你身边的人工智能

人工智能（AI）及其多个子领域正越来越多地应用于各个行业，以协助完成重复性流程。而无论是成熟的科技巨头，还是新兴初创公司，都对利用人工智能简化日常生活抱有兴趣。

人工智能在优化娱乐方式、改善移动设备交互体验，甚至实现自动驾驶等方面都发挥了重要作用。事实上，我们在日常任务中接触机器学习（ML）算法和自然语言处理（NLP）技术的频率，远比我们意识到的要高。

人工智能的两类应用场景

我们可以将人工智能用于提升日常生活功能的方式大致分为两类：

1. 软件 / 方法论层面。日常生活中使用的人工智能软件典型案例包括语音助手、手机面部解锁所采用的图像识别技术，以及基于机器学习的金融欺诈检测系统。人工智能软件通常只需从在线应用商店下载具备 AI 功能的程序即可使用，无需额外配备其他设备。

2. 实体层面。人工智能的硬件应用则体现在无人机、自动驾驶汽车、流水线机器人以及物联网（IoT）等领域。这需要专门设计基于人工智能能力的特定设备。

人工智能在日常生活中的 12 项应用

由人工智能和机器学习驱动的软件与设备正模仿人类思维模式，推动社会的数字化转型。人工智能系统能够感知环境、处理感知到的信息、解决问题并采取行动辅助人类完成任务，从而让日常生活更加便捷。为充分利用这些技术进步，企业通常会将其与高性能的 Magento 主机托管服务相结合，以确保速度、可扩展性和无缝的用户体验。

以下是人工智能在满足人类日常需求方面发挥重要作用的 12 个领域：

1. 打车应用。你可能通过优步 Uber 应用预订过出租车，但你知道它如何确保车辆在几分钟内就能到达吗？这得益于人工智能 —— 它通过分析历史数据来更高效地分配司机。

智能算法会根据历史数据和外部因素预测需求模式，从而将司机更好地调配到高需求区域。这不仅缩短了响应时间，还提高了整体效率。

路线优化是人工智能在打车应用中另一个大放异彩的领域。算法会分析实时交通数据、道路封闭情况及其他变量，为司机推荐最快、最高效的路线，从而减少出行时间，提升用户满意度。

2. 语音助手。Siri、Google Home、Alexa 等数字助手借助基于人工智能的语音用户界面（VUI）来处理和解读语音指令。人工智能让这些应用不再仅仅依赖语音指令，还能利用云存储平台上的海量数据库。这些应用每秒可解析数千行数据，完成任务并返回个性化的搜索引擎结果。如今，消费者对这项技术的认知度大幅提升，使用舒适度也日益增加。语音助手界面正在快速发展，尤其在医疗领域 —— 可通过语音生物标志物识别某些疾病。此外，基于语音的聊天机器人也正被整合到远程医疗应用中，用于分诊和筛查。

3. 聊天机器人。我们都曾在网上与众多聊天机器人互动过。但可能让你惊讶的是，这些机器人中，即便不是全部，也有很多是人工智能实际应用的典型案例。如今的聊天机器人已超越简单的规则驱动系统，进化成了复杂的对话代理，其中值得一提的例子是 OpenAI 开发的 ChatGPT。

自然语言处理和机器学习算法等先进技术使聊天机器人能够理解用户的语境和意图。这些系统可以提供个性化响应、引导用户完成复杂流程，甚至能从用户交互中学习，不断提升自身能力。

企业和开发者会将聊天机器人整合到其应用程序和网站中，为用户提供互动性强、动态化的对话体验。例如，在客户服务领域，聊天机器人提供 24 小时服务，高效解决用户问题，提升整体用户满意度。此外，情感分析技术的应用还能让聊天机器人感知用户情绪，并据此调整响应方式。

4. 娱乐流媒体应用。Netflix、Spotify、Hulu 等流媒体巨头不断向机器学习算法输入数据，以打造无缝的用户体验。这些流媒体应用会仔细分析用户与各类媒体的互动情况，进而推荐定制化内容。通过人工智能解析不断增长的用户数据，这些应用能为每位用户打造符合其喜好的音乐、电影和电视剧库。

人工智能在保障流媒体播放不中断方面也发挥着重要作用 —— 它会自动将用户分配到距离最近的服务器。同时，带宽分配也会根据特定媒体内容的受欢迎程度自动调整。

5. 个性化营销。品牌利用基于客户数据的人工智能个性化解决方案来提高用户参与度。OneSpot Research 编制的一份报告显示，88% 的受访消费者表示，更具个性化的内容会让他们对品牌更有好感。

