人工智能的应用领域有哪些？

应用领域
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口，而长虹正成为将这一浪潮掀起的首个家电巨头。长虹发布两款CHiQ智能电视新品，主打手机遥控器、带走看、随时看、分类看功能

IBM Watson是认知计算系统的杰出代表，也是一个技术平台。认知计算代表一种全新的计算模式，它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察

Watson
意思是：沃森（姓氏； James Dewey, 1928-，美国生物学家，曾获1962年诺贝尔生理学-医学奖）；
IBM Watson 是认知计算系统的杰出代表，也是一个技术平台。认知计算代表一种全新的计算模式，它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察 。
Watson has a wonderful voice, with thrillingly clear top notes
沃森的嗓音美妙，高音嘹亮动听。
Francis Watson was far from being merely a furniture expert
弗朗西斯·沃森远远不止是个家具行家。
James Watson, Philip Mayo and I gave a slide and video presentation
詹姆斯·沃森、菲利普·梅奥和我利用幻灯片和视频进行了介绍。

Thomas Watson    英[ˈtɒməs ˈwɒtsən]    美[ˈtɑːməs ˈwɑtsən]    

IBM Watson 是认知计算系统的杰出代表，也是一个技术平台。认知计算代表一种全新的计算模式，它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察  。

IBM Watson 是认知计算系统的杰出代表，也是一个技术平台。认知计算代表一种全新的计算模式，它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察。IBM Watson系统具有几大能力：

Understanding（理解）：Watson具有强大的理解能力。通过自然语言理解（Natural language understanding）技术，和卓越处理结构化与非结构化数据的能力,在众多行业能够与用户进行交互，并理解和应对用户的问题。

Reasoning（推理）：它有智能的逻辑思考能力，Watson通过假设生成（Hypothesis generation），能够透过数据揭示洞察、模式和关系。将散落在各处的知识片段连接起来，进行推理、分析、对比、归纳、总结和论证，获取深入的洞察以及决策的证据。

Learning（学习）：它有优秀的学习能力。Watson通过以证据为基础的学习能力（Evidence based learning）,能够从大数据中快速提取关键信息，像人类一样进行学习和认知。可以通过专家训练，并在交互中通过经验学习来获取反馈，优化模型,不断进步。

此外，它还有精细的个性化分析能力，它能利用文本分析与心理语言学模型对海量社交媒体数据和商业数据进行深入分析，掌握用户个性特质，构建360度个体全景画像。

前段时间，人工智能技术一直是网络探讨的热点，许多大型科技公司看到了这个势头，也加入了人工智能技术的开发行列，我们现在就来看看在这个行业到底有哪些影响。

AI已经开始起步了，下面让IT培训来看下促进AI发展的因素有哪些。

坚实的基础设施，为AI发展奠定环境基础

过去，有限的计算能力是阻碍AI研究的一个重要因素，但是当前的基础设施和生态系统已经足够支持AI的处理能力，让其自行“思考”了。另外，当前强大的处理和内存功能、云计算、光纤高速互联网接入、普遍的Wi-Fi和相连的物联网世界，所有这些都为AI的到来和长足发展奠定了坚实的环境基础。

二十年前，只有具备研发团队的较大型企业，才有能力参与到AI的研发中来，即便如此，研究也只是局限在理论层面。但是现在，对于大企业建立起来的技术层面的基础设施和设备，每个企业家都可以快速访问获取。

Facebook和其他社交媒体平台的崛起，也为AI的发展提供了有利条件。我们以前从来没有获得过如此多的实时和历史数据，帮助我们了解人们是如何互动交流的。在千禧年以前，我们简直无法想象，竟然可以获得如此详细的庞大数据，更别提在公众层面如此广泛地获取了。相比于以前，数据资源的获取变得更加自由，这也就为让大众参与到AI生态圈建设创造了可能。只要你肯努力，就可以参与进来。如此一来，阻挡AI发展的障碍也就不存在了。

正如20世纪90年代出现的最初的互联网泡沫(或当下向“移动时代”的转向)，AI的发展象征着小型的初创企业也可以独当一面，成为AI生态圈发展的领头军，推动AI技术的创新。

AI领域的新锐军

我们所熟知的Microsoft、IBM和Alphabet等大型企业，都已经在AI领域活跃很长时间了。这些企业面向公众推出的机器学习应用程序，也已经在不同程度上取得了成功。

Watson回答用户提问的能力，使其成为了一些复杂行业内专业人士的理想资源平台，比如医疗和金融行业。谷歌搜索所使用的复杂算法，也和AI很接近，而谷歌的母公司Alphabet，也已经在着手利用其研发成果来重塑网络了。就连Facebook，也在AI研发上投入了大量投资。

虽然这些大型企业让主流媒体对它们创建的AI平台意乱情迷，但真正把这些平台利用起来的却是那些独立开发者们，比如ROSS和Slack，正是他们为AI带来了创新。据彭博社(Bloomberg)报道，2014年在AI领域的创业投资超过3亿美元。截止到2023年，AI有望发展成为市场价值200亿美元的行业，包括跨平台搜索、语音帮助和主动支持。Gartner预测，85%的消费者互动将会由机器管理。

截止到那时，出生在互联网和Siri时代的年轻一代，他们将创建新一代的谷歌、Facebook和Amazons。而现有的一些老牌科技公司，它们的地位将被具有创新能力的初创公司所代替，成为这些初创公司创建崭新世界的基石。

未来AI的发展方向

AI行业如果出现具有颠覆性的新技术，那必将是这些小型参与者，通过以一种集中式的全新方式使用已有AI平台所带来的结果。但是即便初创公司在AI市场上超越了现有大企业，也并不意味着这些大企业从此就会退出历史舞台。

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