人工智能的八个有用的日常例子

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜

人工智能的八个有用的日常例子

随着ChatGPT的发布,您可能已经听到了很多关于人工智能的内容,以及随之而来的关于滥用人工智能工具的风险的讨论。然而,即使你现在没有使用ChatGPT,我们打赌你在过去5分钟内至少与人工智能接触过一次。这是因为人工智能已经变得如此普遍,以至于我们每天遇到的例子似乎是无限的。以下是人工智能最常见的8个例子。

什么是人工智能?

在我们确定人工智能如何影响我们的生活之前,确切地知道它是什么(以及它不是什么)是很有帮助的。《牛津词典》对人工智能的定义是:

计算机系统的理论和发展,能够执行通常需要人类智力的任务,如视觉感知、语音识别、决策和语言之间的翻译。——牛津短语和寓言词典(2版)

从本质上讲,人工智能是一种方法,计算机能够通过统计分析来处理数据,使其能够通过专门设计的算法来理解、分析和从数据中学习。这是一个自动化的过程。人工智能机器可以记住行为模式,并调整它们的反应以符合这些行为或鼓励改变它们。这是一个简短的定义,关于人工智能是什么,当然还有很多可以说的。

构成AI的最重要的技术是机器学习(ML)、深度学习和自然语言处理(NLP)。

机器学习是指机器根据结构化的大数据集以及来自人类和算法的持续反馈来学习如何更好地做出反应的过程。

深度学习通常被认为是一种更高级的ML,因为它通过表示进行学习,但数据不需要结构化。

自然语言处理(NLP)是计算机科学中的一种语言工具。它使机器能够阅读和解释人类语言。NLP允许计算机将人类语言翻译成计算机输入。

8个人工智能的例子

以下是你可能每天都会遇到的8个人工智能的例子。

1、地图和导航

人工智能极大地改善了旅行。你不再需要依靠打印的地图或方向,现在你可以在手机上使用谷歌或苹果地图,输入你的目的地。

那么应用程序如何知道去哪里呢?更重要的是,最佳路线,道路障碍和交通拥堵?不久以前,只有基于卫星的GPS可用,但现在,人工智能正在为用户提供更强的体验。

通过机器学习,这些算法记住了它所学到的建筑物的边缘,从而在地图上获得更好的视觉效果,并识别和理解房屋和建筑物的编号。该应用程序还学会了理解和识别交通流的变化,以便推荐避开路障和拥堵的路线。

2、人脸检测与识别

拍照时在脸上使用虚拟滤镜,以及使用面部ID解锁手机,这是人工智能的两个例子,它们现在已经成为我们日常生活的一部分。前者包含人脸检测,这意味着任何人脸都能被识别。后者使用人脸识别来识别特定的人脸。面部识别也被用于政府设施和机场的监控和安全。

3、文本编辑器或自动更正

你可能在学生时代使用Grammarly这样的工具来检查你的期末论文,然后再提交给老师,或者现在还在用它来检查给老板的电子邮件的拼写。这是人工智能的另一个例子。人工智能算法似乎利用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别文字处理程序、短信应用程序和其他书面媒体中不正确的语言使用,并提出纠正建议。语言学家和计算机科学家一起教机器语法,就像在学校教你一样。算法是通过高质量的语言数据教授的,所以当你错误地使用逗号时,编辑器会捕捉到它。

网易人工智能 网易人工智能

网易数帆多媒体智能生产力平台

网易人工智能 39 查看详情 网易人工智能

4、搜索和推荐算法

当你想看电影或网上购物时,你是否注意到向你推荐的商品往往与你的兴趣或最近的搜索结果一致?随着时间的推移,这些智能推荐系统通过跟踪你的在线活动来了解你的行为和兴趣。数据在前端(来自用户)收集,并通过机器学习和深度学习进行存储和分析。然后,它通常能够预测你的偏好,并为你接下来可能想买或听的东西提供建议。

