能助理：能够理解用户需求，提供个性化的服务和建议，如智能音箱、智能手机助手等。
5.人机交互：通过自然语言、手势识别、表情识别等技术，使人与机器之间更自然、智能的交互。
6.机器学习与数据分析：通过数据分析和机器学习算法，提供预测、模式识别和决策支持等功能。
7.医疗与健康：应用人工智能技术辅助医生进行诊断、药物研发、个性化治疗等。
需要注意的是，通用人工智能目前仍处于发展阶段，上述应用可能需要多种人工智能技术的结合使用。随着技术的进步和应用场景的不断拓展，通用人工智能的应用领域将会更加广泛。
人工智能加医疗有哪些方向
人工智能在医疗领域的应用包括但不限于以下几个方向：
1.医学影像分析：AI可以通过对医学影像数据的深度学习和图像识别技术进行分析，帮助医生更快速、准确地发现患者的病情。例如，AI可以自动检测CT、MRI等影像中的病变位置和类型，并辅助医生制定治疗方案。
2.个性化医疗：基于大数据和人工智能技术，AI可以建立患者的健康档案，并根据患者的病史、基因信息等特征，为患者提供个性化的诊疗建议。此外，AI还可以预测患者未来可能出现的疾病风险，提前进行干预和预防。
3.药物研发：人工智能技术可以协助药物研究人员更快速、高效地开发新药。例如，AI可以通过计算机模拟和预测试验，帮助筛选出具有潜在疗效的候选药物，从而缩短研发周期并降低研发成本。
4.医疗机器人：医疗机器人是一种集成了AI、图像识别、机械臂等技术的智能化机器人，可以在手术、康复、护理等方面提供协助和支持。例如，一些医疗机器人可以协助医生完成精密手术，提高手术的准确性和安全性；另一些医疗机器人可以帮助患者进行物理治疗和康复训练，加速康复过程。
5.医疗管理与决策支持：AI可以通过对医疗大数据的分析和挖掘，为医疗管理者提供更科学、合理的医疗资源配置和健康政策制定建议。此外，AI还可以协助医生进行临床决策，提高诊疗效率和准确性。
人工智能的发展如何影响医学
人工智能在医学领域的应用主要包括以下场景：
医疗机器人，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前，外科手术机器人已用于实践，机器人操作的准确性、灵活性甚至都优于人类。
人工智能可以用于诊疗，也就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。业内观点认为，智能诊疗场景有望成为人工智能在医疗领域最重要的应用场景。
人工智能还可以用于药物研发，智能药物研发就是将深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。
此外，人工智能还能用于健康管理。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。随着智能手环一类的可穿戴设备越来越普及，设备中的传感器可以准确记录下人们的血压、血糖、心率等多项生理指标，基于大量的数据积累，不仅能准确预测健康问题、及时发出提醒，在疾病真的发生时也能向医生给出有价值的参考信息。
人工智能在生活中有哪些运用
使用人工智能（AI）技术可以带来很多好处，其中之一就是可以帮助我们从不同的角度看待社会问题。尽管业界对AI技术可能出现的滥用有很多讨论，但我们绝对不能忽视AI应用好的一方面。全球有很多复杂的问题，而AI技术提供了一种宝贵的工具，帮助人们提高能力，为一些棘手的问题找到解决方案。以下，就是人工智能造福社会的十大最佳应用。
癌症筛查深度学习算法支撑的AI技术，已经被用于医疗保健领域。特别是AI的影像识别能力，有望在癌症识别和筛查方面发挥作用，其中也包括乳腺癌。
AI技术还被用于预测疾病在整个医疗网络中的发展。西奈山（MountSinai）医院的一个小组，使用基于深度学习的AI算法，预测疾病的发展，实现了94%的准确度，该项目涉及的疾病包括肝癌、直肠癌和前列腺癌。
