如果你在谷歌上搜索“人工智能”這個詞，然后不知怎的就打開了這篇文章，或者用優步(Uber)打車上班，那么你就利用了人工智能。人工智能已經逐漸走進我們的生活，并應用于各個領域，它不僅給許多行業帶來了巨大的經濟效益，也為我們的生活帶來了許多改變和便利。下面小編就給大家講講人工智能的應用實例。

　　人工智能的應用實例

　　01無人駕駛汽車

　　無人駕駛汽車是智能汽車的一種，也稱為輪式移動機器人，主要依靠車內以計算機系統為主的智能駕駛控制器來實現無人駕駛。無人駕駛中涉及的技術包含多個方面，例如計算機視覺、自動控制技術等。

　　美國、英國、德國等發達國家從20世紀70年代開始就投入到無人駕駛汽車的研究中，中國從20世紀80年代起也開始了無人駕駛汽車的研究。

　　2005年，一輛名為Stanley的無人駕駛汽 車以平均40km/h的速度跑完了美國莫哈維沙漠中的野外地形賽道，用時6小時53分58秒，完成了約282千米的駕駛里程。

　　Stanley是由一輛大眾途銳汽車經過改裝而來的，由大眾汽車技術研究部、大眾汽車集團下屬的電子研究工作實驗室及斯坦福大學一起合作完成，其外部裝有攝像頭、雷達、激光測距儀等裝置來感應周邊環境，內部裝有自動駕駛控制系統來完成指揮、導航、制動和加速等操作。

　　2006年，卡內基梅隆大學又研發了無人駕駛汽車Boss，Boss能夠按照交通規則安全地駕駛通過附近有空軍基地的街道，并且會避讓其他車輛和行人。

　　近年來，伴隨著人工智能浪潮的興起，無人駕駛成為人們熱議的話題，國內外許多公司都紛紛投入到自動駕駛和無人駕駛的研究中。例如，Google的Google X實驗室正在積極研發無人駕駛汽車Google Driverless Car，百度也已啟動了“百度無人駕駛汽車”研發計劃，其自主研發的無人駕駛汽車Apollo還曾亮相2018年央視春晚。

　　但是最近兩年，發現無人駕駛的復雜程度遠超幾年前所預期的，要真正實現商業化還有很長的路要走。

　　02人臉識別

　　人臉識別也稱人像識別、面部識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。人臉識別涉及的技術主要包括計算機視覺、圖像處理等。

　　人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，之后，隨著計算機技術和光學成像技術的發展，人臉識別技術水平在20世紀80年代得到不斷提高。在20世紀90年代后期，人臉識別技術進入初級應用階段。目前，人臉識別技術已廣泛應用于多個領域，如金融、司法、公安、邊檢、航天、電力、教育、醫療等。

　　有一個關于人臉識別技術應用的有趣案例：張學友獲封“逃犯克星”，因為警方利用人臉識別技術在其演唱會上多次抓到了在逃人員。

　　2018年4月7日，張學友南昌演唱會開始后，看臺上一名粉絲便被警方帶離現場。實際上，他是一名逃犯，安保人員通過人像識別系統鎖定了在看臺上的他;

　　2018年5月20日，張學友嘉興演唱會上，犯罪嫌疑人于某在通過安檢門時被人臉識別系統識別出是逃犯，隨后被警方抓獲。隨著人臉識別技術的進一步成熟和社會認同度的提高，其將應用在更多領域，給人們的生活帶來更多改變。

　　03谷歌地圖和打車應用

　　地圖應用程序如何知道確切的方向、最佳路線，甚至是道路障礙和交通堵塞呢?不久以前，只有GPS(基于衛星的導航系統)被用作出行的導航。但是現在，人工智能被納入其中，讓用戶在特定的環境中獲得更好的體驗。

　　通過機器學習，app算法會記住建筑的邊緣，在工作人員手動識別之后，這些邊緣會被輸入系統。這允許在地圖上添加清晰的建筑視覺效果。另一個特點是識別和理解手寫的門牌號的能力，這可以幫助通勤者找到他們想要的房子。沒有正式街道標志的地方也可以用它們的輪廓或手寫的標簽來識別。

