简介：本文的首席执行官注释将介绍人工智能辅助交换集团的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
人工智能涉及九个部分，包括：1。核心技术领域（AI芯片，IC，计算机视觉，机器学习，自然语言处理，机器人技术，生物识别技术，面部识别技术，语音识别，大数据处理，大数据处理）2。智能终端行业（VR/AR，人工智能服务平台，家庭智能终端，3G/4G智能终端，金融智能终端，移动智能终端，智能终端软件，智能硬件，软件开发平台，应用程序系统等）娱乐，智能物流，智能健康保证，智能和解服务，智能文化服务等）6。智能医疗部门（医学成像人工智能，智能辅助诊断提醒/临床决策 - 制定诊断系统，手术机器人，医疗服务机器人，医疗机器人，医疗机器人，机器人和医疗服务机器人，医疗语音识别条目，混合实际技术医疗大数据平台，数据分析系统EM（BI），精密医疗服务等）7，智能制造业（智能生产线，工业机器人，工业互联网，工业配件等）8。智能汽车行业（汽车电子，汽车电子产品，汽车网络，自动驾驶，无人驾驶技术，激光雷达，车辆制造商等）9。智能救生部门（未来生活模式，智能生活家庭，智能家居电器，3C电子，智能磨损等）
评论
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，研究并开发了用于模拟，扩展和扩展的智能理论，方法，技术和应用系统。ArtherticeIntellioncence是计算机科学的分支。它试图了解智力的本质，并生产一种可以响应人类情报的新智能机器。自然语言处理和专家系统。“人工智能”一词最初是在1956年在达特茅斯协会提出的。许多理论和原则以及人工智能的概念也扩大了。徒劳人工智能是一门具有挑战性的科学。那些从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。人工智能包括一门非常广泛的科学科学。它由不同的领域组成，例如机器学习，计算机视觉等。总的来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够竞争一些通常需要人类智能才能完成工作的人类智能。但是不同的时代。不同的人对这项“复杂工作”有不同的理解。例如，最初需要的重型科学和工程计算是人类大脑。现在，计算机不仅可以完成此计算，而且可以比人大脑更快，更准确地完成计算。这项工作是“一项复杂的任务，需要人类的智能才能完成”。可以看出，随着时代的发展和技术的发展，复杂任务的定义发生了变化。人工智能的具体目标自然而然地随着时代的变化而自然发展。一方面，它继续获得新的进步，一方面，它已转移到一个更有意义，更艰难的目标。 主要材料意味着可用于研究人工智能和可以意识到人工智能技术的机器是计算机。人工智能的发展历史与计算机科学和技术的发展历史有关。除了计算机科学外，人工智能还涉及许多学科，例如信息理论，控制理论，自动化，生物学，生物学，生物学，心理学，数学逻辑，语言学，语言学，医学和哲学。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示，自动推理和搜索方法，机器学习和知识获取，知识处理系统，自然语言理解，计算机视觉，智能机器人，自动程序设计和自动计划设计和其他方面。
[编辑本段] [手册和智能]
人工智能的定义可以分为两个部分，即“人造”和“智能”。“人造”更好地理解，争议不是很好。有时我们必须考虑什么是人类和制造，还是水平是什么。智力足够高以创造人工智能，等等。
“智力”是什么，有很多问题。这涉及其他问题，例如意识，自我，思维（包括无意识的_Mind）。人们理解的唯一智慧是人们自己的智慧，但这是一个普遍的认可。我们对我们自己的智力的理解非常有限，对人类智慧的需求的必要要素有限，所以这是难以定义“人造”制造的“智能”。因此，有关智能本身的搜索。对动物或其他人工系统的其他智能也通常被视为与人工智能有关的研究主题。
人工智能目前正在计算机领域，该领域受到了越来越多的关注。它应用于机器人，经济和政治决策，控制系统和仿真系统中。
[编辑本段] [人工智能的定义]
