未来智讯 > 人工智能论文 > 浅谈人工智能在现实生活中的应用
关于人工智能在现实生活中的应用:当今社会的未知消化,人工智能的迅速崛起和增长,越来越多的人才和人工智能的资本投入也达不到预期,揭示了其在医学,教育方面的非凡潜力 娱乐和娱乐领域有各种各样的应用,为人类生活带来了很多便利。 此外,新兴的人工智能具有优势和缺乏力量,增长的危险和机遇并存。 因此,它详细分析了其增长和应用,发现存在的问题,并提出了未来增长的建议,以便进行更有效的讨论。 。 关键词人工智能; 近期发展; 专注技能; 增长申请
中图分类号TP3文件识别码A文章编号1674-6708(2019)229-0138-03 1人工智能简介术语“人工智能”诞生于1956年的达特茅斯学院夏季会议。 人工智能是一个综合的多学科和多才多艺的天才。 决定联合相关学科,如战术科学,音韵学,神经心理学和哲学。 首先,机器可以与人类具有相同的思想和力量,因此它可以胜任。 人才完成的混乱义务[1]。 目前,该技能已经在机械训练和自然语音分析领域取得了一定的成绩,有必要从主要指标中学到更多。 然而,这种技能在生活中有着共同的应用,并且仍有巨大的潜力和增长空间。 2该国的情况与人工智能密切相关。 中国起步较晚,但增长速度非常快。 然而,在重点领域,中国的教育还存在一些差距,如人工智能的严重机械训练算法。 外洋对人工神经网络有深刻的理解。 近年来,Google团队一直处于人工智能算法领域的技术前沿。 他们将先进的人工智能技术与医疗相结合,从而大规模地提高了目前的水平。 医疗水平。 但是,中国的人工智能在世界上并不具备竞争力。 它是人工智能焦点技术芯片的研发。 国内边界仍存在一定差距。 近年来,由陈天士率领的寒武纪团队开辟了第一个商业深加工车间,寒武纪1A,模仿人脑的计算模式,随后发布新一代AI芯片和新智能 处理器。 该产品代表了中国在人工智能起点上的自力更生研发,并取得了突破性进展。 3人工智能的重点g 3.1人机交互人机交互是不可或缺的外围技能,也是结合不同类别技术的综合性学科。 除了传统的人机交互中的基本交互和图形交互之外,人工智能中的人机交互技能还具有语音交互和情感交流。两种典型的相互作用,如相互,体感和脑机交互? 腕。 3.1.1语音交互作为最方便的信息交换形式,它在人工智能中也很自然。 它有许多优点,虽然它很混乱,但毕竟它属于人类交流的手腕。 与其他交互式样式相比,最快速,最直观的手腕在信息转换方面更好,更高效。 它结合了语音和策略科学等相关领域的常识,解决了语音收集和识别,语义理解和语音合成,完成了从数字信号到文本信息或声音信息的一系列转换。 在这方面,在国外有谷歌翻译。 在国内有百度和迅飞,在语音识别领域有更先进的技能。 在大数据时代,作为未来增长的制高点,语音交互始终具有良好的应用前景和增长。 视力。 3.1.2情绪交互作为人类交流过程中的高级信息,情绪一直是人类可以相互接近的重要部分。 这种高级别的信息可以使人们回想起并感受到不同的情绪。 人们也有同感。 传统的人机交互无法传达和处理这类信息。 在人工智能中,情绪交互是指机械能与人类更自然地相互作用的情况。 这项技能是人工智能开发的一个范畴。 热点偏见。 情绪信息的各种狩猎方式和处理方式仍然存在许多问题,例如识别微观情绪和特征点的难度,以及处理动作和句子的差异使得该技术更具挑衅性。 性,人们在相互理解方面仍然有很多困难。 人工智能在这条道路上还有很长的路吗? 展望。 3.1.3体感交互随着技术的便利,人机交互也有反应的倾向,然后发生体感交互。 体感交互简化了混沌交互设备和抓取系统,直接决定了物理运动与交互设备之间的相互作用以及周围情境。 