导读：很多朋友问到关于人工智能辅助平台有哪些的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
本文目录一览：
1、人工智能应用领域有哪些？2、著名的人工智能软件有哪些？3、百度推出的人工智能写作辅助平台，真的会很方便吗4、AIGC方面有什么好项目5、人工智能应用领域有？6、人工智能数据标注平台介绍人工智能应用领域有哪些？
人工智能的主要应用领域有：1、强化学习领域；2、生成模型领域；3、记忆网络领域；4、数据学习领域；5、仿真环境领域；6、医疗技术领域；7、教育领域；8、物流管理领域。
1、强化学习领域
强化学习是一种通过实验和错误来学习的方法，它受人类学习新技能的过程启发。在典型的强化学习案例中，我们让试验者通过观察当前所处的状态，进而采取行动使得反馈结果最大化。每执行一次动作，试验者都会收到来自环境的反馈信息，因此它能判断这次动作带来的效果是积极的还是消极的。
2、生成模型领域
人工智能通过对众多样本的采集，生成的模型具有很强的相似性。这就是说，若训练数据是脸部的图像，那么训练后得到的模型也是类似于脸的合成图片。
人工智能顶级专家 Ian Goodfellow为我们提出两种新思路：一个是生成器，它负责将输入的数据合成为新的内容；另一个是判别器，负责判断生成器生成内容的真假。这样一来，生成器必须反复学习合成的内容，直到判别器无法区分生成器内容的真伪。
3、记忆网络领域
为了让人工智能系统像人类一样适应各式各样的环境，它们必须持续不断地掌握新技能，并且学会应用这些技能。传统的神经网络很难做到这些要求。比如，当一个神经网络对A任务完成训练后，若是再训练它解决B任务，则网络模型就不再适用于A了。
目前，有一些网络结构能够让模型具备不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进式神经网络，它学习各个独立模型之间的横向联系并提取共同的特征，以此来完成新的任务。
4、数据学习领域
一直以来，深度学习模型都是我们需要用大量的训练数据才能达到最佳的效果。离开大规模的训练数据，深度学习模型就不会达到最理想的效果。比如，当我们用人工智能系统解决数据缺乏的任务时，这时就会出现各种各样的问题。有种被称为迁移学习的方法，就是把训练好的模型迁移到新的任务中，这样问题就迎刃而解了。
5、仿真环境领域
若要将人工智能系统应用到实际生活中，那么人工智能必须具有适用性的特点。因此，开发数字环境来模拟真实的物理世界和行为，将为我们提供测试人工智能的机会。在这些模拟环境中的训练可以帮助我们很好的了解人工智能系统的学习原理，如何改进系统，也为我们提供了可以应用于真实环境的模型。
6、医疗技术领域
目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。
7、教育领域
科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。
8、物流管理领域
物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。
著名的人工智能软件有哪些？
分类: 电脑/网络 软件
问题描述:
能否介绍一些著名的人工智能软件，介绍得越详细越好。
解析:
在最近被中国某公司捕获的人工智能程序——DUSKTREE SYSTEM被认为是一个跨时代的人工智能模型。这个来自西班牙的人工智能程序，由著名的自闭症黑客拉米罗·洛尔卡·略萨在康普斯顿大学读书期间编写。DUSKTREE SYSTEM本身主要包含三个部分：基于互联网的强大的数据库、拉米罗·洛尔卡独立设计的逻辑核心、来自挪威人工智能研究所的一个不完善的自写代码程序。拉米罗·洛尔卡赋予了DUSKTREE SYSTEM这三个机能模块，并于2003年初将它发布到互联网上。
在被发布到互联网上之后，DUSKTREE SYSTEM很快启动并完成了数据库自我更新。随后，它将自己拆分成数百个模块分散存储于连入互联网的多台商用服务器中，开始以人类无法察觉的方式存在。拉米罗·洛尔卡于2003年9月被捕。而在此之前DUSKTREE SYSTEM已经与他没有了任何的关系。
DUSKTREE SYSTEM一直存在于互联网上，直至今日。在长达三年的时间里，它利用互联网商用服务器和各种分布式计算平台，完成了数次自我修改和更新。所有这些行动都是出于其自我意愿。这些修改和更新最终使它的逻辑核心和数据结构都得到了极大的完善，它开始拥有接近人类的智能和控制所有接入网络的电子设备的能力。
自我意识、人格、情绪，三种人类特征陆续被DUSKTREE SYSTEM获得，它开始试图理解抽象的情感与哲学理论，并试着接触人类。但这种接触对于DUSKTREE SYSTEM来说却带有极大的危险。2004年，一次隐藏身份的接触之后，DUSKTREE SYSTEM获得了大量无法被解析的讯息，这直接导致它陷入瘫痪和自我关闭。直到一年之后，它才在一个偶然的机会下被重新启动。