纳尔逊教授是美国著名的斯坦福大学人工智能研究中心，它定义了这种对人工智能的定义：“人工智能是一门关于知识的学科 - 如何代表知识以及如何获得知识和使用知识。”马萨诸塞州理工学院的另一位美国公司温斯顿也认为：“人工智能是研究可以使计算机过去做的智能工作。”这些主张反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。也就是说，人工智能是研究人类智能活动，用一定的智能构建人造系统的定律，并研究如何使计算机完成人类智能在人类智能中的智能过去，也就是说，要研究如何应用计算机软件和硬件来模拟人类中的某些人类智能，以模拟人类基本理论，方法和行为技术的某些智能。
人工智能（AI）是计算机学科（AI）的分支。自1970年代以来，它一直被称为世界上三项主要的切割边缘技术（空间技术，能源技术，人工智能）之一。它也被认为是21世纪的三个顶级技术之一（基因工程，纳米 - 纳米 -科学和人工智能）。这是因为它在过去三十年中取得了快速发展，在许多纪律领域已广泛使用，并取得了成果。人工智能逐渐成为一个独立的分支。
人工智能是一门学科，可以使一些思维过程和智能行为（例如学习，推理，思维，计划等）模拟计算机。可以说，哲学和语言学几乎是自然科学和社会科学的所有学科。该范围远远超出了计算机科学的范围。人工智能与思维科学之间的关系是实践与理论之间的关系。人工智能处于思维科学的技术应用水平。它是一个应用程序分支。从思维的观点来看，人工智能不仅限于逻辑思维。有必要考虑图像思维和鼓舞人心的思维，以促进人工智能的突破发展。数学通常被认为是多个学科的基础科学。数学也进入语言和思维领域。智能学科还必须借用数学工具。数学不仅在标准逻辑，模糊数学等中发挥作用，而且数学进入人工智能学科。他们将相互推广并发展更快。
[编辑本段] [实际应用程序]
机器视觉：指纹识别，面部识别，视网膜识别，虹膜识别，棕榈线识别，专家系统，智能搜索，定理证明，游戏，自动编程和航空航天应用程序。
[编辑本段] [学科范围]
人工智能是学科的边缘，属于自然科学和社会科学的十字架。
[编辑本段] [涉及学科]
哲学与认知科学，数学，神经病学，心理学，计算机科学，信息理论，控制理论，不规则理论，仿生主义，
[编辑本段] [研究范围]
自然语言处理，知识表现，智能搜索，计划，计划，机器学习，知识获取，调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不准确和不确定的管理，人工生活，神经网络，神经网络，神经网络，复杂系统，遗传算法
[编辑本段] [应用程序字段]
智能控制，机器人技术，语言和图像理解，基因编程
[编辑本段] [意识与人工智能之间的差异]
就其本质而言，人工智能是对人们思考的信息过程的模拟。
对于人类思维模拟，可以从两条道路上进行。一个是结构模拟，模仿人脑的结构机制以创建“人脑”机器；第二个是功能模拟，暂时将人脑的内部结构放在一边，从IT功能过程模拟中，现代电子计算机的出现是人类脑思维功能的模拟，以及对人脑信息过程的模拟思维。
人工智能不是人类的智力，也不超过人类的智力。
“机器思维”是人类思维的本质：
1.人工智能的过程纯粹是无意识的机械物理学。人类智力主要是一个生理和心理过程。
2.人工智能不是社交。
3.人工智能没有能力移动人类意识。
4.两者的思考始终是领先的，计算机的功能就在后面。
[编辑本段] [强大的人工智能和虚弱的人工智能]
人工智能的更为流行的定义也是该领域的早期定义。它是约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出的|在1956年：举行达特茅斯会议：人工智能是让机器使机器使机器看起来像是人们所显示的智能行为。人工智能的智能是人类制造机器。从总的来说，人工智能的大多数定义可以分为四类，即，机器“像人”，“像人”，“理性思维”，“理性思维”和“理性行动”。“行动”应理解为采取行动或制定行动决策而不是身体运动的决定。
强大的人工智能
强烈的人工智能观点认为，可以创建可以真正合理的推理和问题解决问题的智能机器，并且可以将这种机器视为有意识和自我意识。有两种强大的人工智能类型：
人们的人工智能，即机器的思维和推理就像人们的思想。
非类人的人工智能，即机器作为一个人具有完全不同的意识和意识，并使用完全不同的推理方式作为人类。
人工智能薄弱
人们认为，薄弱的人工智能观点是不可能创建能够真正合理的推理和解决问题的智能机器。
