日常生活中人工智能的前 4 個例子 [2022]

人工智能是一個快速發展的領域。 您可以看到它在許多領域的影響，包括醫療保健、交通、金融等。 令人著迷的是它的結果既小又大。 在本文中，我們將看看其中一些 AI 示例，並了解這項技術的影響力和重要性。

人工智能示例

1. 交通

在交通領域，您會發現大量的 AI 示例。 從出租車服務應用程序到 Google，多個領域都在利用 AI 的力量來解決複雜的問題。 人工智能在交通領域的一個很好的例子是自動駕駛汽車的發展。

這些汽車可以將道路上的車輛總數減少75%，將交通事故減少到90%左右。 它們都在開發中，可以在未來幾年內投放市場。 人工智能自動駕駛儀已經使用了幾十年，它們是航空業的重要組成部分。

谷歌地圖

谷歌地圖使用人工智能分析交通速度，並推薦從一個位置到另一個位置的最佳路線。 它在 2013 年收購了交通應用程序 Waze。這次收購幫助 Maps 整合了用戶對事故和施工的報告。

它使用一個廣泛的數據庫，該數據庫從各種用戶和設備那裡獲得持續的輸入。 它是最受歡迎的 AI 用例之一，因為許多人在日常通勤中使用此應用程序。 谷歌地圖可以根據各種因素告訴您到達特定目的地需要多長時間。 它的算法幫助它為不同的運輸方法和路線確定準確的預計到達時間。

拼車應用

優步和 Ola 等拼車服務面臨的最大挑戰之一是定價。 他們如何確定各種場景的價格？ 為了解決這個問題，他們使用動態定價，正如你猜到的那樣，它基於機器學習和人工智能。

動態定價使他們能夠根據騎行距離、需求和可用性確定其服務的價格。 他們也使用機器學習和人工智能來解決其他問題。 這些技術可幫助他們確定 ETA、查找取貨地點和檢測欺詐行為。

2. 電子郵件

電子郵件似乎是一個小領域，但由於人工智能用例和應用程序，它已經取得了許多進步。 您可能已經多次使用過 Gmail 的自動回復建議。 谷歌於 2015 年發布了該功能，從那時起，它一直是一個受歡迎的功能。

電子郵件中人工智能的另一個結果是谷歌的自動完成。 它為您提供建議，只需按一下按鈕即可完成句子。 如果您有該功能可用，則無需編寫那些長電子郵件。 以下是人工智能和機器學習在電子郵件中的其他一些影響：

了解更多：人工智能的 5 大優勢

電子郵件分類

您一定看過 Gmail 在“主要”、“社交”和“促銷”收件箱中的電子郵件分類。 您有沒有想過 Gmail 如何對這些電子郵件進行分類？

為此，它使用機器學習和人工智能。 谷歌在一篇研究論文中指出了這是如何工作的，因為他們提到每當您將電子郵件標記為必要時。 Gmail 從中學習並相應地對此類電子郵件進行分類。

垃圾郵件過濾

正如 Gmail 可以對您的電子郵件進行分類一樣，它還可以識別垃圾郵件。 垃圾郵件對許多人來說是一個重大問題。 每天大約有 145 億條消息是垃圾郵件。 並且有許多類型的垃圾郵件。

身份盜用、網絡釣魚、欺詐只是垃圾郵件構成的眾多威脅中的一部分。 為幫助您避免垃圾郵件，Gmail 使用 AI 和 ML 來識別此類電子郵件。 它需要 AI 和 ML，因為簡單的過濾器在這種情況下不是很有用。

例如，如果您過濾掉包含“尼日利亞王子”一詞的電子郵件，這只是一個臨時解決方案。 為此，垃圾郵件發送者將開始使用新名稱。 這就是為什麼過濾器必須始終學習以確保它能夠識別垃圾郵件的原因。

垃圾郵件過濾的另一個問題是個性化。 營銷電子郵件對其他人來說可能是垃圾郵件，但對您來說可能不是垃圾郵件。

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3. 金融

人工智能在經濟學領域有很多應用。 例如，Betterment 和 Wealthfront 等公司正在使用人工智能為客戶提供基於專家投資者最佳實踐的投資建議。 這種解決方案的優點是人們可以以低成本獲得非常有價值的指導。

機器人顧問在許多領域越來越受歡迎。 許多年輕人使用這些顧問來做出財務決策。 該領域的銀行和其他主要機構也在尋找不同的方式來使用人工智能取得更大的進步。 了解有關銀行業 AI 的更多信息。 除此之外，金融領域的其他一些人工智能示例如下：

