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人工智能應(yīng)用有哪些？

來源：未知　時間：2018-53-10　瀏覽次數(shù)：175次

     

• 1.AI與影像輔助診斷:人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用領(lǐng)域包括虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、營養(yǎng)學(xué)、生物技術(shù)、急救室/醫(yī)院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設(shè)備、風(fēng)險管理和病理學(xué)。其中人工智能+醫(yī)療健康各細分領(lǐng)域中
• 2.AI與藥物開發(fā):人工智能助力藥物研主要體現(xiàn)在臨床前和臨床研究上。在臨床前通過深度學(xué)習(xí)，提高藥物篩選效率并優(yōu)化其構(gòu)效關(guān)系，在臨床研究過程中結(jié)合醫(yī)院數(shù)據(jù)，可快速找到符合條件的受試病人。下表列出了目前人工智能在藥物研發(fā)中主要領(lǐng)域的情況。
• 3.AI與醫(yī)療機器人：說起醫(yī)療機器人，人們最熟悉的大概是達芬奇機器人，達芬奇機器人由手術(shù)臺以及可遠程控制的終端兩部分組成。手術(shù)臺機器人有三個機械手臂，在手術(shù)過程中，每個手臂各司其職且靈敏度遠超于人類，可輕松進行微創(chuàng)手術(shù)等復(fù)雜困難的手術(shù)。終端控制端可將整個手術(shù)二維影響過程高清還原成三維圖像，由醫(yī)生進行監(jiān)控整個過程。

• 1.基于搜索、已購和瀏覽記錄的興趣推薦（相似品、互補品算法，高頻、低頻等等）
• 2.基于用戶訪問時間的活躍性推薦（根據(jù)時間推測用戶可能的使用場景，然后做出推薦）
• 3.基于位置信息的推薦（檢查用戶是否處于線下商圈，是否需要推薦店鋪）
• 4.基于社交屬性的推薦（根據(jù)好友關(guān)系、社交行為等，猜測用戶可能需要的商品）
• 5.通過圖片找相似商品：通過計算機視覺+深度學(xué)習(xí)做到“以圖搜圖”，例如，一個妹子有一張吊燈的照片，很喜歡但買不到，于是她把照片上傳到電商APP，AI能理解商品的款式、規(guī)格、顏色、品牌及其他的特征，最后給出相似商品的鏈接。
• 6.人工智能客服：這一技術(shù)的使用降低了服務(wù)成本，當(dāng)然服務(wù)質(zhì)量有沒有提高？應(yīng)為受到目前技術(shù)發(fā)展的局限性還是個疑問，這一應(yīng)用也不僅應(yīng)用在電商零售行業(yè)

三、人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用

• 1.支付-智能創(chuàng)新最前沿:作為與消費者連接最緊密的環(huán)節(jié)，智能金融對廣大用戶的支付需求影響得最早、最廣、最深。隨著智能技術(shù)的進一步成熟，支付將進入“萬物皆載體”的新階段。首先，以人臉識別、聲紋識別、虹膜識別等為代表的生物識別支付技術(shù)，正在極大地簡化支付流程。生物識別技術(shù)還在安防、商業(yè)、娛樂等場景得到廣泛實踐。其次，區(qū)塊鏈技術(shù)也將對跨境支付幫助不小。它將極大減少支付流程中的人工處理環(huán)節(jié)，大大提升交易速度；削弱交易流程中的中介機構(gòu)作用，提高資金流動性，實現(xiàn)實時確認和監(jiān)控，有效降低交易各環(huán)節(jié)中的直接和間接成本。
• 2.個人信貸-全鏈條智能化:針對不同類型的客戶開發(fā)適合他們的信貸產(chǎn)品、提升客戶體驗，是金融業(yè)未來的努力方向。繼移動時代的場景流量后，從智能獲客到智能反欺詐、再到大數(shù)據(jù)風(fēng)控，全鏈條智能化的技術(shù)能力將成為個人信貸企業(yè)新的競爭力。通過智能獲客，在獲取具有信貸需求的客戶基礎(chǔ)上，借助智能技術(shù)構(gòu)建強有力的風(fēng)控體系，準(zhǔn)確評估客戶信用風(fēng)險，成為促進個人信貸健康發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。
• 3. 財富管理-智能匹配初具雛形:智能技術(shù)在投資偏好洞察和投資資產(chǎn)匹配環(huán)節(jié)能極大降本提效，使財富管理逐漸走出高費率、高門檻，走向中低凈值人群，實現(xiàn)高效、低費、覆蓋更廣泛的目標(biāo)。
• 保險-行業(yè)變革的開啟:智能技術(shù)在保險業(yè)的應(yīng)用不斷深化，逐漸涉足核心的產(chǎn)品設(shè)計和精算定價領(lǐng)域，真正開啟保險業(yè)的全面變革。