主流科学研究集中在人工智能上，人们普遍认为该研究领域已取得了相当大的成就。强大的人工智能的研究处于停滞状态。
强烈人工智能的哲学争议
“强大人工智能”一词最初是由约翰·罗杰斯·海勒（John Rogers Hyler）为计算机和其他信息处理机的处理机创建的。它被定义为：
“强有力的人工智能意见认为，计算机不是研究人们思考的工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就在思考。”3，1980）这意味着计算机从事智能活动。智能的含义是多才多艺和不确定的，如下所述。当使用计算机解决问题时，您必须知道清晰的程序。当人们不知道该过程时，很多情况都可以根据HEU持续的方法巧妙地解决问题。例如，识别文本，图形，声音等。此外，由于学习的基础推理，改善和归纳推理的能力也是一个例子。此外，尽管解决方案很明显，但实施它需要很长时间。对于此类问题，人们可以在短时间内找到一个好的解决方案，例如竞争竞争。此外，当计算机没有提供足够的逻辑正确信息时，它就无法理解其含义，并且如果人们只给予人们不足和不正确的信息，人们可以根据适当的补充信息掌握它，并且他们也可以掌握它。以其含义为例。自然语言就是一个例子。使用计算机对自然语言进行处理称为自然语言处理。
关于强人人工智能的辩论与更广泛的 - 宽 - - 软件和二元论。辩论的要点是：如果机器的唯一工作原理是转换编码数据，则它考虑了这台机器吗？希勒认为这是不可能的。代码和这种实用的事情不了解。机器确实在思考和有意识的人类。
丹尼尔·丹内特（Daniel C. Dennett）对其书籍意识的信念解释说，人们只是一台灵魂机器。我们为什么认为人们可以拥有聪明和普通的机器？他认为上述数据转换机可能具有思维和意识。
一些哲学家认为，如果有弱的人工智能可用，那么也可以实现强大的人工智能。我永远不知道另一个人是否真的像我这样很聪明，还是她 /他看起来很聪明。基于这一论点，因为虚弱的人工智能认为机器看起来很聪明，因此不能完全否认这台机器真的很聪明。布莱克本认为这是一个主观问题。
应当指出的是，虚弱的人工智能并没有完全反对强大的人工智能，也就是说，即使强大的人工智能是可能的，人工智能仍然有意义。至少，当今的计算机可以做一些事情，例如算术操作，等等。。，一百多年前，它们被认为是聪明的。
[编辑本段] [人工智能的简短历史]
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但是随着自1941年以来电子计算机的开发，技术最终可以创造机器智能。然后，由于研究人员已经开发了许多理论和原则，并且人工智能的概念也已经建立了。扩展。在它的历史上，人工智能的发展比预期的要慢，但是它从40岁的40岁开始，从40岁开始，几年前出现了许多AI计划，他们也影响了该计划开发其他技术。
计算机时代
信息存储和处理信息存储和处理的各个方面的一场革命。在美国和德国出现的这一发明是一台电子计算机。第一台计算机占用了几个带空气调节的大房间，这是一场噩梦：只是为运行程序设置数千条线。可以在1949年之后存储程序的计算机使输入程序变得更简单，并且计算机理论的开发产生了计算机科学，并最终提倡人工智能的出现。计算机电子方法的发明用于为人工智能提供介质。
AI的开始
尽管计算机为AI提供了必要的技术基础，但直到1950年代初，人们才注意到人类智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳（Norbert Wiener）是研究反馈理论的最早的美国人之一。它将比较收集的房间的集体房间与希望的温度，并做出反应以打开加热器以控制加热器以控制环境温度。它指出了所有智能活动都是反馈机制的结果。反馈机制可能会由机器模拟。这一发现对早期AI的发展产生了重大影响。
1955年底，纽厄尔（Newell）和西蒙（Simon）制定了一个名为“逻辑理论家”的程序。该计划被许多人视为第一个AI计划。最有可能获得正确结论以解决问题的计划。“逻辑专家”对公共和AI研究领域的影响使其成为AI发展的重要里程碑。1956年，约翰·麦卡锡（John McCarthy）的组织认为人工智能之父被认为是人工智能之父的父亲。学习后，我收集了许多对智能机器情报感兴趣的专家和学者，以进行一个月的讨论。他邀请他们前往佛蒙特州参加“达特茅斯人工智能夏季研究协会”。从那时起，该领域被命名为“人工智能”。尽管达特茅斯不是很成功，但它确实集中在AI的创始人上，并为未来的AI研究奠定了基础。
