日常生活中人工智能的前 4 个例子 [2022]

人工智能是一个快速发展的领域。 您可以看到它在许多领域的影响，包括医疗保健、交通、金融等。 令人着迷的是它的结果既小又大。 在本文中，我们将看看其中一些 AI 示例，并了解这项技术的影响力和重要性。

人工智能示例

1. 交通

在交通领域，您会发现大量的 AI 示例。 从出租车服务应用程序到 Google，多个领域都在利用 AI 的力量来解决复杂的问题。 人工智能在交通领域的一个很好的例子是自动驾驶汽车的发展。

这些汽车可以将道路上的车辆总数减少75%，将交通事故减少到90%左右。 它们都在开发中，可以在未来几年内投放市场。 人工智能自动驾驶仪已经使用了几十年，它们是航空业的重要组成部分。

谷歌地图

谷歌地图使用人工智能分析交通速度，并推荐从一个位置到另一个位置的最佳路线。 它在 2013 年收购了交通应用程序 Waze。这次收购帮助 Maps 整合了用户对事故和施工的报告。

它使用一个广泛的数据库，该数据库从各种用户和设备那里获得持续的输入。 它是最受欢迎的 AI 用例之一，因为许多人在日常通勤中使用此应用程序。 谷歌地图可以根据各种因素告诉您到达特定目的地需要多长时间。 它的算法帮助它为不同的运输方法和路线确定准确的预计到达时间。

拼车应用

优步和 Ola 等拼车服务面临的最大挑战之一是定价。 他们如何确定各种场景的价格？ 为了解决这个问题，他们使用动态定价，正如你猜到的那样，它基于机器学习和人工智能。

动态定价使他们能够根据骑行距离、需求和可用性确定其服务的价格。 他们也使用机器学习和人工智能来解决其他问题。 这些技术可帮助他们确定 ETA、查找取货地点和检测欺诈行为。

2. 电子邮件

电子邮件似乎是一个小领域，但由于人工智能用例和应用程序，它已经取得了许多进步。 您可能已经多次使用过 Gmail 的自动回复建议。 谷歌于 2015 年发布了该功能，从那时起，它一直是一个受欢迎的功能。

电子邮件中人工智能的另一个结果是谷歌的自动完成。 它为您提供建议，只需按一下按钮即可完成句子。 如果您有该功能可用，则无需编写那些长电子邮件。 以下是人工智能和机器学习在电子邮件中的其他一些影响：

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电子邮件分类

您一定看过 Gmail 在“主要”、“社交”和“促销”收件箱中的电子邮件分类。 您有没有想过 Gmail 如何对这些电子邮件进行分类？

为此，它使用机器学习和人工智能。 谷歌在一篇研究论文中指出了这是如何工作的，因为他们提到每当您将电子邮件标记为必要时。 Gmail 从中学习并相应地对此类电子邮件进行分类。

垃圾邮件过滤

正如 Gmail 可以对您的电子邮件进行分类一样，它还可以识别垃圾邮件。 垃圾邮件对许多人来说是一个重大问题。 每天大约有 145 亿条消息是垃圾邮件。 并且有许多类型的垃圾邮件。

身份盗用、网络钓鱼、欺诈只是垃圾邮件构成的众多威胁中的一部分。 为帮助您避免垃圾邮件，Gmail 使用 AI 和 ML 来识别此类电子邮件。 它需要 AI 和 ML，因为简单的过滤器在这种情况下不是很有用。

例如，如果您过滤掉包含“尼日利亚王子”一词的电子邮件，这只是一个临时解决方案。 为此，垃圾邮件发送者将开始使用新名称。 这就是为什么过滤器必须始终学习以确保它能够识别垃圾邮件的原因。

垃圾邮件过滤的另一个问题是个性化。 营销电子邮件对其他人来说可能是垃圾邮件，但对您来说可能不是垃圾邮件。

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3. 金融

人工智能在经济学领域有很多应用。 例如，Betterment 和 Wealthfront 等公司正在使用人工智能为客户提供基于专家投资者最佳实践的投资建议。 这种解决方案的优点是人们可以以低成本获得非常有价值的指导。

机器人顾问在许多领域越来越受欢迎。 许多年轻人使用这些顾问来做出财务决策。 该领域的银行和其他主要机构也在寻找不同的方式来使用人工智能取得更大的进步。 了解有关银行业 AI 的更多信息。 除此之外，金融领域的其他一些人工智能示例如下：

