虽然人工智能在各个行业的应用有很多的例子（zǐ），但仍然被认为（wéi）是一个（gè）仍在崛起的新（xīn）生（shēng）力量。事实上，人（rén）工智（zhì）能对（duì）于许多企（qǐ）业的技（jì）术平（píng）台至关重要，其中包括金融、零售、医疗和媒体。则人工智能和深（shēn）度学习的例子也数不胜数。

如今（jīn）的人工智能例（lì）子如（rú）此之多，以至于在选择一些（xiē）具有代表性的人（rén）工智能案例时成为（wéi）一个（gè）困难的选择（zé）。

虽然人工智能（néng）在各个行业（yè）的应用有很多的例子（zǐ），但（dàn）仍（réng）然被认为是一个仍在崛起的新生力量。事（shì）实（shí）上，人工（gōng）智能对于许多企业的技术平台至关重要，其中包括金融、零售、医疗和媒体（tǐ）。则人工智能和深度学习的例子也数（shù）不胜数。

虽（suī）然选（xuǎn）择的一些人工智能例子彼（bǐ）此（cǐ）有很大（dà）不同，但它们都有一个共同的特点：输入的数据（jù）越多（duō），学到（dào）的东西就越多。这就是人工智能的本质：基于输（shū）入学习的软件系统。这是大数据（jù）分析和人工智能的关键区（qū）别（bié）：大数据可以扫描数据并（bìng）揭（jiē）示趋势（shì），但（dàn）人工智（zhì）能可以（yǐ）做到这（zhè）一点，也（yě）可以（yǐ）根据输入进行调整（zhěng）。

人工（gōng）智能的例子：跨部（bù）门的人工智能

以下人工智能（néng）的例子正在引（yǐn）领市场——未来几年采用（yòng）人工智能的企业可以参考以下示例。

1.Siri和Alexa

语音助理在商业运（yùn）营中扮演着越来越重要的角色，它们面临的（de）挑战是（shì）需要真正（zhèng）理解人类（lèi）的（de）语言，然而更难（nán）的（de）是需要真正了解人（rén）类。

这就（jiù）是人工智能的（de）用武之地（dì）。虽然人工智能系（xì）统工程师可以构建这些（xiē）语音助理，但他（tā）们无法（fǎ）在（zài）发布时（shí）将大量的人类（lèi）特质嵌入其中。因（yīn）此（cǐ），人工智能系（xì）统（tǒng）需要大量使用机器学（xué）习技术，使它们能（néng）够更（gèng）好（hǎo）地完（wán）成（chéng）人机界（jiè）面（miàn）这（zhè）一异常复杂（zá）的任务。有了人（rén）工智能，语音助理将越来越有能力搜索（suǒ）网络（luò），帮（bāng）助人们购物，提（tí）供导航。人们期待这项语音技术在家庭助（zhù）理（lǐ）中发挥重要作用，帮助照（zhào）顾老人。这是人工（gōng）智（zhì）能语音识别的（de）无数其他例（lì）子之一。

2.亚马逊和在线商务

响应客户输入的系统概念本身并不是人工智能的一个例子。例如，那些检（jiǎn）测到用户了解衬衫产（chǎn）品之后然后（hòu）在网上（shàng）推荐（jiàn）衬（chèn）衫广告（gào）的应用程序不一定是高级的人（rén）工智能应用程序。

但（dàn）以亚马逊的推荐系统为例，它是（shì）一个交易性人工智能平台的强大引擎。人们（men）可（kě）能已经观察到它的能力（lì），这个系统可以（yǐ）不断学习。本质上，大批购物者正在“教导”亚马逊（xùn）人工智能系统，以便更好（hǎo）地展（zhǎn）示（shì）可能（néng）出售的商（shāng）品。也就是说，将一件（jiàn）商（shāng）品与过去展示的另（lìng）一件（jiàn）商品相匹配将促进（jìn）销售，可（kě）以将半关（guān）联的概（gài）念联系（xì）起来（lái）(例如灯架与摄（shè）影设备)。

