人工智能的应用

  • 金融场景

  • 大健康+AI

  • 工业制造+AI

  • 客户服务+AI

  • 交通运输+AI

  • 游戏+AI

  • 教育行业+AI

  • 音乐+AI

  • 电子商务+推荐系统

  • 新闻媒体+机器学习

  • 社交媒体+AI

  • 消费电子+AI

  • 安防领域+AI

  • 军事领域+AI

  • AI技术的三驾马车

  • AI IS EVERYWHERE

金融场景

机器学习+量化交易

机器学习+智能风控

金融:量化交易,美国8成的交易都是机器人做的。中国股市完全靠XX控制,散户基本都是在XX。
还有就是做金融风控,金融行业会根据消费者的日常活动,收入,消费能力,甚至会偷看每个消费者安装的APP种类来判断用户到底是哪个群体。给每个人打标签,给人分等级。老赖级别通过招行APP申请贷款直接被拒绝。每个人可以通过手机申请贷款的额度等级就是根据系统给顾客的标签决定的。标签分很多种:比如,老赖,学生,白领,老板,金领。
银行很多人都会面临很多失业风险,记得10年前读大学时候,去银行开户都要排队,排很久。现在全部都是机器搞定,柜台人员越来越少,腾讯做了微众银行就是网络银行,不要柜台,设置几个客服就行了,主要员工就是程序员这些技术工人。然后就是一些懂金融的产品经理。

大健康+AI

图像目标检测+医疗影像分析

大数据+AI预测健康寿命

医院和医药:病例表电子化,结合智能手环的数据,预测寿命;预测癌症等可能出现的疾病;智能判断医学影像,寻找可能出现的肿块。
我们这一代人活到100岁是大概率事件。人年龄越大,越容易得癌症,50年前时候很少听说有癌症,因为那个年代,中国人每天为了吃饱肚子发愁,见面第一句话就是,你吃了吗?恐怖,就是因为大家都吃不饱饭,问候别人吃了吗,表示关心,就像老外的how are you,最近如何,表示关心一样。吃不饱饭,生活环境糟糕,很多人活到50岁都很了不起,也就是还没有等到癌症爆发人就挂了。人体的设计寿命其实只有45岁左右,这也是为啥古人一般都活到这个年纪,男人14岁就结婚,如果民国的人从古墓里爬出来,看到大家30岁都不着急结婚,估计会惊掉下巴。我们的下一代人40岁第一次结婚很正常的。德国人50岁还把我的女朋友挂在嘴边。一半国人终生不结婚是以后发展的大概率事件。以后深圳会超越北京,上海,美国硅谷成为宇宙中心。大家最好找个可以工作到100岁的岗位,因为养老只能靠自己,谁都靠不住。

工业制造+AI

图像目标检测+手机瑕疵检测

波士顿动力智能狗


工业制造:典型的就是工业机器人,还有就是质量检测,光学检测手机表面的瑕疵。原理就是图像语义分割,目标检测,需要大量的数据而且对光线的要求很高,而且还有一个制约点就是计算机算力不行,目前效果不理想。
大家觉得人脑的算力大还是计算机大,人脑比计算机厉害无数倍,人脑判断图片里面的景物很简单,计算机分析需要全部数字化,计算力就显得捉襟见肘了。
工业机器人就不得不提美国波士顿动力公司机器狗,这个狗非常高级,机器狗蕴含的技术才能真正体现一个国家的科技实力。

客户服务+AI

语音识别技术+智能客服

客户服务:呼叫中心,人工智能可以根据客户问题中的关键字回复固定内容。各种人工智能电话,我现在收到商业电话一般都是问他们是不是机器人,如果不是机器人,我要问各种刁钻问题证明他们确实不是机器人,谷歌的语音助手可以定外卖了,餐馆老板根本听不出来是机器人打过来的电话。很多公司都在年薪80万招人打造客服系统,比如,平安人寿

交通运输+AI

深度学习技术助力无人驾驶

交通运输+AI

交通运输:长途卡车司机的工作非常无聊,一直坐在车上纹丝不动,冬天时候开着空调,很容易睡觉。无人驾驶至少可以替代高速中的职业司机。
无人停车场的车牌识别场景简单,落地容易
计算机视觉包括:图像语义分割(同一个类别的东西是一个颜色,不同类的东西用不同的颜色区别,分割出来的效果会把手指之间的空白也误认为手指),图像分类(猫狗),目标检测(图像中的目标检测涉及识别各种子图像并且围绕每个识别的子图像周围绘制一个边界框)
COCO数据集只有80个对象类别,用80个类别训练机器,但是公路上出现的东西有无数种,计算机算力不够强大,碰到陌生东西计算机也不知道怎么办。所以无人驾驶搞了8年还没有落地。我认为可能要等到成熟的5G通信技术落地后,万物互联,无人驾驶才能小范围落地,比如工厂车间。

游戏+AI

有监督学习

无监督学习

有监督学习和无监督学习
alpha go围棋机器人主要是通过大量学习下棋技术来秒杀人类。
alpha zero围棋机器人秒杀alpha go的原因是机器人学会了自主学习,不用人类给他很多训练他就天生有学习能力,推理能力。强大的学习能力才是现代人必须具备的能力,所谓活到老,学到老就是这个意思。很多爷爷奶奶不会用电脑,用智能手机,在你眼里他们是不是就像文盲一样。100年前文盲的标准是认识字,会写字。现在的标准是用智能手机要玩的溜。下一个时代的标准就是英语要好,编程要懂。

