2022年后人工智能/深度學(xué)習(xí)八大應(yīng)用方向
來源：電子工程專輯?
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為當(dāng)下最熱門的前端科技之一。這三者其實(shí)是子-子集的關(guān)系。隨著技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用的深入，深度學(xué)習(xí)越來越重要，成為AI的金字塔。本文總結(jié)了人工智能領(lǐng)域在2022年及以后數(shù)年內(nèi)最熱門的八大應(yīng)用領(lǐng)域和方向。
什么是深度學(xué)習(xí)?
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，它模仿人類獲取知識(shí)的方式。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，“深度”是指隱藏層的數(shù)量，傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱藏層數(shù)量為2到3層，而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以容納 150 層甚至更多。作為包括統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)建模在內(nèi)的數(shù)據(jù)科學(xué)的一部分，深度學(xué)習(xí)是一個(gè)重要組成部分。深度學(xué)習(xí)的一個(gè)主要好處是它加快并簡(jiǎn)化了收集、檢查和分析數(shù)據(jù)科學(xué)家使用的大量數(shù)據(jù)的過程。
深度學(xué)習(xí)十大熱門應(yīng)用領(lǐng)域
1、 自動(dòng)駕駛汽車
駕駛的目的是對(duì)外部因素做出安全反應(yīng)，例如周圍的汽車、路牌和行人，以便從一個(gè)點(diǎn)到達(dá)另一個(gè)點(diǎn)。盡管我們距離全自動(dòng)駕駛汽車還有一段距離，但深度學(xué)習(xí)對(duì)于讓這項(xiàng)技術(shù)達(dá)到今天的水平至關(guān)重要。
自動(dòng)駕駛在當(dāng)今時(shí)代得到了推動(dòng)，并且比以往任何時(shí)候都更強(qiáng)大，這得益于許多進(jìn)步，例如性能更高的顯卡、強(qiáng)大的處理器和大量信息。除了緩解交通擁堵外，它還將提高安全性。自動(dòng)駕駛汽車是自主決策系統(tǒng)。慣性探測(cè)器和 GPS 是可以提供數(shù)據(jù)流的幾種傳感器。然后，深度學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并根據(jù)汽車的環(huán)境做出決策。
例如，Pony.ai 采用深度學(xué)習(xí)為其規(guī)劃提供動(dòng)力，并為其獨(dú)立車輛技術(shù)提供控制模塊，該技術(shù)允許汽車在八車道道路上導(dǎo)航、控制事故等。谷歌子公司 Waymo 是另一個(gè)自駕駛使用深度學(xué)習(xí)的汽車公司。
2、 視覺識(shí)別
圖像識(shí)別涉及識(shí)別照片并根據(jù)其特征將它們組織成單獨(dú)的類別。因此，圖像識(shí)別軟件和應(yīng)用程序可以確定照片中顯示的內(nèi)容并區(qū)分它們。事實(shí)上，可以確定您已經(jīng)在您的社交媒體應(yīng)用程序或手機(jī)上看到了這一點(diǎn)。本質(zhì)上，它根據(jù)照片中人物的位置、場(chǎng)合等對(duì)圖像進(jìn)行分類。
考慮瀏覽一組舊照片以記住一些美好的舊時(shí)光。有些照片需要取景，但首先，我們喜歡按正確的順序排列它們。由于沒有有關(guān)照片的信息，因此只能手動(dòng)執(zhí)行此操作。我們所能做的就是根據(jù)照片的拍攝日期進(jìn)行排列，但有時(shí)下載的照片中缺少日期。由于深度學(xué)習(xí)，現(xiàn)在可以根據(jù)照片的拍攝地點(diǎn)或長(zhǎng)相、個(gè)人、場(chǎng)合等來排列圖像。
3、 聊天機(jī)器人