另一方面，这种高（gāo）端（duān）的（de）人工智能（néng）系统需要庞大的计算平台来处（chù）理所有这些数据。对于使用小型服（fú）务（wù）器的用户来（lái）说很难为此类系统提供支（zhī）持（chí）。显（xiǎn）然，亚马逊网络（luò）服务公（gōng）司拥有（yǒu）世（shì）界领先（xiān）的（de）计（jì）算平（píng）台。

3. Pandora

对于那些认为（wéi）人工（gōng）智能将会取代人类工作的人们来说，Pandora人工智（zhì）能系统就是一个与人类合作的例子。首先，Pandora通过音乐专业（yè）人员（yuán）的帮助来分析和分类歌曲。Pandora着眼于歌曲的（de）450种属性进行分类，从声乐风格到节（jiē）奏感。

当（dāng）其人（rén）工智能算（suàn）法工作时，根据大量用户对其歌曲库（kù）的响（xiǎng）应，结合（hé）了来（lái）自用户（hù）的大（dà）量推荐。然后，人工（gōng）智能系统可以批量分组和呈（chéng）现对于（yú）用户具有（yǒu）意义的（de）歌曲（qǔ）。

4.Cogito

这无疑是人工智能最活跃（yuè）的领（lǐng）域之一：在（zài）销（xiāo）售和客服电话中使用人工智能（néng），可以增强与（yǔ）客户（hù）的情感（gǎn）联系。具体（tǐ）地说，使用人工智（zhì）能互（hù）动比人（rén）类更具（jù）移情能力。当然，这是人工（gōng）智能使用的一个（gè）前沿（yán）。

Cogito(拉丁（dīng）语的意思是（shì）“自我意识（shí）”)使用了（le）人类互动的关键真理（lǐ）：它不仅仅是（shì）词语的表达（dá）意义，而且是词语的（de）表达（dá）方（fāng）式、情（qíng）绪、节奏和感觉（jiào）。

Cogito软件（jiàn）可以实时分析对话（huà），提供（gòng）有关正确和错误的线索和提示。也（yě）许对（duì）话者可能切入太（tài）多主题，或者（zhě）反应不（bú）够（gòu）快。应用程序（xù）提（tí）供基于颜（yán）色（sè）的警告和更（gèng）新。该（gāi）软（ruǎn）件可以分析（xī）数百条线索，以确定对话（huà）的情（qíng）感质量。

5.Nest

推（tuī）动（dòng）人工智能增长的关键因（yīn）素之一是资（zī）金雄厚的（de）厂商之间的（de）竞争，希（xī）望在早期获得市场份额（é）。以谷歌公（gōng）司旗下的家用恒温器Nest为例，其部分目标（biāo）是将谷歌公司的人工智能构建到（dào）设备中，用（yòng）来应对苹果Siri和亚（yà）马逊Alexa的不断增长。

Nest使用人（rén）工（gōng）智能来适（shì）应人类的行（háng）为模（mó）式，获（huò）得恒定的输入线索（suǒ），并在（zài）家中工作时做（zuò）出更准确的反（fǎn）应。在业主设置系统（tǒng）一段时间之后，Nest可以自己整合输入。

无论如何，智能家（jiā）庭设（shè）备(物联网设（shè）备)无疑（yí）是争（zhēng）夺人工智能市场支（zhī）配地位的关键战场。让一整（zhěng）组智能家庭设备协同行动，它们可以响应家庭成员的（de）指令，并根据其行为学习，这显然是人工智能在家庭（tíng）应用中的未来。

6.Boxever

总部位（wèi）于（yú）爱（ài）尔兰的Boxever 公（gōng）司推出其Boxever“个性化平（píng）台”， 其主要目标是旅（lǚ）游业。其基于云计算的平（píng）台允（yǔn）许旅游（yóu）公司创建一个（gè）单一（yī）的客户视图，从而为客户（hù）提供更有（yǒu）效的营销（xiāo）。它的目标是通过单独针（zhēn）对客户（hù）来改进销（xiāo）售（shòu）过程。如果人（rén）工智（zhì）能可（kě）以在一对一的基础上定（dìng）制交（jiāo）互过程，理论上它可以更有效地（dì）服（fú）务(并销售给)客户。

