虽然人工智能在各个（gè）行业的应用（yòng）有很（hěn）多（duō）的例子，但（dàn）仍（réng）然被认为是一个仍在崛起的新（xīn）生力量。事实（shí）上（shàng），人工智能（néng）对于许多企业的技术平台至关重（chóng）要，其中包括金融、零售、医（yī）疗和媒体。则人工智能和深度学习的（de）例子也数不胜数。

如今的人工智（zhì）能例子如此（cǐ）之多，以至于在选择（zé）一些具有代表（biǎo）性的人工（gōng）智能案例（lì）时成为一个困难（nán）的选择。

虽然人工智能在各（gè）个行业的应用有很（hěn）多的例（lì）子（zǐ），但仍然被认（rèn）为是一个仍在崛起的新生力量。事实上，人工智能对于许多企业的技术平台至关重要（yào），其中包括金融、零（líng）售、医疗和媒体。则人工（gōng）智能和（hé）深度学习的例（lì）子（zǐ）也数不胜（shèng）数。

虽然选择的一些人（rén）工智能例子彼此有（yǒu）很大不（bú）同（tóng），但它们（men）都（dōu）有一（yī）个共同的特点：输入的数（shù）据越多（duō），学到的东西就越多。这就是人工智能的本质：基于输入学习的软件（jiàn）系统。这是大数据分析和人工智（zhì）能的关（guān）键区别：大数据可（kě）以扫描数据并揭示趋（qū）势，但人工智能可以做到（dào）这一点（diǎn），也可以根据输入进行调整。

人工智能的例子（zǐ）：跨部门的人工智能

以下人工智能的（de）例（lì）子（zǐ）正在引（yǐn）领市（shì）场——未（wèi）来几年采用人工（gōng）智（zhì）能的企（qǐ）业可（kě）以（yǐ）参考以下示例。

1.Siri和（hé）Alexa

语音助理在商业（yè）运（yùn）营中扮演着越（yuè）来越重要（yào）的（de）角色（sè），它（tā）们面临（lín）的挑战是需要（yào）真正理解人类（lèi）的语言，然而更难的（de）是（shì）需要真（zhēn）正了解人类。

这就是人工智能的用武之地。虽然人（rén）工智（zhì）能系统工程师可以构建这些语音助（zhù）理，但他们（men）无法在（zài）发布时将大（dà）量的人类特质（zhì）嵌入其中。因此，人（rén）工智（zhì）能系（xì）统需（xū）要大量使用机器学（xué）习技（jì）术（shù），使它（tā）们能够更（gèng）好地完成人机界面（miàn）这一异常复杂的（de）任务。有了人工智能（néng），语音助理将越来越有能（néng）力搜索（suǒ）网络（luò），帮助人们购物，提（tí）供导航。人们期待这（zhè）项语音技术在（zài）家庭助理（lǐ）中发挥重要作用，帮助照顾老人。这（zhè）是（shì）人工（gōng）智能语（yǔ）音识别的无数其他例（lì）子之一。

2.亚马逊（xùn）和在线商务

响应客户输入的系统概念本身并不是人（rén）工智能的一个例子。例如，那些检测到用（yòng）户了解衬衫产品之后然后在网上推荐（jiàn）衬（chèn）衫广（guǎng）告（gào）的应（yīng）用（yòng）程序不一定是高级的人工（gōng）智（zhì）能应用程序。

但以亚马（mǎ）逊的（de）推荐系统（tǒng）为例（lì），它是一个交易性人（rén）工智能平台的强大引擎（qíng）。人们可能已（yǐ）经观察到它的（de）能力，这个（gè）系（xì）统可以（yǐ）不断学习。本质上（shàng），大（dà）批购物者正在“教（jiāo）导”亚马逊人工（gōng）智能（néng）系（xì）统，以便更好地展示可能出（chū）售的商品。也就是说（shuō），将一（yī）件商（shāng）品（pǐn）与过去展示的另一件商品（pǐn）相匹配（pèi）将促进销售，可以将半关（guān）联的概念联系起来(例如灯架与（yǔ）摄影（yǐng）设备（bèi）)。