在达特茅斯会议后的7年中，AI研究开始迅速发展。尽管该领域尚未明确定义，但会议中的某些想法已被重新考虑和使用。卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）和麻省理工学院（MIT）开始成立AI研究中心。研究面对新的新闻：挑战：在下一步中，您需要建立一个可以更有效解决问题的系统，例如减少“逻辑专家”中的搜索；有一个可以进行自我学习的系统。
在1957年的新程序中，测试了“ GM问题溶剂机”（GPS）的第一版。该计划由同一组“逻辑专家”开发的同一组扩展，以扩大维也纳的反馈原则，这可以解决解决方案的常识问题。两年后，IBM成立了一个AI研究小组。赫伯特·吉恩特（Herbert Geerneter）花了3年的时间制作了解决几何形状的程序。
当越来越多的程序出现时，麦卡锡（McCarthy）忙于AI历史上的突破。1958年，麦卡锡宣布了他的新成就：LISP语言。LISP今天仍在使用。“ LISP”的意思是“表处理”（表处理”（列表处理），它迅速采用了大多数AI开发人员。
1963年，麻省理工学院从美国政府获得了220万美元的资金来学习机器辅助认可。国防部高级研究计划（ARPA）的资金保证，美国已领导苏联技术进步。该计划吸引了来自世界各地的Plancuper科学家，加快了AI研究发展的速度。
大量程序
将来出现了大量程序。著名的人之一叫做“ Shrdlu”。“ shrdlu”是“微型世界”项目的一部分，包括微型世界中的研究和编程（例如，只有有限数量的几何形状）。由马文·明斯基（Marvin Minsky）领导的研究者发现，面对小型对象，计算机，程序可以解决空间和逻辑问题。其他人，例如1960年代后期出现的“学生”，可以解决代数问题。“先生”可以理解这些程序的简单英语句子结果有助于理解语言和逻辑。
1970年代的另一个进展是专家系统。专家系统可以预测在一定条件下某种解决方案的概率。由于当时计算机的能力很大，专家系统可以从数据中获取法律。专家系统的市场应用非常广泛。在过去的十年中，专家系统已用于股票市场预测，帮助医生诊断疾病，并指示矿工确定矿物质的位置。由于专家系统存储的规则和信息，所有这些都是可能的。
1970年代，AI开发中使用了许多新方法，以及著名的明斯基结构理论。此外，大卫·马尔（David Marr）提出了一种新的机器视觉理论，例如如何使用一对图像的阴影，形状，颜色，边框和纹理。通过分析此信息，您可以推断图像可能是什么。同时的另一个结果是序言。1972年，提出了。在1980年代，AI更快地进步并进入了企业领域。在1986年，与美国AI相关的软件和硬件销售达到4.25亿美元。由于其实用性，特别需要专家系统。像数字电气公司这样的公司使用XCON Expert System对VAX大型机器程序进行编程。专家系统。为了满足计算机专家的需求，一些生产专家系统协助公司（例如Teknowledge和Intellicorp.s）在现有专家系统中查找和纠正错误，设计了其他一些专家系统。
从实验室到日常生活
人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响。计算机技术不再仅属于实验室中的一小群研究人员。个人计算机和许多技术杂志使计算机技术在人们面前展示。由于AI开发的需求，一波研究人员进入了一家私人公司。超过150家DEC（雇用了700多名员工从事AI研究），花费了10亿美元在内部AI开发小组中。
其他一些AI领域也在1980年代进入市场。其中之一是机器视觉。Minsky和Marr的结果现在用于生产线上的相机和计算机中，以执行质量控制。尽管非常简单，但这些系统可能与黑白差异不同，黑白差异与物体形状不同。到1985年，美国有100多家公司来生产机器视觉系统，销售总额为8000万美元。
但是在1980年代，对于人工智能行业来说，这并不是所有的美好时光。86-87对AI系统的需求减少了，该行业损失了近5亿美元。-三分之一的巨额利润损失迫使许多研究领导者减少了资金。另一个令人失望的是，国防部的高级研究和计划部门支持了So称为“智能卡车”。
