人工智能是计算机系统的理论和发展，能够执行通常需要人类智能的任务，例如视觉感知，语音识别，决策和语言之间的翻译。如果计算机能够以某种方式解决现实问题，并通过从过去的经验中自己改进自己的能力，它们将被称为“智能”。
因此，AI系统更加通用(而不是特定)，具有“思考”的能力并且更加灵活。
人工智能渗透
人工智能在众多领域中发挥着神奇的作用。这种技术进步为生活的各个领域创造了机会。它仍处于发展阶段，尚未克服道德，法律，情感，经济和社会挑战。开发人员的工具和技术有助于发挥AI的全部潜力。它包含机器学习算法。在电视上看到的那种西方世界(如Westworld，Ex Machina等)的AI距离还很遥远。
人工智能如何改变和革新日常事物：
- Facebook的Deep text通过查看帖子，私人消息，照片和视频来了解其被发布的原因，从而侵犯隐私权，并相应地投放必要的广告。例如：如果某人在谈论披萨，那么该人可能会弹出披萨的广告。
- 身为私人教练的Vi知道如何通过与Google Health Kit，天气和位置相集成来提供必要的鼓励，以最大限度地提高跑步表现。
- Wordsmith可以使用其免费API浏览MS Excel或Google Sheets，并可以在几秒钟内对数字进行详细分析。
- 会议安排助理安德鲁(Andrew)帮助安排会议并提醒您检查重要的电子邮件。
人工智能应用
- 市场营销中的人工智能：
技术为非常庞大的人群市场创造了营销机会。它改变了人们与信息，技术，品牌和服务之间的关系。由于人工智能，实现了最大程度相关性的广告最想要的目标。这些策略使品牌的普及变得更加容易，并为营销平台上的客户问题提供了解决方案。它致力于收集数据，在模式，配置文件，搜索周期和行为方面应用逻辑，并在广告和营销方面采取必要的措施。在此基础上，它决定使用哪种机制来吸引忠实的客户。它加强了企业家，商人和消费者之间的联系。这是一种非常准确和计算的方法。这也增加了有针对性的网站流量。
AI的一些特殊应用包括：
- 改善投资回报率：由于具有高级图像识别功能，因此付款过程更快。根据收集的数据提供更好的决策算法，这些数据基于模式，配置文件，搜索周期和行为，从而导致更好的数据库和设计。解决了在线交易中的安全问题。
- 预测销售：当AI预测市场的未来趋势时，将实现数字营销趋势。不断变化的市场可能会导致业务运作方式发生变化。
- 不费吹灰之力的搜索会话：当前会话的使用效果很好，但可能非常令人困惑。随着AI在数字营销引擎上的作用，搜索会话会更加高效，因为它们可以跟踪用户的模式，配置文件，搜索周期和行为，从而有助于预测未来的行为和决策。可能会导致找到准确且更好的关键字。它可以指导我们使用语义关键字。
- 传递给正确的目标受众很容易：将品牌传递给正确的人会增加品牌的重要性。基于AI的数字营销可以帮助实现这一目标，它可以通过根据兴趣，人口统计学和其他方面寻找人才来帮助获得品牌的最佳目标受众。
- 广告方面的改进：基于AI的营销会根据受众的选择和兴趣创建广告。针对电子邮件营销设计的AI包括optimail，短语和persado。诸如InsightPool和conversocial之类的平台可为社交媒体营销提供深刻的见解并发挥影响力。基于AI的预测分析是一种数据指导，可根据统计模型分析历史模式并预测未来模式。沃尔玛的供应链优化，料斗的价格趋势预测以及IBM的人员保留预测分析。
- 金融人工智能
金融是支配每个人生活的一部分。由于人工智能，货币的未来变得更加令人兴奋。更加智能的交易，降低的风险，更少的损失，个性化体验的前景更加广阔。 –电子商务已在各个领域得到普及。这样，在线欺诈行为急剧增加。为了打击这种AI，在财务部门取得了突破。
