身边的人工智能,在自己的生活中，接触到的具有人工智能的“机器”有哪些

在自己的生活中，接触到的具有人工智能的“机器”有哪些

1、早教机：儿童专用能够简单对话、唱歌、讲故事等；

生活中出现过哪些人工智能

1. 人脸检测和识别。

人工智能在现实生活中有哪些有趣的应用

一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。举个栗子。所有人都熟悉的验证码技术。就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为‘打码平台”。一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。由于机器和人类的认知存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。大体是这个样子：其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：我们应该真正担心的不是机器智能，会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。加油，我们可以让明天变得更好。

随着人工智能的普及，你们都发现身边哪些地方改变了

人脸识别，车牌号识别，语音识别等，很多时候解放了人们自己的双手

人工智能除了下棋还能做什么

理解AI可以做什么工作？要知道我们身边有哪些AI，或者未来还有哪些地方可能出现AI？首先应该搞明白，AI的基本原理是什么？在这里我不讲学术性的严谨的定义，只想通过一个通俗的例子，讲明白AI的大概原理。当前AI的主流学习方法是监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习……（又说专业名词了），具体解释一下：我们可以这样看AI—— 一个机器要去学习这个世界，然后对这个世界做出预测或者判断。当一个人开始上学的时候，一开始对所学的科目一无所知，我们在老师的带领下开始学习知识，老师会告诉你这个问题用这个思路做出那样的答案就是正确的，于是我们在不断地学习已有知识的过程中，通过老师不断地告诉我们什么是对的，什么事科学的，从而不断地了解到这门学科的基本原理和知识，而这些学习的步骤就像是机器从一大堆数据中去学习这些数据所表现出的特征。待我们学完一门课程之后，我们需要去考试来检验我们的学习成果，考完试成绩有高有低，出现不同成绩的原因有很多，但是同样智力水平下，你考的低的原因无非就是你没有大量的复习正确的知识，排除错误的干扰，导致你在考试的时候不能根据已经学到的经验完成所有未知题目的解答。同样的，机器在学习的过程中，通过不断“喂入”数据，机器开始学习到我们要理解的数据的特征，当学习在一个阶段完成之后，我们需要随即的拿出“测试题（测试数据）”来对训练完成的模型进行正确率的检验。学的好的自然准确率就高，学的差的准确率就低了。从上述例子我们了解，凡是需要在一堆数据中找寻特征和规律的事情都可以使用AI来解决。比如说房价预测（当前社会各种因素的状况与房价的关系，预示着未来的关系）、股市预测（当前社会经济、政治……各种因素与股市的关系，预测未来的关系）、人脸识别（通过已有的人脸数据，学会每个人不同的面部特征）、用户画像（根据用户的不同兴趣爱好和行为将用户分类）、语音识别（根据不同人的声音的数特征据，学习到不同人的声音的声音）……，这些例子不胜枚举。AI应用实例计算机视觉接下来我们再详细说说，我们身边到底存在哪些AI应用的例子。我是做计算机视觉领域工作的，首先从这个领域说起。计算机视觉领域主要就是对视频数据的处理、分析、识别等等。一下举几个例子：人脸识别典型的AI例子，当前的人脸识别在深度学习技术的发展下，准确率已经很高了，而且已经在慢慢普及，手机人脸解锁、人脸支付、人脸识别安检、人脸识别门禁……当前在正常的光条件下人re人脸识别技术已经和成熟，但是面对复杂场景，夜间模式人脸还有很长的路要走。行为识别只要是可以在视频数据提取出来的人类的行为理论上都可以被识别出来，比如说我目前正在做的睡觉检测（用于值班室，自动分析岗位是否有人远在睡觉），抽烟检测（检测特定禁烟区域是否有人抽烟）、摔倒检测（检测特殊场所是否有人员（主要是老年人）摔倒）、大家是被（用于安防领某些场景是否发生斗殴事件），明火识别（用于火灾预防）……等等，所有行为都可以被识别。自动驾驶以特斯拉、google、百度为代表的自动驾驶技术，也是用到了计算机视觉技术。2. 自然语言处理当我们人类的在学习语言的时候，从认字、理解词语到理解句子、理解文章，并且还能结合不同的情景理解语言的含义，自言语言处理，即使以为了让机器也可以达到人类的水平，目前最常见的就是google翻译。3. 语音识别语音识别，是让机器明白人类在说什么！别的机器在说什么！4. 智能机器人导览机器人（在博物馆中自动为游客讲解展品）、智能扫地机器人（自动检测需要清扫区域、根据污渍情况自动调节清洁剂的喷洒量……）……5. 推荐系统电商的推荐系统（电商网站根据你访问的产品的特征，学习到用户的偏爱，于是就按照用的偏爱投放广告）这只是我们生活中常见的一部分AI产品，AI的覆盖面还很广泛。AI+金融、AI+智造、AI+教育、AI+交通、AI+健康、AI+零售和AI+服务，等等方面都将会被AI改变。