人工智能，到底能做什么？
人工智能能做什么？人工智能能做什么？这是大家最关心的问题，但说到真正能够理解的话，还只是小部分的专业人士，这篇文章通过介绍a.i.应用案例，目标是让更广大的受众能够理解这项重要的技术，我们现在已经处在了数字化的世界，未来的价值创造方式将会是高效的信息处理，而人工智能将会是促进技术发展的强大动力，推动社会高速发展，其历史意义是不亚于工业革命，这几年的机器学习等算法的发展解决了人工智能应用中的关键问题，就是让机器可以获得知识，让人工智能以更加聪明的方式来进行学习，从历史的大量数据中发现潜在的规律和模式，从而解决以后可能，当下人工智能的应用范围正在扩大，并且以非常快的速度进入到所有的行业，为了让大家能够更好的理解人工智能即使是非技术背景的人也可以听懂，在这里对ai的实现细节进行了抽象，重点在于对于不同行业应用案例的总结以及未来发展趋势的描述。
第一在线搜索在线搜索，这可能是我们最常用，同时也是最著名的机器学习应用，谷歌正在不断的改进搜索引擎的算法，当用户每次在谷歌上进行搜索时，搜索引擎都会关注用户对搜索呈现结果的响应的方式，如果用户单击了，那系统就会认为用户获得了所需要的准确信息，同时标记这次搜索结果是成功的，另一方面如果，或者是没有单击任何结果，而重新进入了新的关键字，那就可以推测搜索引擎没有提供用户想要的结果，那这次搜索也就是失败的，搜索引擎也可以在这个错误中吸取一些教训，以便在下一次的搜索提供更加准确的结果，让用户感觉更加好用，可以想象用户的搜索需求是非常多样性的，搜索引擎想要通过猜的方式来了解用户的喜好，让每一个用户都满意，这是一件多么困难的事情，但是就是在用户的每一次键入关键字，点击搜索按钮和查看结果的过程中，这些带有用户搜索行为模式的信息碎片，不断的重复和聚集，就像是点滴的水滴集合成细流，最终汇集成巨大的信息洪流，流向超大规模的服务器矩阵之中，以数以亿计的数据来训练，人工智能进行学习，不断的应酬，服务搜索行为的完整画像，越多的数据就意味着越多的拼图碎片，在人工智能眼中用户的搜索行为也就越来越完善，对于用户来说，这仅仅是感觉到搜索引擎越来越好用，结果越来越准确
第二社交媒体社交媒体，人工智能的算法，通过用户的反馈和评价的机制，是可以来了解到用户感兴趣的内容，同时也不断的改进他们推送的内容，这些迎合用户偏好的内容，可以更加广泛的进行一些传播，现在的各种app都在利用这些机器学习来进行优化，包括社交媒体的内容，目标受众以及推送的时间，同时也会，机器视觉来分析用户在社交媒体的浏览轨迹，以及用户的行为和产生的内容，不仅是发表了帖子，评论转发，再等等所有的一切用户的行为都会被记录分析归纳和总结，通过非常复杂的算法，让计算机的i了解用户是怎么样的一个人，有着什么样的兴趣爱好以及需求，从而进行更加智能的推荐，比如facebook使用了更聪明的a.i.来判断用户个人的喜好，并且推荐启用的新闻源，这个就是用户在facebook的信息流里面始终会看到自己感兴趣的东西的原因，这些高度关联的推荐也是通过分析用户在社交媒体上执行的媒体，像操作来进行动态调整的，但现在也出现一些质疑的声音，认为这种基于兴趣的推荐会带来一个负面的问题，就是过度沉迷，因为社交媒体总是在推荐用户感兴趣的内容，而交互的体验又做得非常的简单，只要动一下，这样就会让用户在里面消耗大量的时间，原本计划打开app看几分钟新闻，但总是被关联推送的内容不断的引导进行浏览，下滑的内容也永远没有底部，不断的刷新的话，不知不觉就过去了几十分钟，虽然在每一个页面仅仅消耗十几秒，但浏览的页面数量太多也会造成非常大的时间消耗。