- 诸如Plum和Cleo之类的银行聊天机器人可通过解决他们的任何查询来帮助确保客户安全。它们有助于跟踪消费者的收入，支出和提款。
- 算法读取通过收集和测量数据并找出模式，然后分析以形成实时交易，然后再用于计算损益，从而有助于投资基金和股票购买。
- 万事达卡已经推出了自己的名为“决策智能”的工具，该工具可以跟踪客户的支出使用情况，从而有助于减少欺诈行为。
人工智能通过以下方式帮助金融业：
- 欺诈检测和管理： AI有助于跟踪客户的支出使用情况，从而通过计算可能发生的任何奇怪行为来减少欺诈，例如在该国的某个地区使用卡，并在数小时内在其他地方使用该卡或取款一笔不寻常的钱。它也从经验中吸取教训，并做出更明智的决定
- 风险评估：在任何业务中，一个人总是想知道将要涉及的风险是什么。人工智能有助于从过去的数据中获得经验。由于它是数据驱动和数据相关的，因此有助于理解客户的贷款还款习惯，在什么时间点获得的贷款数量，卡的数量等，可用于为大量客户找到合理的利率。的人。
- 财务咨询服务：当人们期望减少投资佣金时，基于AI的机器人可用于单笔预付款。仿生咨询将人工和人工计算结合在一起，以提供有效的选择，而不是它们各自提供的选择。它还有助于协助财务决策。
- 交易和投资取决于人们对未来的洞察力，人工智能可以确定过去的模式并在此基础上预测未来的模式。它也可以通过了解每个人的需求来满足个人需求，并在此基础上，人工智能可以帮助您决定何时购买，保留和出售股票。人们还可以接收有关预期何时下跌的警报，并在此基础上做出是否留在市场的决定。
- 管理财务：基于AI的钱包已在PFM(个人财务管理)上开发。钱包通过在人的支出图表上提供数据，帮助人们在花钱时做出明智的决定。
- 医疗保健中的AI
- 管理病历和大量数据：借助AI，AI可帮助研究人员确定自己研究的重点领域。它可以通过汇总和分析信息来帮助找到相关的见解。例如，肌萎缩性侧索硬化症(ALS)的发现是通过巴罗神经病学研究所和人工智能公司IBM Watson Health的合作而做出的。后来进行了数千项研究，并能够鉴定与ALS相关的新基因。数据管理是AI和数字自动化的广泛应用。它收集，存储和跟踪数据，以提供更快，更一致的访问。
- 虚拟护士：在AI中，可以通过护士机器人或ly的Molly等虚拟护士来监控患者的状况，而ly的Molly则可以在医生就诊时帮助监控患者的状况并研究治疗方法。基于原子的AI药物发现软件(如atom wise)使用了深度学习技术通过扫描可能终结该疾病的流行药物，为埃博拉等危及生命的疾病创造了药物。 2016年，波士顿儿童医院提供了Amazon Alexa的数据，该数据经询问为孩子和父母提供了有关疾病和症状的基本信息。它回答有关药物的问题，并告知症状是否需要与医生预约。
- 药物创造：它可以预测药物治疗的结果以及药物对提供高度个性化方法的人的有利程度。癌症患者被给予相同的药物，然后观察到该药物的有效性。由于不需要进行临床试验，因此可以节省大量时间和金钱。基于AI的药物发现软件(如atom wise)使用深度学习技术，该技术可通过扫描可能在一天之内终结该疾病的流行药物来创建用于治疗埃博拉等危及生命的疾病的药物，而对该类型和其他方法的分析则可能需要数月或数月的时间。年。
- 做惯性工作：用于肿瘤科，以帮助检测X射线和MRI异常。在基因组学中，将执行复杂的处理。为每位患者提供定制的治疗。它可以帮助人们听从他们的药物治疗，并通过激励性的声音鼓励他们恢复体力活动和健康习惯。它还可以帮助您接收声音反馈。心脏病学和放射学需要分析大量数据，这可能很耗时。将来，心脏病专家和放射科医生有可能只研究需要人工监督的最复杂的病例。微软(美国)与印度阿波罗医院(Apollo Hospitals(India))的合作伙伴正在致力于以AI为重点的心脏病学网络。 X射线，CT扫描，数据输入，分析测试和其他普通任务可以使用AI和机器人更快，更精确地完成。