当消费者通过自动电子邮件和反馈表单等个性化营销方式接触到产品时，购买意愿会更高。最新的人工智能创新声称可利用计算机视觉预测广告效果，帮助品牌触达目标人群，并向有需求的人推送产品。根据营销阶段的不同，人工智能营销应用既能服务潜在客户，也能服务老客户。不仅如此，还有工具能让营销内容更具人性化，避免听起来生硬刻板。此外，人工智能还能帮助企业通过在线 logo 制作工具设计出能引起受众共鸣的 logo，并为企业提供见解，了解哪些元素在其细分市场中最有效，或能准确展现其产品 / 服务特点。

6. 谷歌镜头的图像识别。由人工智能驱动的 Google Lens 可以识别图像中的物体、地标和文本。谷歌镜头中集成的光学字符识别（OCR）技术允许用户从图像中提取文本并与之交互。例如，你可以将相机对准外语标识，谷歌镜头不仅能实时翻译文本，还能保留原文语境。当你拍摄名片时，谷歌镜头的光学字符识别能力就会显现 —— 它不仅能识别文本，还会建议将其保存为联系人。

7. 社交媒体算法。事实上，Instagram、Facebook、YouTube 等社交媒体平台都利用人工智能算法来打造更个性化、更具吸引力的用户体验。这些算法会分析你在平台上的行为 —— 包括点赞、分享和评论 —— 以了解你的喜好，然后利用这些信息为你定制内容流、推荐好友，并推送定向广告。此外，机器学习模型还有助于维护平台安全，识别并过滤不当内容。你还能在 Revoyant 网站上找到人工智能社交媒体管理软件，这类软件具备类似的人工智能驱动功能，可实现发布自动化、提高参与度并跟踪分析数据。这些算法的持续学习能力确保了推荐内容能随用户兴趣的变化而调整。

8. 智能输入键盘。最新版本的移动键盘应用结合了自动纠错和语言检测功能，为用户提供便捷的使用体验。

借助人工智能，这些应用能高效纠正输入错误、帮助切换语言，并以非干扰性的方式预测下一个单词。人工智能程序员利用 random forest 的机器学习算法原理，让这些应用能够理解正在输入的信息语境，并做出准确预测。如今，Typewise、Swiftkey 等应用已整合了 300 多种语言和方言。近来，实时翻译、集成搜索引擎等附加功能也正逐步推出。

9. 银行业欺诈检测。金融行业从人工智能的整合中受益匪浅，尤其是在网上银行安全方面。基于人工智能的交易监控系统会分析交易模式，迅速识别任何异常或潜在的欺诈活动。

指纹、面部识别等生物识别安全措施为在线金融交易增加了额外的认证层级，进一步强化了安全性。此外，人工智能的行为分析能力有助于早期发现异常活动，为银行业欺诈防范提供了主动应对的手段。

10. 导航与出行。谷歌地图（Google Maps）、Waze 等导航应用背后的人工智能程序员从未停止工作。每秒都在更新的 YB 级地理数据，只有借助应用于卫星图像的机器学习算法才能有效交叉验证。

最近，麻省理工学院（MIT）的研究人员开发了一种导航模型，能够实时标记数字地图中的道路特征。这些数字地图同时也基于卫星图像生成，其中包含了自行车道和停车位等信息。

基于卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN）构建的图像算法简化了路线的定期更新。借助预测模型，人工智能还能识别卫星图像中被自然植被覆盖区域的路线。

11. 游戏化疗法。早在经典游戏时代，人工智能就已涉足游戏领域，助力打造直观的游戏世界。但在此之前，游戏人工智能的创新焦点一直是为玩家提供更有趣的挑战，而非评估玩家的心理状态。

如今，人们开始设计游戏化应用，以评估玩家在面临特定失败时的心理承受能力。这有助于研究缓解玩家及普通人群抑郁和焦虑情绪的方法。

部分游戏应用借助虚拟现实（VR）头显提供认知行为疗法（CBT），以增强与使用者的互动性。随着游戏的推进，人工智能会根据分析后的刺激因素，帮助这些游戏适应使用者的行为。

12. 跌倒检测与车祸检测。苹果手表等配备了加速度计和陀螺仪传感器的可穿戴设备，会利用人工智能算法分析运动模式。一旦发生跌倒，系统能自动检测并触发警报或紧急响应。

同样，人工智能也被应用于车祸检测系统。高级驾驶辅助系统（ADAS）利用传感器和摄像头监控车辆周围环境。例如，特斯拉的自动驾驶人工智能等系统会通过算法实时分析数据，识别潜在车祸迹象，从而迅速做出反应，如启动安全气囊或通知紧急服务部门。