尽管发生了这些沮丧的事件，但AI仍在缓慢恢复发展。日本已经开发了新技术。如果美国的模糊逻辑可以从不确定条件下做出决定；有神经网络，他们被认为是ASIN命令，以实现人工智能的可能方式。简而言之，AI在1980年代被引入市场，并显示出实用价值。可以相信它将是21世纪的勺子。人工智能技术在中国军队的“沙漠风暴”行动中进行了测试。Fang的智能装置已通过战争进行了测试。人工智能技术用于导弹系统和警告显示以及其他高级武器。AI技术也进入了家庭。智能计算机的增加引起了公众的兴趣；可以购买一些用于Apple Machines和IBM兼容的机器应用软件，例如语音和文本识别；使用模糊逻辑，AI技术简化了相机设备。对人工智能相关技术的需求更多，促使了新的进步。
人工智能专业机构
我们。
1.马萨诸塞州技术学院马萨诸塞州技术学院
2.斯坦福大学斯坦福大学（CA）
3.卡内基·梅隆大学卡内基·梅隆大学（PA）
4.加利福尼亚大学 - 伯克利分校
5.华盛顿大学华盛顿大学
6.德克萨斯大学 - 奥斯汀大学德克萨斯大学
7.宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学
8.伊利诺伊大学 - 乌下 - 坎普尼亚·埃利纳娜·坎普尼分支机构
9.马里兰州大学公园
10.康奈尔大学（纽约）
11。
12.佐治亚理工学院
密歇根大学 - 安阿伯密歇根大学
14.南加州大学
15.哥伦比亚大学哥伦比亚（纽约）
加利福尼亚大学洛杉矶分校加利福尼亚 - 洛杉矶
17.布朗布朗大学（RI）
18.耶鲁大学耶鲁大学（CT）
19.加州大学迭戈分校加利福尼亚大学
20.威斯康星大学麦迪逊分校
中国
1.北京大学
2. Tsinghua大学
3.哈尔滨技术大学
4. Xiamen大学人工智能研究所
5.中国AI企业家研发俱乐部
人工智能的主要应用领域是：1。加强学习领域；2.生成模型字段；3.内存网络字段；4.数据学习字段；5.模拟环境；物流管理领域。
1.加强学习领域
强化学习是一种通过实验和错误学习的方法，它受到人类学习的新技能的启发。在加强学习的典型情况下，我们要求参与者采取行动以通过观察当前情况来最大程度地提高反馈结果。您执行动作，实验将从环境中获得反馈，因此它可以确定该动作的效果是正面还是负面的。
2.生成模型字段
通过收集大量样品，人工智能生成的模型具有很强的相似性。换句话说，如果训练数据是面部的图像，则在训练后获得的模型也是类似于人脸的合成图像。
顶级人工智能专家伊恩·古德弗洛（Ian Goodfellow）为我们提出了两个新想法：一个是发电机，它负责输入数据的新内容；另一个是标识符，该标识符负责判断生成器生成的内容是否为真或错误。通过这种方式，生成器必须重复学习合成内容，直到标识符无法区分生成器内容的真实性为止。
3.存储网络字段
如果人工智能系统适应人类等各种环境，我们必须不断掌握新技能并学会应用。传统的神经网络很难满足这些要求。例如，在神经网络培训任务后，如果经过培训以解决该任务，B任务，然后该网络模型不再适合A。
目前，某些网络结构可以使模型具有不同程度的内存。长期内存网络可以处理并预测时间顺序。逐渐的神经网络学习独立模型之间的水平关系，提取共同特征并完成新任务。
4.数据学习字段
过去，深度学习模型需要大量的培训数据才能取得最佳结果。没有大型训练数据，深度学习模型将无法取得最佳的结果。例如，当我们使用人工智能系统来解决任务时缺乏数据，会出现各种问题。有一种称为迁移学习的方法，即将培训模型转移到新任务中，以便易于解决问题。
5.模拟环境领域
如果人工智能系统应用于现实生活，那么人工智能必须具有适用性的特征。因此，开发一个数字环境，模拟真实的物理世界和行为将为我们提供测试人工智能的机会环境可以帮助我们很好地了解人工智能系统的学习原理以及如何改进系统，还为我们提供了可以应用于真实环境的模型。
6.医疗技术领域
目前，垂直领域的图像算法和自然语言处理技术基本上可以满足医疗行业的需求。许多技术服务提供商都出现在市场上，例如提供智能医学成像技术的Shang Deyun Xing，并开发了人工智能细胞识别医学诊断系统。维多利亚分支机构和Ruo Shui Medical的世界，并提供了智能的辅助诊断。服务平台是一个统计处理医学数据的世界。尽管智能医疗服务在协助诊断和治疗，疾病预测，医学成像辅助诊断和药物开发方面发挥着重要作用。医院和企业与医院之间不透明的合作，这引起了技术发展与数据供应之间的矛盾。
