人工智能是一門新興的技術學科，它研究和開發用於模擬人類智能的擴展和擴展的理論、方法、技術和應用系統。人工智能研究的目標是讓機器執行一些複雜的任務，這些任務需要聰明的人來完成。也就是說，我們希望機器可以代替我們來解決一些複雜的任務，不僅僅是重複的機械活動，而是一些需要人類智慧才能參與的任務。在本文中，我將解釋人工智能技術的三個主要方向，即語音識別，計算機視覺和自然語言處理。
語音識別
「語音識別(Speech Recognition)」 使計算機能夠進行聆聽，包括我們可以在日常生活中使用的iPhone上的Siri；在Google語音輸入中，您可以說出一個句子，然後變成文字；與Google地圖通話可說出我要去的地方，它可以自動爲你生成導航。這些是語音識別的一些應用。語音識別可以分爲三個方面：
語音合成， 包括在線和離線語音合成；
語音識別， 包括語音聽寫和其他方面；
語義理解 是使用神經網絡提取語音的含義，包括語音評估和我們一些常用機器翻譯的某些功能。
計算機視覺
「計算機視覺(Computer vision)」 使計算機可以代替人眼的某些功能。例如，有一種非常有用的文檔分析技術，稱爲OCR。我們可以讓計算機掃描文檔並閱讀。例如，我們可以獲得發票，以便計算機可以立即對其進行掃描，然後從發票中提取有關金額，稅率和我們關心的其他信息。在智能醫療診斷領域中有一些關於計算機視覺的研究。儘管它尚未在市場上出售，但我相信將來會有廣泛的應用場景。同時，在軍事領域，無人駕駛飛機正在取代人類的觀察和測量導彈的彈道。
計算機視覺的流行方向是：
對象識別和檢測。 計算機可以快速檢測出我們通常從照片中看到的內容。例如，如果我們拍出一個旅遊區的風景照片，我們可以立即識別出上面的植物，人，動物或車輛，計算機也可以。
對象運動跟蹤。 我們已經在某個幀上捕獲了對象的圖像。在隨後的視頻中，我們可以不斷跟蹤該對象的變化和狀況。這不是一件容易的事。難以準確識別物體，因爲物體會不斷受到陽光和光線的影響。
另一個是計算機查看圖片和說話的功能。例如，給定圖片，計算機可以識別圖片中包含的內容，然後告訴一些預製的內容。現在，許多展廳已經使用了這項技術。它可以預製解釋性單詞和指導性單詞。參觀者僅需使用手機或其他設備即可掃描展品或展區中的某些指定位置，以聽到相關的指導詞。
自然語言處理
從現在開始，我們的計算機可以聽我們說的話並看到我們看到的內容。但是我們想要更多。我們更喜歡與計算機進行交互，使用自然語言進行交流，這是自然語言處理的目的。現在，自然語言處理已用於機器翻譯，信息檢索和對話系統中。
機器翻譯：主要包括機器同聲翻譯。
信息檢索：例如，當我告訴計算機我要尋找的內容時，它可以爲我搜索相關的內容。
智能客服：我們通過語音與計算機互動，並讓計算機回答我們的問題。
自然語言處理不是那麼簡單。我們必須解決以下問題。第一個是語言的歧義，有時可以用兩種或多種可能的含義或方式來理解一個句子。例如，“I went to the bank.” ， bank 可以是存放金錢的地方，也可以是河岸。
另外，我們需要解決 語言的魯棒性。 我們經常在日常演講中說一些錯別字，或者說少一些單詞，或者說多於原始含義的單詞，這會影響語言的健壯性。另外，可能還有其他暱稱可能指向同一個人。
另一個是 知識依賴。 我們通常使用知識圖來解決知識依賴問題。假設“大鴨梨”（又稱大梨）是一種水果，也是北京一家非常有名的烤鴨店的名字。就像“七日遊”一樣，它可以代表時間，也可以代表酒店的名稱。這些都依賴於一些背景知識，我們需要使用知識庫或知識圖來解決此問題。
另一個是 上下文。 根據對話的上下文，我們可以準確地判斷該說些什麼。例如，“我想吃大鴨梨”，“大鴨梨”可能代表一種水果。“我們去大鴨梨”，然後“大鴨梨”代表一家餐館。在不同的對話中，不同的表達方式表現出不同的含義。
總結
在我們轉向人工智能的工業應用之前，讓我們總結一下在上一部分中學到的知識。我們學習了語音識別。計算機可以聽到我們的聲音並做出一些響應，例如將我們說的話翻譯成文本。然後我們研究了計算機視覺，計算機可以通過查看圖像來識別圖像中的某些對象，並且還可以跟蹤連續圖像中對象的變化，這些是計算機解決的一些熱門話題。最後，我們瞭解了自然語言處理，也就是說，計算機不僅需要聽我們說的話，他們還可以理解我的話，然後他們才能給我們一些反饋。
民事安全