5、聊天机器人

作为一名客户,与客服的互动可能会很耗时,也很有压力。对于公司来说,这是一个效率低下的部门,通常成本很高,管理起来也很难。一种越来越受欢迎的人工智能解决方案是使用人工智能聊天机器人。编程算法使机器能够回答常见问题,接受和跟踪订单,并接听电话。

通过自然语言处理(NLP),聊天机器人可以模仿客户代表的对话风格。高级聊天机器人不再需要特定格式的输入(例如是/否问题)。他们能回答需要详细回答的复杂问题。事实上,如果你对你得到的回复给出了一个糟糕的评价,机器人会识别出它所犯的错误,并在下次纠正它,确保最大限度地提高客户满意度。

6、数字助理

当我们忙得不可开交的时候,我们经常求助于数字助手来帮我们完成任务。当你开车的时候,你可以让助手给你妈妈打电话(孩子们,不要边开车边发短信)。像Siri这样的虚拟助手就是人工智能的一个例子,它可以访问你的联系人,识别“妈妈”这个词,然后拨打电话。这些助手使用NLP、ML、统计分析和算法执行来决定你想要什么,并试图为你得到它。语音和图像搜索的工作原理大致相同。

7、社交媒体

社交媒体应用程序正在利用人工智能的支持来监控内容,建议连接,并向目标用户提供广告服务,以及其他许多任务,以确保你保持投资和“插入”。

人工智能算法可以通过关键词识别和视觉图像识别,发现并迅速删除违反条款和条件的有问题的帖子。深度学习的神经网络架构是这一过程的重要组成部分,但它并不止于此。

社交媒体公司知道他们的用户就是他们的产品,所以他们使用人工智能将这些用户与广告商和营销人员联系起来,这些广告商和营销人员已经将他们的个人资料确定为主要目标。社交媒体人工智能也有能力理解用户产生共鸣的内容类型,并向他们推荐类似的内容。

8、电子支付

每笔交易都要跑去银行是对时间的巨大浪费,人工智能在一定程度上解释了为什么你5年都没有去过银行分行。银行现在利用人工智能简化支付流程,为客户提供便利。

智能算法使人们可以在任何地方存款、转账,甚至开户,利用人工智能进行安全、身份管理和隐私控制。

通过观察用户的信用卡消费模式,甚至可以发现潜在的欺诈行为。这也是人工智能的一个例子。这些算法知道用户购买的是哪种产品,通常是在何时何地购买的,以及属于哪个价格范围。

当有不寻常的活动不符合用户配置文件时,系统可以生成警报或提示来验证事务。

最后的结论

这些人工智能的例子说明了为什么到处都在谈论人工智能;到处都在用。我们生活中的几乎每一个部分都与人工智能有关。当你去移动订购时,你可能会得到一个新的咖啡建议。Instagram可能会在你午休的时候播放一段新视频。谷歌地图让你在一家新餐馆吃饭。这个列表可能会一直持续下去,但这8个人工智能的例子表明了它是什么以及我们如何使用它。

以上就是人工智能的八个有用的日常例子的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:程序猿,转转请注明出处:https://www.chuangxiangniao.com/p/561958.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2025年11月10日 01:28:32
下一篇 2025年11月10日 01:33:22

相关推荐

  • 使用Python PDDL框架构建旅行商问题:Effect表达式的正确姿势

    本文旨在指导用户在使用`pddl` python框架构建旅行商问题(tsp)时,如何正确处理pddl动作的`effect`表达式。通过分析常见的`recursionerror`,揭示了将pddl逻辑表达式误用字符串拼接的错误,并提供了使用框架内置逻辑运算符(如`&`和`~`)来组合谓词的正确…

    2025年12月15日
    000
  • 如何使用Python Flashtext模块?