聊天機(jī)器人是通過文本或音頻消息模仿人類對(duì)話的計(jì)算機(jī)軟件程序。當(dāng)我們現(xiàn)在使用在線平臺(tái)時(shí)，聊天機(jī)器人非常普遍，今天的人工智能系統(tǒng)能夠理解用戶的需求和偏好，并推薦在很少或幾乎沒有人類干預(yù)的情況下執(zhí)行哪些操作。目前市場(chǎng)上有許多流行的會(huì)話助手，包括蘋果開發(fā)的 Siri、微軟開發(fā)的 Cortana、亞馬遜和谷歌助手開發(fā)的 Alexa。
隨著聊天機(jī)器人的出現(xiàn)，所有平臺(tái)現(xiàn)在都可以為其訪問者提供定制的體驗(yàn)。聊天機(jī)器人使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法來生成回復(fù)的組合。經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，聊天機(jī)器人可以理解客戶的要求，以及他們面臨的困難，并以非常簡(jiǎn)單的方式指導(dǎo)和幫助客戶解決他們的問題。
此外，它還有許多其他好處，比如它可以為客戶節(jié)省時(shí)間，并且隨著聊天機(jī)器人的出現(xiàn)，公司雇用的人數(shù)減少了。員工以降低成本并改善客戶體驗(yàn)。
4、 自然語言處理(NLP)
NLP是一種解釋和處理人類語音的算法，稱為自然語言處理，屬于語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域。
我們需要多年的人類互動(dòng)和接觸各種社會(huì)環(huán)境來學(xué)習(xí)和理解一種語言的語調(diào)和模式的變化，所以我們不能指望機(jī)器自己學(xué)習(xí)所有這些東西。
在深度學(xué)習(xí)和構(gòu)建對(duì)每種情況的正確響應(yīng)的幫助下，NLP訓(xùn)練機(jī)器可以輕松地做到這一點(diǎn)。
NLP 中使用了各種算法來分析數(shù)據(jù)，從而使系統(tǒng)能夠產(chǎn)生人類語言或識(shí)別人類語音中的音調(diào)變化。
深度學(xué)習(xí)曾經(jīng)不受歡迎，現(xiàn)在越來越受歡迎。自然語言處理領(lǐng)域，包括提供各種問題的答案、模型構(gòu)建等。它經(jīng)常用于升級(jí)自然語言處理的文本分析功能和特性。這些建議在將早期未結(jié)構(gòu)化的文本轉(zhuǎn)換為有益信息方面有很大幫助。
5、 虛擬助手
亞馬遜開發(fā)的 Alexa、Apple 開發(fā)的 Siri 和 Google Assistant 等虛擬助手是深度學(xué)習(xí)的流行應(yīng)用程序。這些用于許多家庭和辦公室，以簡(jiǎn)化日常任務(wù)。使用這些助手的人數(shù)正在增加，并且這些助手變得越來越聰明，并且在您與他們互動(dòng)時(shí)越來越多地了解您和您的偏好。虛擬助手使用深度學(xué)習(xí)來了解我們的興趣，例如我們最喜歡的聚會(huì)場(chǎng)所或我們最喜歡的電視節(jié)目。為了理解我們所說的，他們考慮了人類的語言。虛擬助手還可以將我們的聲音翻譯成文本格式，為我們安排會(huì)議等。
虛擬助手可以做所有事情，從處理到即時(shí)自動(dòng)接聽我們的工作電話，幫助我們和我們的團(tuán)隊(duì)管理任務(wù)。虛擬助理還可以通過匯總文件來協(xié)助我們撰寫和郵寄電子郵件給您的老板、客戶、老師等。
此外，虛擬助手在很多地方都得到了應(yīng)用，并且還被集成到各種設(shè)備中，包括物聯(lián)網(wǎng)和汽車。由于互聯(lián)網(wǎng)和智能設(shè)備，這些助手將繼續(xù)變得越來越智能。
6、 地震預(yù)報(bào)
由于地震預(yù)報(bào)的破壞性后果，科學(xué)家正在努力解決地震預(yù)報(bào)問題。成功的地震預(yù)報(bào)可以挽救無數(shù)生命?？茖W(xué)家們正試圖根據(jù)地震發(fā)生的時(shí)間和地點(diǎn)以及震級(jí)來預(yù)測(cè)地震。
Von mises 屈服準(zhǔn)則被深度學(xué)習(xí)用于預(yù)測(cè)地震，深度學(xué)習(xí)的這種應(yīng)用幫助科學(xué)家將地震預(yù)測(cè)時(shí)間提高了 5000%。我們從僅僅猜測(cè)地震何時(shí)會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌驕?zhǔn)確預(yù)測(cè)地震何時(shí)會(huì)發(fā)生。
