今天人工智能的例子太多了，要选择一些具有代表性的人工智能例子就成了一个难题。虽然人工智能在各个行业的应用例子很多，但它仍然被认为是一股仍在崛起的新生力量。事实上，人工智能对许多企业的技术平台至关重要，包括金融、零售、医疗保健和媒体。人工智能和深度学习的例子也数不胜数。虽然一些选定的人工智能示例彼此之间存在很大差异，但它们都有一个共同特征：输入的数据越多，学得越多。这就是人工智能：从输入中学习的软件系统。这是大数据分析和人工智能之间的主要区别：大数据可以扫描数据并揭示趋势，而人工智能可以做到这一点，还可以根据输入进行调整。AI示例：跨行业的AI以下AI示例正在引领市场——未来几年采用AI的企业可以参考以下示例。1.Siri和Alexa语音助手在企业运营中扮演着越来越重要的角色。他们面临的挑战是需要真正理解人类语言，但真正理解人类更难。这就是人工智能的用武之地。虽然人工智能系统工程师可以构建这些语音助手，但他们无法在发布时将很多人类特征嵌入其中。因此，人工智能系统需要大量使用机器学习技术，才能更好地完成人机交互这一异常复杂的任务。借助人工智能，语音助手将越来越能够搜索网络、帮助人们购物和提供导航。语音技术有望在家庭助理中发挥重要作用，帮助照顾老人。这是AI语音识别的无数其他示例之一。2.亚马逊和响应客户输入的在线商务系统的概念本身并不是人工智能的一个例子。例如，检测用户对衬衫产品的了解然后在线推荐衬衫广告的应用不一定是高级人工智能应用。但以亚马逊的推荐系统为例，它是交易人工智能平台的强大引擎。人们可能已经观察到它的能力，这个系统可以不断学习。从本质上讲，大量购物者正在“教导”亚马逊的人工智能系统更好地展示可能正在打折的商品。也就是说，将一件物品与过去展示过的另一件物品相匹配将促进销售，并且可以将半关联的概念（例如灯架与摄影设备）联系起来。另一方面，这样的高端人工智能系统需要庞大的计算平台来处理所有这些数据。使用小型服务器的用户很难支持此类系统。显然，AmazonWebServices拥有世界领先的计算平台。3.潘多拉对于那些相信人工智能将接管人类工作的人来说，潘多拉人工智能系统是与人类合作的一个例子。首先，Pandora在音乐专业人士的帮助下对歌曲进行分析和分类。Pandora会查看歌曲的450种属性进行分类，从演唱风格到节奏感。当它的人工智能算法起作用时，它会根据用户对其歌曲库的反应整合大量推荐。AI系统随后可以将对用户有意义的歌曲进行分组，批量呈现。4.Cogito这无疑是人工智能最活跃的领域之一：在销售和客服电话中使用人工智能可以增强与客户的情感联系。具体来说，使用AI进行交互比人类更具同理心。当然，这是人工智能应用的前沿领域。Cogito（拉丁语，意为“自我意识”）使用了人类互动的一个关键真理：不仅仅是词语的意思，还有它们的表达方式、情绪、节奏和感觉。Cogito软件实时分析对话，提供关于什么是对什么是错的线索和提示。也许对话者可能切入了太多话题，或者反应不够迅速。应用程序提供基于颜色的警报和更新。该软件可以分析数百个线索来确定谈话的情感质量。5.NestAI增长的主要驱动力之一是资金雄厚的参与者之间的竞争，他们希望尽早获得市场份额。以谷歌旗下的家用恒温器Nest为例。它的部分目标是将谷歌的人工智能构建到设备中，以应对苹果的Siri和亚马逊的Alexa的日益普及。Nest使用人工智能来适应人类行为模式，获得持续的输入线索，并在居家办公时做出更准确的响应。在所有者设置系统一段时间后，Nest可以自行整合输入。不管怎样，智能家居设备（物联网设备）无疑是人工智能市场主导地位的关键战场。让一整套智能家居设备协同工作，响应家庭成员的命令并根据他们的行为进行学习，显然是家庭人工智能的未来。6.Boxever总部位于爱尔兰的Boxever推出了Boxever“个性化平台”，主要目标是旅游行业。其基于云的平台允许旅游公司创建其客户的单一视图，从而更有效地向客户进行营销。它的目标是通过单独定位客户来改进销售流程。如果人工智能可以在一对一的基础上定制交互过程，理论上它可以更有效地服务（并销售给）客户。Boxever的方法认识到竞争的关键领域是客户体验。如果零售商更加谨慎地满足客户需求，他们将赢得电子商务竞争。