智慧树ai刷脸_算法工程师是一种怎样的存在

智慧树ai刷脸，算法工程师是一种怎样的存在？

图像算法工程师三重境界 ：

一、传统图像算法工程师： 主要涉及图形处理，包括形态学、图像质量、相机成像之3A算法、去雾处理、颜色空间转换、滤镜等，主要在安防公司或者机器视觉领域，包括缺陷检测；

二、现代图像算法工程师: 涉及模式识别，主要表现的经验为Adaboost、SVM的研究与应用，特征选取与提取，包括智能驾驶的研究与应用、行人检测、人脸识别；

三、人工智能时代图像算法工程师： 深度研习，主要在大型互联网公司或者研究所机构，具体体现在TensorFlow等开源库的研究与应用，包括机器人的研究、基于深度研习的人脸识别； 首先！！！算法工程师包括：

1、音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师) 2、 图像处理算法工程师 3、计算机视觉算法工程师 4、通信基带算法工程师 5、信号算法工程师 6、 射频/通信算法工程师 7、 自然语言算法工程师 8、数据挖掘算法工程师 9、搜索算法工程师 10、控制算法工程师(云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法) 11、导航算法工程师 12、 其他【其他一切需要复杂算法的行业】

图像处理算法工程师

相关术语：（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程

（2） Matlab：商业数学软件；

（3） CUDA：(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题

（4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。

（5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度研习框架。

（6） CNN：（深度研习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。

（7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。

1必备技能

职位要求

编程技能：

1、 具有较强的编程能力和良好的编程习惯， 精通c/c++编程，并熟练使用VS 或matlab开发环境；

2、 在计算机技术领域拥有扎实的技术功底，特别在数据结构、算法和代码、软件设计方面功力深厚；对数据结构有一定的研究基础如链表、堆杖、树等，熟悉数据库编程；

3、 出色的算法分析能力，对某一特定算法可以做广泛的综述，有实际算法实现经验；

4、 熟悉面向对象编程思想，精于windows下的C/C++、VC++程序设计，熟悉MATLAB，对MFC有相对的了解和应用经验；

专业技能：

1、扎实的数学功底和分析技能，精通计算机视觉中的数学方法；

高等数学(微积分)、线性代数（矩阵论）、随机过程、概率论、

摄影几何、模型估计、数理统计、张量代数、数据挖掘、数值分析等；

2、具备模式识别、图像处理、机器视觉、信号处理和人工智能等基础知识；

对图像特征、机器学习有深切认识与理解；

3、精通图像处理基本概念和常用算法包括图像预处理算法和高级处理算法；

常见的图像处理算法，包括增强、分割、复原、形态学处理等；

熟悉常见的模式识别算法，特别是基于图像的模式识别算法，掌握特征提取、特 征统计和分类器设计；

4、熟练使用OpenCV、Matlab、Halcon中的一种或一种以上工具库；

5、熟悉机器视觉系统的硬体选型，包括CCD相机，镜头及光源；熟悉相机与镜头搭配；

外语：

1.英文熟练，能够熟练阅读和理解专业英文资料，有英文文献检索和阅读能力；

2. 良好的英语沟通能力

综合能力：

1.对工作认真负责，积极主动，勤奋踏实；

2.做事严谨，注重细节，有耐心，能够在压力下独立工作；

3.学习钻研能力强，有较强的理解能力和逻辑思维能力和良好的创新意识；

4.良好的协调沟通能力和团队合作精神；

视觉算法经验：请提供实现的算法列表

目标识别、图像配准、三维测量、标定和重建、手势识别；

表面缺陷检测；尺寸测量；特征识别；

图像去噪、滤波、融合算法3A算法：如自动曝光、自动对焦、自动白均衡

岗位职责：

1、负责计算机视觉中的图像采集，处理面阵和线扫描相机的成像和控制 ；

2、针对特定的计算机视觉问题，设计目标识别与快速定位与检测算法的实现，并进行优化；

3、对彩色图像和灰度图像实现物体表面的污点划痕检测算法设计和实现；

4、处理三维物体表面数据获取和实现三维测量算法的实现；

5、处理点激光和线激光源的成像，散斑噪声滤波和轮廓检测；

6、负责算法与软件GUI开发工程师接口;