• 1.代替肉眼檢查作業(yè)，實現(xiàn)制造檢查智能化和無人化：例如工程巖體的分類，目前主要是通過有經(jīng)驗的工程師通過仔細鑒別來判斷，效率比較低，并且因人有不同的判斷偏差。通過采用人工智能，把工程師的經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為深度學(xué)習(xí)算法，判斷的淮確率和人工判斷相當(dāng)。得到對應(yīng)的權(quán)值后開發(fā)出 app，這樣現(xiàn)場工程人員在使用 tablet 拍照后，就可以通過 app 自動得到工程巖體分類的結(jié)果，高效且淮確率高。還有汽車零部件廠商，目前檢查生產(chǎn)出的零件磨損種類與等級情況時，多是有經(jīng)驗的人工。同樣，通過採用深度學(xué)習(xí)算法，可以把人工的檢測經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為算法，從而實現(xiàn)無人化檢測。
• 2.大幅改善工業(yè)機器人的作業(yè)性能，提升制造流程的自動化和無人化:例如 bin picking 機器人，工業(yè)上有許多需要分撿的作業(yè)，如上圖所示的零件分撿，采用人工的話，速度緩慢且成本高，而且還需要提供適宜的工作溫度環(huán)境（夏天的空調(diào)，冬天的暖氣等），如果采用工業(yè)機器人的話，可以大幅減低成本，提高速度。
• 3.工業(yè)機器人異常的提前檢知（感知），從而有效避免機器故障帶來的損失和影響:例如在制造流水線上，有大量的工業(yè)機器人。如果其中一個機器人出現(xiàn)了故障，當(dāng)人感知到這個故障時，可能已經(jīng)造成大量的不合格品，從而帶來不小的損失。如果能在故障發(fā)生以前就檢知的話，可以有效做出預(yù)防，減少損失。
• 4.例如工業(yè)上的 3D 模型設(shè)計完成后，需要根據(jù) 3D 模型中參數(shù)，尋找可對應(yīng)的現(xiàn)實中的零件，用于制造實際的產(chǎn)品。使用機器學(xué)習(xí)來完成這個任務(wù)的話，可以快速，高匹配率的找出符合 3D 模型參數(shù)的那些現(xiàn)實零件

• 1.分析內(nèi)容，構(gòu)建知識圖譜:構(gòu)建和優(yōu)化內(nèi)容模型，建立知識圖譜，讓用戶可以更容易地、更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)適合自己的內(nèi)容。國外這方面的典型應(yīng)用是分級閱讀平臺，推薦給用戶適宜的閱讀材料，并將閱讀與教學(xué)聯(lián)系在一起，文后帶有小測驗，并生成相關(guān)閱讀數(shù)據(jù)報告，老師得以隨時掌握學(xué)生閱讀情況。
• 2.自適應(yīng)學(xué)習(xí)，實現(xiàn)智能化推薦:個性化學(xué)習(xí)是自適應(yīng)重要的特點，也是其相較于 MOOC最大的區(qū)別。自適應(yīng)學(xué)習(xí)（Adaptive learning）的運作過程是這樣的：搜集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，預(yù)測學(xué)生未來表現(xiàn)，智能化推薦最適合學(xué)生的內(nèi)容，最終高效、顯著地提升學(xué)習(xí)效果。
• 3.自動化輔導(dǎo)與答疑:AI除了應(yīng)用于個性化學(xué)習(xí)方案的制定外，還落地在自動化輔導(dǎo)和答疑子領(lǐng)域，這也成為了教師面授外的補充
• 4.智能測評:在求學(xué)期間，老師長時間改作業(yè)甚至到深夜的場景深深印入眾人心中。隨著信息化建設(shè)、人工智能的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、文字識別、語音識別、語義識別，使得規(guī)?；淖詣优暮蛡€性化反饋走向現(xiàn)實。如何利用人工智能減輕批改壓力，實現(xiàn)規(guī)?；謧€性化的作業(yè)反饋，是未來教育的重要攻克點，也是國內(nèi)外眾多企業(yè)看中的市場。
• 5.模擬和游戲化教學(xué)平臺:平臺應(yīng)用的科技將會包括虛擬現(xiàn)實、計算機視覺、機器學(xué)習(xí)等。目前最成功的模擬仿真是飛行模擬器。據(jù)悉，模擬機和真機飛行的感覺沒有差別，而模擬機的訓(xùn)練還更為便捷