教育行业+AI

语音识别技术助力英语学习


英语流利说这个后起之秀借助深度学习的东风和新东方抗衡

音乐+AI

推荐系统在网易云音乐的应用

传音和网易的推荐系统在非洲搞事情

音乐方面:大家最熟悉的就是网易云音乐的智能推荐,真的还是蛮准确的。网易云音乐等音乐类的应用,会在日常使用中学习我们的听歌喜好,从而识别出我们感兴趣的内容并进行推送。
再有就是机器人制作音乐,目前的创作还不成熟,基本就是海量音乐的整合。
李开复的学生搞了一段歌曲,发布在公众号,被大家嘲笑抄袭的痕迹太明显。称霸非洲市场的智能手机卖家不是苹果,三星,华为,而是手握 Itel、Infinix 和 Tecno 等手机品牌的中国深圳手机制造商传音控股。
用户数突破3100万,网易和传音打造的“非洲版网易云音乐” Boomplay 正在占领非洲用户的心智

电子商务+推荐系统


淘宝的猜你喜欢会通过你的购买历史来为你推荐类似的物品,或者你刚刚在百度搜索了某个东西,然后淘宝就立刻推荐。有时候发现电脑周围的广告都是最近自己在搜索的内容,从这点也可以偷偷的看出某人最近是否经常光顾不该去的网站。亚马逊中国彻底溃败,只保留进出口电商业务和kindle业务。因为他的服务理念决定了他注定在中国失败的命运,亚马逊认为,要让顾客自己挑选自己喜欢的商品,不要打搅客户;国内电商想尽一切办法让顾客的注意力在购物平台多停留一会,使用推荐系统只是其中的一种方式,最近流行的社交微商代购,抖音,快手,微博网红代购,内容场景销售。

新闻媒体+机器学习


新闻媒体:腾讯智能写作机器人,Dream writer。会在几秒内完成一篇新闻稿,这导致如今网络上大部分8成内容都是机器人写出来的没有营养的文章,这种文章家长群里面会疯传,我们看来不可思议,但是父母那一代人却看得乐此不疲。我认为是认知问题,他们第一次接触互联网,什么都是新鲜的,我们刚读大学时候也是在qq空间转发各种心灵鸡汤,到现在一般只看优秀原创文章。
今日头条等资讯类的应用,会在日常使用中学习我们的阅读习惯,从而识别出我们感兴趣的内容并进行推送。如果你在一段时间内连看了几篇同类的新闻,那么很可能接下来刷到的都是类似的资讯。今日头条靠着推荐起家,创作无数缺乏价值的文章,迅速占领了三四线城市以下的人群,进而开发抖音,控制全世界人类的思维,让大家都沉迷其中,稳定是各国政府都喜欢的事情,所以也没有太多政府层面的反对,也就是俗称的奶头乐。到目前为止已经比百度市值还高,目标是干掉腾讯。

社交媒体+AI

隐藏在微信和QQ背后的AI技术

目前微信AI 输出的算法成果,包含语音识别、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘和机器学习,已经逐步应用于微信的语音输入、语音转文字、聊天内容英汉翻译,声纹锁、对话机器人、摇一摇歌曲 / 电视、扫一扫封面、扫一扫翻译和微信广告等功能。要提一句的是每个人的微信广告内容是不同的,微信会给每个用户画像,推荐适合每个人的广告,所谓的千人千面就是这个意思。

Mac版本的QQ有个功能就是OCR技术提取聊天图片中的文字,有道翻译词典也有这个功能,把截屏图片进行英汉翻译

消费电子+AI

手机集成了最多的AI技术

消费电子:手机人脸识别。如果是主人的脸,就会显示消息内容,如果不是,只提醒有新消息。人脸解锁功能,人脸支付功能,还有安装在手机中的各种应用程序,超级多的落地方案。

安防领域+AI


安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道,其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点?
全国600大中城市视频采集系统建设已初具规模,监控系统26.8万余个(2009),安装摄像头2000万余个(2013)。按每个摄像头每天约7.2GB (0.3G(CIF)*24)的数据量,北京市摄像头40余万个(2011),每天产生的数据量为 2800TB,数据量巨大。
谁能替政府解决视频搜索的功能,谁就能成功。

军事领域+AI

带着眼睛的无人机和坦克


未来的战争就是无人战场,无人飞机,坦克,大炮。全部远程控制,甚至自动跟踪目标,打击目标,指哪打哪都会实现。

AI技术的三驾马车


人工智能技术体系有“三驾马车”:数据、算法和计算力,产业当中通过业务积累数据,即 “一切业务数据化”。数据要用于业务中,让数据创造价值、推动业务的发展,即 “一切数据业务化”。产业AI作为核心引擎,驱动数据和业务发展的飞轮,推动业务价值快速增长。

AI IS EVERYWHERE


人工智能是新时代的水电气基础设施,所有行业都需要
人工智能就是让机器像人类一样听说读写,思考,推理

致转行AI的在校大学生的一封信

转行AI需要看的一些文章

转行学AI,具体细分方向如何选,来自一线工程师的感悟

用法律武器,痛击腾讯侵权行为!!!湾区人工智能可以改善知识产权现状吗?

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