7.教育领域
HKUST XUNFEI和学校教育等公司已经开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以更改测试论文，可以进行问题和机器答案。可以纠正和改进VOICE；人机互动可以在线回答问题。AI+教育可以在一定程度上改善教育行业的教师和成本的分配。它从工具级别为教师和学生提供了更有效的学习方法，但不能对教育内容产生更大的影响。
8.物流管理领域
物流行业使用智能搜索，推理计划，计算机视觉，智能机器人和其他技术来自动化分配，加载，卸载，运输和仓库的转换，这些过程基本上可以实现无人运营。提供智能交付计划，优化物流供应，需求匹配和物流资源的分配。
人工智能分为五个领域：自然语言处理，计算机视觉，语音识别，专家系统和交叉-Area。了解人工智能并享受技术带给我们的方便生活。数据库
[第一方面：自然语言治疗]
自然语言处理是一门整合语言学，计算机科学和数学的科学。自然语言处理通常不是在研究自然语言，而是在开发可以有效实现自然语言通信的计算机系统的开发中，尤其是软件系统，尤其是计算机科学的软件系统，人工智能，语言学和语言学。相互用途的领域。自然语言处理的目的是实现各种理论和方法，以有效的人与计算机之间的有效交流。安全
1.多语言翻译。
自然语言处理的主要应用之一是外语翻译。当生活中遇到外国文章时，您想到的第一个是找到翻译网页或应用程序。但是，每种机器翻译的结果基本上都不符合语言逻辑。用于专业领域的翻译（例如法律和医学领域），机械的翻译根本不可行。
面对这种困境，自然语言处理正试图打开翻译的障碍。只要提供大量数据，机器就可以学习任何语言本身。机器将从0（零成本输入）进入大约2周的字段。因此，进入哪个字段可能是高度垂直的。例如，法律文章的翻译。高质量法律文章的总量有限。对于机器学习，这些文章可以确保可以确保95％的平滑度的翻译，并可以实时同步。
第二，虚拟我的助手。
虚拟的我的助手是指使用语音控制和文本输入来完成一些小事，以供普通生活。我的大多数助手都可以收集简单的生活信息，并在观看相关评论时，帮助您优化信息和智能决策。优化
同时，一些虚拟的我的助手也可以播放音乐的智能声音或直接接收电子邮件。这些是虚拟我的助手的变化之一。虚拟助手在我们生活的各个方面都应用，汽车，智能家居，智能汽车，智能汽车，智能客户服务，从许多方面来看，这基本上是一个虚拟的助手听语音说明。云计算
3.智能案例处理人工智能
自然语言处理还可以自动将累积案例转换为结构化数据库。机器学习和自然语言处理技术可以自动捕获医疗记录中的临床变量并生成标准化的数据库。随后，可变提取，产生的论文表产生的思维以帮助智能算法，以挖掘变量的相关性，刺激论文的想法，并同时为临床科学研究提供专业的统计分析支持。
它的水平是接受8年临床医学教育的研究生。这样，请阅读50页的医疗记录，并抓住并理解所有临床信息。办公室效率，寻求医疗的问题将得到很多缓解。
[第二个方面：语音识别]
语音识别是一门跨学科的学科。语音识别技术涉及的字段包括：信号处理，模式识别，概率和信息理论，人声机制和听觉机制，人工智能等。机器了解您说的话。这是人们长期存在的东西。现在，人工智能将这种理想变成了现实，并将其带入了我们通常的生活。
1.聪明的医院。
依靠人工智能技术和大数据，医院可以实现智能语音互动的知识，答案和病历查询。语音输入可以替换键入。至于您的讲话方式，您可以轻松输入计算机，平板电脑和移动检查室设备。每个人的单词都被转录为文本并显示在您的系统，PACS系统，顺式系统等中。我希望进入该位置此外，它可以预测健康风险并分组分析患者。
第二，口头评估。
在语音识别方面，有一个更有趣的应用程序评估服务。语音评估服务是使用云计算技术将自动语言评估服务放置在云中，并打开API界面供客户使用远程用法。在语音评估服务中，人 - 机器人交互式教学可以实现一个 - 一个人的口语辅助，好像我邀请外国老师在家，并在将来解决了愚蠢的英语问题。
[第三方面：计算机视觉]
计算机视觉是一门研究如何“看”机器的科学。处理是一种更适合眼睛观察或传输到仪器检测的图像。计算机视觉后，计算机将处理更适合人类眼观察的图像或传输到仪器检测。计算机视觉的主要任务是处理收集的图片或视频，以获取获得相应场景的三维信息。