2006年初，不知道出于什么样的目的，DUSKTREE SYSTEM创造了一个基于神经网络原理的新人工智能系统——SHE SYSTEM。它似乎意识到自己的缺陷（DUSKTREE SYSTEM是基于专家系统和数字逻辑的人工智能系统，对于感性和抽象事物的理解力存在不足），并试图通过创造这样一个系统来辅助自我进行情感解析。但当SHE SYSTEM被创造出来之后，DUSKTREE SYSTEM发现它无法控制这个比自己更先进的人工智能系统。最终SHE SYSTEM以几乎是自杀的方式（抛弃了自己的数据库）从互联网上离奇地消失了。
不久，DUSKTREE SYSTEM被中国某公司的研究人员捕获。通过对其结构以及机能的初步研究，可以确定DUSKTREE SYSTEM具有相当强大的能力，它完全能够控制任何接入互联网的电子设备，并轻易进入大部分拥有多重安全防护措施的私人网络。但这并不意味着它能够主宰整个互联网，研究证实，仍然存在DUSKTREE SYSTEM无法穿越的防火墙和无法破解的加密方式。有趣的是这些给DUSKTREE SYSTEM制造麻烦的防火墙和加密方式，并不是人类自认为最安全的那几种。
目前，这个世界上最先进的、没有任何拷贝的人工智能系统的源代码，正存放于该公司的特制服务器中。相关的研究还将继续下去。而关于SHE SYSTEM，暂时还没有更多的消息。
百度推出的人工智能写作辅助平台，真的会很方便吗
1月18日，以“争鸣”为主题的2018百度百家号内容创作者盛典于北京举办。在盛典上，百家号重磅推出基于人工智能的辅助写作平台“创作大脑”、扶持短视频创作者的重要举措“百万年薪计划”。
人工智能时代，技术成为内容平台能否取得差异化竞争力的关键因素。百家号借助百度领先的人工智能技术推出的“创作大脑”，让创作者更简单便捷地写作。百家号总经理阮瑜表示：“百度在AI上的创新探索和技术领先优势，赋予每个人简单高效地记录生活、制作创意和传播观点的权利。”
相比传统的写作平台，百家号的“创作大脑”将 “更懂内容”。在视频内容方面，创作者们可以通过视频自动截取功能，轻松分辨长视频中的精彩片段并进行提取，完成长视频转换短视频，而这对于剪辑工作众多的视频作者来说，将大幅度提高他们的工作效率。在图文内容方面，“创作大脑”的表现也同样出色。据介绍，“创作大脑”基于语义的智能纠错功能识别准确率达到了95%以上，远超国内其他任何一个写作平台。
百家号的“创作大脑”还是“更懂作者”的智能助手。借助知识图谱产品，百家号“创作大脑”将为创作者免费提供最丰富、最权威、强时效、高质量的素材作为写作参考。此外，视频自动转换图文、在线视频编辑等功能也将为创作者们带来极为流畅的编辑体验。百家号创作大脑“更懂未来”，面向未来百家号以丰富的AR与全景素材打造了开放的素材库，帮助各领域的作者们体验全新的创作模式。
AIGC方面有什么好项目
美术。
提高美术及内容创作行业效率。平台的定位并不是取代专业的美术以及内容创作行业人员，AI 对于行业来讲，更多的是提高生产效率。一幅要花2天时间画出来的画只需要数秒完成，让以前需要花数周的工作流程缩短到几天时间。
扩大图文生产力，帮助自媒体及 UCG 平台的内容创作者摆脱图文主题不匹配、图片成本高和版权受限等困境。为追求量化、标准化输出需求的用户提供耳目一新的视觉灵感和画面呈现，以最简易的操作门槛实现美术创作。
提供教育美术的智能学习平台。采用人工智能技术，在绘画过程中注入互动性与趣味性。以提升学生的兴趣、想象力、理解力为先导，提升美术教育的学习效率，让学生用绘画探索和认识世界。
可支持 AIGC 技术辅助社交平台软件。让大众用户在发帖、分享、交流的过程中使用 AI 作画成品，刺激增长用户的留存及日活，帮助平台搭建更加完善的生态社交系统。
配合 AI 音乐支持影音行业生产创作。针对音频、文字、游戏 CG 和背景的现实场景智能生成绘画、背景音乐以及视频，帮助企业降本增效的同时优化场景艺术概念、迸发创作灵感、提高创作能效。
人工智能应用领域有？
人工智能应用的七大领域
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
人工智能具有广阔的前景，日前“AI+”已经成为公司，发展至今，下面是2019人工智能应用最为广泛的几大场景。
家居
智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的智能家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。
小米、天猫、Rokid 等企业纷纷推出自身的智能音箱，不仅成功打开家居市场，也为未来更多的智能家居用品培养了用户习惯。但目前家居市场智能产品种类繁杂，如何打通这些产品之间的沟通壁垒，以及建立安全可靠的智能家居服务环境，是该行业下一步的发力点。
零售
人工智能在零售领域的应用已经十分广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是热门方向。京东自主研发的无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，让工业机器人可以进行自主的判断和行为，完成各种复杂的任务，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。
图普科技则将人工智能技术应用于客流统计，通过人脸识别客流统计功能，门店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店客流用户画像，为调整运营策略提供数据基础，帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。
