大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于人工智能在商业的应用场景，AI实景直播运用于哪些场景这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

一、人工智能热潮掀起的是哪一年

1、1956年的达特茅斯会议上，“人工智能”一词登上了历史的舞台。之后，各种人工智能程序陆续登场，人工智能迎来了第1次发展热潮。在这个时期，人工智能软件“Eliza（伊莉莎）”引起了很大的反响。Eliza，是最早的与人对话程序，从1964年开始，由德国科学家约瑟夫魏泽堡主持编写。当时，使用了专门的编目处理语言“SLIP”进行程序开发，之后的程序开发则是由LISP主导进行的。

2、二、第一次热潮：弱人工智能阶段

3、在第1次人工智能发展热潮中诞生的各种人工智能程序，只是进行简单推理的程序较多，在发展过程中，瓶颈也就逐渐地显现出来了。

4、早在第1次发展热潮之前，马文明斯基和西摩尔派普特着手的人工神经网络研究就指出了人工智能发展可能出现的瓶颈问题。具体来说，由输入系统和输出系统组成的简单感知器，作为人工神经网络的一种形式，无法解决“不可分的问题”。

5、在这里我们不做详细说明，但是线性不可分问题的确在很多地方都存在，它也显示出只是导入了简单感知器的人工智能的弊端，这也导致了世人对人工神经网络的期待急速地降低。

6、最近流行的多层人工神经网络（深度学习模型），随着学习运算法则的不断进化，线性不可分的问题也逐渐被解决。这一点我们将在后面的篇章里做详细解释。

7、在第1次人工智能发展热潮中诞生的各种人工智能程序，只是进行简单推理的程序较多，在发展过程中，瓶颈也就逐渐地显现出来了。

8、早在第1次发展热潮之前，马文明斯基和西摩尔派普特着手的人工神经网络研究就指出了人工智能发展可能出现的瓶颈问题。具体来说，由输入系统和输出系统组成的简单感知器，作为人工神经网络的一种形式，无法解决“不可分的问题”。

9、在这里我们不做详细说明，但是线性不可分问题的确在很多地方都存在，它也显示出只是导入了简单感知器的人工智能的弊端，这也导致了世人对人工神经网络的期待急速地降低。

10、最近流行的多层人工神经网络（深度学习模型），随着学习运算法则的不断进化，线性不可分的问题也逐渐被解决。这一点我们将在后面的篇章里做详细解释。

11、四、经历“低谷时代”，进入第2次发展热潮

12、人工智能发展的第1次热潮，从1956年一直持续到70年代前期。这一时期研发的专家系统等人工智能系统，因受到计算机处理性能的制约，只能处理一定数量的规则，并且是在特定的领域、特定的环境下才能够发挥作用。

13、人们在对人工智能充满期待的同时，对研发出来的缺乏实用性的系统也充满了失望，因此，国家以及企业在人工智能方面的预算也越来越少。这一时期，也就是20世纪70年代后期被称为人工智能发展的“第1次低谷”。

14、但是，进入20世纪80年代后，人工智能很快再次迎来了新的发展热潮。

15、本次发展热潮的主角是在第1次发展热潮时诞生的专家系统。因处理美国迪吉多公司（DEC）的VAX系统的各种订单并取得非常成功的专家系统受到广泛关注，各IT供应商迅速导入专家系统。

16、人工智能发展迎来第2次热潮，最大的一个原因在于计算机性能的大幅提高。进入20世纪80年代，基于复杂规则的专家系统也可以在计算机上运行。由此，逐渐实现了专家系统的商业性使用。

17、随着专家系统的兴盛，制定专家系统运行规则的工程师也被称为“知识工程师”，并且一时间成为炙手可热的职业，就像在今天，数据科学家这个职业相当流行，受到人们的追捧。

18、知识工程师的主要工作是听取用户的业务内容并对其进行分析，从中抽出明显的规则与隐藏的规则，然后进行分类。

19、当时，科学家们研发出了各种专家系统。初期的各种专用专家系统大都是利用LISP编程，随着技术的革新，慢慢地发生了变化，通用的引擎部分依然利用LISP编程，规则部分则是知识工程师利用外部数据进行编程。并且，用LISP编程的引擎部分，利用C语言进行编程的开发研究也已经展开了。

