人工知能の応用は何ですか?

近年の人工知能の波の台頭により、無人運転車が再び話題となり、国内外の多くの企業が自動運転や無人運転車の研究に投資しています。インテリジェントコールロボットは私たちの生活の中でますます一般的になりつつあります。ロボットは機械を使用して人工知能エンティティの形で人間の行動をシミュレートし、音声認識と自然な意味理解を実現し、ビジネス推論や言語応答などの機能を備えています。

社会の発展に伴い、人工知能は徐々に私たちの生活に入り込み、あらゆる分野に応用されてきました。AIは多くの産業に莫大な経済的利益をもたらしただけでなく、私たちの生活に多くの変化と利便性をもたらしました。現在、人工知能はどのような分野に応用されていますか？今日はそれを理解しましょう。

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1. 自動運転車

誰も知らないと思います。無人運転車 BQ24010DRCRG4 は、車輪付き移動ロボットとも呼ばれるインテリジェントカーの一種で、主に車内のコンピューターシステムを中心としたインテリジェント運転コントローラーに依存して無人運転を実現します。無人運転技術には、コンピュータービジョン、自動制御技術などが含まれており、これらの技術が完全な無人運転システムを構成しています。

近年の人工知能の波の台頭により、無人運転車が再び話題となり、国内外の多くの企業が自動運転や無人運転車の研究に投資しています。例えば、GoogleのX研究所はGoogleの無人運転車の開発に積極的に取り組んでおり、BaiduもBaiduの無人運転車の研究開発プログラムを開始している。独自に開発された無人運転車アポロはCCTVの春節祝賀会で初公開された。

しかし、自動運転の複雑さは数年前の予想をはるかに超えることが判明しており、自動運転の実用化にはまだ長い道のりが残っています。

2. 顔認識

この技術は多くの家庭に導入されています。顔認識は、顔認証または顔認識とも呼ばれ、主に顔の特徴情報を使用して人物を識別する生体認証技術です。現在、顔認識に関わる技術には、主にコンピュータービジョンと画像処理が含まれます。

現在、顔認識技術は金融、司法、公安、国境検査、宇宙、電力、教育、医療など多くの分野で広く使用されています。顔認識技術が成熟し、社会的受容が高まるにつれて、より多くの分野に応用され、人々の生活習慣にさらなる変化をもたらすでしょう。

3. 機械翻訳

機械翻訳は実際には計算言語学の分野であり、コンピューターを使用して自然言語を別の自然言語に変換するプロセスです。機械翻訳で使用されるテクノロジーは主にニューラル機械翻訳テクノロジーです。現在、この技術は多くの言語において人間を上回っています。

4. 声紋認識

実際、生物学的特徴認識技術には多くの種類があります。顔認識に加えて、声紋認識も現在広く使用されています。声紋認識は、話者認識とも呼ばれる生体認証技術であり、話者認識と話者確認が含まれます。

声紋認識の動作プロセスは、システムが話者の声紋情報を収集し、それをデータベースに入力することです。話者が再び話すと、システムは声紋情報を収集し、それをデータベース内の既存の声紋情報と自動的に比較し、話者の身元を識別します。

従来の身元認識方法（鍵や証明書など）と比較して、声紋認識は忘れにくく、遠隔識別の特徴があります。既存のアルゴリズムの最適化とランダムパスワードの技術的手段により、声紋は録音や合成を効果的に防止でき、セキュリティが高く、応答が速く、認識が正確です。

現在、声紋認識技術には、声紋認証、声紋ロック、声紋ライブラリのブラックリストなど、さまざまな応用例があり、金融​​、セキュリティ、スマートホームなどの分野で広く使用されており、豊富な応用シナリオを備えています。たとえば、Alipay や WeChat はアカウントにログインするためにこのテクノロジーを使用しています。

5. インテリジェントコールロボット

インテリジェントコールロボットは私たちの生活の中でますます一般的になりつつあります。ロボットは機械を使用して人工知能エンティティの形で人間の行動をシミュレートし、音声認識と自然な意味理解を実現し、ビジネス推論や言語応答などの機能を備えています。