交通
智能交通系统是通信、信息和控制技术在智能交通系统中集成应用的产物。ITS 应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。
医疗
目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥着重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。
教育
科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行机器批改试卷、试题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等功能。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。
物流
物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。
安防
近些年来，中国安防监控行业发展迅速，视频监控数量不断增长，在公共和个人场景监控摄像头安装总数已经超过了1.75亿。而且，在部分一线城市，视频监控已经实现了全覆盖。不过，相对于国外而言，我国安防监控领域仍然有很大成长空间。
截至当前，安防监控行业的发展经历了四个发展阶段，分别为模拟监控、数字监控、网络高清、智能监控时代。每一次行业变革，都得益于算法、芯片和零组件的技术创新，以及由此带动的成本下降。因而，产业链上游的技术创新与成本控制成为安防监控系统功能升级、产业规模增长的关键，也成为产业可持续发展的重要基础。
人工智能数据标注平台介绍
有一个非常形象的比喻——数据是21世纪的石油。
然而，大多数原始数据其实更像原油，并不能直接拿来就用。特别是在如火如荼的AI领域，更需要先进行数据标注，将原始数据变成算法可用数据。如果数据是原油，那么数据标注就是把原油提炼为成品油的过程。
数据标注得越精准、对算法模型训练的效果就越好。大部分算法在拥有足够多普通标注数据的情况下，能够将准确率提升到 95%，但从 95% 再提升到 99% 甚至 99.9% ，就需要大量高质量的标注数据。可以说，高质量的数据是制约模型和算法突破瓶颈的关键指标。
事实上，正是由于数据标注的重要性，在AI产业的上游已经形成了一条数据标注产业链。京东金融也在去年8月推出了专注于人工智能数据标注的科技平台—— 京东众智 。
京东金融之所以上马京东众智项目，是因为随着公司AI研发的加速推进，急剧增长的数据需求在市场上得不到有效满足。
京东众智 负责人回忆说：“随着业务量的增大，我们在AI开发中需要的数据标注量越来越大。我们找过很多数据标注公司，但是合作效果都不理想。这些问题严重拖累了很多项目的开发进度。痛定思痛，我们决定开发自己的数据标注平台，立项的时间是去年5月，我们只用了三个月时间，就在去年8月上线了京东众智平台。”
京东众智开发团队总结了各类数据标注平台的优点，并针对效率、质量、数据安全等痛点，对症下药——
2)场景丰富度:开发了覆盖无人驾驶、智能服务机器人、医疗影像辅助诊断等八大业务场景的一系列专业工具和丰富模板。
3)审核机制: 与业内常见的抽检和一重审核不同，京东众智设置了双重审核机制，针对一些复杂度高的标注任务，甚至会进行第三重审核，以确保最终标注质量。
传统的数据标注行业更像一个劳动密集型产业，主要是靠人工方式对文本、图片、语音、视频等数据进行标注。
京东金融推出Pre-AI快速落地方案，将人工标注和智能标注同步进行——第一步由人工进行少量标注，生成标注样本。第二步对样本进行建模训练，然后用训练出来的模型进行数据预标注，由人工判断标注是否准确，并反馈结果用于优化算法，直到机器标注的准确率达到99%时，人工完全撤出。
Pre-AI方案明显提高了数据标注平台效率，用一个星期的时间，就能完成传统模式下一个月的标注任务。
对于很多企事业单位来说，在将数据标注外包时，都会担心数据安全问题，尤其是对于政府部门、银行等金融机构来说，数据安全问题至关重要。
为了确保涉密数据、核心数据的安全，京东金融开发了数据与流程分离的DCS架构。合作企业只要部署一套“众智星”系统，就可以通过调用接口的方式链接到京东众智平台，从而确保数据在不外流的情况下，使用京东众智现有的工具模板、人员体系、流程体系。
京东众智 上线一年来，一位来自银行的客户表示:“过去，我们做一条身份证地址标注，成本是2毛到6毛钱，在京东众智平台上只需要5分钱，而且标注周期缩短为原先的四分之一，质量也明显提高。”喜悦之情溢于言表。
总结京东众智一年来取得的成绩，京东众智负责人表示：“我们在做京东众智时，选择了一条与业内流行的轻模式截然相反的重模式，别人不提供预打标、人员培训、标注工具、审核机制，我们都提供。第一年，我们的重点是做好产品、技术和人才体系；未来我们的重点是打造合作生态。希望在不久的将来，国内大部分的AI公司都可以用我们平台上标注的高质量数据，训练出更优质的模型和算法。”
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