它解决了捕捉动作和识别手势,使人们摆脱繁琐的交互设备,以及使人机交互双重自然。 在游戏娱乐方面,所有主要的游戏节目都有与技能发展相关的游戏体验,比如新版“切水果”,决定感知人体手臂的运动以模仿刀的摇摆,所以 为达到切水果的效率,用户体验非常好,胜利已经实现了双重自然的互动体验; 在医学上,它有广泛的扩展,以帮助治疗和治疗,就像模仿的情景,为疾病的治疗提供更方便的帮助。 3.1.4脑 - 机交互脑 - 机交互,也称为脑 - 机接口,可以说是科幻小说中的情境,它不需要解决周围神经和肌肉,只有大脑可以直接与 外面的世界。 解析脑波信号进行解码,收集脑电信号,以便在中枢神经系统上兑现检测系统及其转换为人为输出指令,以实现中枢神经系统信号正常输出效率的更换,修复,增强,补充或改善。 这种技术最直接应用于医学。 患有神经源性肌肉萎缩的患者可以在治愈时决心提高神经信号的效率。 残疾人可以解决大脑 - 计算机互动,以实现外骨骼的自我支持操纵。 如果这种技能很复杂,它们也可以像普通的凡人一样生活。 3.2视觉机器视觉该机器模拟人类视觉系统。 从人类外部世界中提取,分析,处理和理解图像和图像序列的科学被称为战术视觉。 这种能力广泛用于主动驾驶,机器人和智能医疗等领域。 随着深入培训的逐步深入,这种技能与特征处理和算法处理相辅相成,逐步形成了当前的人工智能算法技能。 处理问题的问题是不同的。 机器的视觉通常用于图像理解,三维视觉和动态视觉方面。 3.2.1图像理解图像理解是机器视觉的基础。 处置信息的抽象层次分为三个规则:浅层理解,特征点和纹理元素的提取和收集; 中间层理解,对象边界区域的划分; 深刻理解,提取高级语义信息,检测和识别图像信息,如智能识别功能在很多搜索引擎中属于深刻理解,而支付网络也开放了相关技能的面貌, 智能识别手机,其他智能识别都是图像识别? 使用。 3.2.2三维视觉三维视觉是一种重新审视三维模型信息和理解三维模具信息的技术。 三维信息包括从浅层到高层的低维信息到立体信息的处理,这种技术常用于机器人,无人驾驶,虚拟现实和现实的强化[3-4]。 3.2.3动态视觉动态视觉模仿人类处理时间序列图像的特征,分析视频和时间序列图像。 例如,某些视频网站的主动审核员具有处理视频图像的基本能力。 问题的原理是找到图像元素和相应的,以及对语音图像的理解,而动态评论主要用于视频分析和人机交互。 3.3专家系统专家系统现在是人工智能中最经典,最富有成效的一类。 这是一个在特定领域具有许多常识和经验的步骤系统。 专家系统的总体布局包括数据库,标准库和推理引擎。 数据库可以作为网络常识库的节点,标准库是链接这些节点的线,即关系,决策机执行解决方案计划并且出色。 解决问题并解决可能发生的一组冲突。 数据库和标准库可以实时更新,这样专家系统就无法推进和纠正过去的错误并填补过去的错误。物理逻辑布局如图1所示。如图所示。 专家系统,因其名称可以达到某些领域的专家水平,并协助人类专家处理事项和讨论,现在矿物勘探,化学分析,规划和医学诊断专家系统借助机械不会忘记特征 未能表现和人类的合作越来越好。 4人工智能的应用
4.1人工智能在主动驾驶中的应用
