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近段时间以来，“人工智能”曾经成了人们口中的热词。几天前，恰恰是“人工智能之父”艾伦·麦席森·图灵诞辰106周年。他曾提出著名的《图灵机》想象，发表论文《机器能思索吗？》，为计算机展开开启划时期的新篇章，历史永远不会遗忘这位“计算机科学之父，人工智能之父”。 ▼
目前， 盘绕人工智能的各种讨论曾经百花齐放， 似乎不说点“人工智能”就赶不上时期潮流， 下面让我们简单回想一下 百年来人工智能程碑式的一些应用实例。
1914年世上第一个计算机游戏 西班牙发明家Leonardo Torres y Quevedo 初次发表 El Ajedrecista，这台机器的机械设计中集成了一个简单的算法，使得它能够自动下棋。后来它被称为世上第一个计算机游戏。
1968年世界第一台智能机器人 美国斯坦福研讨所发布他们研发胜利的机器人Shakey。它带有视觉传感器，能依据人的指令发现并抓取积木，能够算是世界第一台智能机器人，不外控制它的计算机有一个房间那么大。
2016年机器人击败世界围棋冠军 围棋是十分复杂的棋类游戏，AlphaGo先是大战了世界顶级围棋高手李世石，然后又在与柯洁的对战中，以总比分0:3完胜。2016年AlphaGo的问世，是AI历史上一次严重突破，全球AI技术的认知与展开由此进入了一个超高速展开轨道。
畅游人工智能历史长河，AI的飞速展开曾经超出了人们的想象，除了以上这些耳熟能详的案例之外，近年以来，国内外也有一些优秀企业在不时探求并将其应用到实践当中。从用户场景动身，我们重点清点了受AI影响的几大应用场景，这些人工智能技术和产品在不同的场景中都得到了普遍应用和认可，使我们的生活变得更方便、更高效。 场景：金融 代表：Kensho 关键词：云计算、人机交互与深度学习下的投资剖析，助力进步金融剖析师消费力。 人工智能应用评分级别：★★★★☆ 在金融场景中，Kensho的自我定位是数据剖析与机器学习公司，为金融、国度保险、医疗健康行业处置剖析问题。它的旗下具有一款名为Warren剖析软件，主要应用大数据和机器学习，将数据、信息、决策中止智能整合，并完成数据之间的智能化关联，从而进步投资者工作效率和投资才干。 Kensho官网引见，“Kensho是一个先锋级的实时数据计算系统、一个可量化的数据框架，是全球化金融系统的新一代升级产品”。它具有强劲的云计算才干、良好的人机交互界面和深度学习才干。 Kensho公司的目的是让此软件的功用取代现有的大量投资剖析人员的工作，为客户提供愈加优质、快速的数据剖析效劳。
Kensho被誉为华尔街Siri，定位数据剖析与机器学习公司，为金融、国度保险、医疗健康行业处置剖析问题。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 场景：批发 代表：Amazon Go 关键词：即拿即走，真正意义上的无人超市 人工智能应用评分级别：★★★☆☆ Amazon go 线下实体店不是一个普通的实体店，它是一个融合了AI深度学习，计算机视觉和各类传感器等人工智能范畴里抢手技术的一个全新方式的线下无人售货的实体店。它无需排队的特性在某种水平上，大大的俭省了消费者的等候时间。无人化的批发场景能够了解为是融合了AI深度学习，计算机视觉和各类传感器等人工智能范畴里抢手技术的一个全新方式的线下无人售货的实体店。单从它无需排队的特性来说，在很大水平上，大大的俭省了消费者的等候时间。
Amazon Go推翻了传统超市运营方式，彻底跳过传统收银结帐过程，消费者能够即拿即走。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 场景：网约车 代表：美团打车人脸辨认驾驶员 关键词：AI人脸辨认核验驾驶员，精准高效审核信息，助力保障用户保险 人工智能应用评分级别：★★★★☆ 在交通范畴，除了大家所熟知的无人驾驶，网约车行业也逐步深化应用人工智能技术，依托AI技术审核司机，以此打击实践运转中套牌车。美团打车就经过AI人脸辨认技术让新注册的驾驶员在初次接单前、改换手机设备或着生动接单驾驶员都会触发APP端人脸辨认，运用技术比对确认实践运营驾驶员与平台注册信息及公安部门注销信息能否分歧。人脸辨认未经过的驾驶员将不能接单，需重新提交信息，经平台审核后资料仍有问题的，则需求中止线下验车。除此之外，关于需求改换车辆、车牌的驾驶员以及涉嫌人车不符的网约车驾驶员和车辆，也将被请求线下验车。 针对网约车行业种种乱象，Uber等大型企业是不是也能够自创美团打车在这方面的应用，从而更好地提升出行范畴的保险保障呢？
美团打车经过引入人工智能人脸辨认，目前曾经构成三大机制，严审司机车辆。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 场景：饮食 代表：Hello Egg 关键词：大数据帮你制定膳食，人工智能与烹饪专家分离下的烹饪顾问 人工智能应用评分级别：★★★☆☆ Hello Egg的AI产品，不只能够依据消费者的饮食偏好计划设计每周膳食，并中止调整以顺应一些不可预测时间。同时还能够监控厨房，帮用户设置购物清单，以至在杂货店订购货物。它提供粗浅易懂的语音导航视频食谱，并在人工智能和烹饪专家团队的辅佐下，回答任何与烹饪相关的问题。
名为Hello Egg的AI产品，不只能够依据用户饮食偏好设计每周膳食，还能够辅佐监控厨房，设置购物清单等。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 场景：医疗 代表： Enlitic 关键词：深度学习下的疾病筛查与预防 人工智能应用评分级别：★★★★★ Enlitic是全世界首家将深度学习运用到疾病筛查和预防的AI公司，它经过深度学习研讨了数百万张图片，以自动辨认疾病。与传统的计算机辅助诊断(CAD)不同，深度学习网络能够同时检测多种疾病。他们还能够在早期发现、治疗计划和疾病监测等范畴提供丰厚的见解。
◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 场景：视听 代表：ECHO 关键词：智能语音人机交互的生活方式 人工智能应用评分级别：★★★★☆ Echo 智能音箱中内置了 Alexa 语音助手，它是亚马逊平台研发的基于语音指令驱动，你只需对着Echo说出“Alexa”，然后就能够与它对话了。智能声响作为未来人机交互的重要场景，能产生耐久的利润。在视听场景中，AI音箱不只能够搜集用户喜好、语音方式等数据，也保障了用户能够长期驻留在其生态系统之中。
据悉，自2014年11月发布以来，亚马逊Echo智能音箱已在全球范围内卖出3000多万台。 随着智能技术和生活效劳的不时融合，我们正在步入一个能够经过人工智能产品来快速高效处置问题的“AI时期”，人工智能的价值越来越趋向于给人类带来更多美好方便的生活。 无须讳言，人工智能正加速袭来，冲击着人们消费、生活、学习的各个范畴。作为公众出行、面向生活方面的事业，出行范畴自然不可能置身事外。在人工智能浪潮下，像美团打车在应对乘客保险问题方面的做法，置信会有更多人工智能的落地应用，为用户营造良好战争安的出行体验。 |
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