而且使用智能软件的成本远低于人类销售代表。7.AIRobotics、Humanoid和其他机器人的人工智能应用，包括加州大学伯克利分校的BRETT和麻省理工学院的MITdog。Sophia是AI机器人的一个例子，它已经成为媒体热点，与NBC主持人吉米法伦在“今夜秀”中聊天和唱歌。除了流行文化的喧嚣之外，还有各种形状和大小的AI机器人。例如，iRobot的RoomBA980吸尘器，利用人工智能技术在家中完成各种清洁任务。该公司声称Roomba已售出超过1000万台RoomBA980真空吸尘器。8.垃圾邮件过滤器中人工智能的核心是学习。使用机器学习和其他人工智能技术，软件系统将在没有人类帮助的情况下变得更加智能。当然，利用人工智能来防止垃圾邮件是迫切需要机器学习的领域。员工（甚至团队）努力跟上垃圾邮件的增长。例如，Gmail部署机器学习算法来过滤（大部分）垃圾邮件。为此，垃圾邮件过滤器试图更快地跟上垃圾邮件发送者的工作，他们不断使用创造性的方法来欺骗收件人。垃圾邮件过滤器中的人工智能不断扫描元数据，例如发件人的位置或主题行中的关键字。如果你不会学习，几天后垃圾邮件过滤器就不起作用了。人工智能技术使用人类的输入：因为对一个用户有价值的优惠券对另一个用户来说是垃圾邮件。特定用户如何对邮件流进行分类必须是垃圾邮件过滤器学习的一部分。9.网上银行银行为用户提供便利：扫描他们的支票并将金额存入他们的移动设备，而无需前往实体分行存款。问题：这样做需要机器读取用户的签名，这是一项混乱且令人困惑的工作——即使对于工人来说也是如此。在其他供应商中，MitekSystems专注于基于软件的身份验证。它的人工智能技术使用计算机视觉和机器学习来确保移动到银行的交易安全。例如，Mitek使用视觉算法对银行交易中的无数ID格式进行分类。其核心是光学字符识别(OCR)软件，可扫描文档并将数据转换为可编辑格式。OCR软件可以使用人工智能进行调整，以准确提取个人的签名或指纹。10.贷款和信用卡处理当消费者申请信用卡或贷款时，消费者的信用评分（FICO）（通常在300到850之间）将起到至关重要的作用。过去，信贷员审查这些贷款和信用卡申请。虽然仍然有很多工人，但许多关于信用卡的决定，或者是否接受消费者的申请，都是由机器学习系统做出的。同样，学习是该过程的核心部分。银行经理可以设定参数，决定他们是希望当前的信贷标准宽松还是收紧。但他们希望银行的机器学习系统能够随着时间的推移学习，以更准确地识别哪些申请人是安全的借款人。11.如果没有人工智能和机器学习，Lyft和UberBike共享就不会存在。具体来说，车费、预计到达时间、路线：这些都是人工智能计算出来的。人工智能即时进行大量计算。如果没有机器学习系统分析情况，然后将结果数据路由到用户和驾驶员应用程序，这些计算的数量和复杂性是不可能的。当然，Lyft和Uber将此记录在自己的系统中，并且这两家公司拥有大量有关用户模式的数据。未来，这些服务预计将迎来无人驾驶汽车的时代（尽管充其量何时发生仍不清楚）。没有人类司机因素，运行系统的过程变成了更纯粹的逻辑机器学习计算。从理论上讲，这应该会导致拼车服务成本下降，甚至可以节省雇用司机的成本。12.社交网络主要社交媒体网络是人工智能发展的核心驱动力。尤其是Facebook，似乎已经接受了人工智能的各个方面。例如，它的算法定义了用户的时间线，决定是否在他们的时间线上显示或不显示他们朋友的某些帖子。该公司知道，如果显示用户的每个朋友，时间线会变得非常混乱，令人厌烦。因此，时间线算法可以了解用户正在与谁交互以及它通常会忽略什么。对Facebook来说最重要的是，社交网络使用人工智能来帮助个性化向用户提供广告的方式，因此它与广告的显示方式具有一定程度的相关性。请注意，Facebook允许用户评论广告与时间线的相关性；每个用户评论都有助于系统学习并变得更加完善。由于他们使用人工智能来微调他们的显示系统的方式，Facebook和谷歌在整个在线广告市场中占有很高的比例。此外，Facebook使用图像识别AI技术来识别照片中的面孔，以便邀请用户标记他们。毫不奇怪，考虑到照片对Facebook的重要性，Facebook在面部识别技术上投入了大量资金。使用机器“阅读”照片是当今人工智能时代最显着的进步之一。
