人工智能的主要研究和应用场景包括(？

一、人工智能的主要研究和应用场景包括(？

1. 自然语言生成（Natural Language Generation）

自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。

2.语音识别（Speech Recognition）

目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。

3.虚拟助理（Virtual Agents）

虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。

4.机器学习平台（Machine Learning Platforms）

机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。通过提供算法、API（应用程序接口）、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器，广受企业青睐，用以解决预测和分类任务。

5.人工智能硬件优化（AI-optimized Hardware）

用于运行面向人工智能的计算任务，是经过专门设计和架构的GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）。即将推出的基于人工智能优化的硅芯片，将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。

6.决策管理（Decision Management）

智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑，因此你可以利用它们进行初始化设置/训练，以及持续的维护和优化。决策管理在多类企业应用中得以实现，它能协助或者进行自动决策，实现企业收益最大化。

7.深度学习平台（Deep Learning Platforms）

深度学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包含多层的人工神经网络，能够模拟人类大脑，处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。

8.生物信息（Biometrics）

这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力，包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别，目前被广泛用于市场研究领域。

9.机器处理自动化（Robotic Processes Automation）

机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化，以支持更高效的商业流程。目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来，并且让职工更加具有创造性和战略性，对公司的发展至关重要。

10.文本分析和自然语言处理（Text Analytics and Natural Language Processing)

文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图，广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域，同时还可用于非结构化数据的挖掘。

11.数字孪生/AI建模（Digital Twin/AI Modeling）

数字孪生是一种软件架构，搭建起物理系统和数字世界的桥梁。

12.网络防御（Cyber Defense）

网络防御是一种计算机网络防御机制，专注于预防、检测以及在基础设施和信息在受到攻击和威胁时进行及时响应。人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段：在2017年，共检测出20亿次的入侵记录，其中76%的入侵是意外发生的，69%是身份丢失造成的。递归神经网络（Recurrent neural networks，RNN）能够处理输入序列，与机器学习技术相结合创建出监督学习技术，能够发现可疑目标，并检测出高达85%的网络攻击。

13.合规（ Compliance）

合规是指一个人或者一家公司的经营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相一致。将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配，以识别与公司有关的变动。具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术能够帮助公司遵守监管资本要求。此外，深度学习的使用，能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。

14.知识工作辅助（Knowledge Worker Aid）

虽然许多人都很担心AI是否会完全取代人类工作，但别忘了，AI科技能够在很大程度上帮助人们出色的完成自己的工作，特别是在知识工作领域。知识工作的自动化已被列为第二大最具破坏性的新兴技术。在大量依靠知识工作者的医疗和法律领域，从业者们将逐渐使用AI技术作为诊断工具。

15.内容创作（Content Creation）

内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料，如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。

16.P2P网络（ Peer-to-Peer Networks）

P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源，这些共享资源通过网络提供服务和内容，能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。

17.情绪识别（Emotion Recognition）

情绪识别可以通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前，我们已经能够捕捉“微表情”，识别肢体语言暗示，以及分析含有情绪的语音语调。执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息，这项技术也被广泛运用于市场营销。

18.图像识别（ Image Recognition）

图像识别是指在数字图像或者视频中识别和检测出物体或特征的过程，人工智能技术在该领域具有独特的优势。人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与大量数据集进行比较，从而找出与之最为相关的内容。图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。

19．智能营销（Marketing Automation）

到目前为止，市场部门已经从人工智能中获益良多，业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。智能营销能够提升公司的参与度和效率，对客户进行细分、集成客户数据和管理活动，并简化重复任务，让决策者们有更多的时间专注战略制定。

二、人工智能的主要研究和应用场景包括推理(？

人工智能的研究领域和应用领域分别有：

(1）研究领域

自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法

(2）应用领域

智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程

三、人工智能研究范围不包括？

人工智能三要素不包括分析能力

人工智能的三要素：数据、算力和算法。这三要素缺一不可，都是人工智能取得成就的必备条件。

人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

四、人工智能主要包括哪些产品？

我这里有一张图，可以了解人工智能产业链的全貌：

人工智能的产品包括三个方面：基础层，技术层以及应用层.

1.基础层。在该层里，主要是做芯片，大数据，云计算，以及各种传感器，摄像头等硬件设备。AI芯片领域目前国内做得比较好的是地平线和寒武纪，阿里巴巴也在今年发布了含光800芯片。数据方面有明略和易观，云计算领头企业就是阿里云和腾讯云，硬件方面就是大疆了。

2.技术层。技术层面就包括了机器学习和人脸识别，此外还有计算机视觉，知识图谱，语音识别，语义理解，VR/AR，人机交互等，各个领域我们都有典型的代表公司，可以看上图。

3.应用层。不管是基础层还是技术层，都是为应用层服务的，应用层孵化了大批量的公司，已经覆盖了整个行业的方方面面，包括安防，金融，教育，医疗，交通，零售，农业，广告营销，商务服务，机器人等，单独拿其中一项来说，可以说上一天。

人工智能是一个新兴行业，不仅能为企业降本增效，还能改变所有人的生活。

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五、人工智能武器技术主要包括？

根据对人工智能的分类，目前的AI武器可以分为三类。一类是完全由人类决定并由人远程操作的无人机，现在美国的MQ-1“捕食者”侦察机就是代表。

第二类是机器人可以自己做一定的判断，但在执行任务期间，人类可以中断或取消无人机的任务，如以色列的“哈比”自杀式无人机就属于这一类。加州大学的拉塞尔教授所演示的无人机炸弹也属于这一类。上述两类武器都已经用于实战。