- 个人生活教练：作为整体护理的一部分，提供生活教练服务。它为每个患者创造个性化的体验，并可以将警报发送给医生。
- 医疗保健机器人：人工智能应用程序可帮助患者满足他们的要求，药物，账单，日程安排和其他临床要求。他们为主要需求提供24/7全天候协助，发展客户服务并降低医院的管理成本。
- 个人健康虚拟助手：它们是极其智能的虚拟助手，当与医疗应用程序结合使用时，可用于提供用药警报，患者教育主题和类似人的互动，以洞悉患者当前的心理状态。它们对监测和协助患者产生了不可思议的影响。
- 治疗设计： AI系统分析数据，包括来自患者档案，外部研究和临床专业知识的报告，以帮助获得个性化的治疗路径。
- 数字咨询：英国的巴比伦等AI应用程序根据患者的病史和医学知识提供医疗咨询。使用语音识别将疾病数据库与患者症状进行比较。然后，该应用会提供建议的操作。
- 药物管理：美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)创建了用于药物管理的AiCure应用。在这种情况下，借助网络摄像头可以确认正在服药的患者。这可以帮助他们管理自己的状况。受益于此应用程序的患者是患有严重疾病的患者，违背医生的建议以及正在接受临床试验的患者
- 精准医学： AI有助于进行身体扫描以发现癌症和血管疾病，并可以根据人们的遗传学和基因组学预测人们可能面临的健康问题，因为他们根据DNA信息寻找突变和与疾病的关系。
- 监视健康： FitBit，Apple，Garmin和其他公司提供可穿戴的健康跟踪器，用于监视心率和活动水平。为用户提供更多运动的警报。可以与医生和AI系统共享该警报，以分析患者的需求和习惯。
- 医疗保健系统分析：在荷兰，97％的医疗保健发票都是数字化的。一家荷兰公司使用AI来突出显示治疗中的错误，工作流程效率低下以及避免不必要的患者住院治疗。
这些只是AI为医疗保健行业提供的一些解决方案。尽管尚不能完全依靠AI来领导独立诊断患者疾病，但是AI提供了深刻的发现，并且强大的处理数据的能力必须比人类更快。在建立完全信任之前，这将是一个谨慎且计划好的过程。
- 汽车行业的AI：
自动驾驶汽车可以减少道路上的伤亡。它还可以提供生活方式的选择，并且人们在开车去做自己想做的事情时可能会有更多的自由。- NVIDIA最新的汽车AI超级计算机Drive PX Pegasus能够为车辆带来半自动驾驶。它具有高端图形处理器，非常适合实时处理复杂的图像信息(例如行人和停车标志所在的位置)。 Waymo的无人驾驶汽车技术已经能够导航涉及闪烁黄灯的复杂转弯。该计算机通过模拟得知，它需要向前迈步以准备转弯，并且该知识已应用于类似场景的所有车辆。去年，英特尔已购买了高级驾驶员辅助系统(ADAS)公司Mobileye。
- 通过使用传感器和算法不断监控设备，可以减少汽车制造的停机时间。振动传感器可收集大量数据，可用于检测异常，诊断问题，将错误与背景噪声分开并预测是否会发生故障。驾驶员辅助功能包括自动制动，行人和骑自行车的人警报，增加了智能巡航控制系统和避免碰撞的任务。
- 在汽车保险行业，理算人员使用Tractable的深度学习系统来简化交通事故后的分类过程。在这种情况下，他们使用机器培训的维修费用估算值，从而使业务代表能够将索赔要求提前分类，然后进入维修，打捞或评估，而无需手动扫描照片。由于进行了预防性维护，设备的正常运行时间可以增加20％，将检查成本降低25％，并将年度维护成本降低10％。