首先，先介紹下有關民事安全領域的信息。隨着智能家居的普及，人工智能逐漸在民安領域中發揮了作用。例如，家庭安全攝像機可以從視頻中學習並通過日常拍攝來識別屬於我們家庭的攝像機。當我們的家庭進入視頻監控範圍時，它不會觸發警報。但是，當外人非法進入時，它將立即向我們發出警報，例如向我們發送短信或發出響亮的警報聲。這些是智能安全攝像機的一些簡單應用。
交通
在交通領域，我們可以通過人工智能分析交通視頻，並利用數據做出決策。我們可以分析當前道路是否擁堵以及情況如何，然後使用人工智能自動做出決策。例如，讓AI調整交通信號中的時間以指揮交通，或者實施大規模的交通聯動調度以提高整個城市的運營效率。
公共安全
在公共安全領域，人工智能還具有使用圖像識別和麪部識別的特別明顯的應用。例如，我們在大量視頻信息中發現了嫌疑人的線索；或給定特定特徵，人工智能從與視頻特徵匹配的人員或物品中提取信息，這是快速而準確的。
自動駕駛
人工智能在自動駕駛領域也有許多應用。自動駕駛實際上需要很多技術，包括對環境的感知。我們通過一系列設備（例如相關的攝像機，激光測距儀，微傳感器，車輛雷達等）感知周圍環境，然後通過人工智能將這些信息整合在一起，以確定周圍環境的狀況。在基於環境感知的結果收集了行爲決策所需的所有信息之後，有必要使用人工智能來決定汽車接下來應該做什麼，是應用制動器還是加速器。
智能機器人
智能機器人在服務行業，教育行業和醫療行業中具有巨大的應用潛力。例如，現在許多銀行都設有自動問答機器人，該機器人可以引導來銀行進行業務，排隊排隊或只是介紹一些業務的人，這提高了銀行的效率，並且爲了方便客戶，大多數人去銀行開展業務。
人工智能在電信行業中的應用
人工智能在電信行業中有哪些應用？電信行業也歡迎人工智能時代的到來。許多移動公司抓住了時代的機遇，開發並構建了用於人工智能核心功能的網絡平臺。這個人工智能網絡平臺具有大數據分析和機器學習功能。它會自動檢測移動網絡的狀況，自動進行故障排除，並執行流量分類，異常檢測和預測。同時，你可以優化資源利用率並執行相關的網絡優化，以增強移動網絡的智能性，並通過優化來增強用戶體驗。
中國移動還獨立開發了智能手機客戶服務問答機器人，該機器人使用人工智能技術（例如機器學習，深度學習和自然語言處理）來自動化業務流程，更智能地回答用戶問題，解決業務諮詢，業務處理和流量查詢和問題的其他方面，例如客戶服務，網絡覆蓋範圍，計費和其他相關服務。
此外，就訂戶而言，人工智能和機器學習還將幫助電信運營商解決諸如描述和分析用戶信息，提高轉換率，分析內容使用趨勢以及網絡活動等功能。藉助人工智能和數據分析，運營商還可以在合適的時間識別目標客戶併爲客戶提供各種服務。
移動公司還專注於五個主要領域：網絡，安全性，管理，客戶服務和市場營銷，它們使用人工智能技術來擴大應用範圍。
在網絡領域，人工智能技術已在網絡自助機器人，智能VoLTE語音質量測量，智能家庭寬帶安裝中得到了大規模應用。
在安全領域，反欺詐系統已經能夠攔截詐騙電話，在中國，每月的攔截量超過1400萬。
在管理領域，合同和帳單的審計點也已實施。智能機器已經取代了人工審覈，每年可以節省數億美元的成本。
在客戶服務領域，智能客戶服務問答機器人目前每月可回答超過2.1億次。
結合自身在垂直行業中的業務優勢，電信公司正在積極在各個行業中部署AI應用程序，包括智能教育，智能醫療，智能交通，智能工業，智能農業等方面。
總結
最後，我們總結了這部分的學習內容。在這一部分中，我們已經學習並瞭解了民用安全領域的人工智能安全攝像機。通過視頻識別，交通領域的人工智能可以通過機器學習爲我們的交通決策提供基礎，甚至可以自動做出決策。在公共安全領域，圖像的識別可以爲檢測公共安全案件和犯罪嫌疑人的位置提供快速的基礎。自動駕駛汽車不僅使用人工智能技術使汽車能夠感知周圍環境，而且還可以使汽車做出下一步的決定，並操縱汽車以達到自動駕駛的目的。智能機器人在我們的生活中也很常見。他們通常扮演客戶服務的角色來幫助我們。最後，我們簡要介紹了人工智能在電信行業中的應用和發展，主要介紹了移動公司和人工智能客戶服務機器人使用的人工智能網絡平臺。
翻譯：https://towardsdatascience.com/three-major-fields-of-artificial-intelligence-and-their-industrial-applications-8f67bf0c2b46
