人工智能的十大应用领域

1.强化学习领域。强化学习是一种通过反复试验来学习的，其灵感来自于人类学习新技能的过程。在强化学习的经典案例中，我们要求参与者通过观察当前情况采取行动，限度地提高反馈结果。

每次执行某个动作时，实验者都会收到来自环境的反馈，因此他可以确定该动作的效果是积极的还是消极的。

2.生成模型字段。通过大量样本的收集，AI生成的模型表现出很强的相似性。也就是说，如果训练数据是人脸图像，那么训练后得到的模型也是类似于人脸的合成图像。

领先的人工智能专家IanGoodfellow向我们提出了两个新的想法：一是生成器，负责将输入数据合成为新的内容；二是生成器，负责将输入数据合成为新的内容；另一个是判别器，负责判断生成器生成的内容是真还是假。这样，生成器必须重复学习合成的内容，直到鉴别器能够确定生成器内容的真实性。

3.存储网络字段。为了让人工智能系统像人类一样适应各种环境，它们必须不断掌握新技能并学会应用它们。传统的神经网络很难满足这些要求。例如，一个神经网络经过任务A的训练后，如果训练它来解决任务B，则该网络模型不再适合A。

目前有一些网络结构允许模型具有不同程度的记忆容量。长期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进神经网络学习模式之间的横向关系，提取共同特征，并可以完成新任务。

人工智能的主要应用领域有：1.强化学习领域，2.生成模型领域，3.记忆网络领域，4.数据学习领域，5.模拟环境领域，6.医疗技术领域，7.教育领域；8、物流管理领域。
1.强化学习领域
强化学习是一种通过实验和错误进行学习的，它的灵感来自于人类学习新技能的过程。在典型的强化学习的情况下，我们要求实验者观察当前状态，然后采取行动以化反馈结果。每次执行一个动作时，实验者都会收到来自环境的反馈信息，因此可以评估该动作的效果是积极的还是消极的。
2.生成模型领域
人工智能通过大量样本的收集，生成具有很强相似性的模型。也就是说，如果训练数据是人脸图像，那么训练后得到的模型也是与人脸相似的合成图像。
人工智能专家IanGoodfellow为我们提出了两个新的想法：一是生成器，负责将输入数据合成新的内容；二是生成器，负责将输入数据合成为新的内容。另一个是判别器，负责判断生成器生成的内容是true还是false。这样，生成器必须反复学习合成的内容，直到判别器无法区分生成器内容的真实性。
3.记忆网络领域
人工智能系统为了像人类一样适应各种环境，必须不断掌握新技能并学会应用它们。传统的神经网络很难满足这些要求。例如，一个神经网络完成任务A的训练后，如果训练它完成任务B，那么该网络模型就不再适合A。
目前，有几种网络结构允许模型具有不同级别的能力的记忆。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进神经网络学习模型之间的横向连接并提取共同特征来解决新任务。
4.数据学习领域
对于深度学习模型，我们需要使用大量的训练数据才能达到的效果。如果没有大规模的训练数据，深度学习模型将无法达到结果。例如，当我们使用人工智能系统来解决缺乏数据的任务时，就会出现各种问题。有一种叫做迁移学习，将训练好的模型迁移到新的任务中，从而解决问题。
5.环境领域
人工智能系统要想应用于现实生活，那么人工智能就必须具备可用性特征。因此，开发一个数字环境来模拟物理世界和真实行为将为我们提供测试人工智能的机会。在这个模拟环境中进行训练，可以帮助我们更好地理解人工智能系统学习的原理以及如何改进系统。它还为我们提供了一个可以应用于真实环境的模型。
6.医疗技术领域
目前，垂直领域的图像算法和自然语言处理技术基本可以满足医疗行业的需求，市场上也出现了很多技术服务。如提供智能医学影像技术的德商云行、开发人工智能细胞识别医疗诊断系统的智微信科、提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗、医通天下​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​等智慧医疗虽然在辅助诊疗、疾病预测、医学影像辅助诊断、物研发等方面发挥着重要作用，但由于医疗影像数据和电子病历在医院之间缺乏流通，存在以下问题：企业与医院合作不透明。这就造成了技术发展与数据供给之间的矛盾。
7.教育领域
科大讯飞、一学教育等公司已经开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，机器可以进行试卷批改、识别答题等；通过语音识别，可以纠正和提高发音；人机交互可以解答在线问题等。人工智能与教育的结合可以在一定程度上改善教育行业师资分布不均和成本过高的问题，从工具层面为教师和学生提供更高效的学习，但无法对教育内容产生太大影响。教育。
8.物流管理领域
物流行业利用智能搜索、规划推理、计算机视觉、智能机器人等技术，在运输、仓储、配送、装卸等方面取得了进步。随着自动化改造，原则上可以实现无人驾驶。例如，利用大数据可以对货物实施智能配送规划，优化物流供给配置、需求匹配、物流资源等。目前，物流行业大部分劳动力分布在“最后一公里”配送环节。京东、苏宁、菜鸟等都在竞相开发无人驾驶汽车和无人机，寻求抢占市场先机。