人工智能有什么用?人工智能能干啥?

人工智能技术的应用如下：

随着数字化时代的到来，人工智能被广泛应用。特别是在家居、制造、金融、医疗、安防、交通、零售、教育和物流等多领域。

1、智能制造

随着工业制造4.0时代的推进，传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面：

（1） 智能装备：主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。

（2） 智能工厂：包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。

（3） 智能服务：个性化定制、远程运维及预测性维护等。

2、智能家居

智能家居主要是引用物联网技术，通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI你可以设置口令指挥产品自主运行，同时AI还可以搜索你的使用数据，最后达到不需要指挥的效果。

3、智慧金融

人工智能在金融方面可以进行自动获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服和金融云等。

4、智能医疗

智能医疗主要是通过大数据、5G、云计算、大数据、AR/VRh和人工智能等技术与医疗行业进行深度融合等。智能医疗主要是起到辅助诊断、医疗影像及疾病检测、药物开发等作用。

人工智能大致有10个方向的应用：个性化推荐；人脸识别；无人驾驶汽车；智能客服聊天机器人；机器翻译；医学图像处理；图像搜索；声纹识别；智能外呼机器人；智能音箱。

1、个性化推荐：基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

2、人脸识别：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。

3、无人驾驶汽车：智能汽车的一种，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。

4、智能客服聊天机器人：利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。 当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。

5、机器翻译：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。

6、医学图像处理：目前人工智能在医疗领域的典型应用，处理对象是由各种不同成像机理。

7、图像搜索：是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

8、声纹识别：生物特征识别技术的一种，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。

9、智能外呼机器人：是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。

10、智能音箱：是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。

1.首先一个成功的智能，必将能为它的建造者，拥有者带来可观的经济效益，采用相比于有经验的专家执行任务，可以极大地减少劳务开支和培养费用。而且软件程序易于复制，所以人工智能能够广泛传播专家知识和经验，可以推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。如果保护得当，软件还可以长期地和完整地保存。领域专业人员(如医生)难以同时保持最新的实际建议(如治疗方案和方法)而人工智能却能迅速地更新和保存这类建议，使终端用户(如病人)从中受益。
2.人工智能可以推动计算机技术发展，人工智能研究已经对计算机技术的各个方面产生并将继续产生较大影响。人工智能应用要求繁重的计算，促进了并行处理和专用集成片的开发。 算法发生器和灵巧的数据结构获得应用，自动程序设计技术将开始对软件开发产生非常积极影响。所有这些在研究人工智能时开发出来的新技术，都将推动计算机技术的发展，进而使计算机为人类创造更大的经济实惠同时还会带动人工智能的进一步发展。

人工智能的作用为1、智能时代的人类将从事更有意义的工作。

2、人工智能将在教育领域得到普及。

3、为人类提供更加舒适的生存环境。

人工智能的意义是连接 人、支撑 人，云蝠 智能 目前到了融合发展型阶段，能够提供多种多样的实用型工具。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并开发出一种新的智能机器，这种机器能做出类似人类依靠智力能力而做出的反应，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟，能像人那样思考，也可能超过人的智能。

人工智能的分类可以分为三种，分别是：弱人工智能，代替人力处理某单一领域的工作；强人工智能，可以代替一般人完成生活中的大部分工作；超人工智能，在强人工智能的基础上，像人类一样进行学习，每天自身进行多次升级迭代。而智能水平会完全超越人类。

人工智能在交通出行领域、家庭家居领域、公共安全领域、手机及互联网 娱乐 领域以及医疗 健康 领域都为人们带来了便利。1、交通出行领域：共享单车、共享电车、共享 汽车 方便了出行，让出行成本降低。智能辅助驾驶系统帮助人们安全驾驶，安全出行。2、家庭家居领域：智能互联家居在现在生活中应用广泛，它能够帮助人们对生活环境进行智能调控，对房屋进行安全监测、危险预警等，减少了煤气泄露、房屋被盗的风险。一句话打开音乐，一句话打开空调，一句话让生活变得很简单。3、公共安全领域：人脸、指纹、虹膜等生物特征的识别和大数据的结合，再进行实时监测，人工智能的应用能够加强公安系统的管理和安全预测。由大数据和人工智能构建起来的智慧城市工程，对城市公共安全领域。4、手机及互联网 娱乐 领域：人们接触最多的人工智能领域的应用来自于手机及互联网。手机的语音助手、实时翻译功能、图片文字智能识别提取、听歌识曲、刷脸解锁、拍照优化、相册分类、影像处理、AR特效、VR 游戏 等等，都不同程度的应用到了人工智能技术。想了解更多有关人工智能的详情，推荐咨询达内教育。达内教育独创TTS8.0教学系统，达内OMO教学模式，全新升级，线上线下交互学习，满足学生多样化学习需求；同时，拥有经验丰富的讲师进行课程的讲授，对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术，运用理论知识+学习思维+实战操作，打造完整学习闭环；更有企业双选会，让学生就业更顺利。