另一方（fāng）面，这种高端的（de）人工智能系（xì）统需要庞大的计算平台来（lái）处（chù）理所有这些（xiē）数据。对于使用小（xiǎo）型服务（wù）器的用（yòng）户来说很（hěn）难为（wéi）此（cǐ）类系统提供支持。显然，亚（yà）马逊网（wǎng）络（luò）服务公（gōng）司拥有世界领先的计算平台。

3. Pandora

对于那（nà）些认为（wéi）人工（gōng）智能将会取代人类工作的人（rén）们来（lái）说，Pandora人（rén）工智能系统就是一个（gè）与人类合（hé）作（zuò）的例子。首先（xiān），Pandora通（tōng）过（guò）音乐专业人（rén）员的帮助来分（fèn）析和分类（lèi）歌曲。Pandora着眼于歌曲的450种属性进行分类，从声乐风格到节奏感。

当其人工智能算法工作时（shí），根据大量用（yòng）户对（duì）其歌（gē）曲库的响应，结合了（le）来自用户的大量（liàng）推荐。然后，人工智能系统可以批量（liàng）分（fèn）组和呈（chéng）现对（duì）于用户具有意义的歌曲。

4.Cogito

这无疑是人工智（zhì）能最活（huó）跃的领域之一（yī）：在（zài）销售（shòu）和客服电话中使用人工智能，可以增强与（yǔ）客户的情（qíng）感（gǎn）联（lián）系。具体地说，使用人工智能互动比人类更具移（yí）情能力。当（dāng）然，这是（shì）人工智能使（shǐ）用的（de）一个前沿。

Cogito(拉丁语的意思是“自我意识”)使用了（le）人（rén）类（lèi）互动的关键真理：它不仅仅（jǐn）是词语的表达意义，而且是词语的表达（dá）方（fāng）式、情绪（xù）、节奏和感觉。

Cogito软件可（kě）以实（shí）时分析（xī）对话，提供有关（guān）正确和错误（wù）的线索和提示。也许对话者可能切入太多主题，或者反应不够（gòu）快。应用程序提供基于（yú）颜色的警告和（hé）更新。该软件可以分析数百条线索，以确定对话的情感质量。

5.Nest

推（tuī）动人工智能增长的（de）关键因（yīn）素之一是（shì）资金雄厚的（de）厂商之（zhī）间的竞争（zhēng），希望在早（zǎo）期获得市场份额。以谷歌公司旗下的家用（yòng）恒温器Nest为例，其（qí）部分目标是将谷歌（gē）公（gōng）司的人工智能构建到设备中，用来应对苹果Siri和亚马逊Alexa的不断增长。

Nest使（shǐ）用人工智能来适应人类（lèi）的（de）行为模式，获（huò）得恒定的输入（rù）线索，并（bìng）在家中工作时做出更准确的反（fǎn）应（yīng）。在业（yè）主设置系（xì）统一（yī）段时间之后，Nest可以自己整合输入。

无论（lùn）如何，智能（néng）家庭设备(物联网设备)无疑是争夺人工智能市场支配地位的关键战场。让一整组智能家庭（tíng）设备协同（tóng）行动（dòng），它们可以响应（yīng）家庭（tíng）成员的指令，并根据其行为学（xué）习，这显然是人工（gōng）智能在家庭应用中的未来（lái）。

6.Boxever

总部（bù）位于爱尔兰的Boxever 公司推出（chū）其Boxever“个性化平台”， 其主（zhǔ）要目标是旅游业（yè）。其（qí）基于云计算的（de）平台（tái）允许旅游公司（sī）创建一个单一（yī）的客户视图，从而为客户提供更有效（xiào）的营销。它的目标是通过单独针对客户来改进销售过程。如果人工智能可以（yǐ）在一对一的基（jī）础上定（dìng）制交互过（guò）程，理论上它可（kě）以更有效（xiào）地（dì）服务(并销售给)客户。