7、完成上级领导交办的其他的工作。

2面试题大全

1-图像基础知识：

1.常用的图像空间。

2.简述你熟悉的聚类算法并说明其优缺点。

3.请描述以下任一概念：SIFT/SURFLDA/PCA

4.请说出使用过的分类器和实现原理。

5. Random Forest的随机性表现在哪里。

6. Graph-cut的基本原理和应用。

7. GMM的基本原理和应用。

8.用具体算法举例说明监督学习和非监督学习的区别。

2-笔试

大概有： 1.表示图像的特征有哪些 纹理，频率，梯度这种

2.写出canny边缘提取算法的原理

3.图像插值方法

4.自己设计一个OCR引擎 5.写出Kmeans程序，并在一个设计环境中怎样使用 6.中值滤波7.static的作用 8.写一个c++宏9.二分查找

10.整数翻转，如何处理越界问题

11.C++多态，静态联编和动态联编，虚函数表

12.模型融合如何做

13.提升树的思想，随机森林和提升树的区别

14.SVM推导，对偶性的作用，核函数有哪些，有什么区别

15.python两个每行都是数字的文件合并，去重。

16.shell编程，编辑文件。

17.进程与线程的区别

18.卷积神经网络介绍

19.SVM的推导

20.大文件求交集，如何解决哈希之后小文件还是放不进内存堆排序代码

21.连续和最大问题，如何证明？

22.bp算法介绍，梯度弥散问题。

23.svm介绍，优缺点是什么，lr介绍，区别是什么

24.lr与线性回归的区别

25.如果要预测房价，用什么模型

26.如果要预测房价，并且知道一个房间的房型信息，如何构建模型

27.sigmoid 函数的应用有哪些，为什么？

28.列举十种常用的神经网络模型

29.语音识别模型有哪些

30.如何识别一个人在喝酒，需要几个模型

31.卷积神经网络中卷积如何实现，激活函数的意义，损失函数有哪些，初始化参数如何选择

32.用过哪些深度研习框架，TensorFlow中的session是什么，session和interactivesession的区别

33.如何实现卷积层权值共享

34.如何保存模型，读取已有的模型

35.用过哪些深度研习模型，区别是什么。

36.了解哪些寻优算法

37.softmax损失函数作用是

38.c++ 的 const，static作用

39.强制类型转换cast之间的区别

40.svm推导，核函数的体现，常用的核函数有哪些

41.alexnet介绍

42.过拟合的原因，有哪些避免过拟合的trick

43.1G的文本统计词频，输出频率最高的1000个词

44.手写topk的代码，快排。代码还能如何优化，如果要上线的话还需要做哪些处理？

45.如果分类样本的标签只有一定的概率可信，如何处理？如何设置负样本？

46.过拟合的原因，有哪些防止过拟合的方法

47.模型评价如何做，其中存在哪些问题

48.决策树算法有哪些，随机森林和GBDT的区别

49.降维方法，PCA原理

50.哈夫曼树在机器学习中的应用

51.文本挖掘算法了解哪些

52.人流量预测系统如何设计

53.profession笔试：最优的进程调度算法，至少用多少个cpu

54.英语自我介绍，口语渣猝不及防

55.联想研究院 模式识别研究员 offer

56.异常值的影响，如何消除

57.所有了解的机器学习算法有哪些，框架性讲述

58.梯度下降算法了解哪些，优劣势是什么

59.二叉树中序遍历，递归和非递归

60.linux操作指令了解哪些，文本处理指令有哪些

61.一亿个数的文件，如何分成两个文件a,b，使得a文件的数都小于b，同时文件大小要差不多。

62.均匀分布如何生成正态分布

63.SVM原理，支撑向量越多越好还是越少越好

64.二叉树深度遍历，时间复杂度和空间复杂度

65.二维排序矩阵搜索

66.项目中的长时间推广问题，如何考虑样本之间非独立的影响。

67.编程题，矩阵中的最短路，有门有钥匙。动态规划加状态向量。

68.贝叶斯公式，实际如何计算，如何解决精度问题。

69.字符串转数字

70.svm核函数有哪些，如何选取，手写表达式

