人工智能的十大应用

导读:人工智能已经逐渐走进我们的生活 , 并应用于各个领域 , 它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益 , 也为我们的生活带来了许多改变和便利 。 下面 , 我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景 。
作者:王健宗 何安珣 李泽远
来源:华章科技
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01 无人驾驶汽车无人驾驶汽车是智能汽车的一种 , 也称为轮式移动机器人 , 主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶 。 无人驾驶中涉及的技术包含多个方面 , 例如计算机视觉、自动控制技术等 。
美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中 , 中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究 。
2005年 , 一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道 , 用时6小时53分58秒 , 完成了约282千米的驾驶里程 。
Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的 , 由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成 , 其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境 , 内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作 。
2006年 , 卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss , Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道 , 并且会避让其他车辆和行人 。
近年来 , 伴随着人工智能浪潮的兴起 , 无人驾驶成为人们热议的话题 , 国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中 。 例如 , Google的Google X实验室正在积极研发无人驾驶汽车Google Driverless Car , 百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划 , 其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚 。
但是最近两年 , 发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的 , 要真正实现商业化还有很长的路要走 。
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02 人脸识别人脸识别也称人像识别、面部识别 , 是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术 。 人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等 。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代 , 之后 , 随着计算机技术和光学成像技术的发展 , 人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高 。 在20世纪90年代后期 , 人脸识别技术进入初级应用阶段 。 目前 , 人脸识别技术已广泛应用于多个领域 , 如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等 。
有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例:张学友获封“逃犯克星” , 因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员 。
2018年4月7日 , 张学友南昌演唱会开始后 , 看台上一名粉丝便被警方带离现场 。 实际上 , 他是一名逃犯 , 安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他;
2018年5月20日 , 张学友嘉兴演唱会上 , 犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯 , 随后被警方抓获 。 随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高 , 其将应用在更多领域 , 给人们的生活带来更多改变 。
03 机器翻译机器翻译是计算语言学的一个分支 , 是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程 。 机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(Neural Machine Translation , NMT) , 该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类 。
随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展 , 机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显 , 也给人们的生活带来了许多便利 。 例如我们在阅读英文文献时 , 可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文 , 免去了查字典的麻烦 , 提高了学习和工作的效率 。
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04 声纹识别生物特征识别技术包括很多种 , 除了人脸识别 , 目前用得比较多的有声纹识别 。 声纹识别是一种生物鉴权技术 , 也称为说话人识别 , 包括说话人辨认和说话人确认 。
声纹识别的工作过程为 , 系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库 , 当说话人再次说话时 , 系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比 , 从而识别出说话人的身份 。