人工智能目前的主要领域和应用是那些？

1. 人工智能目前的主要领域和应用是那些？

10月中旬，乌镇智库联合网易科技、网易智能发布了《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》系列报告。报告介绍了人工智能的一系列热点问题，包括企业分布规模、投融资情况、研究成果、细分领域等，对人工智能进行了全面剖析。
在报告中，我们注意到目前人工智能企业的主要应用领域分别是：

个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人） 产品举例：微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等
安防（智能监控、安保机器人） 产品举例：商汤科技、格灵深瞳、神州云海
自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用） 产品举例：Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等
医疗健康（医疗健康的监测诊断、智能医疗设备） 产品举例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等
电商零售（仓储物流、智能导购和客服） 产品举例：阿里、京东、亚马逊
金融（智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管） 产品举例：蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho
教育（智能评测、个性化辅导、儿童陪伴） 产品举例：学吧课堂、科大讯飞、云知声

回忆起今年三四月的时候，我们人工智能创业公司还是一直活在各种试探和神话阶段：《深度学习为何成了计算机视觉研究的标配？》《深度学习在语音识别上不再难有用武之地》；《可怕！引起巨大争议的新技术Face2Face》……当时各种小心翼翼地试探，一度让我们以为离AI实用化的那天还早着，但自从“纯粹的人工智能是没有商业模式的”这一论断尘埃落地，我们开始接受现实并在以下领域各自为阵：
为什么偏偏是这些领域，AI科技评论君准备从3方面来总结成因。

2. 人工智能主要应用在哪些领域？

人工智能的主要应用领域有：1.强化学习领域；2.生成模型字段；3.内存网络领域；4.数据学习领域；5.模拟环境领域；6.医疗技术领域；7.教育领域；8.物流管理领域。
1.加强学习领域
强化学习是一种通过实验和错误进行学习的方法，它受到人类学习新技能过程的启发。在强化学习的典型案例中，我们要求参与者采取行动，通过观察当前情况来最大化反馈结果。每次你执行一个动作，实验者都会收到环境的反馈，所以它可以判断这个动作的效果是积极的还是消极的。
2.生成模型字段
通过大量样本的收集，人工智能生成的模型具有很强的相似性。也就是说，如果训练数据是人脸的图像，那么训练后得到的模型也是类似人脸的合成图像。
人工智能顶级专家Ian Goodfellow为我们提出了两个新思路：一个是生成器，负责将输入的数据合成新的内容；另一个是鉴别器，负责判断生成器生成的内容是真是假。这样，生成器必须反复学习合成的内容，直到鉴别器无法辨别生成器内容的真实性。
3.存储网络字段
人工智能系统要像人类一样适应各种环境，就必须不断掌握新的技能并学会应用。传统的神经网络很难满足这些要求。比如一个神经网络训练完A任务后，如果训练它去解决B任务，那么这个网络模型就不再适合A了。
目前有一些网络结构可以使模型具有不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进神经网络学习独立模型之间的水平关系，提取共同特征，可以完成新的任务。
4.数据学习领域
一直以来，深度学习模式都是需要大量的训练数据才能达到最好的效果。没有大规模的训练数据，深度学习模型不会取得最好的效果。例如，当我们使用人工智能系统解决缺乏数据的任务时，会出现各种问题。有一种方法叫迁移学习，就是把训练好的模型转移到一个新的任务上，这样问题就很容易解决了。
5.仿真环境领域
如果人工智能系统要应用于现实生活，那么人工智能必须具有适用性的特点。因此，开发模拟真实物理世界和行为的数字环境，将为我们提供检验人工智能的机会。在这些仿真环境中进行训练，可以帮助我们很好地理解人工智能系统的学习原理以及如何改进系统，也为我们提供了一个可以应用到真实环境中的模型。
6.医疗技术领域
目前垂直领域的图像算法和自然语言处理技术基本能够满足医疗行业的需求，市场上已经出现了很多技术服务商，比如提供智能医学影像技术的尚德云星、开发人工智能细胞识别医疗诊断系统的智维信分公司、提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗、统计处理医疗数据的一通天下等。虽然智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医学影像辅助诊断、药物开发等方面发挥着重要作用。由于医院之间缺乏医学影像数据和电子病历的流通，企业与医院之间的合作不透明，这就使得技术发展与数据供给之间产生矛盾。
7.教育领域
科大讯飞、学校教育等企业已经开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行试卷批改、识题、机器答题等。通过语音识别可以纠正和改善发音；人机交互可以在线回答问题。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行业师资分布以及成本问题，从工具层面为师生提供更高效的学习方式，但无法对教育内容产生更实质性的影响。
8.物流管理领域
物流行业利用智能搜索、推理规划、计算机视觉、智能机器人等技术，在配送、装卸、运输、仓储等过程中进行了自动化改造，基本可以实现无人化作业。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化物流供给、需求匹配、物流资源的配置等。