71.降维方法介绍

72.c的虚函数，虚函数指针和虚函数表存在哪儿

73.Linux 文件权限修改，参数介绍

74.模型的比较如何做

75.随机森林和提升树

76.卷积神经网络原理

77.如何避免网络的过拟合

78.如何网络调优

79.Python 的数据结构有哪些

80.tuple 和set的区别，set的底层实现

81.hash表的算法有哪些

82.svm推导，一直到序列最小化求解。核函数如何体现，有哪些类型。

83.构建分类器的整个流程是什么

84.数据清洗方法，缺失值处理方法，降维方法

85.pca原理推导

86.决策树算法的介绍

87.二维排序数组搜索

88.如何构建欺诈交易识别的模型？

89.不均衡的数据如何分类

90.归并排序，二维排序数组搜索，中序遍历重构二叉树

91.svm推导，为什么要用拉格朗日乘数法，对偶问题是什么

92.KKT条件都有什么，如何求解svm的最优化问题

93.数据不均衡如何解决，抽样得到的分类准确率如何转换为原准确率。

94.逻辑回归原理，推导求解方法。

95.为什么选用对数极大似然函数作为优化目标，用平方损失有什么问题。

96.逻辑回归对特征有什么要求，是否需要做离散化，离散化的好处与坏处。

ouboo是什么品牌？

ouboo是vivoX23牌的手机，支持超大广角、超逆光、AI摄影，并且采用了第四代光电屏幕指纹及零光感人脸识别。

vivo X23是vivo于2018年8月20日发布的一款X系列手机。这是一款中端定位的智能手机，该手机配有高通骁龙670移动平台、vivo Dual Turbo 双涡轮引擎，支持超大广角、超逆光、AI摄影，并且采用了第四代光电屏幕指纹及零光感人脸识别。外观设计方面，vivo X23采用具有光感美学的外观设计，背壳为玻璃材质，辅以3D幻影极光纹设计，有幻夜蓝、幻影红、魅影紫、星芒版、时尚紫、时尚橙六种外观可供选择。vivo X23的外观风格还是延续了vivo X系列一贯的时尚活泼的风格，整体配色采用了渐变色设计，材质则是选择了玻璃这一透光材料。在视觉上，下部的紫色会向着上部的红色进行斜向渐变，这是由于vivo X23采用了光刻工艺进行纹理打造，突破了市面上单向光影的疲乏设计瓶颈。

人工智能的发展前景？

有许多新的技术创新正在改变我们的生活方式，但是人工智能（AI）可能会带来更令人激动的变化。虽然AI已经存在了一段时间，但最近的改进使该技术更具适应性。展望未来，很容易预测一个世界，其中人工智能将在我们的日常生活中将发挥更关键的作用。

人工智能是一个模糊的概念，对不同的人意味着不同的事物。从许多方面来说，人工智能是世界的存在。我们广泛使用计算机算法来提供智能的数据预分析。但是，如果期待人工智能可以完全独立于人类活动运行而具有自我意识、自我学习的能力？那可能现在还仅仅存在于科幻小说中，更多看到的是人类智能与电子系统之间越来越紧密的集成。目前这种集成是手动的和外部结合的，手动需要坐在电脑前输入内容。将来，这种互动将变得越来越“自然”，最终将推动一种无缝的体验，或通过心理或不干扰生物力学的界面与外部系统进行交互。这些外部系统将需要“智能”并具有一定的预测性，但不一定是“自我意识”。

人工智能的最终目标是使机器具有与人类相似的通用智能，这是科学界提出的最雄心勃勃的目标之一。在难度方面，它可以与其他重大科学目标相提并论，例如解释生命或宇宙的起源或发现物质的结构。

人工智能的未来范围

人工智能（AI）是机器对人类智能的模拟。换句话说，它是机器展示人类智能某些方面（例如学习，推理和自我纠正）的方法。自成立以来，人工智能已展现出前所未有的增长。人工智能的未来是朦胧的。技术正以迅猛的速度发展，提供了比90年代更强大的功能，随着AI不断取得进步，很明显AI将会渗透到我们生活的每个领域。以下列出了AI未来变化的多种方式。

网络安全：人工智能在网络安全中的应用前景将确保限制黑客引发网络犯罪。

信用卡欺诈检测：多年来，网络犯罪已成为一个问题。信用卡欺诈是最常见的网络犯罪之一。尽管有检测方法，但仍然无法控制黑客。递归神经网络是一种AI技术，可以在其初始阶段检测欺诈。这种检测方法可以立即扫描成千上万的交易和身份欺诈，从而节省大量时间。