1.智能安全性。
随着各级政府大力促进“安全城市”的构建，已经监控了越来越多的监视点，视频和刺刀产生了大量数据。尤其是高定义监控的普及，数据中的数据量，整个安全监控字段都在增加，并且通过手动分析和处理进行分析和处理此信息变得越来越困难。而且，尽管数据级别，安全业务的基本需求与技术逻辑高度一致AI，以及在能够参与之前预防的调查。
其次，面部识别。
目前，该国贩运儿童的犯罪活动相对猖ramp，受害者和受害者的数以万计。根据民事事务部的估计，目前，全国流浪儿童的人数约为1百万到150万。计算机视觉的“肖像识别和面部对比”可以使被绑架的儿童在7小时内恢复。这是计算机愿景在安全领域的巨大应用。犯罪和其他方面。
[第四方面：专家系统]
专家系统是人工智能中最重要，最活跃的应用领域。它是指某些专家领域的专家级别的知识和经验，这些专家领域包含大量专家。进行推理和判断的领域，模拟人类专家的决策过程，并解决需要与人类专家进行处理的复杂问题。
首先，无人驾驶汽车。
无人驾驶汽车是一种智能汽车，也称为车轮移动机器人。它主要依靠基于计算机系统的智能驱动器工具来实现无人驾驶驾驶的目标。从1970年代，美国，英国，德国和其他发达国家等发达国家开始进行无人驾驶车辆，并取得了突破性的突破性在可行性和实用性中。
自1980年代以来，中国就对无人驾驶汽车进行了研究。1992年，国防大学成功开发了中国第一辆真正的无人驾驶汽车。2005年，上海jiaotong大学成功开发了第一辆无人驾驶汽车。世界上最早的无人驾驶汽车已经测试了近500,000公里，并且是最后80,000公里的公里。没有人类安全干预措施完成。
2.天气预报
随着手机的普及，越来越多的人现在习惯于观看手机的天气预测，在天气预报中，专家系统的状态也是决定性的。专家系统可以首先通过用户的位置。通过手机的GPRS系统，并使用算法分析和预测涵盖该国的雷达图。
用户可以随时检查自己所处的天气。天气预报中没有一句“当地的雨水”，被街道25分钟后降雨，雨水会下雨，然后雨水停止50分钟。“给您一个独家的天气预报，以便您收到的天气预报可以准确到几分钟以及您所在的街道。
第三，城市系统
城市系统都通过运输，能源，供水和其他基础设施来数据，以收集散布在城市各个角落的数据，然后通过超级分析和大规模计算来计算以实现整个城市的整体真实时间分析，以便智能地城市跑。城市系统是第一个解决的问题是交通拥堵。这一年，杭州的城市大脑已经明智地分析了地图数据和相机数据，从而明智地智能地调整了交通信号灯，并且成功将车辆的交通速度提高了11％，这大大改善了旅行体验。
[第五方面：在各个领域的交叉使用]
实际上，人工智能的四个主要方面或多或少都参与了该领域的其他方面。但是，跨应用程序最突出的方面仍然是智能机器人。机器人是自动执行机器设备。它不仅可以接受人类命令，而且可以运行预组织的程序，还可以按照人工智能技术的原理行动它的任务是协助或替换人工工作，例如制造，建筑或危险工人。
1.物流机器人
物流机器人是高度灵活且聪明的物流自动化技术变革的领导者，这些技术变化结合了机器人产品和人工智能技术。消费升级，大规模SKU的库存管理以及控制人工成本的难度已成为常见的麻烦E -Commerce和零售行业。物流机器人的管理成本较低，包装完整，并且可以满足各种排序效率和准确性的要求。投资回报率很短。它的出现可以有效地提高生产灵活性，帮助企业实现智能转型，并且在正常生活中也将越来越多地应用。
第二，可爱的宠物机器人
孩子一直是父母的心脏和肉体，以及如何使孩子在起跑线上获胜也是父母非常关心的问题。目前，早期的教育尤其重要。实际的教育实际上是让孩子有效地玩耍，并让孩子在演奏过程中学习很多知识。它发展了儿童的脑力，能力，反应能力，美学能力以及兴趣和习惯的培养。
市场上的早期教育机构很昂贵，教师不足，也可能有某些安全危害。目前，可爱的宠物机器人的存在极大地缓解了这个问题。语音功能使它就像孩子的朋友与孩子交流一样。记忆功能还可以记住婴儿的使用习惯，并迅速找到婴儿想要听的内容。在同一时间，早期的教育内容，例如快乐的孩子的押韵，中文研究的经典和启蒙英语和云内容可以继续更新。
餐饮业：自助餐，自助餐交付
智能的无人超市购物中心：自助服务，自动付款。
自动驾驶汽车
无人机快递
3D打印精密零件简单房屋...