防止欺詐

FICO 是一家信用評級確定公司，它使用人工智能來預測欺詐交易。 對於簡單的人類思維來說，分析在銀行等金融機構中發生的交易幾乎是不可能的。

銀行和主要金融機構的交易量相當高。 這就是為什麼人工智能可以在這方面提供幫助。 FICO 為此目的使用神經網絡。 它檢查多個因素，例如交易規模及其頻率，以確定可信度。

通過手機支票存款

美國的許多主要銀行已開始提供通過多個智能手機應用程序存入支票的便利。 這是最有趣的 AI 示例之一，因為客戶不需要親自到銀行來存入支票。

他們可以簡單地拿出手機，打開應用程序，掃描支票，然後存款。 在這些人工智能用例中，軟件會檢查支票上的文字，並使用 OCR 將其轉換為文本。

4. 社交媒體

社交媒體平台已成為我們日常生活中不可或缺的一部分。 他們並沒有失去聯繫。 所有主要的社交媒體平台都以一種或另一種方式使用人工智能和機器學習。

Snapchat 的面部過濾器是社交媒體中人工智能的一個很好的例子。 他們的濾鏡被稱為 Lenses，於 2015 年問世。從那時起，它們就成為了 Snapchat 的主要亮點。 它跟踪面部的移動並相應地應用過濾器。

我們在以下幾點討論了社交媒體中的其他人工智能用例：

Facebook

你有沒有想過 Facebook 如何向你推薦你可以在上傳照片時標記的朋友？

Facebook 為此目的使用人工智能。 它通過面部識別軟件識別照片中出現的人，並為您提供相應的建議。 通過對人工智能的大量投資，Facebook 能夠實現如此復雜的面部識別。

由於面部識別技術，Facebook 已經收購了多家公司。 他們在 2016 年收購了 Faciometrics 和 Masquerade，並在 2012 年收購了 Face.com。它們都是數百萬美元的收購。

面部識別並不是 Facebook 使用人工智能的唯一地方。 它還使用人工智能來個性化其用戶的提要。 人工智能還幫助 Facebook 改進其定向廣告。 目標廣告的準確性越高，其點擊率就越高。 Facebook 從其廣告中賺錢，因此，它非常注重提高他們的定位。

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Instagram 和 Pinterest

Instagram 在社交媒體行業迅速崛起。 它的快速增長是 Facebook 在 2012 年收購該平台的諸多原因。

Instagram 也使用人工智能。 它使用人工智能來理解表情符號的上下文。 通過理解表情符號的含義，它建立了一個向人們推薦表情符號的推薦系統。 例如，震驚的表情符號可能會替代“OMG”。

雖然它可能看起來像是一種浪費的人工智能應用，但 Instagram 的表情符號使用量已經顯著增加。 此功能幫助他們提高了用戶參與度。 它還可以幫助他們了解人們如何使用他們的平台。

同樣，Pinterest 使用 AI 來查找圖像中存在的對象。 在識別圖像中存在的對像後，它會向用戶推薦相似的圖像（或“圖釘”）。 防止垃圾郵件和優化廣告效果是 Pinterest 使用機器學習的其他一些領域。

聊天機器人

您一定在多個平台上見過聊天機器人。 它們也是人工智能的產物。 Facebook 在 2015 年收購了 Wit.ai。Wit.ai 是一個幫助開發人員創建聊天機器人的引擎。 這些機器人可以集成 NLP（自然語言處理）。

在 Facebook 收購 Wit.ai 後，它向開發人員發布了它的 Messenger，以便他們可以使用 Wit.ai 的功能來構建更具會話性和先進性的聊天機器人。

Slack 是此類平台的另一個例子。 它允許開發人員合併聊天機器人。 除了社交媒體，許多網站也利用這種基於人工智能的技術來增強用戶體驗。 了解有關如何使用 Python 製作聊天機器人的更多信息。

人工智能是未來

在閱讀了我們在這里分享的各種 AI 示例之後，您一定已經了解這項技術的影響力有多大。 而且它還在上升。 許多組織正在使用 AI 來增強其用​​戶體驗、性能或效率。

這就是為什麼對人工智能專業人士有巨大需求的原因。 如果您想成為 AI 專家，我們建議您參加人工智能課程。 您也可以訪問我們的博客並查看我們關於此主題的文章和指南。

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