人工智能在近期得到了突破性地发展,这是不可否认的事实。从协助人类进行机械操作,到利用认知智能来执行更复杂的任务,人工智能技术已经走过了很长的路。我们每天都会遇到基于人工智能的有趣应用。

深度学习算法在学习和预测方面的能力为实现人工智能应用打开了大门。如今,AI也在其他领域产生了深远的影响。在这篇文章中,我们将讨论AI在一些细分领域方面的应用。

在日常生活中或者互联网上,你肯定遇到过或者听到过很多有关人工智能在自动驾驶汽车、图像处理(Prisma、Google Photos)和聊天机器人等方面的应用。然而,AI还在许多其他的细分领域中发挥着重大的影响。这些小众的应用领域在新闻界并没有得到太多的关注,但它们在人工智能研究出版物中非常活跃。在这篇文章中,我们将探讨这些细分领域,让大家对AI应用的了解更深刻更全面。

天文学

天文学家处理的大量数据都是信号和图像。对这些数据进行分析和分类是一项艰巨的任务。现在,天文学家正利用无监督机器学习来自动完成以前需要由数千名志愿者才能完成的任务。

赫德福德大学的硕士生亚历克斯·霍金(Alex Hocking)就领导了这样一个类似的项目,他评论说:

“我们这个算法的重点是:我们不告诉机器要在图像中寻找什么,而是教会它如何去‘看’”。

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AI正在帮助天文学家让模糊和嘈杂的图像变得更清晰。研究人员使用神经网络来增强现有的数据。这种机器学习算法的部署确实减少了人类的工作量,有时也更好地提高了图像的质量。 那么,**亚历克斯·霍克(Alex Hocking)所说的教机器如何去“看”是什么意思呢?**

随着越来越多的天文学家开始利用先进的机器学习技术来分析天文数据,天文学的未来看起来更加光明。随着外太空探索时代的到来,也许AI技术可以通过深入分析图像和信号来帮助人类学到一颗宜居行星。

建设与规划

机器学习算法已被用于制作最佳建筑布局的模型以尽可能地降低能耗。基于机器学习的能源模型 可以通过对历史和当前数据的分析来提供最佳的解决方案。

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纽约曼哈顿的某些建筑已经在利用基于机器学习的能源模型来设计建造了。

在节能方面,人们已经在部署AI来优化整个城市的电网。Grid4c公司就是为智能电网提供预测分析解决方案的公司。机器学习算法可以分析来自于数百万智能电表的数据。将这些数据与消费者的行为结合起来,可以为智能输电提供一个全面的解决方案。该方法可以从用户行为和设备使用中学习。这将有助于供电局了解细粒度的用电高峰和低谷期。从而通过智能电网来优化电力供给。

农业

AI正在进入最传统的行业,农业。使用AI的目的是要用与过去相同的资源种植出更多的农作物。这正是AI目前正在帮助农场主的地方。基于AI的研究正在探索农业的各个方面,成果最显着的领域包括自动智能灌溉和农作物病害检测。

智能机器学习算法正在帮助农场主实现自动化灌溉,以及对灌溉进行优化。它减少了对水资源浪费,并优化了农作物给水。以AI驱动的系统可以对土壤、天气和作物类型进行分析,以优化给水。

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输入和输出:通过对豆叶进行图像处理来检测细菌性疾病。

一款手机应用程序Plantix正在帮助农场主使用图像识别技术检测植物病害。它利用大量的图像数据来识别、预防和治疗。目前,该app可以鉴定60多种植物病害,并且准确率达到90%以上。随着更多的图像数据反馈到app中,这两个数据指标也会随之提高。

运动分析

如今,运动员和教练们都在利用AI认真分析他们各自的表现。对竞争对手的分析是教练和管理者需要关注的另一个重要领域。有大量的数据可捕获、分析,并用于预测未来的表现。这就是机器学习在运动分析中所起的作用。

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大量的数据集,比如健身、健康状况、力量、速度、能力、技能、比赛日条件等等,使得机器学习算法成为运动分析最理想的选择。这些算法可以帮助相关人员针对个人预测参与者或竞争对手的运动指标。这不是仅仅依靠人类的认知能力所能实现的,而是要通过对历史数据的学习和对运动的实时分析才能实现。

