埃尔法哥哥人工智能的8个有用的日常例子( 二 )
3.文本编辑器或自动更正
当您键入文档时 , 有一些内置或可下载的自动更正工具 , 可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃 。
在您流利使用英语之前 , 一定已经花了一段时间来学习语言 。 同样 , 人工智能算法还使用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别语言的不正确用法并提出更正建议 。
语言学家和计算机科学家一起工作 , 以教授机器语法 , 就像在学校一样 。 机器被提供了大量高质量的语言数据 , 这些数据以机器可以理解的方式进行组织 。 因此 , 即使您不正确地使用单个逗号 , 编辑器也会将其标记为红色并提示建议 。
下次让语言编辑器检查文档时 , 请知道您使用的是人工智能的许多示例之一 。
4.搜索和推荐算法
当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时 , 您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣?这就是人工智能的功能 。
这些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣 , 并为您提供类似的内容 。 通过不断的培训 , 可以实现个性化的体验 。 数据在前端(从用户)收集 , 存储为大数据 , 并通过机器学习和深度学习进行分析 。 然后 , 它可以通过建议来预测您的喜好 , 而无需进行任何进一步的搜索 。
同样 , 优化的搜索引擎体验是人工智能的另一个示例 。 通常 , 我们的热门搜索结果会找到我们想要的答案 。 怎么发生的?
向质量控制算法提供数据 , 以识别超越SEO垃圾内容的高质量内容 。 这有助于根据质量对搜索结果进行升序排列 , 以获得最佳用户体验 。
由于搜索引擎由代码组成 , 因此自然语言处理技术可以帮助这些应用程序理解人类 。 实际上 , 他们还可以通过汇编排名靠前的搜索并预测他们开始键入的查询来预测人们要问的问题 。
诸如语音搜索和图像搜索之类的新功能也不断被编程到机器中 。 如果要查找在商场播放的歌曲 , 只需将手机放在旁边 , 音乐识别应用程序就会在几秒钟内告诉您歌曲的内容 。 在丰富的歌曲数据库中进行筛选后 , 机器还将告诉您与该歌曲有关的所有详细信息 。
5.聊天机器人
作为一个客服 , 回答问题可能会很费时 。 一个人工智能的解决方案是使用算法来训练机器 , 通过聊天机器人来迎合客户的需求 。 这使得机器能够回答常见问题 , 并接受和跟踪订单 。
聊天机器人被教导通过自然语言处理(NLP)来模仿客户代表的对话风格 。 高级聊天机器人不再需要特定的输入格式(例如 , 是/否问题) 。 他们可以回答需要详细答复的复杂问题 。 实际上 , 它们只是人工智能的另一个例子 , 它们给人的印象是客户代表 。
如果您对收到的答复的评价不佳 , 则机器人会识别出所犯的错误并在下次进行纠正 , 以确保最大的客户满意度 。
6.数字助理
当我们全力以赴时 , 我们常常求助于数字助理来代表我们执行任务 。 当您单手开车喝咖啡时 , 您可能会要求助手给您的妈妈打电话 。 助理(例如Siri)将访问您的联系人 , 识别单词“ Mom”并拨打电话 。
Siri是一个较低层模型的示例 , 该模型只能在说话时做出响应 , 而不能给出复杂的答案 。 最新的数字助理精通人类语言 , 并集成了高级NLP和ML 。 他们了解复杂的命令输入并给出令人满意的输出 。 他们具有自适应能力 , 可以分析您的喜好、时间表和习惯 。 这使他们能够以提醒、提示和时间表的形式为您系统化、组织和计划事务 。
7.社交媒体
社交媒体的出现为世界提供了一种新的叙事方式 , 提供了过度的言论自由 。 然而 , 这也带来了一些社会弊端 , 如网络犯罪、网络欺凌和仇恨言论 。 各种社交媒体应用程序都在使用人工智能的支持来控制这些问题 , 并为用户提供其他有趣的功能 。
AI算法可以发现并迅速删除包含仇恨言论的帖子 , 速度远比人类快 。 通过他们以不同语言识别仇恨关键字 , 短语和符号的能力 , 这成为可能 。 这些已被输入到系统中 , 该系统具有向其词典添加新词的附加功能 。 深度学习的神经网络架构是该过程的重要组成部分 。
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