安全数据的处理：AI软件可以在几分钟内浏览大量安全数据，并立即分析问题，而这在之前可能要花费数月的时间才能解决。

智能预警：安全团队发现很难应对传统工具生成的警报数量的增加。但是AI赋予的自学习和自动化功能可以降低成本并提升效率，并确保免受恐怖主义和盗窃的危害。

运输：当难以预测受交通，事故或人为错误影响的系统行为模式时，就会出现各种运输问题。AI应用程序收集数据以做出可预测的决策，从而解决不可预测性。

改善公共安全：实时跟踪市区内的犯罪数据，以确保乘坐公共交通工具旅行的公民的安全，并帮助警察有效巡逻并维护公民的安全。

自动驾驶汽车：引入了具有AI功能的自动驾驶汽车和卡车，以减少高速公路上的事故数量。

卫生保健：在健康方面，人工智能在促进结果方面的作用非常吸引人。支持AI的虚拟健康助手（VHA）可以通过多种方式积极帮助患者。一方面，VHA可以通过发送提醒来帮助痴呆症患者按处方使用药物

以上只是人工智能未来的冰山一角，人工智能具有巨大的潜力，并且已开始在所有领域显示出切实的成果。就潜力的利用而言，我们刚刚摸索了表面，要想利用AI的真正力量还有很长的路要走。

人工智能的经济前景如何？

人工智能技术对企业的影响预计将使劳动生产率提升多达40％，并使人们能够更有效地利用自己的时间。将人工智能作为新的生产要素，它可以至少以三种重要方式推动增长：

与传统的自动化解决方案不同的是，由人工智能驱动的创新使需要适应性和敏捷性的复杂物理任务实现自动化，并且人工智能能够自我学习。现有的劳动力和资本可以被更有效地利用，因为人工智能使员工能够专注于自己最擅长的领域，即想象，创造和创新。人工智能最受关注的好处之一是其在经济中传播创新的能力。

人工智能预示着经济和人类的巨大增长潜力。人工智能是经济增长的未来。普华永道最近的一份报告发现，从现在到2030年，人工智能技术和应用将使全球GDP增长14％。麦肯锡全球研究院2018年9月的一份报告显示，到2030年，人工智能或许为当前的全球经济产出增加16％或约13万亿美元，从现在到2030年，每年对生产力增长的年均贡献约为1.2％人工智能对世界经济的影响。如果交付，这种影响将与历史上的其他通用技术相提并论。例如，考虑到在1800年代引入蒸汽机可以使劳动生产率每年提升0.3％，在1990年代机器人的影响约为0.4％，在2000年代IT的普及率为0.6％。通过像资本－劳动力混合体一样发挥作用，人工智能提供了放大和超越当前资本和劳动力促进经济增长的能力。

人工智能有望为企业和工人提供巨大的经济机会最好的位置。通过改变工作的性质并建立人与机器之间的新关系，为人工智能的未来做好准备，将人类智能与机器智能相集成，使他们可以成功地共存，并强化人们推动增长的作用。鼓励以人工智能为动力的法规，更新并创建自适应的，自我完善的法律，以缩小技术变革步伐与法规响应步伐之间的差距。倡导人工智能道德规范，在发展和使用智能机器方面，应在切实可行的标准和最佳实践的基础上补充道德。未来人工智能大有可为。

在发展的同时，人工智能也引发了人们的焦虑？

对强大的技术进步持谨慎态度并不新鲜。几位享誉全球的科学和技术专家一直在表达他们对AI的恐惧。

理论物理学家斯蒂芬·霍金著名地担心先进的AI将接管世界结束人类，他的逻辑是，如果机器人变得比人类更聪明，那么这些机器将能够制造出难以想象的武器并轻松操纵人类领袖。“这将脱下自身，并以不断增加的速度重新设计本身，”他告诉了英国广播公司2014年。“受缓慢的生物进化限制的人类无法竞争，将被取代。”特斯拉首席执行官埃隆·马斯克回应了这些观点，在2017年美国州长协会夏季会议上称人工智能“是人类文明生存的根本风险”。