人工智能具体应用如下：

人工智能的主要应用领域有：1.强化学习领域；2.生成模型字段；3.内存网络领域；4.数据学习领域；5.模拟环境领域；6.医疗技术领域；7.教育领域；8.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进行学习的方法，它受到人类学习新技能过程的启发。在强化学习的典型案例中，我们要求参与者采取行动，通过观察当前情况来最大化反馈结果。

每次你执行一个动作，实验者都会收到环境的反馈，所以它可以判断这个动作的效果是积极的还是消极的。

2.生成模型字段

通过大量样本的收集，人工智能生成的模型具有很强的相似性。也就是说，如果训练数据是人脸的图像，那么训练后得到的模型也是类似人脸的合成图像。

人工智能顶级专家Ian Goodfellow为我们提出了两个新思路：一个是生成器，负责将输入的数据合成新的内容；另一个是鉴别器，负责判断生成器生成的内容是真是假。这样，生成器必须反复学习合成的内容，直到鉴别器无法辨别生成器内容的真实性。

3.存储网络字段

人工智能系统要像人类一样适应各种环境，就必须不断掌握新的技能并学会应用。传统的神经网络很难满足这些要求。比如一个神经网络训练完A任务后，如果训练它去解决B任务，那么这个网络模型就不再适合A了。

目前有一些网络结构可以使模型具有不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进神经网络学习独立模型之间的水平关系，提取共同特征，可以完成新的任务。

人工智能的应用如下：

1、在家居方面，有能够帮人们清理垃圾的扫地机器人；

2、在教育方面，人工智能能帮助自动判卷和搜题识别；

3、在医学上，帮助医生快速诊断；

4、在交通上，无人驾驶技术诞生了；

5、在与外国人的沟通交流方面，翻译机能自动识别并生成外语；

6、商业零售方面，商品识别技术帮助卖方销售更多产品。

人工智能的优势

人工智能的出现就是为了帮助人类解决生活，工作的一些困扰的工具，发明人工智能的母的就是帮助人类解决人类完成不了的问题（高难度的，复杂的，繁杂的）这些工作以后结交给人工智能机器来做，方便人类省事，省力。

人工智能有助于以更高的精度达到准确度。它被应用于各种研究，如空间探索。智能机器人被提供信息并被发送到探索空间。由于它们是带有金属体的机器，因此它们更耐用并且具有更大的承受空间和恶劣气氛的能力。

人工智能目标大致可分为两类：（1）强人工智能（general AI，有人简称为GAI或者AGI），其目的是研制出达到甚至超越人类智慧水平的机器，具有心智和意识、能根据自己的意图开展行动。（2） 弱人工智能（weak AI）：借鉴人类的智能行为，研制出更好的工具以减轻人类智力劳动，让机器做事情时聪明一点。现在主流人工智能研究的目标是弱人工智能。人工智能应用的领域也非常广泛：1）服务行业：教育机器人、保姆机器人、政务服务、医疗诊断早教、家政、绿植、零售等，这些都可以通过人工智能实现人力的解放，此类人工智能无需具备自我学习能力，只需要按照既定的规则完成明确任务即可。、。2）工业：智能汽车、安保领域、智能家居在工业领域，人工智能只能执行部分狭窄工种，但可以进行量级组合完成全量替换人力。人力将更多执行商业行为，人工智能无论是效率还是精确度都远超人力。3）农牧业：土质检测、自然环境监测、农业经营策略分析农业是人类最原始的产业，但是具备一个特征，非标准化。我们都知道农业正在进行机械化进阶，但是中国农业仍处于经验阶段，科学阶段还没办法完全普及，那人工智能也就只能执行部分细分节点，例如农药播撒，果实采集，而这还处于机械自动化阶段，高级的人工智能还不具备应用的场。这里面更重要的原因是基础数据模型的抽离，仍然需要一段时间。