20、专家系统的编程由专用LISP语言向普通的C语言过渡，该系统也变成了一般的程序员编写的一般系统，其新意也就逐渐淡化了。

21、由此，专家系统也就从人工智能程序变成了决定论式的普通程序。随着这一变化，专家系统的作用效果也变得非常明确，但是其发展瓶颈也开始显现出来。

二、马云在人工智能大会上的演讲稿

1、以下是马云在人工智能大会上的演讲稿：尊敬的各位嘉宾，大家好！

2、我很高兴能够和各位一起出席这次人工智能大会，分享我对于人工智能领域的一些观点和思考。

3、现在，人工智能已经成为一个全球性的热点话题，各行各业都在加速迈向人工智能时代。大家也可以看到，今天，会场里的各位企业家、学者和从业者，就是这个时代的构筑者。相信用不了很长时间，人工智能就将以前所未有的速度渗透到各个领域。

4、如果说以前科技是为了解决物理上的瓶颈而产生的，那么现在因为物理已经开始走到极致，我们所要面对的是数据的瓶颈。在这个时代，控制数据就是控制新世界，数据才是新的石油，能够带来商业和社会的爆发式变革。

5、在这个过程中，人工智能是最具代表性的技术，它具有人类智慧的某些特征和能力。人工智能可以帮助我们发现、预测、分析和优化，增加社会和商业的效率，同时也能够发掘人类思维和文化的新活力，成为推动未来社会发展的重要力量。

6、但是，人工智能所带来的不光是好处，也产生了种种担忧。首先，人工智能在某些领域的速度、准确性和效率远远超越人类，这可能会使更多的人失去工作。其次，如果不加限制，人工智能技术还有可能会与人类智慧发生冲突，并对人类安全和隐私造成威胁。

7、面对这些挑战和风险，我们需要做出积极的回应。我认为，我们首先需要减少人工智能与人类智慧的冲突，使得它们更好地协作解决实际问题。其次，我们需要为人工智能赋予一定的道德和伦理，让其不会违背人类的利益。此外，我们应该鼓励人工智能与人类共创新知识、新文化，为未来社会的进步打下基础。

8、在这个过程中，中国也已经成为了人工智能领域的重要力量，在基础研究、应用技术、人才储备等方面取得了很多的进展。比如说，我旗下的阿里巴巴集团就在深度学习、自然语言处理、机器视觉等方面取得了很多进展。我们也在积极推动人工智能在各行各业的应用，推进新制造业、智慧城市等领域的转型升级和智能化建设。

9、总之，人工智能无疑是一个充满机遇和挑战的领域，它的发展潜力巨大，需要各方的共同努力。我希望中国能够继续在人工智能领域发扬光大，成为世界领先的创新中心之一，为人类创造更好的生活和发展。谢谢！

三、人工智能时代的劳动方式

1、未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。

2、人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

3、人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。

4、人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。

5、人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。

6、以后可能在很多传统行业，比如银行，会有人工智能帮你得到更好的收益。信用卡或其他的贷款会由人工智能来决定哪些人士可以安全地放贷，而且会还钱。然后再往下人工智能可以开始动了，就可以进入工业机器人、商业机器人，终进入家庭机器人。

四、商业智能应用的三个关键技术

1、商业智能（BI）应用的关键技术包括数据采集、数据处理和数据分析。

2、首先，数据采集涉及从各种数据源获取、整合和存储数据。

3、其次，数据处理涉及清洗、转换和优化数据，使其为分析提供高质量依据。

4、最后，数据分析利用统计学、数据挖掘和机器学习方法，从数据中挖掘出有价值的信息，以帮助企业制定决策和实现业务目标。这些关键技术共同确保商业智能应用能够有效地支持决策制定和业务发展。

五、AI实景直播运用于哪些场景

1.活动或赛事：例如体育比赛、音乐会、舞蹈表演等。

2.旅游和体验：例如实地考察、旅游攻略、美食体验等。

3.教育：例如在线教育、学术研究等。

4.商务会议：例如公司内部培训、销售会议等。

5.个人直播：例如个人才艺表演、游戏直播等。

关于人工智能在商业的应用场景到此分享完毕，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望能帮助到您。

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