霍金和马斯克都不认为开发人员应避免开发AI，但他们同意政府监管应确保该技术不会流氓。在通常情况下，制定法规的方式会发生很多坏事，引起公众的强烈抗议，并且在多年之后，成立了监管机构来对该行业进行监管。其他的预测也不那么乐观。塞思·斯塔克，（SETI的高级天文学家）认为，人工智能将取代人类，成为地球上最聪明的实体。“AI的第一代人将按照人们所说的去做，然而到第三代，他们将有自己的想法。”斯塔克在接受未来主义采访时说。但是，斯塔克并不相信复杂的AI会最终奴役人类，相反人类对这些超智能机器将变得无关紧要。斯塔克认为这些机器将存在于人类之上的知识层面上，以至于在最坏的情况下，我们只不过是一个可以容忍的麻烦。

但是对于AI其实不要怕，并非所有人都相信AI的兴起将对人类有害。有些人坚信这项技术有潜力改善我们的生活。一些专家预测，人工智能可以增强我们的人性。人工智能就像之前的许多技术进步一样，并非没有风险。如此强大而全知的技术的创造会带来危险，就像任何强大的东西都会带来危险一样。这并不意味着我们应该假设最坏的情况，并基于这种恐惧做出可能有害的决定。专家早些时候对量子计算机表达了类似的担忧，以及有关激光和核武器的技术的应用，可能既有害又有益。

预测未来是一件微妙的游戏。我们只能依靠对已经拥有的东西的预测，但是不可能排除任何东西。人们还不知道人工智能是否会迎来人类生存的黄金时代，或者它是否会以破坏人类珍惜的一切而结束。但是很明显，由于有了人工智能，未来的世界与我们今天居住的世界几乎没有相似之处。

人工智能市场的现状—机遇与未来展望

人工智能被定义为能够执行原本需要人工输入的任务的计算机系统的理论和发展。这些任务的复杂程度各不相同，从视觉和语音的感知和识别到高级决策和各种语言之间的翻译，不一而足。由于AI通常旨在帮助人们做出更好的决策，因此AI系统旨在进行大规模学习，并在使用和体验上变得更好，所有这些最终目的都是与人类更加有机自然地互动。

机器来了！还是他们？能够说，在讨论“奇异性”的大量文章中最好地体现了这种现象。这是一个纯粹的理论概念，涉及机器最终实现意识。大多数AI研究人员和科学家都同意这种现象，如果有的话，至少要在一个世纪后才能实现。但是，大多数流行的出版物和AI影响者都认为我们正处于实现“奇点”的边缘，这是错误的。这些看法与当前AI的状态相去甚远，后者主要是机器学习及其应用。其中最先进的，从自然语言到面部识别，范围完全由模式匹配驱动。但这并不是说开发人员还没有发现一些惊人的聪明方法在一系列任务中应用模式匹配。尽管有这些飞跃和突破，但这项技术可能永远不会自己思考，也不会拥有真正的情感或理性。

现实生活中的AI用例，人工智能是开发人员和企业都努力将其纳入其服务的功能。为了简化此过程，研究人员建议此类机构将需要利用已经建立的“数字大脑”。随着越来越多的人使用AI平台，为这些平台提供支持的系统将变得更加智能，这将使它们变得更好，并鼓励更多的人采用它们。这些是推动变革并在消费者层面发展AI的强大力量。人们担心系统中人工智能和认知能力的发展和进步无疑会导致人工替代。但是，从更合乎逻辑的角度来看，人工智能功能的这种进步将补充人类的工作。在人与机器之间提供了一定程度的联盟关系，并在各种界面上增加和扩大了人类的工作量。

尽管AI研究在道德和与人类思维相关的其他问题上提出了一些相关挑战，但恐惧是没有根据的，AI研究将使我们的生活变得更好。该领域为有才华的自我驱动力的人们打开了新的机遇视线，他们正在这一激动人心的领域中寻找职业。

以上是我的浅薄之见，欢迎指正，谢谢！

刷脸支付做什么样的级别比较好？

科技的发展对我们生活的浸入也在加强，我们在生活中也能感受到科技带来的影响，现在的支付方式也在发生变化，在二维码支付之后，现在已经出现了更为便捷的刷脸支付。

刷脸支付安全吗?人脸数据存在唯一性

目前刷脸支付存在两大问题，一是失误率比较高，这样会降低用户的使用体检，比如苹果公司是较早使用刷脸业务的，苹果的刷脸还存在一定比例的失误率;二是只要数据被采集、上网，就可能存在被破译和盗取的风险。对于黑客来说，是否盗取数据取决于数据的“价值量”，比如该客户的存款量是否足够高等。

