提到AI，我們的大腦就能喚起終結者機器破壞世界的畫面。欣慰的是，AI正在朝著積極樂觀的方向發展。因此，本文主要探討AI如何幫助我們的生活，並最終造福人類。比如：如何影響醫療、金融、農業等各個領域。來源：網路大資料

市場營銷Marketing

隨著AI的不斷髮展，在不久的將來，網路上的消費者可能會通過拍張照片來購買產品。像CamFind這樣的公司及其競爭對手已經在嘗試這種方法。

銀行業Banking

許多銀行已經採用基於AI系統來提供客戶支援並檢測異常情況和信用卡欺詐。HDFC銀行就是一個例子。

使用AI預防欺詐並不是一個新概念。實際上，人工智慧解決方案可用於增強零售和金融等多個業務部門的安全性。

萬事達卡和RBS WorldPay等公司多年來一直依靠AI和深度學習來檢測欺詐性交易模式並防止卡欺詐。這節省了數百萬美元。

金融業Finance

風險投資一直依靠計算機和資料科學家來確定市場的未來模式。交易主要取決於準確預測未來的能力。

AI之所以出色，是因為它們可以在短時間內處理大量資料。AI還可以學習觀察過去資料中的模式，並預測這些模式將來可能會重複。

在超高頻交易時代，金融機構正在轉向使用AI來改善其股票交易效能並提高利潤。

日本領先的經紀公司野村證券就是這樣的組織。該公司一直不情願追求一個目標，即藉助計算機來分析經驗豐富的股票交易員的見解。經過多年的研究，野村證券將推出一種新的股票交易系統。

農業Agriculture

氣候變化，人口增長和糧食安全等問題促使該行業尋求更多創新方法來提高農作物產量。

組織正在使用自動化和機器人技術來幫助農民找到更有效的方法來保護農作物免受雜草侵害。

Blue River技術公司開發了一種名為See&Spray的機器人，該機器人使用諸如物件檢測之類的計算機視覺技術來監控除草劑並將其精確噴灑到棉花上。精確噴霧可以幫助防止對除草劑的抵抗。

除此之外，位於柏林的農業科技初創企業PEAT開發了一個名為Plantix的應用程式，該應用程式可通過影象識別土壤中潛在的缺陷和營養缺乏症。

影象識別應用通過使用者的智慧手機相機捕獲的影象識別可能的缺陷。然後為使用者提供土壤修復技術，技巧和其他可能的解決方案。該公司聲稱其軟體可以實現模式檢測，估計精度高達95%。

醫療行業Healthcare

在挽救生命方面，許多組織和醫療中心都依賴AI。醫療保健中的AI如何幫助世界各地的患者有很多例子。

一家名為Cambio Health Care的組織開發了用於預防中風的臨床決策支援系統，該系統可以在有患者患中暑的風險時向醫生髮出警告。

另一個此類示例是Coala Life，該公司擁有可以查詢心臟病的數字化裝置。

同樣，Aifloo正在開發一個系統來跟蹤人們在養老院，家庭護理等方面的表現。醫療保健中AI的最好之處在於，您甚至不需要開發新藥。通過正確使用現有藥物，您還可以挽救生命。

遊戲行業Gaming

在過去的幾年中，人工智慧已成為遊戲行業不可或缺的一部分。實際上，人工智慧的最大成就之一就是在遊戲行業。

DeepMind 基於AI的AlphaGo以擊敗的圍棋世界冠軍Lee Sedol而聞名，是目前AI領域最重要的成就之一。勝利後不久，DeepMind建立了一個稱為AlphaGo Zero的高階版本AlphaGo ，它在一次的訓練對抗中擊敗了前身。

遊戲中人工智慧的其他示例包括First Encounter Assault Recon，它通常被稱為FEAR，它是第一人稱射擊遊戲。

太空探索 Space Exploration

太空探索總是需要分析大量資料。人工智慧和機器學習是處理和處理這種規模資料的最佳方法。

人工智慧還用於NASA的下一個火星探測器火星2020火星探測器。

自動駕駛Autonomous Vehicles

在很長的時間內，自動駕駛一直是AI行業的流行語。自動駕駛的發展必將徹底改變交通運輸系統。

自動駕駛​​著名例子是特斯拉的自動駕駛汽車。人工智慧實現計算機視覺，影象檢測和深度學習，以製造能夠自動檢測物體並在無人干預的情況下行駛的汽車。

聊天機器人Chatbots

亞馬遜的Echo是如何使用人工智慧將人類語言轉化為可取動作的一個例子。該裝置使用語音識別和NLP來執行命令中的各種任務。它不僅可以播放您喜歡的歌曲，還可以做更多的事情。它可用於控制房屋中的裝置，預定計程車，打電話，訂購喜歡的食物，檢查天氣狀況等等。

另一個例子是新發布的Google虛擬助手Google Duplex，它使數百萬人震驚。它不僅可以為您響應電話和預訂約會，而且還增加了人性化的感覺。

該裝置使用自然語言處理和機器學習演算法來處理人類語言並執行諸如管理日程安排，控制智慧家居，進行預訂等任務。

社交媒體Social Media

自從社交媒體進入生活以來，我們一直在通過聊天、推文、帖子等生成大量資料。在任何有大量資料的地方，總是會涉及到AI和機器學習。

在諸如Facebook之類的社交媒體平臺中，人工智慧用於面部驗證，其中，機器學習和深度學習概念用於檢測面部特徵並標記你的朋友。深度學習用於通過使用一堆深度神經網路從影象中提取每一個細節；另一方面，機器學習演算法可用於根據你的興趣來設計Feed。

另一個是Twitter的AI，該AI被用於識別推文中的仇恨言論和恐怖分子語言。它利用機器學習，深度學習和自然語言處理來過濾令人反感的內容。該公司發現並禁止了30萬個與恐怖分子有關的帳戶，其中95%是由非人類的人工智慧機器發現的。

藝術創造Artificial Creativity

你是否曾經想過如果人工智慧機器嘗試創作音樂和藝術會發生什麼?

基於AI的系統MuseNet現在可以撰寫古典音樂，呼應古典傳奇人物巴赫和莫扎特。

MuseNet是一個深度神經網路，能夠用10種不同的樂器生成4分鐘的音樂作品，並且可以將鄉村、莫扎特、New Beetle的風格進行組合。

MuseNet並不是通過對音樂的理解進行明確程式設計的，而是通過自行學習發現了和諧、節奏和風格的模式。

人工智慧的另一個創新產品是稱為Wordsmith的內容自動化工具。Wordsmith是一種自然語言生成平臺，可以將資料轉換為有見地的敘述。