人工智能都有什么
人工智能到底能做什么? 又将怎样改变我们的生活，下面是学习啦小编为你整理的人工智能都有什么，供大家阅览!
解放枯燥劳动的“双手”
“利用人工智能技术，每一通电话，可以节约客服人员225秒的时间，以一个客服一天接听200通电话计算，人工智能可以为他节约3个小时。”网易七鱼产品总监段毓铮这样告诉记者。
4月12日，网易正式上线了自己的云客服产品“七鱼”，其中最重要的卖点之一就是取代传统客服的重复琐碎的枯燥劳动。“网易七鱼智能客服机器人可以同时响应百万级客户请求，大量的常见问题会被智能机器人准确解答，节省超过80%人工客服成本。”段毓铮如是说。
通过自我学习，完成对语音、视频、图片等非结构化数据的识别，从而“将鲜活的人从低效工作中解放出来”，的确是现阶段人工智能最主要的应用。
4月15日，在平安天下通“人脸识别”技术发布会现场，“刷脸”交易真实上演。接入“人脸识别”技术后，平安天下通社交金融平台通过“人脸识别”新技术扫描即可远程核验申请人身份，轻松完成贷款、理财等财富管理手续。
平安科技天下通事业群总经理石端桥告诉记者：“在传统金融服务中，用户向银行提出贷款申请时，必须到实地进行身份信息核实，至少需要7个工作日时间，但现在只需要5秒即可远程完成身份核实，最快6分钟就可以完成放贷。”他表示，该项技术比对速度可达每秒1500万次，识别准确率更是高达99.993%。
代替真人完成枯燥劳动，还意味着通过人工智能，可以充分提升数据收集与分析的“量级”。创业公司因果树上周发布了全球首个投资智能机器人。因果树联合创始人滕放坦言：“投资机器人一分钟的工作量相当于一个成熟分析师40小时的工作量。拿‘互联网+’相关公司来说，全网大概有13万家，以每个优秀的分析师每天可以整理出3家企业的完备信息来计算，现有数据大概需要43333天来收集，大概等于118.7年，但这些工作都可以通过人工智能来完成。”
未来，“人工智能换人”将在哪些方面得到广泛应用?市场研究机构艾瑞咨询分析师张凤表示，智能虚拟客服和人脸识别技术都是目前人工智能服务应用的热门领域，“除此之外，还有智能硬件、机器人上的应用，通过人工智能实现交互方式的转变，从目前的由人指挥向自主阶段发展;在虚拟场景服务领域，可以助视觉技术以及语音识别技术，改变视觉呈现方式以及互动方式，模拟真实场景，通过体感或语言互动;在安防领域，通过多种识别技术，实现智能摄像头和防盗锁等的快速识别”。
补强认知思考的“大脑”
“投资机器人可以做4件事，降维层面的是对数据的处理，包括建立数据库和跟踪分析。在此之上，还有平维和升维的处理，比如分析建模和投资预测。”因果树创始人马超如是说。
投资机构东方基易投资管理公司董事长易基刚也表示，人工智能在股权投资领域的应用提高了整个一级股权市场的效率，让项目价值有了判断依据，让一级股权市场的量化投资成为可能，“人类和机器从来都不应该是竞争关系。人要学会使用工具，使用科技成果，在机器工作的成果上提升工作价值”。
他们的说法，正呼应了人工智能发展阶段的两个层面：感知智能和认知智能，前者是对数据的识别和分析，后者则是通过自我学习来研判形势进行决策。
换句话说，就像是Alphago对围棋下法的选择与职业棋手有所差异一样，利用人工智能强大的计算力，人们还可以掌握新的认知规律，完成过去难以做到的“不可能的任务”。
正确预测出“我是歌手”冠军的阿里云人工智能机器人小Ai，正体现出认知智能的威力。它的预测来自于对音乐旋律、高低音的特征抽取，也在于对歌手本人表现网上实时评论的抓取，甚至来自于对500位大众评审口味的“预估”，而人类很难同时兼顾如此之多维度的数据。
阿里云人工智能首席科学家闵万里告诉记者：“小Ai在第一轮的排序与场内500位评审不同。但它具有自我学习的能力，在随后的环节中很快调整了过来，进步速度快，正是人工智能的优势。”他表示，未来小Ai将可以帮助影视投资公司预测电影的票房价值，或者帮助消费者发现隐藏的疾病。
有人表示，网易七鱼的价值并不仅仅在于利用人工智能取代人力工作。“企业可以通过网易七鱼的数据报表统计对用户进行分析，不断积累用户信息，从而实现用户画像，作为市场或销售的参考。大数据可以帮助市场进行主动营销，精准化运营，提高复购率等，我们的目标是使客服部门不再是成本中心，而是利润中心，真正可以给企业带来收益。”段毓铮说。
不过，从目前的发展阶段来看，认知智能依然是我国人工智能应用的“短板”。
有人表示：“目前我国71%的人工相关企业都在做技术落地应用，在算法技术方面，55%的企业在做计算机视觉，13%在做自然语言处理，只有9%的企业真正研究机器学习。能够很快把技术应用落地是我国的优势，但是对于基层的技术研究，我国的企业实力目前还无法和国外匹敌，这是劣势。”
市场分析机构智慧芽专利工程师曾青华也表示，对比中美人工智能方面的专利，“美国更注重人工智能技术本身的发展，相关科技企业更多围绕大数据挖掘、算法等进行技术研发，中国则侧重商业场景应用。在算法的储备方面，国内要弱于国外，需要加强”。