大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下人工智能技术主要应用场景的问题，以及和人工智能应用场景的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

一、人工智能应用场景

自苹果发布Siri后，智能手机作为语音技术的第一主战场，目前的应用已经成熟。

语音输入法、语音助手、语音搜索、给APP增加语音入口

在家庭物联网大力发展的时代，多种智能硬件推动智能家居产品进入爆发期。

智能音箱、智能家电、儿童故事机、陪伴机器人等

二、人工智能怎么使用

要想“正确构建人工智能系统”，首先最关键的是要建立有关人工智能的基本词汇，即人们“使用与分析数据”的技术语言。至少，首席信息官应该确定出在描述人工智能系统或解决方案时使用的主要术语，包括正在开发的人工智能解决方案的目的或理由，以及其他关键术语，例如，从解决方案中使用与收集的数据类型。

无论项目范围或企业机构成熟度如何，在本地或整个系统中都可能存在信息语言障碍。解决这个障碍需要思维方式的转变以及对过程正确性的有意认知与干预。为了加强数据素养，首席信息官应该制定数据认知素养培养计划。

找到能自然而轻松的分析数据并达到流利程度的专业人士。流利的数据分析者应该善于描述情景化的使用案例与结果\适用于这些案例的分析技术\以及涉及的基础数据源、实体与关键属性。

找到熟练的数据转换人员。典型的数据转换人员通常是企业数据或信息架构师、数据科学家、信息管理员或相关项目经理。

确定存在沟通障碍妨碍数据与分析有效性的领域。尤其关注商业与信息技术的差距、数据分析差距以及熟练度差距。

积极倾听未采取明确行动的商业成果。在哪些商业领域应用改进的数据和分析能力？正在改进哪些运营决策？

确定出有专业数据转换需求的关键利益相关者。为了评估数据认知素养水平，要求关键利益相关者根据业务成果阐明数据作为战略资产的价值，包括增强业务、货币化以及风险缓解。

确定并维护单词和短语列表。参与数据和分析团队的工作，更好地表达这些短语。

三、人工智能助手排名

谷歌的人工智能虚拟助理googleassistant主要在智能手机和其他电子家庭平台上提供。它是建立在一套技术之上的，这些技术设计用来处理诸如英语、西班牙语、德语、法语、意大利语、日语、葡萄牙语、汉语等语言。

用户可以使用自然语音和键盘输入与Google助手进行交互。这个人工智能助理将执行人们期望它执行的各种任务，例如播放音乐、搜索最喜欢的餐厅、给个人打电话，甚至帮助他们从谷歌获取重要信息。

Alexa是亚马逊的人工智能机器人助手。这个人工智能程序与AmazonEcho协同工作。通常，amazonalexa改进了语音命令、自然语言处理（NLP）和其他技术，为消费者提供了广泛的功能，如语音交互、音乐流、查询解析等。

它还可以创建待办事项列表、设置闹钟、下载播客、播放有声读物，并提供有关天气、交通、新闻、体育和其他主题的实时信息。Alexa将语音转换为文本，并使用Wolfram语言对客户的所有问题做出最佳回答。

Youper是一款支持人工智能的心理健康助手应用程序，可在Android和iOS上访问。

当个人可以快速与他们联系时，这个软件可以帮助他们照顾自己的心理健康。用户可以通过Youper定制的冥想指导。

在Youper的帮助下，用户可以更好地了解自己并跟踪自己的情绪。Youper使用AI来定制各种方法。该节目在应用商店获得了好评，并受到专家的高度评价。

Siri基于语音查询和自然语言用户体验。这个人工智能语音助手将打电话，发送短信，回答问题，并提出建议。Siri从用户的语言使用、查询和期望中学习。

Fyle是一个人工智能驱动的费用跟踪程序，可用于PC、Android和iOS。Fyle是智能支出会计领域的重要参与者，它已经宣布与GoogleGSuite和MicrosoftOffice365直接连接。

Fyle被RoyalEnfield和Communicorp等公司使用，因为它提供了一些有用的功能，如实时数据提取、尝试报告运营费用、名片跟踪、实时决策评估、合规业务流程、差旅改进、差旅请求、研究，与重要的运输管理、人力资源管理、会计和企业资源规划应用相融合。

DataBot是一个由AI支持的虚拟助手，可以在windows10、Android和iOS上访问。它还发布在

四、人工智能的发展历史答案

1.1943年WarrenMcCulloch和WalterPitts利用三种资源：基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论，提出了人工神经元模型。

2.1949年DonaldHebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则，即赫布型学习。

3.1950年MarvinMinsky和DeanEdmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC，使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。

4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。

5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序，可以通过学习达到业余高手的水平。

1956年约翰.麦卡锡(johnMcCarthy)等人召开了达特茅斯研讨会，标志着人工智能的诞生。

此后20年，人工智能领域被这10个人以及他们所在的MIT、CMU、斯坦福和IBM的学生和同事支配了。

1.艾伦.纽厄尔和赫伯特.西蒙推出了一个推理程序'逻辑理论家'，能证明罗素和怀特海德的《数学原理》。

2.1958年麦卡锡定义了长期霸占人工智能编程统治地位的Lisp语言，发明了分时技术、提出了'有常识的程序'。

后者被认为是第一个完整的人工智能系统。

3.明斯基指导学生研究求解需要智能的有限问题，这些有限域称为微观世界，比如积木世界。

这直接引发了1970年学习理论、1971年的视觉项目、1972年的自然语言理解程序、1974年的规划器、1975年的视觉与约束传播工作、

4.1962年FrankRosenblatt用感知机加强了赫布的学习方法。Block等也提出了感知机收敛定理。

5.1969年Bryson和Ho首次提出反向传播算法。

1.由于准确的翻译需要背景知识来消除歧义并建立句子的内容，导致机器翻译迟迟没有进展。

2.微观世界能求解的问题，放大之后迟迟没有任何进展。

3.感知机被嘲讽无法解决最简单的异或问题，导致神经网络几乎销声匿迹。

四、第二次兴起(1980-1987)：专家系统的流行

1.1969年Buchanan等开发了第一个成功的知识密集系统DENDRAL，引发了专家系统的研究。

2.1982年第一个成功的商用专家系统RI在数据设备公司(DEC)运转，该程序帮助为新计算机系统配置订单，到1986年为公司节省了4000万美元。

这个期间几乎每个主要的美国公司都正在使用或者研究专家系统。

1.XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。

2.专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。

3.1981年日本提出的'第五代计算机'，以研制运行Prolog语言的智能计算，始终无法实现。

4.美国AI研究计划中的芯片设计和人机接口研究始终无法实现目标。

五、人工智能是指什么原理哪些方面

人工智能的原理指的是研究、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，了解智能的实质，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。

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