- 由于AI可以比人类准确地检测出90％的缺陷，因此在需求预测中实施可以减少多达50％的超额库存，这将导致大量降低的成本。
- 交通：基于NVIDIA的AI平台已为名为Metropolis的智能城市开发，该平台使用城市的摄像头和智能视频分析(IVA)来管理交通并提高停车效率，从而减少污染。它还可以测量行人流量并相应地调整交通信号，以减少汽车拥堵。它可以跟踪道路以进行潜在的维护，还可以开发交通事故报告。它已经在加利福尼亚和红木城使用。
- 特斯拉采用直销模式，软件性能升级和自动驾驶功能，使长途驾驶更安全，便捷且免税。
- Google的Waymo与菲亚特-克莱斯勒(Fiat-Chrysler)合作，Uber拥有自己的自动驾驶汽车计划。欧洲卡车制造商正在测试自动驾驶卡车。奥迪称其即将推出的A8是“专为高度自动驾驶而开发的”。沃尔沃将通过驾驶员辅助装置和自动驾驶技术的发展，实现其零伤亡或重伤的自我设定目标。甚至福特也宣布自己是一家科技公司。
- 混合动力和电动车轮已承诺环境保护和驾驶员享受，从而提供负担得起且安全的机动性愿景。驾驶员辅助技术，例如车道偏离警告，紧急制动，避免碰撞和盲点警告，现已推出。有关避免障碍物和碰撞，驾驶员在遇到特定情况，道路网络和天气状况时的操作等数据，可用于演算法的改进。它能够识别驾驶员的喜好，并具有警告故障的自学习诊断系统，并利用导航系统使用实时数据和交通模型来缩短旅程。
- 共有四个级别的自主控制-从完全手动控制(级别0)到完全自动化(级别5)。目前，大多数汽车制造商都在使用Level 2(部分自动化)技术，而Audi和Tesla则声称Level 3(在某些情况下可能会有人干预)取得成功。
- 人工智能对物联网(IoT)的影响：
在物联网中，任何设备都可以连接到互联网以及其他连接的设备。它详细说明了共享连接如何影响环境。它不需要计算机或人工干预，并且依赖于Internet连接。物联网的设备带有内置传感器，可识别有用信息并丢弃不必要的信息。它可以解决时间表变化，重置警报，检查变化的天气情况。使用传感器定向和语音识别，物联网设备可以连接到咖啡机并准备就绪。例如：WeMo Switch智能插头，飞利浦Hue智能灯泡，三星SmartThings集线器，Kolibree智能牙刷和Scanomat顶级酿酒器。它将观察环境，纠正错误并自动纠正操作故障。预计到2020年，物联网将把设备连接到互联网的速度提高十倍。它的增长取决于它对所产生的大量数据的管理能力。这些数据与客户，他/她的行为等有关。
借助AI数据，可以进行分析，并且此分析可用于提取大数据，从而帮助AI通过学习来变得更加智能，因为它可以处理大量和复杂的数据，并可以增强AI的能力。
AI和IoT的示例：亚马逊的Web服务IoT(托管云平台)，Apple Watch，Apple HealthKit和Apple HomeKit(博世的IoT软件套件)物联网具有超越智能手机和平板电脑的能力，该技术可用于从家用电器，智能家居到机器人技术的所有生活领域。
- 在当今世界上，借助基于云的服务器和一个由中央机器人启动的过程化信息中心，实时数据被用于处理操作。使用Fog Computing，任何设备的最小部分都将具有计算指标，这些指标可以自行计算风险，分析情况并采取正确的措施。该操作过程将被发送到云，这将减轻云数据中心的负担。雾计算将使数据处理更快，更轻松。能源消耗将减少，企业将拥有更智能的设备。
- 在家庭中，智能设备将通过智能手机进行控制，这些智能手机将借助蓝牙，运动传感器和面部识别功能来分析人类行为，从而帮助打开和关闭照明灯，洗衣机洗涤和晾干衣物，门关闭和打开。