　　該應用程序已被教會理解和識別流量。因此，它推薦了避免路障和擁堵的最佳路線。基于AI的算法還告訴用戶到達目的地的確切距離和時間，因為它被教導可以根據交通狀況進行計算。用戶還可以在到達目的地之前查看其位置的。

　　因此，通過采用類似的AI技術，各種乘車應用也已出現。因此，每當您通過在地圖上定位您的位置來從應用程序預訂出租車時，它都是這樣工作的。

　　05文本編輯器或自動更正

　　當您鍵入文檔時，有一些內置或可下載的自動更正工具，可根據其復雜程度檢查拼寫錯誤、語法、可讀性和剽竊。

　　在您流利使用英語之前，一定已經花了一段時間來學習語言。同樣，人工智能算法還使用機器學習、深度學習和自然語言處理來識別語言的不正確用法并提出更正建議。

　　語言學家和計算機科學家一起工作，以教授機器語法，就像在學校一樣。機器被提供了大量高質量的語言數據，這些數據以機器可以理解的方式進行組織。因此，即使您不正確地使用單個逗號，編輯器也會將其標記為紅色并提示建議。

　　下次讓語言編輯器檢查文檔時，請知道您使用的是人工智能的許多示例之一。

　　06搜索和推薦算法

　　當您想看自己喜歡的電影或聽歌或在網上購物時，您是否注意到建議的內容完全符合您的興趣?這就是人工智能的功能。

　　這些智能推薦系統可從您的在線活動中了解您的行為和興趣，并為您提供類似的內容。通過不斷的培訓，可以實現個性化的體驗。數據在前端(從用戶)收集，存儲為大數據，并通過機器學習和深度學習進行分析。然后，它可以通過建議來預測您的喜好，而無需進行任何進一步的搜索。

　　同樣，優化的搜索引擎體驗是人工智能的另一個示例。通常，我們的熱門搜索結果會找到我們想要的答案。怎么發生的?

　　向質量控制算法提供數據，以識別超越SEO垃圾內容的高質量內容。這有助于根據質量對搜索結果進行升序排列，以獲得最佳用戶體驗。

　　由于搜索引擎由代碼組成，因此自然語言處理技術可以幫助這些應用程序理解人類。實際上，他們還可以通過匯編排名靠前的搜索并預測他們開始鍵入的查詢來預測人們要問的問題。

　　諸如語音搜索和圖像搜索之類的新功能也不斷被編程到機器中。如果要查找在商場播放的歌曲，只需將手機放在旁邊，音樂識別應用程序就會在幾秒鐘內告訴您歌曲的內容。在豐富的歌曲數據庫中進行篩選后，機器還將告訴您與該歌曲有關的所有詳細信息。

　　07智能音箱

　　智能音箱是語音識別、自然語言處理等人工智能技術的電子產品類應用與載體，隨著智能音箱的迅猛發展，其也被視為智能家居的未來入口。究其本質，智能音箱就是能完成對話環節的擁有語音交互能力的機器。通過與它直接對話，家庭消費者能夠完成自助點歌、控制家居設備和喚起生活服務等操作。

　　支撐智能音箱交互功能的前置基礎主要包括將人聲轉換成文本的自動語音識別(Automatic Speech Recognition，ASR)技術，對文字進行詞性、句法、語義等分析的自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)技術，以及將文字轉換成自然語音流的語音合成技術(Text To Speech，TTS)技術。

　　在人工智能技術的加持下，智能音箱也逐漸以更自然的語音交互方式創造出更多家庭場景下的應用。

　　08電子支付

　　銀行現在正在利用人工智能通過簡化支付流程來便利客戶。

　　通過觀察用戶的信用卡支出模式來檢測欺詐的方式也是人工智能的一個示例。例如，算法知道用戶X購買哪種產品，何時何地購買產品以及價格落在什么價格區間。當有一些不正常的活動不適合用戶個人資料時，系統會立即提醒用戶X。

　　以上就是關于小編了解到的人工智能的應用實例了，人工智能算法超越了人類的能力，可以節省時間，從而使科學家們可以將精力投入到其他更重要的發現中。我們已經討論過的人工智能示例不僅可以作為娛樂的來源，而且還提供了我們已變得如此依賴的無數實用程序。人工智能領域仍處于新生階段，還有更多的發明將更精確地復制人類的能力。