人工智能 特殊应用领域?世界十大人工智能先锋实验室
各位老铁们好,相信很多人对人工智能 特殊应用领域都不是特别的了解,因此呢,今天就来为大家分享下关于人工智能 特殊应用领域以及世界十大人工智能先锋实验室的问题知识,还望可以帮助大家,解决大家的一些困惑,下面一起来看看吧!
一、人工智能在会计领域所运用的技术
(一)基于数据识别及语音识别的应用
这一类的应用连接是人与机器、数据与机器的桥梁,是人工智能在财务领域中应用的基础。简单说,该类应用是把纸质或者影音图像化的数据转换成计算机能够计算的结构化数据。
传统模式下,在取得发票后,财会人员要人工核对票面信息,然后到税务局网站验票,时间成本很大。而采用了人工智能的数据识别技术后,可以做到智能识票,通过OCR自动识别(OCR:光学字符识别)方式,完成纸质发票或者电子发票录入和审核工作。在智能识票后,配套链接税务系统,能够完成从发票信息提取->发票验真->单据签收->智能审核的自动化流程。
二、人工智能中最早得以研究并被成功应用的领域是
1、机器学习。这一概念最早出现在世纪5年代,当时科学家们开始将计算机编程与统计学相结合来发展新的算法和技术。
2、其中一个里程碑性的事件是956年达特茅斯会议,该会议被认为是人工智能的起源,会议上提出了机器学习的概念和方法。随着技术的进步,机器学习在各个领域得到广泛应用,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。它的成功应用推动了人工智能的快速发展。
三、什么是人工智能技术运用到我们生活哪些场景呢
人工智能就是AI,目前最贴近我们生活的就是手机上的拍照功能,AI美颜,AI修图,AI超级夜景等,通过机器学习数据,对用户拍的照片做优化,使照片成像更讨人眼球,质量更高。手机领域AI功能最强的应该还是华为,华为最新的soc麒麟990整合了多个npu,它的AI能力远超前代和友商高通的产品。
四、世界十大人工智能先锋实验室
谷歌旗下实际上有两家互相独立的人工智能实验室,谷歌人工智能实验室负责谷歌自身产品相关的AI产品开发,大名鼎鼎的第二代人工智能系统TensorFlow就是在这里诞生的。
DeepMind是一家英国的人工智能公司,由人工智能研究者兼神经科学家DemisHassabis等人联合创立,2014年被谷歌收购。前段时间举世闻名的AlphaGo就是这家公司的成果。现在他们已经教会了计算机玩49种不同的电子游戏。
微软拥有自己的移动操作系统、翻译、地图、搜索等业务,其在人工智能上的研究和应用轨迹同谷歌十分相似。其亮点在于旗下分别定为智能助手和情感交互的小冰和小娜,目前小娜和小冰的对话水平已经属于语音助手界的顶级水平。
艾伦人工智能研究院是由微软的联合创始人PaulAllen建立的,致力于对AI的研究。目前主要专注于四个项目的研究:名为Aristo的机器阅读与推理程序,SemanticScholar的语义理解搜索程序,Euclid的自然语言理解程序,和Plato的计算机视觉程序。
Facebook现在可不单纯是一家社交网站了,其在技术方面的研究同样很前沿。Facebook需要由机器学习来对用户在NewsFeeds中看到的内容等大量信息进行自动管理。目前Facebook在AI领域的应用主要有语言翻译、强大的个人数字助理“M”和图像、视频分析程序等。
丰田实验室近期将收购发明双足机器人Atlas的波士顿动力。这个实验室既关注无人驾驶领域也在机器人领域有了相当大的进展。丰田实验室的主要制造成果有丰田生活辅助机器人(HSR),丰田KiroboMini机器人等。
Uber在去年也建立了自己的研发中心,希望在自动驾驶领域有所突破。5月底Uber的自动驾驶汽车刚刚获准进行无人驾驶汽车的实验。Uber先进科技中心的很多研究者是卡内基梅隆大学挖来的著名学者和研究人员。
亚马逊并没有为人工智能单独成立一个实验室,但其云服务部门AWS已经对云服务有了深刻的应用,亚马逊启用了一个叫“亚马逊机器学习”(AmazonMachineLearning)的服务,用于数据的处理和存储,来同微软和谷歌竞争,亚马逊Kiva机器人则可以提高仓储中心的工作效率,近期旗下的AlexaInternet还推出了一款叫Echo的智能音响兼语音助手。
IBM最近的超级电脑Watson安装有IBM研发的“语气分析工具”(ToneAnalyzer)。这一工具可以对人类的书写文字进行智能识别,识别出其中的高兴、悲伤等情绪。
现在,本田已有四家技术研发中心,研究领域涉及计算科学、计算机视觉、人工智能、机器人等多个方面。硅谷研发中心主要关注于车联网、大数据、语音识别等领域。
五、人工智能涉及的八大学科
1、人工智能涉及的学科比较多,生活中的方方面面都有人工智能的实际应用,主要涉及哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学等学科
2、研究范畴:自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法人类思维方式
3、应用领域:智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂
4、实际应用:机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等.
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