Boxever公司的方法（fǎ）承（chéng）认竞争的（de）关键部门是客户体验。如（rú）果零售商（shāng）更（gèng）加谨慎地满足客户（hù）的需求（qiú），将会在电子商务竞争中（zhōng）获胜（shèng）。而（ér）使用智能软件比人工销售（shòu）代表的（de）成本（běn）要低得多。

7.AI Robotics、Humanoid和（hé）其他

人工智能为机（jī）器人的应用提供动力，其中包括加州大（dà）学伯（bó）克利分校的BRETT和麻省理工（gōng）学院的MIT dog。Sophia就是一个（gè）受到媒体热捧的（de）人工智能机器人的例子，它和NBC电视台主持（chí）人Jimmy Fallon在“今夜（yè）秀”上聊天和唱歌。

除了流行文（wén）化的喧嚣之外，还有各种（zhǒng）规格和大小的人工（gōng）智能（néng）机器人（rén）。例（lì）如iRobot公司的RoomBA 980吸尘器采用了人工智能（néng）技术，可以在家中完成各（gè）种清（qīng）扫工（gōng）作。该公司（sī）声称，Roombas公司已售出1000多万台（tái）RoomBA 980吸尘器。

8.垃（lā）圾邮件过滤器

人工智能的（de）核心就是学习（xí）。而使用（yòng）机器学习和其他人工智能技（jì）术，软件系统将变得更智能，无需人工协助。

当然，采用人工智能防止垃圾（jī）邮件（jiàn）是一个迫（pò）切需（xū）要机（jī）器学习的领域（yù）。工作人（rén）员(甚至是（shì）团队)难以跟上垃圾邮件的增长。例如，Gmail会部署机器学习算法来（lái）过滤(大（dà）部分)垃圾（jī）邮件。

为此，垃圾邮件（jiàn）过滤器试（shì）图（tú）更快地跟上垃（lā）圾邮（yóu）件发（fā）送者的工作，他（tā）们不断采用创造性的（de）方法来欺骗收件人。垃圾邮（yóu）件过（guò）滤器中的人工智能会持续扫描（miáo）元（yuán）数（shù）据，例如（rú）发件人的位（wèi）置或（huò）主题行中（zhōng）的（de）关（guān）键字。如（rú）果无法学习（xí），垃圾邮（yóu）件过滤器将（jiāng）在（zài）几天之后无法运行。

人（rén）工（gōng）智（zhì）能技术是使用来自人类的输（shū）入：因为对于一个用（yòng）户具有价值（zhí）的（de）优（yōu）惠券对（duì）于（yú）另一个用户来说（shuō）则是垃圾邮件。特定用（yòng）户如何对邮件（jiàn）流进行分类必（bì）须是垃圾邮（yóu）件过滤器学习的一部分。

9.网上银（yín）行（háng）业务

银行为用户提（tí）供方便的优惠：扫（sǎo）描其支（zhī）票并（bìng）将其（qí）金额存入（rù）移动设备（bèi）中，无需（xū）去实际的（de）分支（zhī）机（jī）构（gòu）存款。其问题是：这样做需要机（jī）器来（lái）阅读用户的签（qiān）名（míng），这是一（yī）项既（jì）混乱又令人困惑的工作（zuò）——甚至对工作人员来（lái）说也是如此。

在其他供应商中（zhōng），Mitek Systems公司（sī）采用专门从事（shì）基于软件（jiàn）的（de）身份验证。其（qí）人工（gōng）智能技（jì）术（shù）利用计算机视觉和机器（qì）学（xué）习使移动（dòng）到银行的交易安全。

例如，Mitek公司采用（yòng）视觉算（suàn）法对银行交易中（zhōng）的（de）无数ID格式进行分类。其核（hé）心是光（guāng）学字符识别（bié）(OCR)软件，它扫描文档并将数（shù）据（jù）转（zhuǎn）换为可编辑的格式。可以使用人工智能（néng）调整（zhěng）OCR软（ruǎn）件（jiàn）以准确提取个人签名或指纹（wén）。