人工智能专业非常好就业。因为该专业是目前的热门专业，也是在社会经济，国计民生，应急救援，国防科技等领域应用十分广泛，前景十分广阔，生命力极其强大的专业。
工智能就是AI专业，是一门包含计算机控制理论，信息论，神经生物学，心理学，语言学等综合学科，人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或者智能系统来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能的科学。
目前，人工智能专业已经应用于无人驾驶汽车，远程医学手术的实施，军事领域的远程无人机的打击。在社会生活民生等方面也有着非常广泛的应用，譬如抗震救灾，矿山救护。森林防火等，都有人工智能专业的身影。
人工智能属于自然科学社会科学的交叉学科，它与计算机科学，信息学，数学，神经生理学，认知科学，心理学等众多学科有着非常强大的关联性。目前人工智能在计算机领域得到了广泛的重视，并在机器人经济，政治决策，控制系统，仿真系统等方面得到十分广泛的应用。人工智能目前与智能科学与技术，机器人工程，大数据科学与技术等专业的联系非常紧密，交叉的程度非常深厚，所以，人工智能专业具有强大的生命力和广阔的发展前景。毕业生主要能从事产品的开发，系统的调试，技术支持与咨询，产品销售等工作，也可以在各类学校及科研院所。相关的军事领域。从事相应的教学，科研开发等工作。可以说，该专业在当前和今后几十年的时间内，专业人才都是处于供不应求的状态，处于非常紧缺的状态。

机器训练师
开发人工智能机器需要利用示例进行训练。对于生成、收集以及管理供人工智能训练所使用的相关数据，人才市场上将出现从入门到专业级别的新职业——机器训练师，从而完成这一领域所必需的机器学习任务。
即使是谷歌公司这样的技术巨头也意识到人类参与自动化的必要性，目前谷歌正在招募多达1万名员工，旨在清理素材并训练计算机模型，从而确保此类模型能够在未来自行完成此类工作。一旦人工智能正式上线，其仍然需要接受持续训练以增强自身能力，从而紧跟不断变化的技术趋势。
AI工程师
目前人才市场上存在着严重的AI工程技术人才短缺状况，这导致美国的高级AI研究员的年薪中位数已经达到345000美元。从物理学到生物学，再到软件工程以及人工智能（特别是机器学习），企业对于具备分析能力与创造力的人才一直高度渴求。
因此，对于学习人工智能技术的人群来说，职业前景可谓一片光明。事实上，据研究发现到2020年，人工智能将被纳入几乎所有软件产品当中，并且人工智能将以可插拔组件以及定制化、针对性模块等形式得到广泛普及。
AI测试员与督导员
开发团队及各类工具方案目前正致力于建立相关技术，以便更早发现错误、自动评估并进行代码纠正。然而，人工智能并不擅长常识性推理，而且可能仍需要很长一段时间才能真正获得完成此类任务的能力。在此之前，机器仍然需要人类测试员与督导员的帮助以搞定这类工作。软件测试人员在其中扮演着关键性角色，他们需要负责建模以进行工作流测试。
此外，测试督导员目前及未来也将始终需要监控目标进度并在必要时加以介入。机器人需要接受广泛的质量测试与督导，而这些测评与督导工作必须由人类进行。
数据标签专业人员
随着数据收集几乎在每个垂直领域实现普及，数据标签专业人员的需求也将在未来呈现激增之势。事实上，在人工智能时代，数据标签可能会成为蓝领工作。IBM Watson团队负责人Guru Banavar表示“数据标签将变成数据的管理工作，你需要获取原始数据、对数据进行清理，并使用机器来进行收集。”标签可以让AI科学家训练机器新任务。
AI硬件专家
在人工智能领域内的另外一种日益增长的蓝领工作，就是负责创建AI硬件(如GPU芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。
据悉，英特尔正在为机器学习专门打造一个芯片。与此同时，IBM和高通正在创建一个反映神经网络设计、并且可以像神经网络一样运行的硬件架构。据Facebook AI研究总监Yann LeCun表示，Facebook也在帮助高通开发与机器学习相关的技术。随着人工智能芯片和硬件需求的不断增长，致力于生产这些专业产品的工业制造业工作岗位需求将会有所增长。
数据保护专家
由于有价值的数据、机器学习模型和代码不断增加，未来也会出现对于数据保护的需求，因此也就会产生对于数据库保护IT专家的需求。数据库在很大程度上是通过网络安全措施(如防火墙和基于网络的入侵检测系统)来抵御黑客攻击。保护数据库系统及其中的程序、功能和数据的安全这一工作将变得越来越重要，因为网络开放程序越来越高。