人工智能和当代技术的时代逐渐融合,中国人工智能的起步较晚的情况仍然是在2005年的一年, 世界上第一辆无人驾驶汽车开发完成。 这款车可在无人驾驶的环境中行驶50万公里,专利已超过22 000.无人驾驶一流的外部设备分辨率,如摄像头,雷达传感器和激光测距仪来控制外部状态,然后选择相应的对策基于 人工智能分析。 英国的Ultra决定掌握中心的实时控制,以确保既定的路线和车辆的现实,而其他国家的无人驾驶汽车可以决定手机的选择来掌握路线[4]。 虽然无人驾驶为人们的出行带来了便利,但人工智能的确定无法达到人的水平。 如今,人工智能解决方案因此是驾驶员的首要任务,道德和道德歧视与人类是截然不同的,因此现在他们正在使用半主动驾驶并将一部分移交给人类。 另一部分被移交给人工智能实施监管。 这种系统使协调增加一倍,并有更大的增长空间。 预计将在2020年实现.4.2人工智能在医学中的应用谷歌大脑团队在美国癌症协会(AACR)年会上提出了AR显微镜的原型。 AR显微镜具有很强的适应性,可以直接安装在主要一线医院的现有显微镜上。 这项研究大大降低了学习先进设备的成本。 只要AR设备足以驱动人工智能算法,就能够提升到医院的癌症检测技能。 AR显微镜可以履行细胞计数和细胞分选的义务。 虽然它只能诊断乳腺癌,但它对病理学家的诊断非常有帮助。 你能直接指出问题并做到吗? 符号。 除了与人体相关的模具外,还有虚拟的场景模仿,最起点的是用于治疗身体疾病,如恐惧高度,迁徙飞行恐怖,幽闭恐惧症和抽搐。 后来,应用逐渐加倍,为生理患者提供了模仿训练模型。 人工智能配置相关信息并按时上传可以提高培训的不同优先级。 它逐渐被VR和AR等医学科学家所收购。 ? 主张。 4.3人工智能在机械识别中的应用NLU(自然语言解剖)系统是一种严肃的机械识别技术。 这是一种专门识别语音,图像等的技术。主要应用是语音输入和拟人通信,语音输入和机械翻译。 现在有一个关于微信的实时翻译,将来我们可以实现全方位的翻译,突破口语障碍。 在实际生活中使用拟人通信也很常见。 例如,在线客户服务的智能通信大大减轻了人为服务的负担,人工智能的使用也可以大大减少人力资源的数量。 人工智能在识别和识别中的应用将更加人性化,银行安全系统对虹膜识别,以及设备登录验证的多方验证,使人们的网络安全有进一步的保障,这方面的艺术在 安全公司,有一套双密系统,以实现良好的安全保护。 是否有很多人需要相关服务? 辅助。 5结论业内有很多人担心人工智能的增长。 只是这项新技术是人类的突破。 它只有一百年的历史。 有许多专家等待并担心他们未来的发展。 马克思曾经说世界上总有事物,而事物的成长过程总是如此。 新事物的成长并不容易,它一般是波浪的进步。 因此,在科技进步的道路上,人类必须辩证地对待人工智能的发展。 诺贝尔奖获得者托马斯? J. Sargent说:人工智能实际上是统计数据,只是使用了非常丰富的修辞。 让我们回到1956年的达特茅斯夏季研讨会,人工智能这个术语诞生了。 还有许多其他的替代名称来处理所有这些事情,包括主动机器学习,混乱信息处理,机器智能和掌握理论等。似乎人的时候的“人工智能”是表达的东西。 以上列举的单词。 最后,“人工智能”的选择更像是对“无限无限,无限等待”未来的夸大隐喻。 无论人工智能的天赋如何,人类都不会改变对未来的希望。 我希望人工智能可以更好地应用于人们的实际生活。 参考文献[1]李沂蒙。 工业智能技能的未来发展趋势[J]。 电子技术与软件,2017,6(11):257。[2]邹向军,孙健,何汉武。虚拟现实技能的演化增长与预测[J]。系统仿真学报,2004,16(9): 1905-1909。 [3]徐茂云,卢兆彤,刘世军。 虚拟现实技术在医学应用中的进展[J]。 应用医学杂志,2007,24(11):1379-1380。 [4]田国强。 工业智能在无人驾驶车辆领域的应用[J]。 江苏科技信息,2017(14):56-57。
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