专家对刷脸支付质疑的重点之一是人脸数据的唯一性。人们可能认为，人脸在网络上使用，可能只是一张照片或图片，但实际上却并非如此。每个人都只有一张脸、两个虹膜、十个指纹，人脸、指纹、虹膜或笔迹、声音、步态等都属于生物识别的鉴别项目，对每个人来说，具有唯一性。任何一个数据进入到计算机里面以后，都会变成计算机代码，生物特征数据也不例外。一旦这些数据被还原，并被黑客等犯罪分子拿到后，人们唯一的身份数据就丢失了，而且永远没办法更换、再生，因此风险很大。

数据安全保障方面，系统也在作出努力

现在的支付系统也使用了技术来保证数据的安全，现解决方案是是在采集到照片时进行“脱敏”处理，只提取照片特征，不保存照片本身，央行也正在制定关于人脸识别技术的统一行业标准，为消费者的资金安全保驾护航。而支付宝和微信的线下刷脸支付也增加了手机号验证这一层保障，在通过刷脸验证身份后，要求用户输入支付宝/微信绑定的手机号，多加了一道安全关卡，即使是不小心出现在刷脸支付设备的摄像头中，也不用担心被扣款。

但是保护用户隐私不仅需要企业自律，更需要政府引导行业建立统一标准，筑起保护用户隐私的堤坝。目前，欧洲监管机构已在即将出台的数据保护法规中嵌入了一套原则，规定包括“脸纹”在内的生物信息属于其所有者，使用这些信息需要征得本人同意。在互联网时代，便捷和安全很难两全，没有一项技术是绝对安全的，技术只是辅助手段，用户要提升安全防范意识，行业要自律，相关部门也要加强监管，才能更好地保护好个人财产和隐私信息安全。

AI产业化的故事，安全是发展保证

标准”背后仍然是支付宝对于“信息安全”的理解和要求，要让生物识别走向正确的方向——安全。信息安全相比生物特征识别，一个是重在安全保护，另一个则重在生物识别技术本身。

当人脸支付一体机“蜻蜓”开始走入线下场景时，支付宝工程师们成为“攻城师”，他们提供了一个技术产业化的范本。而我们也看到，在人工智能相关技术不断落地行业应用的今天，AI从实验室到现实世界的路径，可能要比其他领域更短一些。例如利用神经网络黑箱的力量，我们甚至可以将几个G的西瓜照片变成一个“西瓜品种拍照识别工具”。

而任何一种技术都一样，对于用户的尊重和保护，是通向产业的唯一路径。今天生物识别标准的城郭中，我们看到蜻蜓飞扬、树木繁茂。曾经对人脸识别技术抱有怀疑的人们，如今可以在技术持续创新和迭代过程中，享受刷脸所带来的便利。

一项技术想要得到市场的认可，必须从用户的角度出发解决问题，现在的人脸识别技术也同理，只有解决了用户在使用过程中可能面临的安全性问题，才能扩大技术的应用范围。

人工智能在现实生活中有哪些有趣的应用？

人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。今天我就通过人工智能的六个方向讲一讲人工智能在生活中的有趣应用。

【第一方面：自然语言处理】

自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理的目的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

1、多语言翻译。

自然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，大家想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，需要我们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。

面对这一困境，自然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能自己学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。进入哪个领域都能高度垂直的做下去。比如，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就能保证翻译95%的流畅度，而且能做到实时同步。

2、虚拟个人助理。

虚拟个人助理是指使用者通过声控、文字输入的方式，来完成一些日常生活的小事。大部分的虚拟个人助理都可以做到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。

同时部分虚拟个人助理还可以直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟个人助理的变化形式之一。虚拟个人助理应用在我们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。通常来说，听到语音指令就能完成服务的，基本上都是虚拟个人助理。

3、智能病例处理

自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。

其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来同样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍，大大地提升了医院的办公效率，求医难这个问题将得到很多的缓解。