Boxever公（gōng）司的（de）方法承（chéng）认竞争的关键部门是客户体验。如（rú）果零（líng）售商更加谨慎地满足客户的需求，将会（huì）在电子（zǐ）商务竞争中获胜。而使用（yòng）智能软件（jiàn）比人工销（xiāo）售代表的成本要（yào）低（dī）得多。

7.AI Robotics、Humanoid和其他

人工智能为机器（qì）人的应用提（tí）供动力，其中包括加州大学伯克利分（fèn）校的（de）BRETT和麻省理工学院的（de）MIT dog。Sophia就是一个受到（dào）媒（méi）体热捧的人工智能机器人的例子，它和NBC电（diàn）视台（tái）主持人Jimmy Fallon在（zài）“今夜秀（xiù）”上聊天（tiān）和唱歌（gē）。

除了流（liú）行文（wén）化的喧嚣之外，还有各种规格和（hé）大小（xiǎo）的人工智（zhì）能机（jī）器人。例如iRobot公司的RoomBA 980吸尘器（qì）采用了人（rén）工智能（néng）技（jì）术（shù），可以（yǐ）在家中完成各种清扫工作。该公司声（shēng）称，Roombas公司已（yǐ）售（shòu）出（chū）1000多万（wàn）台RoomBA 980吸（xī）尘器。

8.垃（lā）圾（jī）邮（yóu）件过滤器

人工智能的（de）核（hé）心就是学（xué）习。而使用机器学（xué）习和其他（tā）人工智（zhì）能技术，软件系（xì）统将（jiāng）变得更智能，无需人工协助。

当然，采（cǎi）用（yòng）人工智能防止（zhǐ）垃圾邮件是一个迫切需要机器（qì）学习的领域。工作人员(甚（shèn）至是团队)难以（yǐ）跟上垃圾（jī）邮件的（de）增长。例如，Gmail会部署（shǔ）机器学习算法（fǎ）来（lái）过滤(大部分)垃（lā）圾邮件。

为此，垃圾邮（yóu）件过滤器试图更快地跟上垃圾邮件发送（sòng）者的工作，他们不断采用创（chuàng）造性（xìng）的方法来欺骗（piàn）收件人。垃圾邮件过（guò）滤器中的人工智能（néng）会持（chí）续扫描元数（shù）据，例如发件人的位置或主题行中的关键字。如果无法学（xué）习，垃圾（jī）邮件过滤器（qì）将在几天之后无法运（yùn）行。

人工智（zhì）能技术是使用来自人类的（de）输入：因（yīn）为对于一（yī）个用（yòng）户具有（yǒu）价值的优惠券对于另一个用户来说则是垃（lā）圾邮件。特定用户如何对邮件流进行分类必（bì）须（xū）是垃圾邮件过滤（lǜ）器学习的一部分。

9.网（wǎng）上银行业务

银行（háng）为（wéi）用户提供方便的（de）优惠：扫（sǎo）描（miáo）其（qí）支票（piào）并将其金额存（cún）入移动（dòng）设备（bèi）中，无（wú）需（xū）去实际的分支机构存款。其问（wèn）题是（shì）：这样做需（xū）要机器来（lái）阅读用（yòng）户的签名，这是一项（xiàng）既混乱又令人困惑的工作——甚至对（duì）工作人员来说也是如此。

在（zài）其他供应（yīng）商中（zhōng），Mitek Systems公司采（cǎi）用专门从事基（jī）于软件的身份验证。其人（rén）工智能技（jì）术利用计算机视觉和机器（qì）学（xué）习使移动到银行的交易安全。

例如，Mitek公司采（cǎi）用视觉算法对银行交易中的无数ID格式（shì）进行分类。其核心（xīn）是光学（xué）字符识别(OCR)软件（jiàn），它扫描文档并将（jiāng）数据转换为可编辑的（de）格式。可以（yǐ）使用人工智能调整（zhěng）OCR软件以准确提取个人签名（míng）或指纹。