ユーザーがウェブサイトにアクセスしてセッションを公開すると、インテリジェントコールロボットはシステムによって取得された訪問者のアドレス、IP、アクセスパスに基づいて、ユーザーの意図を迅速に分析し、ユーザーの真のニーズに答えます。同時に、インテリジェントコールロボットは大規模な業界背景知識ベースを備えており、ユーザーからの一般的な質問に対して標準的な回答を提供し、回答の精度を向上させることができます。多くの電気ビジネス企業では、ユーザーからの販売前の質問は、価格、割引、製品のソース チャネルなどのトピックに集中しています。このシナリオでインテリジェント コール ロボットを使用すると、毎日繰り返される質問に手動で回答する回数が減り、より複雑な質問に対する顧客ベースが拡大します。

インテリジェントコールロボットは、24時間365日、ユーザーに相談や問題解決のサービスを提供することもできます。その普及により、同社の手動コールコストも大幅に削減されました。

6. インテリジェントコールロボット

インテリジェントコールロボットは、人工知能の音声認識の典型的な応用であり、自動的に電話をかけ、音声合成された自然な人間の声の形でユーザーグループに積極的に製品を紹介することができます。

通話中は、音声認識と自然言語処理技術を使用して顧客の意図を取得し、ターゲット言語技術を使用してユーザーと複数の会話を行います。最後に、ユーザーの目的が分類され、各通話の要点が自動的に記録され、通話が正常に完了します。

7. スマートスピーカー

スマートスピーカーについて、皆さんはあまり知らないと思います。スマート スピーカーは、音声認識や自然言語処理などの人工知能技術を使用する電子製品のアプリケーションおよびキャリアです。本質的には、スマート スピーカーは会話中に音声で対話する機能を備えたマシンです。家庭の消費者は、直接の会話を通じて、セルフサービスの曲の注文、家庭用デバイスの制御、生活サービスの起動などの操作を完了できます。多くの人がそのようなデバイスを持っていると思います。

8. パーソナライズされた推奨事項

パーソナライズされた推奨も生活の中でよく使われるアプリケーションです。これは、集合的かつ協調的なフィルタリング技術に基づく人工知能アプリケーションです。大量のデータマイニングに基づいて、ユーザーの過去の行動を分析して推奨モデルを確立し、ユーザーのニーズや興味に合った情報を積極的に提供します。

パーソナライズされた推奨システムは、すでにさまざまなウェブサイトやアプリで広く利用されています。基本的には、ユーザーの閲覧情報、基本情報、アイテムやコンテンツの好みなど、複数の要素に基づいています。推奨エンジンのアルゴリズムは、指標を分類し、ユーザーのターゲット要素と一致する情報コンテンツを分類します。

9. 医療画像処理

医療画像処理は、医療分野における人工知能の代表的な応用であり、その処理対象は、臨床医学で広く使用されている磁気共鳴画像法や超音波画像法などによって生成される医療画像です。

従来の医療画像診断では、主に2次元のスライス画像を観察することで病変を検出しており、医師の経験に基づいた判断が必要になることが多いことを知っておく必要があります。コンピュータ画像処理技術を使用して、画像セグメンテーション、医療画像の特徴量分析および比較分析、病変の完全な識別とマーキング、腫瘍の放射線治療段階での画像ターゲット領域の自動描画、および手術段階での3次元画像の再構築を行うことができます。

10. 画像検索

初期の頃は画像検索ができなかったことを知っておく必要があります。画像検索は、テキスト検索とコンテンツ検索の 2 つの検索方法に分かれています。従来の画像検索では、画像自体の色や質感などの要素しか認識されませんでした。当時のプログラム技術では画像コンテンツの認識をサポートできなかったためです。人工知能の発展に伴い、近年ではユーザーの需要が高まり、情報検索アプリケーションで画像検索がますます普及しています。人工知能のディープラーニングに基づく画像検索は、この技術を徐々に改善してきました。ユーザーは、画像マッチング検索を使用して、同じタイプや類似のオブジェクトの比較検索など、同じまたは類似のターゲットをうまく見つけることができます。