人工智慧在實際生活的運用實例（日常生活中人工智慧運用的6個例子）

2023-09-15 03:41:42

美國計算機科學家約翰麥卡錫早在 1956 年就創造了人工智慧這個詞。當時麥卡錫只是為了將人工智慧領域與控制論區分開來而創造了這個詞。

然而，現在人工智慧比以往任何時候都更受歡迎，原因是：

人臉檢測識別技術

虛擬濾波器Snapchat和iPhone上的FaceID解鎖是兩個例子。前者使用人臉檢測技術來識別任何人臉，而後者則依賴於人臉識別。

該TrueDepth相機對蘋果設備的項目超過30,000無形的點來創建你的臉的深度圖。它還捕獲用戶面部的紅外圖像。

之後，機器學習算法會將您的面部掃描與之前註冊的面部數據進行比較。這樣，它可以確定是否解鎖設備。

FaceID會自動適應用戶外觀的變化。這些包括化妝、留鬍鬚或戴帽子、眼鏡或隱形眼鏡。

文本編輯器

今天的一些文本編輯器依靠人工智慧來提供最佳的寫作體驗。

例如，文檔編輯器使用NLP算法來識別錯誤的語法用法並提出更正建議。除了自動更正，一些寫作工具還提供可讀性和抄襲等級。

社交媒體

Facebook、Twitter和Instagram等社交媒體平臺在執行各種任務時嚴重依賴人工智慧。目前，這些社交媒體平臺使用人工智慧來個性化您在提要上看到的內容。該模型識別用戶的興趣並推薦相似的內容以保持他們的參與。

此外，研究人員訓練AI模型來識別不同語言中的仇恨關鍵字、短語和符號。這樣，該算法可以迅速刪除包含仇恨言論的社交媒體帖子。

社交媒體平臺的計劃涉及使用人工智慧來識別心理健康問題。例如，算法可以分析發布和消費的內容以檢測自殺傾向。

聊天機器人

直接從客戶代表處獲取查詢可能非常耗時。這就是人工智慧的用武之地。計算機科學家訓練聊天機器人或聊天機器人使用自然語言處理模仿客戶代表的對話風格。

聊天機器人現在可以回答需要詳細回答而不是特定是或否答案的問題。更重要的是，機器人可以從以前的差評中學習，以確保最大的客戶滿意度。

因此，機器現在執行基本任務，例如回答常見問題或接受和跟蹤訂單。

搜索算法

搜索算法可確保搜尋引擎結果頁面(SERP)上的頂部結果對我們的查詢有答案。

搜索公司通常包含某種類型的質量控制算法來識別高質量的內容。然後，它會提供最能回答查詢並提供最佳用戶體驗的搜索結果列表。

由於搜尋引擎完全由代碼組成，因此它們依靠自然語言處理 (NLP)技術來理解查詢。

數字助理

2011年10月，Apple的Siri成為第一個成為智慧型手機標配的數字助理。然而，從那時起，語音助手已經取得了長足的進步。

今天，Google Assistant結合了先進的NLP和ML，以精通人類語言。它不僅能理解複雜的命令，還能提供令人滿意的輸出。

此外，數字助理現在具有分析用戶偏好、習慣和日程安排的自適應能力。這樣，他們就可以組織和計劃提醒、提示和日程安排等操作。

我們每天都會遇到AI，人工智慧正在幫助人類提高生產力並幫助我們過上更好的生活。