借助已经发表的癌症研究、临床试验和药物研发工作，已经有大量的数据可供AI技术使用，帮助它们检查并指导医疗保健决策。
拯救蜜蜂你知道「世界蜜蜂计划（TheWorldBeeProject）」正在使用人工智能技术来拯救蜜蜂吗？
全球的蜜蜂数量正在下降，这对我们的星球和我们的粮食供应来说是个坏消息。
通过与甲骨文（Oracle）的合作，世界蜜蜂计划希望，学习如何通过蜂巢上的物联网传感器、麦克风和摄像头收集数据，从而帮助蜜蜂生存和繁衍。然后将这些数据上传到云中，并通过AI进行分析，以识别出其中的趋势或者模式，以指导早期干预工作，帮助蜜蜂生存。最终，AI技术让我们可以更轻松地在全球范围内共享实时信息，并采取行动拯救蜜蜂。
残疾人专用工具人工智能造福人类的另一种用途是，帮助残障人士克服残障带来的问题。
华为使用人工智能和增强现实技术创建了StorySign，这是一个免费的移动应用程序，可以将文本转化成手语，帮助失聪儿童学习阅读；华为还创建了Track.Ai，这是一款易于使用、价格并不昂贵的设备，可以识别儿童的视觉障碍，因而可以在疾病导致失明之前就开始治疗。
华为还开发了另一款AI应用程序FacingEmotions，可以将情绪转化成简短的声音，这款应用程序可以评估在其他人脸上“看到”的情绪，帮助盲人“看到”正在和他们交谈的人的情绪，该应用程序使用了手机上的后置摄像头来评估鼻子、嘴巴、眉毛和眼睛，然后由人工智能技术分析这些面部特征的表情以及它们传达的情感——鄙视、愤怒、恐惧、厌恶、悲伤、幸福或惊喜。
气候变化有了AI技术，我们还可以解决世界最大的问题之一——环境问题。气候变化是一个巨大的问题，但是人工智能和机器学习领域的一些思想领袖们相信，技术可以解决这个问题。
机器学习可以改善气候信息学——机器学习算法大约支撑了30种政府间气候变化专门委员会（IntergovernmentalPanelonClimateChange）使用的气候变化模型。人工智能还可以帮助教育和预测气候变化对不同地区的影响。蒙特利尔学习算法研究所（MILA）的研究人员正在使用GAN（生成对抗网络），来模拟强风暴和海平面上升造成的破坏。
野生动物保护利用人工智能技术保护地球的另一种方式是在动物保护方面，这种技术，让资金不足的动物保护主义者有机会以低成本的方式分析数据。
夏威夷大学考艾岛濒危海鸟恢复项目（UniversityofHawaii’sKauaiEndangeredSeabirdRecoveryProject）使用人工智能技术，分析了600个小时的音频，以检测鸟类和电线之间的碰撞次数。
在另一个项目中，为了利用人工智能技术阻止濒临灭绝物种的减少，南加州大学社会人工智能中心（UniversityofSouthernCaliforniaCenterforArtificialIntelligenceinSociety）使用无人飞行器，来寻找偷猎者并定位动物。无人机收集到的数据会被发送回来，然后由机器学习工具进行分析，这些工具使用博弈论来帮助预测偷猎者和动物的活动。
WildMe和微软还在使用人工智能技术，对人们上传到互联网上的照片进行自动识别，记录和跟踪鲸鲨等濒临灭绝的动物的情况。
战胜世界饥饿问题终结世界饥饿危机最可行的工具之一，就是人工智能技术。它可以分析数百万个数据点，帮助确定理想的农作物、培育种子、最大化电流输出并且精准控制除草剂的施用。
在这些方面，有很多应用程序已经投入使用了，但是我们想在这里强调的是营养早期预警系统（NEWS），该系统使用机器学习和大数据，来识别出由于作物歉收、食品价格上涨和干旱等原因而风险上升的地区。
减少不平等与贫困尽管一直存在着这样的争议——人类的偏见可能会通过存在偏见的算法或者训练数据集进入人工智能，但是人工智能技术实际上是可以帮助减少不平等现象的。