Iceberg是一家利用AI技术帮助冰球队分析数据的公司。他们宣称能够同时提供500个运动员以及精度达到0.1秒的实时监控。也许在未来AI还可以帮我们预测比赛结果。当你看到AI在分析和预测运动队或运动员的统计数据方面有多深入的时候,你会感到非常有趣。

娱乐

2016年6月9日,发布了一部名为Sunspring的短片。这是一部由Benjamin,一个智能自动剧作家创作的电影。Benjamin是用LSTM RNN进行训练的。除了电影编剧之外,AI在导演、摄影和电影制作的其他方面发挥着作用。例如,看一下这部由IBM的Watson创作,名为Morgan的AI惊悚电影的预告片吧。值得注意的是,AI将预告片制作的整个过程从大约30天缩短到24个小时。

AI在娱乐行业的应用并不局限于电影。艺术和音乐产业从AI上获得了灵感。 0music是一部完全由Melomics109创作完成的音乐专辑,而Melomics109是西班牙马拉加大学学成开发的一个计算机程序。

随着机器学习算法在计算和认知方面能力的日益提升,我们将在娱乐行业中看到更多的AI应用。也许在即将到来的这几年里,AI甚至能够取代音乐师或者摄影师,但对于业界顶尖的艺术家来说,AI的能力显然还达不到那个高度。毕竟,对于在主观领域产生原始的想法,AI已经被证明是无法实现的。

教育

教育数据挖掘是人工智能在教育领域比较新的应用。一般来说,学校会选择单一的模式来教导学生。这种模式存在一个缺点,因为并不是每个学生都有相似的学习能力。此外,对于教师来说,很难认真地评估每个学生的表现。

现在,机器学习算法能够评估和分析每个学生各自的表现。学生可以通过视觉内容进行学习,而学生的每个行为都可以被跟踪到,用于分析个体的学习表现。Carnegie LearningThinkster Math就是这种在教育领域中使用高级分析的两家公司。

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教育可以从脱离了教室局限性的先进的机器算法中获益。AI可以帮助学习者进行自我指导、自我评估,以及团队合作等等。此外,AI还推动了协作学习平台的出现。协作学习平台Brainly目前正在挖掘AI的潜力来强化社会学习。

海洋保护

AI驱动的机器人目前正用于检测水质污染水平、跟踪海洋温度和pH值的变化。这些自动化的机器人可以从多个地理位置收集到大量的数据,然后对这些数据进行分析,并作出预测。这样,限制生态系统某些变化的行动计划可以更精确地得到执行。

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AI在保护海洋方面有另外一个重要的应用:控制侵入性海洋动物。 AI技术让机器人变得更加精准、高效,并且能够通过使用机器学习和计算机视觉技术来跟踪并消灭入侵物种。值得注意的是,这种技术已经得到了实际的应用,比如消灭大西洋中的狮子鱼和大堡礁的荆棘海星。入侵物种会导致本地动植物的灭绝、减少生物多样性、与本土生物竞争有限的资源、改变栖息地等等。当狮子鱼从它的原产地印度洋地区进入到大西洋时,由于缺乏天敌,导致其种群数量急速增加。从而对大西洋当地物种造成危害。

人工智能在以前从未探索过的领域有更多更新的应用。医疗保健依靠AI技术能够得到更好的诊断和预防方案。而且,物流行业正在着眼于使用智能机器人来实现自动化仓库。有很多行业可以利用到人工智能技术。

人们认为,AI对行业的影响与20世纪初发明的电力类似。许多科技前辈表示,机器智能将成为未来最大的颠覆力量,在这里,我要用我最崇拜的比尔·盖茨曾经对年轻大学生所说的话作为建议来告诉你:

人工智能、能源和生物学是未来最有希望的领域,你可以在这些领域中发挥巨大的影响力。如果我在今天毕业,我也会朝着这几个领域发展。
– Bill Gates,微软创始人

文章原标题《Applications of AI in Niche and Emerging Areas》,作者:Parth Shrivastava,译者:夏天,审校:主题曲。

文章为简译,更为详细的内容,请查看原文

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