10.贷（dài）款和信用卡处（chù）理

当消费者（zhě）申请信用（yòng）卡或贷款时，消（xiāo）费者信用评（píng）分(FICO)(通常在300到850分之间)将起到至（zhì）关重要的作（zuò）用。在过去，贷款工作人员审查（chá）了这些贷款和信用卡申请。虽然仍有（yǒu）很多工（gōng）作（zuò）人（rén）员，但（dàn）许（xǔ）多关于（yú）信用（yòng）卡的决（jué）定或者是否接受消费（fèi）者的申请，都是由机器学习（xí）系统做（zuò）出的。

同样，学习是这个（gè）过（guò）程的（de）核心部分。银行管（guǎn）理人员可以设置他们希望当前信（xìn）贷（dài）标准是宽松还是紧缩的参数。但（dàn）他们希望银行（háng）的机器学习（xí）系统能够随着时间的推（tuī）移而学习，以便更密切（qiē）地确定哪些申（shēn）请人是安（ān）全的借贷者（zhě）。

11.Lyft和Uber

没有人工智能和机器学习技术（shù），共（gòng）享单车是不可能存在的。具（jù）体来（lái）说，票价、预计到达（dá）时间（jiān）以（yǐ）及它将要走的路（lù）线（xiàn）：这些都是人工智能计算出来的。

人（rén）工（gōng）智能即时进行（háng）大量计算。如果没有一个（gè）分析情况的机器学习系统，然后将结果数（shù）据路由到用（yòng）户和驱动程序（xù）的（de）应（yīng）用程序，这些计（jì）算的数量和复杂（zá）性将是不可（kě）能的。当然，Lyft和Uber公司将其记录（lù）在自己（jǐ）的系统上，这（zhè）两家公（gōng）司拥有关于用户模式的大（dà）量数据。

在未来，这些服务预计将出现无人驾驶汽车（chē）的时代（dài）(尽管这种（zhǒng）情况发生（shēng）时最多仍然模（mó）糊（hú）不清)。如果没有人（rén）类驱动程序的元（yuán）素，运行系统的过（guò）程将成为更纯（chún）粹的（de）逻辑机器（qì）学习计算。从理论上说，这将（jiāng）导致共享乘（chéng）车服务的成本下降，甚至（zhì）可以节省雇佣驾驶员的（de）成本。

12.社交（jiāo）网络

主（zhǔ）要的社交媒体网络是（shì）人工智能发（fā）展的核（hé）心驱（qū）动（dòng）力。特别是Facebook公（gōng）司似乎采用了（le）人（rén）工（gōng）智（zhì）能的各方面（miàn）功能。例如，其算法定义了用户的时间轴（zhóu），决定（dìng）是否在其时（shí）间轴上显示或不显示其朋友的（de）某些帖（tiē）子（zǐ）。Facebook公司知道，如果某个用（yòng）户的每位朋友都（dōu）被展示出来，那么时间表就将变得很混乱，以至于它会让人感（gǎn）到厌烦。因此，时间轴算（suàn）法可以（yǐ）了解用户与谁进行交互以及其（qí）通（tōng）常忽略的对象（xiàng）。

对于Facebook而言，最重（chóng）要的是，社交（jiāo）网络（luò）使用（yòng）人（rén）工（gōng）智能（néng）来帮助个性化为用户提供广告的方式，因此它具有一定程（chéng）度的广告显（xiǎn）示相关性（xìng）。需要（yào）注意，Facebook允许用户（hù）评论广（guǎng）告与时间线的（de）相关性;每个用户评论都有助于系统学（xué）习并变得更精细。由于（yú）他们使用人工智能微调显示系统的方式，Facebook和谷歌（gē）在整（zhěng）个网络广告市场（chǎng）的（de）比例非（fēi）常高。

此外，Facebook使用图像识别人工智能技术来识别照片中的人（rén）脸（liǎn），因（yīn）此它可以（yǐ）邀请用户为（wéi）其添加标签（qiān）。毫（háo）不奇怪，考虑到照片对Facebook的（de）重要性，Facebook在面（miàn）部识别技术上投入了大量资金。采用（yòng）机器“读（dú）取”照片是当今人工智能时代（dài）最为显著的进步（bù）之（zhī）一。