說起人工智能，我們所看到的可能都是高度技術(shù)性和專業(yè)化的概念，或者是科幻小說和電影當(dāng)中那些天馬行空的想象。雖然人工智能距離我們的生活似乎依然非常遙遠(yuǎn)，但經(jīng)歷了數(shù)十年的研發(fā)和探索，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)催生出了不少有趣的應(yīng)用方向，它們說不定會在未來給我們的生活帶來實(shí)實(shí)在在的便利。
計(jì)算機(jī)視覺
所謂的計(jì)算機(jī)視覺，就是利用計(jì)算機(jī)來判斷圖像數(shù)據(jù)當(dāng)中是否包含特定的物體、特征或行為。它的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，包括工業(yè)、軍事和衛(wèi)星圖分析。舉個例子，當(dāng)偵察機(jī)拍攝到一張圖像之后，專家們會對其進(jìn)行分析以找出當(dāng)中是否存在敵區(qū)；警察可以使用計(jì)算機(jī)來尋找符合罪犯畫像的照片；醫(yī)生也可以利用該系統(tǒng)去診斷病人。當(dāng)然，我們非常熟悉的面部識別系統(tǒng)同樣利用到了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。
微軟在近段時間就推出了多個基于計(jì)算機(jī)視覺的網(wǎng)頁應(yīng)用，可根據(jù)照片來猜測人的年齡或情緒，或是狗狗的品種。雖然結(jié)果可能并不準(zhǔn)確，但這些工具的背后的確擁有嚴(yán)肅和復(fù)雜的技術(shù)支持。而隨著使用人數(shù)和反饋的增加，微軟也將能夠進(jìn)一步改善自己的技術(shù)。
語言識別
顧名思義，語言識別就是計(jì)算機(jī)理解人類語言的能力。語言識別的實(shí)現(xiàn)存在不少困難，比如說話者的口音和情緒/身體狀態(tài)，以及背景噪音。這也就意味著，語言識別系統(tǒng)需要經(jīng)過一段時間的訓(xùn)練和熟悉才能達(dá)到足夠高的準(zhǔn)確率。
早在上世紀(jì)90年代，計(jì)算機(jī)語言識別就已經(jīng)在一些特定的應(yīng)用方向中達(dá)到了使用水平。而現(xiàn)在，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在了手機(jī)和汽車等日常工具當(dāng)中。對于日益流行的虛擬助手而言，語言識別也是不可或缺的基矗
私人助手
包括蘋果、谷歌和微軟在內(nèi)的科技巨頭都已經(jīng)為各自的移動平臺開發(fā)了虛擬私人助手，可幫助用戶處理一些基本的日常事務(wù)，比如發(fā)短信、查地圖和制定日程表等等。它們和鋼鐵俠的JARVIS相比可能顯得非常呆板和原始，但的確給我們的日常生活帶來了便利。
在今年1月份，F(xiàn)acebook總裁Mark Zuckerberg公布了自己2016年的個人挑戰(zhàn)：開發(fā)一個 簡單的人工智能 來幫助他的工作和家庭管理。他希望這位個人管家有能力去調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度和燈光，預(yù)測主人的需要，以及照看自己的小女兒，同時具備語音和面部識別功能。即便擁有Facebook的技術(shù)支持，Zuckerberg想要實(shí)現(xiàn)自己的目標(biāo)顯然也并不輕松。
智能機(jī)器人
值得注意的是，那些被應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的機(jī)器人并非是智能機(jī)器人，它們所做的不過是一遍又一遍地重復(fù)由控制程序所下達(dá)的指令。一部智能機(jī)器人需要利用大量的傳感器、高性能處理器和大容量內(nèi)存來展現(xiàn)出自己的智能性，它們可以從自己的錯誤當(dāng)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，并適應(yīng)可能發(fā)生的不同狀況。智能機(jī)器人可以被應(yīng)用在工廠的自動化投遞、管道檢查、拆彈和危險(xiǎn)/位置區(qū)域探索當(dāng)中。它們可長時間工作而無需休假，維護(hù)費(fèi)用低于工人工資，同時精準(zhǔn)度更高。
Pepper是風(fēng)靡日本的一款智能人形機(jī)器人。它或許無法被應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)，但卻非常健談。它的主要應(yīng)用領(lǐng)域是企業(yè)、零售和客戶服務(wù)，不過你也可以把它放在家里作為家庭伴侶，煩悶時和它聊聊天。Pepper之所以可以被稱作是一部智能機(jī)器人，主要是因?yàn)樗鼡碛衼碜訧BM Watson人工智能計(jì)算機(jī)的技術(shù)支持。在后者的幫助下，Pepper具備了圖像、文字和視頻分析能力，這也是其能夠去理解更多類型的問題。