3. 人工智能的主要应用领域有哪些？

人工智能的主要应用领域有：1.强化学习领域；2.生成模型字段；3.内存网络领域；4.数据学习领域；5.模拟环境领域；6.医疗技术领域；7.教育领域；8.物流管理领域。
1.加强学习领域
强化学习是一种通过实验和错误进行学习的方法，它受到人类学习新技能过程的启发。在强化学习的典型案例中，我们要求参与者采取行动，通过观察当前情况来最大化反馈结果。每次你执行一个动作，实验者都会收到环境的反馈，所以它可以判断这个动作的效果是积极的还是消极的。
2.生成模型字段
通过大量样本的收集，人工智能生成的模型具有很强的相似性。也就是说，如果训练数据是人脸的图像，那么训练后得到的模型也是类似人脸的合成图像。
人工智能顶级专家Ian Goodfellow为我们提出了两个新思路：一个是生成器，负责将输入的数据合成新的内容；另一个是鉴别器，负责判断生成器生成的内容是真是假。这样，生成器必须反复学习合成的内容，直到鉴别器无法辨别生成器内容的真实性。
3.存储网络字段
人工智能系统要像人类一样适应各种环境，就必须不断掌握新的技能并学会应用。传统的神经网络很难满足这些要求。比如一个神经网络训练完A任务后，如果训练它去解决B任务，那么这个网络模型就不再适合A了。
目前有一些网络结构可以使模型具有不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进神经网络学习独立模型之间的水平关系，提取共同特征，可以完成新的任务。
4.数据学习领域
一直以来，深度学习模式都是需要大量的训练数据才能达到最好的效果。没有大规模的训练数据，深度学习模型不会取得最好的效果。例如，当我们使用人工智能系统解决缺乏数据的任务时，会出现各种问题。有一种方法叫迁移学习，就是把训练好的模型转移到一个新的任务上，这样问题就很容易解决了。
5.仿真环境领域
如果人工智能系统要应用于现实生活，那么人工智能必须具有适用性的特点。因此，开发模拟真实物理世界和行为的数字环境，将为我们提供检验人工智能的机会。在这些仿真环境中进行训练，可以帮助我们很好地理解人工智能系统的学习原理以及如何改进系统，也为我们提供了一个可以应用到真实环境中的模型。
6.医疗技术领域
目前垂直领域的图像算法和自然语言处理技术基本能够满足医疗行业的需求，市场上已经出现了很多技术服务商，比如提供智能医学影像技术的尚德云星、开发人工智能细胞识别医疗诊断系统的智维信分公司、提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗、统计处理医疗数据的一通天下等。虽然智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医学影像辅助诊断、药物开发等方面发挥着重要作用。由于医院之间缺乏医学影像数据和电子病历的流通，企业与医院之间的合作不透明，这就使得技术发展与数据供给之间产生矛盾。
7.教育领域
科大讯飞、学校教育等企业已经开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行试卷批改、识题、机器答题等。通过语音识别可以纠正和改善发音；人机交互可以在线回答问题。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行业师资分布以及成本问题，从工具层面为师生提供更高效的学习方式，但无法对教育内容产生更实质性的影响。
8.物流管理领域
物流行业利用智能搜索、推理规划、计算机视觉、智能机器人等技术，在配送、装卸、运输、仓储等过程中进行了自动化改造，基本可以实现无人化作业。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化物流供给、需求匹配、物流资源的配置等。

4. 人工智能的应用领域有哪些方面

人工智能的领域有：1、智能文本分类；2、智能语音；3、智能视频识别；4、智能服务机器人；5、人脸识别

一、智能文本分类
智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。
二、智能语音应用
智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。
三、智能视频识别应用
智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。
四、智能服务机器人
机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。

五、人脸识别
人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。

5. 人工智能的应用领域包括哪些

人工智能主要应用领域
1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。
2、通信：智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），骚扰信息拦截等
3、医疗：利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。例：健康监测（智能穿戴设备）、自动提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统。
4、社会治安：安防监控（数据实时联网，公安系统可以实时进行数据调查分析）、电信诈骗数据锁定、犯罪分子抓捕、消防抢险领域（灭火、人员救助、特殊区域作业）等
5、交通领域：航线规划、无人驾驶汽车、超速、行车不规范等行为整治
6、服务业：餐饮行业（点餐、传菜，回收餐具，清洗）等，订票系统（酒店、车票、机票等）的查询、预定、修改、提醒等
7、金融行业：股票证券的大数据分析、行业走势分析、投资风险预估等
8、大数据处理：天气查询，地图导航，资料查询，信息推广（推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。），个人助理

6. 人工智能的应用领域包括哪些？

机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。
中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；
另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口。

影响
人工智能的长期经济影响尚不确定。一项针对经济学家的调查显示，对于越来越多地使用机器人和人工智能是否会导致长期失业率大幅上升存在分歧，但他们普遍认为，如果生产力收益重新分配，这可能是一项净收益。
普华永道2017 年的一项研究认为，到 2030 年，中华人民共和国在经济上从人工智能中获益最多，占 GDP 的26.1% 。
一份 2020 年 2 月的欧盟人工智能白皮书提倡人工智能以获取经济利益，包括“改善医疗保健（例如使诊断更精确，更好地预防疾病），提高农业效率，为减缓和适应气候变化做出贡献， 通过预测性维护提高生产系统的效率”，同时承认潜在风险。
以上内容参考 百度百科-人工智能

7. 人工智能的主要研究领域和应用领域有哪些?

人工智能研究的领域极为广泛，几乎涉及到人类创造所需要的诸如数学、专物理、信息属科学、心理学、生理学、医学、语言学、逻辑学以及经济、法律、哲学等重要学科。
目前研究过程中通常采用两条途径，一条是由内到外，从揭示人脑的结构和人类智能的奥妙入手，目的是搞清楚大脑处理信息的过程，目标是创立信息处理的智能理论。
另一条是由外到内，从应用计算机模拟人的智能活动入手，目标是研究开发智能机器或系统，力求达到与人的智能活动相类似的效果。总之，人工智能的最终目标是要搞清人工智能的有关原理，使计算机具有智慧更加聪明、更加有用。

扩展资料：
中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。预计到2020年，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。
全球共有超过360所具有人工智能研究方向的高校，其中美国拥有近170所，中国仅30多所。虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。

8. 人工智能的应用领域有哪些？

人工智能的应用领域包括如下：
“机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。[2]2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。