    Flashtext是一款高效Python模块,利用Trie树结构实现快速关键词提取与替换,支持批量添加、不区分大小写模式,适用于日志处理、敏感词过滤等场景,性能优于正则表达式。 Flashtext 是一个高效的 Python 模块,用于在文本中快速提取关键词或替换多个关键词。相比正则表达式,它在处理…

    2025年12月15日
    000
  • ChromaDB向量嵌入的有效持久化策略

    本文详细介绍了如何利用langchain中chromadb的`persist_directory`功能,高效地持久化存储向量嵌入。通过将生成的嵌入数据保存到本地磁盘,可以有效避免重复计算,显著提升工作流程效率。教程将涵盖持久化chromadb实例的创建与后续加载的完整过程。 在处理大规模文本数据并生…

    2025年12月14日
    000
  • 人工智能python是什么

    Python因语法简洁、库丰富(如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn)、社区强大及与数据科学工具兼容,成为实现人工智能的首选语言,广泛应用于机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。 “人工智能Python”并不是一个独立的技术或产品,而是指使用Python语言…

    2025年12月14日
    000
  • 解决Google Colab中Gemini AI连接错误及API调用优化策略

    在google colab中使用gemini ai时,开发者常遇到`internalservererror`或`networkerror`,尤其是在调用`list_models`或`generate_content`时。这些错误通常源于瞬时网络问题或服务器端不稳定。本文提供了一种健壮的解决方案,通过…

    2025年12月14日
    000
  • 持久化ChromaDB向量嵌入:避免重复计算的教程

    本教程详细介绍了如何使用chromadb的`persist_directory`功能来高效地保存和加载向量嵌入数据库,从而避免重复计算。通过指定一个持久化目录,用户可以轻松地将生成的嵌入结果存储到本地文件系统,并在后续操作中直接加载,极大地节省了时间和计算资源。文章提供了清晰的代码示例和关键注意事项…

    2025年12月14日
    000
  • Textual Framework中实现屏幕间数据传递的教程

    在textual framework中,实现屏幕间数据传递,尤其是在使用 `push_screen` 方法进行导航时,主要通过定制目标屏幕的构造器来完成。本教程将详细演示如何修改 `screen` 类的 `__init__` 方法以接受特定数据,从而允许在不同屏幕之间进行动态内容显示,例如根据用户选…

    2025年12月14日
    000
  • ChromaDB向量嵌入持久化:高效保存与加载策略

    本教程详细介绍了如何利用chromadb的`persist_directory`功能,有效地保存和加载向量嵌入数据库,从而避免重复计算。通过简单的代码示例,您将学会如何在创建chromadb实例时指定持久化目录,以及如何在后续操作中从该目录加载已保存的数据库,确保数据一致性和计算效率。这种方法是管理…

    2025年12月14日
    000
  • 使用 Python 实现网格地图 A* 路径规划教程

    本教程详细介绍了如何在 python 中实现网格地图的路径规划。利用类似广度优先搜索的策略,从起点开始,逐步将可通行节点标记为指向起点的方向。一旦到达目标点,即可通过回溯这些方向,高效地重建出从起点到目标的最优路径。文章包含示例代码,帮助读者理解并应用此寻路方法。 1. 简介与问题定义 路径规划是人…

    2025年12月14日
    000
  • python蒙特卡洛算法的介绍

    蒙特卡洛算法通过大量随机抽样逼近真实结果,适用于高维积分、金融建模等问题。Python利用random和NumPy生成随机数,通过设定模拟次数、统计频率估算期望值,如用投点法估算π值。随着模拟次数增加,结果更接近真实值。该方法广泛应用于金融工程、物理仿真、人工智能和项目风险管理等领域,具有强大适应性…

    2025年12月14日
    000
  • Python AsyncElasticsearch 异步批量操作实践

    本教程旨在指导开发者如何在Python中使用AsyncElasticsearch客户端高效执行异步批量操作。针对helpers.actions.bulk不支持异步客户端的问题,文章详细介绍了如何利用elasticsearch.helpers.async_bulk这一专为异步设计的辅助函数,实现数据的…

    2025年12月14日
    000
  • 如何走进Python的大门?

