人工智慧會如何改變世界？

類似「互聯網+」，你能想到的「AI+」應用有哪些？AI+汽車=無人駕駛，AI+圍棋=阿爾法狗，AI還有哪些已經實現的以及可以想像的應用領域？比如AI+自然語言處理，AI+小說寫作，AI+電影製作？

對於已經實現的應用，能否盡量詳細地介紹一下實現方法（使用了哪些演算法）？

對於還在醞釀之中的應用領域，請盡量詳盡地描述一下可能會用到的一些感測設備和相關的智能演算法。

相關問題：

機器學習、深度學習等人工智慧技術在工業界的應用狀況是怎樣的？人力供需狀況如何？

人工智慧技術如何應用到相親？

目前有哪些比較成功的人工智慧應用？

人工智慧在製造業領域有哪些應用？如何幫助製造業轉型/升級？

目前人工智慧應用於醫學診斷的進展如何？？

人工智慧未來會最先在哪個領域實現應用？

人工智慧能否用於戰爭指揮？

用人工智慧計算股票的漲和跌可行嗎？

人工智慧會取代教師行業嗎？

根據手機、智能家居等智能設備，自動採集並分析你每天的運動、學術、工作、作息、生活數據，並聯合你磨牙、做夢、洗澡、上廁所、走路、愛好、自言自語等個人習慣，綜合評價這些信息，最終

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直接你這問題一出來，就告訴你有哪些「AI+」的應用……

人工智慧有感知智能和認知智能兩個層次。感知智能主要是計算機視覺和計算機聽覺。計算機視覺將來會在自動駕駛扮演更重要的角色，個人非常期待自動駕駛到來，將極大地節省我們的時間。

認智能主要是自然語言理解、知識推理等，應用有聊天機器人等。未來聊天機器人將成為人類的秘書，並帶來操作界面的革命。我們現在所依賴的圖形界面、滑鼠和指針，其實並不是人類最本能的交互方式（而是我們後天學習來的），圖形界面也並非100%不可或缺（除了看視頻外，很多其他應用場景下，界面的主要作用是提供操作介面），而有了聊天機器人，我們就可以以更高效、更直觀、更本能地方式來完成各種工作，比如命令自動駕駛，購物，訂票等。

人工智慧，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理、和專家系統等。

「人工智慧」一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後,研究者們發展了眾多理論和原理,人工智慧的概念也隨之擴展。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習、計算機視覺等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「複雜工作」的理解是不同的。

目前能夠用來研究人工智慧的主要物質手段以及能夠實現人工智慧技術的機器就是計算機, 人工智慧的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯繫在一起的。除了計算機科學以外, 人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。

人工智慧應用的範圍很廣，包括:計算機科學，金融貿易，醫藥，重工業，運輸，遠程通訊，在線和電話服務，法律，科學發現，遊戲，音樂等諸多方面。

速感科技是一家人工智慧領域的創業公司，主要研究方向為機器視覺，歡迎關注。

自然語言生成：利用計算機數據生成文本。目前應用於客戶服務、報告生成以及總結商業智能洞察力。

語音識別：將人類語音轉錄和轉換成對計算機應用軟體來說有用的格式。目前應用於互動式語音應答系統和移動應用領域。

虛擬代理：弗雷斯特公司聲稱，「虛擬代理可謂是媒體界目前競相報道的對象。」從簡單的聊天機器人，到可以與人類進行交際的高級系統，不一而足。目前應用於客戶服務和支持以及充當智能家居管理器。

機器學習平台：不僅提供了設計和訓練模型，並將模型部署到應用軟體、流程及其他機器的計算能力，還提供了演算法、應用編程介面（API）、開發工具包和訓練工具包。目前應用於一系列廣泛的企業應用領域，主要涉及預測或分類。

針對人工智慧優化的硬體：這是專門設計的圖形處理單元（GPU）和設備，其架構旨在高效地運行面向人工智慧的計算任務。目前主要在深度學習應用領域發揮作用。

決策管理：引擎將規則和邏輯嵌入到人工智慧系統，並用於初始的設置/訓練和日常的維護和調優。這是一項成熟的技術，應用於一系列廣泛的企業應用領域，協助或執行自動決策。

深度學習平台：一種特殊類型的機器學習去51cto學院學習，包括擁有多個抽象層的人工神經網路。目前主要應用於由很龐大的數據集支持的模式識別和分類應用領域。

生物特徵識別技術：能夠支持人類與機器之間更自然的交互，包括但不限於圖像和觸摸識別、語音和身體語言。目前主要應用於市場研究。

機器人流程自動化：使用腳本及其他方法，實現人類操作自動化，從而支持高效的業務流程。目前應用於人類執行任務或流程成本太高或效率太低的地方。

文本分析和NLP：自然語言處理（NLP）使用和支持文本分析，為此它藉助統計方法和機器學習方法，為理解句子結構及意義、情感和意圖提供方便。目前應用於欺詐檢測和安全、一系列廣泛的自動化助理以及挖掘非結構化數據等領域。

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人工智慧不是用來用的。