芝加哥大学数据科学和公共政策中心（TheCenterforDataScienceandPublicPolicyoftheUniversityofChicago）的Aequitas项目和IBM的AIFairness360，都是可以跟踪和纠正偏差的开源工具包。智能文本编辑器Textio能够使职位描述更具包容性，该工具帮助一家出版商将女性员工的招聘比例从之前的10%提高到了57%。伦敦大学帝国学院（ImperialCollegeofLondon）正在训练人工智能，根据街道图像识别城市生活条件中的不平等现象，以期最终使用这些信息来改善现状。与之类似，斯坦福大学在使用人工智能技术分析卫星图像，以预测贫困地区，进而影响经济援助。
利用人工智能/机器学习消除贫困的另一种做法，是IBM的科学造福社会（ScienceforSocialGood）工作开发的SimplerVoice，它可以帮助文盲克服不识字的困难。
排查“假新闻”人工智能是将“虚假新闻”推向大众的推手。
但是谷歌、微软和草根“虚假新闻挑战”（FakeNewsChallenge）正在使用人工智能技术（机器学习和自然语言处理）自动评估文章的真实性。由于必须要监控的帖子、Facebook动态的数量数以万亿级，所以无法手工完成监控，公司还会使用人工智能技术来查找可能标志着虚假新闻的词语和模式。
其他依赖人工智能技术分析内容的工具还包括Spike、Snopes、Hoaxy等。
评估医学影像总体而言，人工智能技术正在通过多种方式改善医疗保健系统。
总部位于德国的SiemensHealthineers是一家领先的医疗技术公司，该公司将人工智能技术集成到很多技术之中。其中一项技术是AI-RadCompanion.4，这是一个放射科助理，可以支持医学成像阅读和测量的常规任务。人工智能增强了医学成像检查，可以帮助那些劳累过度的放射科医生，减轻一点他们的工作量。
另一项创新是AI-PathwayCompanion5。该工具结合了来自病理学、影像学、实验室和遗传学的洞察力，可以根据数据，为每一位患者提供状态预测和下一步的治疗建议。
确定升级优先次序在南加州大学社会人工智能中心（UniversityofSouthernCaliforniaCenterforArtificialIntelligenceinSociety），他们部署了人工智能技术，以明确如何在地震时维持洛杉矶的供水。
由于该市公共事业基础设施老化，该项目在供水管网中确定需要修缮提升的区域，优先将为重要的基础设施（例如为医院、疏散中心、消防队和警察中心等地供水的基础设施）供水的管道升级成抗震管道。人工智能可以通过模拟大量不同的场景，找到最佳解决方案，因而非常适合用来解决这个问题。
医疗行业未来会被人工智能替代到什么程度
可以先看个帖子：
看完你就知道，从概率论来看，现代医学诊断有多不靠谱。同样能看出来的是，想要做到靠谱，到底有多难。这还只是理论要求，还不包括实际困难。
值得欣慰的是现代医学还是极大改善了人类的生存率。
人类在诊断这个领域表现不良，不代表机器就能适应良好，还是要看诊断失误的根本原因是什么。
现代西医治病喜欢用化验指标，很好地摒弃了诊断过程中数据的不确定，让更多的症状量化。但是这种程度还是很低的，所以有经验的老专家还是很有价值。
未来，在更多的症状量化，更多的指标被可穿戴设备的日常监测所代替，人类身体表征诊断，可能会成为一个随身随时发动的功能，诊断变成一种趋势监控，去医院看病可能完全不需要了。
就算去了，几万个指标连续一个月的变化趋势，也不是人类可以胜任的工作。人工诊断可能会彻底退出历史舞台。
诊室医生，药房医生，放射科医生，甚至外科医生，很多工种都会几乎全部被取代。如果技术设备成本足够低，可能小规模的医院都会消失。
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