【第二方面：语音识别】

语音识别是一门交叉学科。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情，如今人工智能将这一理想变为现实，并带它走入了我们日常的生活。

1、智能医院。

依靠人工智能技术和大数据，医院可以实现智能语音交互的知识问答和病历查询，语音录入能取代打字，让您通过说话的方式，就可轻松与电脑、平板电脑、移动查房设备进行录入。每一个人说的话说话都会被转录成文字并显示在您的HIS系统、PACS系统、CIS系统等希望输入文字的位置。此外还可以对健康风险进行预测和对患者分群进行分析。

2、口语评测。

在语音识别方面还有一个比较有趣的应用——语音评测服务，语音评测服务是利用云计算技术，将自动口语评测服务放在云端，并开放API接口供客户远程使用。在语音测评服务中，人机交互式教学，能实现一对一口语辅导，就好像是请了一个外教在家，从此解决了哑巴英语的问题。

【第三个方面：计算机视觉】

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。通过计算机视觉，电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是通过对采集的图片或者视频进行处理以获得相应场景的三维信息。

1、智能安防。

随着各级政府大力推进“平安城市”建设的过程中，监控点位越来越多，视频和卡口产生了海量的数据。特别是高清监控的普及，整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增长，依靠人工来分析和处理这些信息变得越来越困难，利用以计算机视觉为核心的安防技术领域具有海量的数据源以及丰富的数据层次，同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致，从可以从事前的预防应用到事后的追查。

2、人脸识别打拐。

当前，全国拐卖儿童犯罪活动较为猖獗，受害人及受害家庭数以万计。据民政部估计，目前，全国流浪乞讨儿童数量在100 万-150 万左右。在河南、云南以及两广沿海等地乡村地区，买卖儿童几近市场化，形成了一个完整的地下黑色利益链。可以寻回被拐卖儿童这件事迫在眉睫，刻不容缓。目前计算机视觉所应用的“人像识别、人脸对比”最快可以让被拐儿童在7小时内被寻回，这是计算机视觉在安全领域的巨大应用，今后也将越来越多地应用在打击犯罪等方面。

【第四个方面：专家系统】

专家系统是人工智能中最关键的也是最活跃的一个应用领域，它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。通常是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，去解决那些需要人类专家处理的复杂问题。

1、无人汽车。

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了创新性的进展。

中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。

2、天气预测

随着手机的普及，现在越来越多的人已经习惯观看手机中的天气预测，而在天气预测中，专家系统的地位也是决定性的。专家系统可以首先通过手机的GPRS系统，定位到用户所处的位置，在利用算法，对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。

用户就能随时随地地查询自己所在地的天气走势。天气预测中再无“局部地区有雨”的字眼，取而代之的是“您所在街道25分钟后小雨，50分钟后雨停”。给您配上一位专属的天气预报员，让您收到的天气预报能精准到分钟和所在街道。

3、城市系统

城市系统是将交通、能源、供水等基础设施全部数据化，将散落在城市各个角落的数据进行汇聚，再通过超强地分析、超大规模地计算，实现对整个城市的全局实时分析，让城市智能地运行起来。城市系统率先解决的问题就是堵车。今年杭州的城市大脑，通过对地图数据、摄像头数据进行智能分析，从而智能地调节红绿灯，成功将车辆通行速度最高提升了11%，大大改善了出行体验。

【第五个方面：各领域交叉使用】

其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其他领域，然而交叉应用最突出的方面还是智能机器人。机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。

1、物流机器人

物流机器人是结合机器人产品和人工智能技术去实现高度柔性和智能的物流自动化的技术变革的引领者。在消费升级下的市场压力，海量SKU的库存管理、难以控制的人力成本，都已经成为电商、零售等行业的共同困扰。而物流机器人管理成本低，包裹完整性强，可以满足各种分拣效率和准确率的要求，投资回报周期短。它的出现可有效提升生产柔性，助力企业实现智能化转型，也将越来越多地应用在日常生活中。

2、萌宠机器人

孩子一直是家长的心肝肉，而如何让孩子赢在起跑线也是各路家长无比关心的问题，这时候早教就显得尤为重要了。早教其实就是让孩子有效的玩耍，让孩子在玩耍的过程中学到很多知识，开发孩子的脑力，动手能力，反应能力，审美能力，培养兴趣及习惯。