防止欺诈

FICO 是一家信用评级确定公司，它使用人工智能来预测欺诈交易。 对于简单的人类思维来说，分析在银行等金融机构中发生的交易几乎是不可能的。

银行和主要金融机构的交易量相当高。 这就是为什么人工智能可以在这方面提供帮助。 FICO 为此目的使用神经网络。 它检查多个因素，例如交易规模及其频率，以确定可信度。

通过手机支票存款

美国的许多主要银行已开始提供通过多个智能手机应用程序存入支票的便利。 这是最有趣的 AI 示例之一，因为客户不需要亲自到银行来存入支票。

他们可以简单地拿出手机，打开应用程序，扫描支票，然后存款。 在这些人工智能用例中，软件会检查支票上的文字，并使用 OCR 将其转换为文本。

4. 社交媒体

社交媒体平台已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。 他们并没有失去联系。 所有主要的社交媒体平台都以一种或另一种方式使用人工智能和机器学习。

Snapchat 的面部过滤器是社交媒体中人工智能的一个很好的例子。 他们的滤镜被称为 Lenses，于 2015 年问世。从那时起，它们就成为了 Snapchat 的主要亮点。 它跟踪面部的移动并相应地应用过滤器。

我们在以下几点讨论了社交媒体中的其他人工智能用例：

Facebook

你有没有想过 Facebook 如何向你推荐你可以在上传照片时标记的朋友？

Facebook 为此目的使用人工智能。 它通过面部识别软件识别照片中出现的人，并为您提供相应的建议。 通过对人工智能的大量投资，Facebook 能够实现如此复杂的面部识别。

由于面部识别技术，Facebook 已经收购了多家公司。 他们在 2016 年收购了 Faciometrics 和 Masquerade，并在 2012 年收购了 Face.com。它们都是数百万美元的收购。

面部识别并不是 Facebook 使用人工智能的唯一地方。 它还使用人工智能来个性化其用户的提要。 人工智能还帮助 Facebook 改进其定向广告。 目标广告的准确性越高，其点击率就越高。 Facebook 从其广告中赚钱，因此，它非常注重提高他们的定位。

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Instagram 和 Pinterest

Instagram 在社交媒体行业迅速崛起。 它的快速增长是 Facebook 在 2012 年收购该平台的诸多原因。

Instagram 也使用人工智能。 它使用人工智能来理解表情符号的上下文。 通过理解表情符号的含义，它建立了一个向人们推荐表情符号的推荐系统。 例如，震惊的表情符号可能会替代“OMG”。

虽然它可能看起来像是一种浪费的人工智能应用，但 Instagram 的表情符号使用量已经显着增加。 此功能帮助他们提高了用户参与度。 它还可以帮助他们了解人们如何使用他们的平台。

同样，Pinterest 使用 AI 来查找图像中存在的对象。 在识别图像中存在的对象后，它会向用户推荐相似的图像（或“图钉”）。 防止垃圾邮件和优化广告效果是 Pinterest 使用机器学习的其他一些领域。

聊天机器人

您一定在多个平台上见过聊天机器人。 它们也是人工智能的产物。 Facebook 在 2015 年收购了 Wit.ai。Wit.ai 是一个帮助开发人员创建聊天机器人的引擎。 这些机器人可以集成 NLP（自然语言处理）。

在 Facebook 收购 Wit.ai 后，它向开发人员发布了它的 Messenger，以便他们可以使用 Wit.ai 的功能来构建更具会话性和先进性的聊天机器人。

Slack 是此类平台的另一个例子。 它允许开发人员合并聊天机器人。 除了社交媒体，许多网站也利用这种基于人工智能的技术来增强用户体验。 了解有关如何使用 Python 制作聊天机器人的更多信息。

人工智能是未来

在阅读了我们在这里分享的各种 AI 示例之后，您一定已经了解这项技术的影响力有多大。 而且它还在上升。 许多组织正在使用 AI 来增强其用户体验、性能或效率。

这就是为什么对人工智能专业人士有巨大需求的原因。 如果您想成为 AI 专家，我们建议您参加人工智能课程。 您也可以访问我们的博客并查看我们关于此主题的文章和指南。

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