    答案是动手实践和持续积累能帮你轻松入门Python。先安装Python 3.x并配置环境,使用IDLE或VS Code写代码;接着学习变量、控制结构、函数和数据容器等基础语法,通过每日小练习巩固;然后做计算器、待办清单等小项目,完整经历开发流程;最后加入社区,参与开源、阅读分享,借助群体力量持续进步…

    2025年12月14日
    000
  • Z3求解器在非线性约束优化中的局限性与应用指南

    Z3的Optimizer主要设计用于解决线性SMT公式的优化问题。对于实数或整数上的非线性约束,Optimizer通常不支持,可能导致求解器无响应或不终止。然而,位向量上的非线性约束是支持的,因为它们可以通过位爆炸技术处理。本文将深入探讨Z3在处理非线性约束时的行为、局限性及其适用范围,并提供相应的…

    2025年12月14日
    000
  • Anaconda 与 Python 官方版的选择对比

    选Anaconda还是Python官方版取决于使用场景:若从事数据科学、机器学习,需开箱即用的库和环境管理,则选Anaconda;若进行Web开发、自动化脚本或追求轻量灵活,则选Python官方版。 选 Anaconda 还是 Python 官方版,关键看你的具体需求和使用场景。两者都能运行 Pyt…

    2025年12月14日
    000
  • 处理Google Generative AI API限流与数据持久化实践

    本文旨在指导开发者在使用Google Generative AI API(原PaLM API)时,如何有效应对429限流错误、实现数据持久化与错误恢复。我们将探讨官方API的优势,提供实用的限流策略如时间延迟和指数退避,并演示如何在数据处理过程中实时保存结果。通过详细的代码示例和最佳实践,帮助您构建…

    2025年12月14日
    000
  • Python Z3 应用:基于约束求解的网格安全路径查找

    本文详细介绍了如何利用 Python Z3 约束求解器解决网格路径查找问题。通过将路径建模为一系列符号变量,并施加移动规则、安全区域限制以及路径唯一性等约束,Z3 能够有效地找到从起点到终点的有效路径,避开障碍物。教程提供了完整的代码示例和详细解释,帮助读者理解 Z3 在此类问题中的应用。 引言:基…

    2025年12月14日
    000
  • python网站入口 python网站入口直接打开入口

    Python 作为一门广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能、Web 开发等领域的编程语言,其官方网站是每个 Python 开发者和学习者的必经之路。无论你是初学者还是经验丰富的开发者,Python 官方网站都提供了丰富的资源和工具,帮助你更好地学习和使用这门语言。通过 Python 官方网站,你可…

    2025年12月14日
    000
  • ChatGPT冲击下,国内技术问答社区如何突围?

    ChatGPT的崛起对全球技术问答社区造成了巨大冲击,Stack Overflow的困境更是敲响了警钟。国内技术问答平台,例如SegmentFault,也面临着同样的挑战。它们该如何应对呢? SegmentFault长期以来专注于为开发者提供高质量的技术问答服务,并不断优化用户体验。这包括持续改进平…

    2025年12月13日
    000
  • Flask流式传输如何模拟ChatGPT的实时响应?

    使用Flask流式传输模拟ChatGPT实时响应 许多应用,例如模拟ChatGPT的实时聊天或大型文件下载,都需要边生成边传输数据,避免客户端长时间等待。本文演示如何在Python Flask框架中实现这种流式传输,并修正原代码中的缺陷。 原代码尝试使用yield实现流式传输,但由于response…

    2025年12月13日
    000
  • Flask如何实现类似ChatGPT的实时数据流传输?

    使用Flask框架构建实时数据流:模拟ChatGPT响应 在Flask Web应用开发中,常常需要模拟ChatGPT的实时数据传输效果,即数据生成的同时即时传输给客户端,而非等待所有数据生成完毕再一起发送。本文将介绍如何利用Flask实现这种流式传输,并解决传统方法中存在的延迟问题。 传统方法的问题…

    2025年12月13日
    000

发表回复

登录后才能评论
关注微信