- 在零售行业中，买家将更加了解产品，并可以在智能语音助手的帮助下找到确切的尺寸，颜色，面料，价格和其他详细信息。
- 在制造业中，物联网将能够报告和纠正缺陷。制造业中68％的服务团队正在使用IOT来表现出色。
- 在电信中，聊天机器人可解决消费者对产品和服务的查询
- 它可以对跨国公司中的关键案例进行重新编程
- dandroid引导程序octor将能够扫描数百万个病例，并找到使手术更成功的方法。
- 转变教育：
AI辅导员将根据学生的步调和水平(从学生知道多少开始)提供知识，从而使教育变得更加个性化。
在美国，佐治亚理工大学的学生得到了机器人助教的帮助。 - 帮助我们在能源方面变得更聪明
它可以在很大程度上减少能耗。 Google和其他知名技术公司使用的数据中心需要大量的能源来运行服务器，然后保持凉爽。 Google使用了Deep Mind(AI)，它可以通知数据中心何时变热，以便仅在需要时才激活冷却系统。在此过程中，它已为Google节省了40％的能源。
- 帮助野生动物
ANALYZIDROID BOOT PROCESSng数据可以通过跟踪动物运动，旅行和栖息地，然后找出创建野生动物走廊的最佳地点来转变野生动物保护。
- 视觉系统
它将分析视觉输入以找出它是什么。医生可以将其用于诊断，以查看照片是否来自军事上的敌方地区，以识别罪犯。
- 语音识别
它识别语音并通过识别语音来理解人类的谈话。必须在各个方面进行训练，例如不同的口音，样式和色调，背景噪音和感觉不佳。计算机理解与之交谈的人的能力。例如：本田CRV回答一系列语音命令。
- 手写识别
这有助于识别人的笔迹，然后将其转换为可以在计算机上进行编辑的文本。例如：使用手写笔的老师可以在智能板上写字，然后可以将其转换为文本。
- 智能机器人
机器人可以对机器人的启动过程进行编程，以执行诸如炸弹处理，探索危险环境之类的特定任务。智能机器人具有大内存，大处理器和不同的传感器。它可以从错误中吸取教训。
- 算法驱动的AI将改变人类的工作方式。人工智能将受到更多的研究和考验。随着带有偏差和不精确性的算法可以在更大范围和更高速度上产生巨大影响，因此AI成为了千载难逢的追求。 Oracle正在努力为客户提供一种工具，以构建自己的AI应用程序。
Google的DeepMind是一个神经网络，无需依赖预先定义的行为算法，即可建立联系并发挥作用。
即使AI威胁着人类的隐私，情报，安全性，生存以及许多其他事情，由于其提供的便利性和舒适性，或者由于懒惰的思维方式，人们不必自己干活，人工智能将继续发展。
- 人工智能和量子计算：
量子计算将使AI变得更加智能，流畅和人性化。这些超级的人机将解决从环境，战争到贫穷等生活各个领域的所有复杂问题，因为世界上缺乏量子抵抗力。由于人类依赖于网络安全算法，因此量子计算机将能够分解银行交易，手机更新，从应用商店下载应用程序，下载电子邮件以及几乎所有内容。尽管这是非常有益的，但同时却具有极大的危险性。
挑战性
- 算法基于数据。对数据进行的任何更改都会改变行为和结果。
- 采取的任何错误步骤都会迅速转移，从而造成巨大影响。
- “您想到的对机器学习模型几乎所有的坏事都可以立即解决，”最近在西班牙举行的AI会议上的一位专家说。 “捍卫它真的非常非常难。”
人工智能的好处
- 更少的错误和更高的精度
- 协助日常活动
- 辅助数字帮助
- 每年365天，每天24/7工作，不需要放假和休息
- MorANDROID引导程序
- 他们没有付款
- 它们可以在诸如核电站之类的危险场所中使用，而不是在可能处于危险之中的人类中使用。
缺点
- 他们可能需要很多年才能建立。
- 任何误导性信息或编程都可以加快速度。