第三实时翻译现在的a.i.具有自然语言的检测功能，用一种语言形成的新闻可以翻译成另外一种语言，这样全世界的人就可以同时关注一个新闻或者同时进行更新，而不需要人工翻译的介入，也可以在面对面的对话过程中进行实时的翻译，其原理是使用神经网络的翻译技术处理人的讲话，这也是通用的语音识别技术系统的一个工作原理，谷歌现在已经可以提供超过100种语言的翻译，每天提供了10亿次的翻译，月度活跃的用户也达到了10亿人次，还有实施的翻译机也非常的强大，除了官方的语言可以支持之外，甚至还可以支持方言，同时保障很高的准确率，已经非常接近人类了，在未来智能眼镜可以内置机器翻译机的程序之后，可以通过a2的方式投射在智能眼镜上面，这样当我们看到外文的时候将会实时翻译成母语，听到外文的时候，也会实时翻译成母语创意耳机，这样的话我们再也不用花很多年的时间去掌握一门外语，却依然不能达到流利沟通的目的，有了机器翻译之后，对外的商务沟通和出国旅游也会变得非常便捷，那时候就可以随时来一场说走就走的旅行，去一个小语种的国家展开一段冒险
第四电影音乐剧本每当有新的电影上线的时候，都会把电影推荐给非常精确的目标受众群体，这当然是来源于对于用户兴趣的深入研究，通过关注用户做的选择，可以持续的生产推荐的建议，如果你使用过亚马逊或者是类似服务的话，就会对这种用法非常的熟悉，智能的机器学习算法会分析用户的活动，并且与数百万的其他用户进行比较，以确定用户可能购买或者是感兴趣的内容，并且这些建议会变得越来越聪明，比如说你购买了某件物品a时，系统会推荐你70%的人同时购买了另一件物品，那么在一般的情况下，你购买的物品的概率会有多大的？我想应该也超过一半了吧。借助大数据做了一个冒险的，他们分析了几千万用户的观影历史，观看题材和内容故事的情节，还有演员的选择，以及对不同的数据的评分等等数据，做了一个决定，拍摄一部有关参议员的连续剧，这部剧就是政治题材的人气美剧，纸牌屋获得了非常大的成功，并且那fixed今年也获得了112项的艾美奖提名，这让巨头hbo18年来第1次失去了霸主的一个地位，试想一下传统的编剧和用户大数据a.i.谁会更加容易写出用户喜欢的脚本呢？这个问题是充满争议的，还是让我们保持观察吧
第五虚拟世界ar的虚拟世界使用vr和ar的技术可以给用户提供沉浸式的体验，人工智能加入会让这种体验更加的真实，更加的有趣味性，比如各种虚拟主题的世界会有各种各样的开放场景，可以给玩家体验，玩家也可以按照自己的偏好来进行场景的一些定制，里面的ai会按照你的需求来跟你互动，这样的游戏它没有唯一的目标，而是开放式的可以进化的系统，这样每个人都可以选择不同的游戏方式，给玩家更加接近真实的体验，同时玩家也可以佩戴各种传感器，用身体移动来直接控制游戏，这些传感器感知到身体的动作，并使游戏的角色在虚拟世界里面，就像各种虚拟的题材游戏一样，将会是一个更加真实的世界，这样的世界会非常的宏大以及充满想象力，你可以在里面创造任意的东西，也可以和其他玩家进行互动，虽然这样的虚拟游戏世界现在还没出现，从现在来看的话，会有一点类似电影头号玩家和美剧西部世界的样子。
第六智能学习助手对大量的学生进行评分是一件非常累人的工作，特别是当评分体系的参数不好量化的时候，这个时候就可以使用ai学习助手的技术来进行协助，个性化的a.i.可以关注学生的日常表现，他每一节课，每次发言每一次作业都可以得到一个动态的平台，这是基于海量的大数据模型，也保障了这个评级的真实有效而且是客观公正的，同样的评分，突出的部分，也会有低于平均需要改进的建议家长和学生一起在学习的过程中来动态进行调整，也可以获得ai学习助手的帮助，来制定学习计划和推荐学习材料，大家可以比人类更好的决定课程，凭借其天然的与互联网连接以及智能化的分析技术，他可以判断怎么样的知识是当前的社会所必要的，以及可以决定学生在实际生活中需要哪些新的信息，以及如何学习，可以更加具有互动性来调整学习计划和内容，评价体系也不会是那个期末的时候，一次考试的成绩来界定学生的能力和学习成果，维度也会更加的多元化和全面，培养的目的会从通过考试变为更加适应未来时代的综合能力
我是济阳哥，未来已来，这篇文章并未写完，后续继续更新，希望大家关注我，一起关注未来人工智能。
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