10.贷款和信（xìn）用卡（kǎ）处理

当（dāng）消（xiāo）费者申请信用（yòng）卡或贷款（kuǎn）时，消费者信（xìn）用评分(FICO)(通常在300到（dào）850分（fèn）之（zhī）间)将起（qǐ）到至关（guān）重要的作用（yòng）。在过（guò）去，贷款工作人员审（shěn）查（chá）了这些（xiē）贷款和信（xìn）用卡申请（qǐng）。虽然仍有很多（duō）工作（zuò）人员，但许多（duō）关于信用卡的决定或（huò）者是否（fǒu）接受消费者（zhě）的申请，都（dōu）是由机（jī）器学习系统做出的。

同样，学习是这个过（guò）程的（de）核心部分。银行管理人员可以设（shè）置他们（men）希（xī）望当（dāng）前（qián）信贷标准是宽松还是（shì）紧缩的参数。但他们（men）希望银行的机器学习系统能够随着时间的推移而（ér）学（xué）习，以便更密切地确定哪（nǎ）些（xiē）申请人是安全（quán）的借（jiè）贷者。

11.Lyft和Uber

没有人工智能（néng）和机器（qì）学（xué）习技术（shù），共享单（dān）车是不可能存（cún）在的。具体来说，票价、预计到达时间以及它将要走的路线：这些都是人工智（zhì）能计（jì）算出来的（de）。

人（rén）工（gōng）智能即时（shí）进（jìn）行（háng）大量计（jì）算（suàn）。如果（guǒ）没有一个分析情况的机（jī）器（qì）学习系统，然（rán）后将结果数据路由到用户和驱动程序的应用程序，这些计算的数量和复杂（zá）性将（jiāng）是不可能的。当然，Lyft和Uber公司将其记录在自己的系统上，这两家公司拥有关（guān）于用户模式的大量数据。

在未来，这些（xiē）服务（wù）预计将（jiāng）出现无人驾驶汽车的（de）时（shí）代（dài）(尽管这（zhè）种（zhǒng）情况发生时最多仍（réng）然模糊不清（qīng）)。如（rú）果没有人（rén）类驱动（dòng）程序的元素，运行系统的过程将成（chéng）为更纯粹的（de）逻辑机器学（xué）习计（jì）算。从理论上说，这将导致共享乘车服务的成本下降，甚至可以节省雇佣（yòng）驾驶员的成本。

12.社交（jiāo）网络

主要的社交媒体网络是人工智能发展的核心驱动力。特别是Facebook公（gōng）司似乎采用了人工（gōng）智能（néng）的各方面功能（néng）。例如，其算法定（dìng）义了用户的时间轴（zhóu），决（jué）定是否在其时（shí）间轴上显示或不显示其朋（péng）友的某些帖子。Facebook公司（sī）知（zhī）道，如果某个用户的每位朋（péng）友都被展示出来，那么时间（jiān）表就将（jiāng）变得很（hěn）混乱，以至于它（tā）会让（ràng）人（rén）感到厌烦。因此，时间轴算法可以了解用户与谁进行交互以（yǐ）及（jí）其通常忽略的对象（xiàng）。

对于Facebook而（ér）言，最重要的是，社（shè）交网络（luò）使用人工智能来帮助个性化为用户提供广告的方（fāng）式，因此它具有一（yī）定（dìng）程度的广告显示相关性。需要注意，Facebook允（yǔn）许用户（hù）评（píng）论广告与时（shí）间线的相关性;每个用户（hù）评论都有助于系（xì）统学习并变得更精（jīng）细。由于他们使（shǐ）用人（rén）工（gōng）智能微调显示系统的方（fāng）式（shì），Facebook和谷歌（gē）在（zài）整个网络广告市（shì）场的比例非常高。

此（cǐ）外，Facebook使用图像（xiàng）识别人（rén）工智能技术来识别照片中的人脸，因（yīn）此（cǐ）它（tā）可以邀请用（yòng）户为其添加标签（qiān）。毫不奇怪，考虑到（dào）照片对Facebook的重要性，Facebook在面部识别技术上投（tóu）入了（le）大量资（zī）金。采用（yòng）机器“读取”照片是当今人工智能时代（dài）最为显（xiǎn）著的进（jìn）步之（zhī）一。