人工智能在日常生活的應用自動駕駛汽車他們通過使用大量傳感器數據、學習如何處理交通和做出實時決策來工作並繼續前進。 這些汽車也被稱為自動駕駛汽車，使用人工智能技術和機器學習來移動，而乘客無需隨時控制。 
智能助手讓我們從真正無處不在的東西開始——智能數字助理。 在這里，我們談論的是 Siri、Google Assistant、Alexa 和 Cortana。 我們將它們包含在我們的列表中是因為它們基本上可以傾聽然後響應您的命令，將它們轉化為行動。 所以，你打開 Siri，給她一個命令，比如“給朋友打電話”，她會分析你所說的話，篩選出圍繞你講話的所有背景噪音，解釋你的命令，然後實際執行，這一切只需要幾秒。 這里最好的部分是這些助手變得越來越聰明，改進了我們上面提到的命令過程的每個階段。 您不必像幾年前那樣對命令進行具體化。 此外，虛擬助手在從你的實際命令中過濾無用的背景噪音方面變得越來越好。 
微軟項目InnerEye最著名的人工智能計劃之一是由微軟運營的一個項目。毫不奇怪，微軟是頂尖的人工智能公司之一(盡管它肯定不是唯一的一家)。 微軟項目InnerEye是最先進的研究，有可能改變世界。 這個項目旨在研究大腦，特別是大腦的神經系統，以更好地了解它的功能。這個項目的目的是最終能夠使用人工智能來診斷和治療各種神經疾病。 最著名的人工智能計劃之一是由微軟運營的一個項目。毫不奇怪，微軟是頂尖的人工智能公司之一(盡管它肯定不是唯一的一家)。 微軟項目InnerEye是最先進的研究，有可能改變世界。 這個項目旨在研究大腦，特別是大腦的神經系統，以更好地了解它的功能。這個項目的目的是最終能夠使用人工智能來診斷和治療各種神經疾病。 
抄襲大學生的(或者是教授的)？)噩夢。無論你是內容經理還是給論文評分的老師，你都有同樣的問題——互聯網讓抄襲變得更容易。 那里有幾乎無限量的信息和數據，不太謹慎的學生和員工很容易利用這一點。 事實上，沒有人能夠將某人的文章與所有的數據進行比較和對比。人工智能是一種完全不同的東西。 它們可以篩選數量驚人的信息，與相關文本進行比較，看是否有匹配。 此外，由於這一領域的進步和發展，一些工具實際上可以檢查外語來源，以及圖像和音頻。 推薦你可能已經注意到，某些平台上的媒體推薦越來越好，Netflix、YouTube和Spotify只是三個例子。這要感謝人工智能和機器學習。 我們提到的三個平台都考慮了你已經看到和喜歡的內容。這是容易的部分。然後，他們將其與成千上萬的媒體進行比較和對比。他們主要從您提供的數據中學習，然後使用自己的數據庫為您提供最適合您需要的內容。 該平台使用標簽等數據，年齡或性別等人口統計數據，以及消費者使用其他媒體的相同數據。然後，它混合和匹配，給你建議。 銀行業務如今，許多較大的銀行都給你提供了通過智能手機存入支票的選項。你不用真的走到銀行，只需輕點幾下就可以了。 除了通過手機訪問銀行賬戶的明顯安全措施外，支票還需要你的簽名。 現在銀行使用AIs和機器學習軟件來讀取你的筆跡，與你之前給銀行的簽名進行比較，並安全地使用它來批準一張支票。 總的來說，機器學習和人工智能技術加快了銀行軟件完成的大多數操作。這一切都有助於更高效地執行任務，減少等待時間和成本。 
信用和欺詐既然我們談到了銀行業，那就讓我們稍微談一下欺詐。銀行每天處理大量的交易。追蹤所有這些，分析，對一個普通人來說是不可能的。 此外，欺詐交易的形式每天都在變化。有了人工智能和機器學習算法，你可以在一秒鐘內分析成千上萬的交易。此外，您還可以讓他們學習，弄清楚有問題的事務可能是什麽樣子，並為未來的問題做好準備。 接下來，無論何時你申請貸款或者申請信用卡，銀行都需要檢查你的申請。 考慮到多種因素，比如你的信用評分，你的金融歷史，所有這些現在都可以通過軟件來處理。這縮短了審批等待時間，降低了出錯率。 聊天機器人許多企業正在使用人工智能，特別是聊天機器人，作為他們的客戶與他們互動的方式。 聊天機器人通常被用作公司的客戶服務選項，這些公司在任何給定時間都沒有足夠的員工來回答問題或回應詢問。 通過使用聊天機器人，這些公司可以在從客戶那里獲得重要信息的同時，將員工的時間騰出來做其他事情。 
讓您遠離垃圾郵件現在，我們都應該感謝垃圾郵件過濾器。 典型的垃圾郵件過濾器有許多規則和算法，可以最大限度地減少垃圾郵件的數量。這不僅能讓你免受煩人的廣告和尼日利亞王子的騷擾，還能幫助你抵禦信用卡欺詐、身份盜竊和惡意軟件。 現在，讓一個好的垃圾郵件過濾器有效的是運行它的人工智能。過濾器背後的AI使用電子郵件元數據；它關注特定的單詞或短語，它關注一些信號，所有這些都是為了過濾掉垃圾郵件。 視頻摘要這種日常人工智能在網飛變得非常流行。 也就是說，你可能已經注意到，網站和某些流媒體應用程序上的許多縮略圖已經被短視頻取代。這變得如此流行的一個主要原因是人工智能和機器學習。 人工智能會為你做這些，而不是讓編輯們花費數百個小時來縮短、過濾和切割較長的視頻，變成三秒鐘的視頻。它分析數百小時的內容，然後成功地將其總結成一小段媒體。 食譜和烹飪人工智能在更多意想不到的領域也有潛力，比如烹飪。 一家名為 Rasa 的公司開發了一種人工智能系統，該系統可以分析食物，然後根據您冰箱和儲藏室中的食物推薦食譜。 對於喜歡烹飪但又不想花太多時間提前計劃膳食的人來說，這種類型的人工智能是一種很好的方式。 
人臉識別關於人工智能和機器學習，如果我們可以說一件事，那就是它們使他們接觸到的每一項技術都更加有效和強大。面部識別也不例外。 現在有許多應用程序使用人工智能來滿足他們的面部識別需求。例如，Snapchat 使用 AI 技術通過實際識別呈現為人臉的視覺信息來應用面部過濾器。 Facebook 現在可以識別特定照片中的面孔，並邀請人們標記自己或他們的朋友。 而且，當然，考慮用你的臉解鎖你的手機。好吧，它需要人工智能和機器學習才能發揮作用。 讓我們以Apple Face ID為例。當你設置它的時候，它會掃描你的臉，然後在上面放大約3萬個DoS。它使用這些圓點作為標記，幫助它從多個不同的角度識別你的臉。 這使您可以在許多不同的情況和照明環境中用臉部解鎖手機，同時防止其他人做同樣的事情。 
結論未來就是現在。人工智能技術只會繼續發展、壯大，並對每個行業和我們日常生活的幾乎每個方面變得越來越重要。如果以上例子是可信的，這只是個時間問題。 未來，人工智能將繼續發展，並出現在我們生活的新領域。隨著更多創新應用的問世，我們將看到更多人工智能讓我們的生活變得更輕松、更有效率的方式！ |