第三类，是人类完全不参与决策过程的自主型杀手无人机或机器人。这类机器本质上还是要由人来决定，即由人编程并在一定程度上让无人机自己决策，但是，这类无人机的最大隐患在于，可能出现程序错误而导致误伤，自主判断做出人类意想不到或不会让其进行的行动，如扩大打击范围和强度。另外，如果这类武器扩散到恐怖分子手中，会造成更大灾难。

六、品牌定位研究主要包括？

1、深层次的定位

很多人都可能会问到这样一个问题，什么是深层次的定位，可以打个比方说，我们在日常生活当中经常会使用到风油精，它也是被作为一种产品来进行售卖的。为什么有这么多人会选择购买风油精呢？这就是由于它的品牌影响力造成的，这种品牌影响力直接就是深层次的定位，直接进入到消费者内心当中，使消费者一旦遇到相关问题就会购买这种产品，想要达到这种效果就需要长时间的积累才能够完成。

2、市场位置的定位

我们这里所说的市场位置的定位并不是说物理意义上的定位，而是在消费者心目当中的定位，这就与我们日常生活中常见到的纸巾一样，如果一旦看到这个纸巾，我们就能够直接联想到某一个品牌，因此在进行购买的时候会不自觉的选择这种品牌的产品，并且朝着品牌的展柜上走去，这时候就涉及到一个市场位置的定位问题，由于纸巾是作为一个消耗品存在的，因此在购买的时候都会有指定的品牌，对于品牌的判断往往不在于与产品的价值，更在于产品的质地以及包装颜色等。

3、核心价值的定位

在进行品牌定位的时候，还需要注意到核心价值的定位，由于核心价值的体系比较严肃，对一般公司来说往往不会考虑，尤其是一些中小型公司来说都没有核心价值。但是对于一些大公司来说它的核心价值的来源都取决于公司的文化理念和经营背景。

由于品牌定位对于企业来说是非常重要的，在进行品牌定位的时候企业一定要找专业的公司来进行战略定位，这样一来就能够给消费者留下更深刻的印象，同时也能够使消费者产生深刻的联想。

七、人工智能研究的机器感知包括？

1 视觉感知

视觉系统由于获取的信息量更多更丰富，采样周期短，受磁场和传感器相互干扰影响小，质量轻，能耗小，使用方便经济等原因，在很多移动机器人系统中受到青睐。

视觉传感器将景物 的光信号转换成电信号。目前，用于获取图像的视觉传感器主要是数码摄像机。

在视觉传感器中主要有单目、双目与全景摄像机3种。

单目摄像机对环境信息的感知能力较弱，获取的只是摄像头正前方小范围内的二维环境信息；

双目摄像机对环境信息的感知能力强于单目摄像机，可以在一定程度上感知三维环境信息，但对距离信息的感知不够准确；

全景摄像机对环境信息感知的能力强，能在360度范围内感知二维环境信息，获取的信息量大，更容易表示外部环境状况。

但视觉传感器的缺点是感知距离信息差、很难克服光线变化及阴影带来的干扰并且视觉图像处理需要较长的计算时间，图像处理过程比较复杂，动态性能差，因而很难适应实时性要求高的作业。

2 听觉感知

听觉是人类和机器人识别周围环境很重要的感知能力，尽管听觉定位精度比是决定为精度低很多，但是听觉有很多其它感官无可比拟的疼醒。听觉定位是全向性的，传感器阵列可以接受空间中的任何方向的声音。机器人依靠听觉可以工作在黑暗环境中或者光线很暗的环境中进行声源定位和语音识别，这是依靠视觉不能实现的。

目前听觉感知还被广泛用于感受和解释在气体（非接触感受）、液体或固体（接触感受）中的声波。声波传感器复杂程度可以从简单的声波存在检测到复杂的声波频率分析， 直到对连续自然语言中单独语音和词汇的辨别，无论是在家用机器人还是在工业机器人中，听觉感知都有这广泛的应用。

3 触觉感知

触觉是机器人获取环境信息的一种仅次于视觉的重要知觉形式, 是机器人实现与环境直接作用的必需媒介。 与视觉不同, 触觉本身有很强的敏感能力可直接测量对象和环境的多种性质特征。 因此触觉不仅仅只是视觉的一种补充。 触觉的主要任务是为获取对象与环境信息和为完成某种作业任务而对机器人与对象、环境相互作用时的一系列物理特征量进行检测或感知。机器人触觉与视觉一样基本上是模拟人的感觉, 广义的说它包括接触觉、压觉、力觉、滑觉、冷热觉等与接触有关的感觉, 狭义的说它是机械手与对象接触面上的力感觉。

机器人触觉能达到的某些功能, 虽然其它感觉如视觉也能完成, 但具有其它感觉难以替代的特点。 与机器人视觉相比, 许多功能为触觉独有。 即便是识别功能两者具有互补性，触觉融合视觉可为机器人提供可靠而坚固的知觉系统。

八、人工智能的主要流派不包括？

不包括：形式主义

人工智能的主要流派包括：符号主义；连接主义；行为主义

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

九、媒体研究主要包括哪些内容？

内容包括媒体总论、大众媒体、新媒体、媒体技术进化、媒体传播价值、媒体学科交叉、媒体未来等。

既有对报纸、杂志、广播、电影、电视等传统媒体的详细介绍，又有对网络、电子出版物、手机传媒、多媒体、流媒体等新媒体的分析和展望，并从媒体技术与传播的角度阐述了媒体发展的总体趋势。

十、人工智能的主要研究理论？

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。

用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。