人工智能将如何改变汽车
人工智能是一门十分富有挑战性的科学,是通过不同领域学科构建而成的,比如说机器的视觉、机器的学习等,主要目标是要让机器能够像人一样承担一些复杂的工作。
在这个基础上,将机器的视觉能力应用在汽车上就在一定程度上就代替了人眼;将机器的学习能力应用在汽车上就可以记忆很多的电子地图、交通信息等。
未来随着人工智能以及其他学科的广泛使用和发展,我们的汽车已经具有智能化,这就是智能汽车。
人工智能和自动驾驶的区别
人工智能,是利用各种仪器和软件辅助驾驶者驾驶,而Google的无人驾驶,是利用程式代替驾驶者操纵车辆行驶。自动驾驶汽车(Autonomousvehicles;Self-drivingautomobile)又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人,是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。
自动驾驶和无人驾驶认知主体不一样,要是决定驾驶行为的是人,那就是自动驾驶。无人驾驶比自动驾驶高一个级别,就是将开车这活儿完全交给机器,也叫自主驾驶。
其实,早在20多年前,汽车业界就开始研发自动驾驶技术,并且大量应用在汽车上。最典型的是自动巡航技术。设定好速度后,司机只要握好方向盘就可以了,不用踩油门。车子以设定好的速度匀速行驶。
因为自动驾驶汽车不像人类驾驶一样只有有限的环境感知能力,而可以使用主动与被动感测器持续做大范围的感测,具有360度视野,因此可以对潜存危机做出安全的反应,且其反应能较人类驾驶更为迅速,所以它能避免因为行车距离过近、分心驾驶及危险驾驶等人为因素而导致交通事故。
而无人驾驶也有很多好处,比如安全、高效,它无需通过驾驶者进行干预便可独自由计算机完成正常、安全行驶的一整套系统,其特点简单而言是安全稳定以及能进行自动泊车功能。
开车的时候总是会被乱七八糟的事情干扰,比如手机来了一条短信,在后视镜里整理下头发等等,计算机却不会被这些事情分心,它们的所有关注都在道路上面。但是,无人驾驶技术尚在研发、测试环节,需投入大量的时间、精力,汽车行业也应始终保有一颗对生命的敬畏之心。
人工智能要不要踩刹车
需要人员踩踏刹车!开车启动时候遇到紧急的事宜,人工智能也不可以,必须即使的踩踏脚刹方能始终保持安全的停车!
每个人都有反应迟钝的时候,手脚并用能及时发现问题及时的停车,能够认识到安全性!保证不会出现问题!所以靠人工智能是不行的!
摄影能否应用于人工智能方面
没明白题主的意思,是摄影用于人工智能,还是用人工智能进行摄影?摄影用于人工智能的例子并不新潮,实际上人工智能太聪明了,摄影(更准确地说是摄像头)是帮它捕捉影像而已。人工智能用于摄影和绘画比较新潮,国外有一些科技公司在尝试(比如Google、NVIDIA),目前也有成型的案例,不过我个人觉得目前人工智能拍的照片和画的画并不美,而是比较诡异。
比如NVIDIA公司,它家最新的照片技术叫做“GANs”。这项技术配备有两个神经网络系统,一个负责生成影像,一个负责评估所生成的影像。最终系统自动进行图像图形处理,生成一张照片。这个技术跟电影大片或游戏中的3D制作技术的最大差别,在于它是完全自动完成的。人工智能AI技术取代了所有人工处理的工作,而且成像效果十分自然真实,成像质量甚至要比真实拍摄的照片还要高。
再比如Google的最新研究成果,Google街景车(街景图像采集相机)在日常工作中会拍摄许许多多的户外照片,然后这些照片经过人工智能系统自动识别出所对应的地理位置,根据地理特征和大量拍摄的照片库经过机器合成、拼接、校正等许多处理步骤,最终生成一张摄影照片。例图如下,选自Google网站
我觉得,Google人工智能拍的还是有点意思的,不过似乎发挥不太稳定,有的照片很美有的则感觉比较一般。不管怎么说,这都是新鲜的尝试,同时也给人类摄影师和摄影爱好者很大的压力。
而Google人工智能作画就比较具有诡异美了!先来欣赏几张,
图片来源:Google
图片来源:YouTube
图片来源:YouTube
还有很多重口味的,我就不贴了,感兴趣的可以去搜一下……
Google的人工神经网络系统名字叫做DeepDream,它首先把海量的各种物体的照片(比如动物,人脸,树木)经过10-30层的人工神经元进行解读,AI系统会自动获取到照片中的重点特征,再在海量数据库中的寻找可匹配的信息,分析它们与什么物体相象,然后把这种重点特征加强,从而画出了各种奇怪的画。
虽然色彩丰富,不过,讲真,我觉得,人工智能的美不是我这种凡人可以欣赏得了的……
目前人工智能哪个领域最热门
现在基本大家都有在用过AI音响,这个比较普遍,很多企业都是拿这个和消费者深入交流。比如天闹精灵、腾讯叮当、小米小爱、蓝港小青、喜马拉雅小雅等智能音响,基本已经运用到我们的日常生活中了。
未来不光是语音交互,比如小爱不但要和家里的所有设备融通关联,又能控制车库的车。所以,未来最重要的是万物互联,也只有这样才能吸引消费者。
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