在大量數(shù)據(jù)上教授的深度學(xué)習(xí)模型將能夠通過從原始數(shù)據(jù)中提取元素來從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，以識(shí)別自然事物并就廣泛的學(xué)科領(lǐng)域做出正確的決策。此外，由于計(jì)算能力的改進(jìn)，大型模型的訓(xùn)練變得更加容易。深度學(xué)習(xí)由于其優(yōu)勢(shì)使地震預(yù)報(bào)成為可能。
7、 欺詐檢測(cè)和新聞聚合
如今的貨幣交易正在走向數(shù)字化，在深度學(xué)習(xí)的幫助下正在開發(fā)許多應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序可以幫助檢測(cè)欺詐行為，從而幫助金融機(jī)構(gòu)節(jié)省大量資金。此外，現(xiàn)在可以過濾新聞提要以刪除所有不需要的新聞，并且讀者可以閱讀基于他們感興趣的領(lǐng)域的新聞。
如今，檢測(cè)假新聞非常重要，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)上充斥著大量的博客、研究論文、新聞和許多其他形式的信息來源，而且它們都不忠實(shí)。在機(jī)器人的幫助下，假新聞在今天的傳播速度非?？?，因此很難判斷新聞是假的還是真實(shí)的。
除了開發(fā)分類器來檢測(cè)虛假和有偏見的新聞外，深度學(xué)習(xí)還可用于通知您潛在的隱私侵犯并刪除內(nèi)容。訓(xùn)練和驗(yàn)證用于新聞檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)中充斥著來自世界各地的意見，很難確定新聞報(bào)道是有偏見的還是中立的。
這就是為什么深度學(xué)習(xí)是一種有價(jià)值的工具。
8、 機(jī)器人
深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的良好成果推動(dòng)了一些機(jī)器人技術(shù)的應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)在機(jī)器人技術(shù)中被大量用于執(zhí)行類似人類的任務(wù)。機(jī)器人的構(gòu)建是為了了解它們周圍的世界，對(duì)它們來說弄清楚什么是什么是非常重要的。如果你回到 20 年前，機(jī)器人無法弄清楚許多基本的區(qū)別，比如汽水瓶和鋼筆之間的區(qū)別，因?yàn)樗鼈兊男螤钕嗤?/p>
眾所周知，機(jī)器人領(lǐng)域?qū)W(xué)習(xí)算法提出了一系列獨(dú)特的挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)是：為機(jī)器人執(zhí)行的每項(xiàng)工作編寫全新的學(xué)習(xí)算法和元素可能很困難，甚至是不可能的。第二個(gè)挑戰(zhàn)是機(jī)器人必須處理現(xiàn)實(shí)世界中的大量多樣性，這使得許多學(xué)習(xí)算法難以處理。
但是深度學(xué)習(xí)算法是能夠直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的通用模型，因此它們非常適合機(jī)器人技術(shù)。當(dāng)然，機(jī)器人技術(shù)和人工智能提高了人類的能力，提高了生產(chǎn)力并實(shí)現(xiàn)了從簡(jiǎn)單思維到類人能力的轉(zhuǎn)變。
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小結(jié)
深度學(xué)習(xí)使計(jì)算機(jī)在性能和行為方面更像人腦。它已在各行各業(yè)中脫穎而出。有了深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，我們的生活變得更輕松、更高效，從自動(dòng)駕駛汽車到語音助手，它無處不在。
但是，有關(guān)深度學(xué)習(xí)及之上的人工智能倫理卻越來越多的受到關(guān)注和挑戰(zhàn)。