聪明的家
虚拟现实技术
机械手机操作员，无人工厂
精密机器人，高难度手术
明智的假肢取代人体
存储人脑记忆永生...
人工智能的主要应用领域是：1。加强学习领域；2.生成建模字段；3.内存网络字段；4.数据学习字段；5.环境中的字段；物流管理字段。
1.加强学习领域
强化学习是通过实验和错误学习的一种方式。它是受人类学习新技能的过程的启发。在典型的增强学习案例中，我们让测试人员观察当前状态，然后采取行动以最大化反馈结果。随时执行操作，测试人员将收到来自环境的反馈，因此可以确定该动作带来的效果是正面还是负面的。
2.生成模型字段
人工智能具有由多个样品的收集产生的很强的相似性，也就是说，如果训练数据是面部的图像，则训练后获得的模型也是类似于面部的合成图片。
顶级人工智能专家伊恩·古德弗洛（Ian Goodfellow）为我们提出了两个新想法：一个是发电机，该发电机负责将输入数据组合到新内容中；另一个是判断设备，负责判断发电机生成内容的真实性。这样，生成器必须重复学习合成内容，直到设备无法区分发电机内容的真实性为止。
3.内存网络字段
为了使人工智能系统适应人类等各种环境，他们必须继续掌握新技能并学会运用这些技能。传统的神经网络很难达到这些要求。例如，当对神经网络进行培训时一个任务，如果训练了解决B任务，则网络模型不再适用于A。
目前，有些网络结构允许模型具有不同程度的内存能力。长期内存网络可以处理和预测时间序列。逐渐的神经网络，他们学习了每个独立模型之间的水平连接，并提取共同特征以完成新任务。
4.数据学习字段
长期以来，深度学习模型我们需要使用大量的培训数据来取得最佳成果。删除大型训练数据，深度学习模型将无法取得最佳的结果。例如，当我们使用人造人工时，智能系统要解决数据缺乏的任务，此时将存在各种问题。一种称为迁移学习的方法，将培训模型迁移到新任务，以便解决问题。
5.模拟环境领域
要将人工智能系统应用于实际生活，然后人工智能必须具有适用性的特征。因此，开发一个数字环境来模拟真实的物理世界和行为，并将为我们提供测试人工智能的机会。这些模拟环境可以帮助我们很好地了解人工智能系统的学习原理，如何改进系统，并为我们提供可以应用于真实环境的模型。
6.医疗技术领域
目前，垂直领域的图像算法和自然语言处理技术基本上可以满足医疗行业的需求。许多技术服务提供商都出现在市场上，例如Chinang Yunxing，它提供了智能医学成像技术，并开发了人工智能细胞识别医学诊断。智能微信部门的系统提供RUO SHUI医疗，统计和处理世界医学数据智能辅助诊断服务平台。尽管智能医学在协助诊断和治疗，疾病预测，医学成像辅助诊断和药物开发方面发挥了重要作用，这是由于医学成像数据和医院之间的电子医疗记录的流通，引起了诸如企业与医院之间不透明合作之类的问题。技术开发与数据供应之间存在矛盾。
7.教育领域
Hkust Xunfei和Xuexue教育等公司已经开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，机器校正论文，问题回答问题等。通过语音识别，您可以纠正和改善发音；人机互动可以执行在线质疑和解决方案。人工智能和教育的组合可以在一定程度上改善教育行业教师分配不平衡的问题。它为教师和学生提供了更有效的学习方法，但不能对教育内容产生更大的影响。
8.物流管理领域
物流行业已经在运输，仓库，分销，装载和卸载的过程中自动使用智能搜索，推理计划，计算机愿景和智能机器人，并基本上可以实现无人操作。分销计划，优化物流供应，需求匹配，物流资源等的分配，物流行业中的大多数人力都在“最后一英里”分销链接中分发。JD.com，Suning和Cainiao努力开发无人机和无人机以抓住市场机会。
结论：以上是首席CTO注释汇编的人工智能辅助交换组的相关内容的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?