美国计算机科学家约翰麦卡锡早在 1956 年就创造了人工智能这个词。当时麦卡锡只是为了将人工智能领域与控制论区分开来而创造了这个词。

然而，现在人工智能比以往任何时候都更受欢迎，原因是：

• 数据量增加
• 计算和存储的进步
• 高级算法

人脸检测识别技术

虚拟滤波器Snapchat和iPhone上的FaceID解锁是两个例子。前者使用人脸检测技术来识别任何人脸，而后者则依赖于人脸识别。

该TrueDepth相机对苹果设备的项目超过30,000无形的点来创建你的脸的深度图。它还捕获用户面部的红外图像。

之后，机器学习算法会将您的面部扫描与之前注册的面部数据进行比较。这样，它可以确定是否解锁设备。

FaceID会自动适应用户外观的变化。这些包括化妆、留胡须或戴帽子、眼镜或隐形眼镜。

文本编辑器

今天的一些文本编辑器依靠人工智能来提供最佳的写作体验。

例如，文档编辑器使用NLP算法来识别错误的语法用法并提出更正建议。除了自动更正，一些写作工具还提供可读性和抄袭等级。

社交媒体

Facebook、Twitter和Instagram等社交媒体平台在执行各种任务时严重依赖人工智能。目前，这些社交媒体平台使用人工智能来个性化您在提要上看到的内容。该模型识别用户的兴趣并推荐相似的内容以保持他们的参与。

此外，研究人员训练AI模型来识别不同语言中的仇恨关键字、短语和符号。这样，该算法可以迅速删除包含仇恨言论的社交媒体帖子。

社交媒体平台的计划涉及使用人工智能来识别心理健康问题。例如，算法可以分析发布和消费的内容以检测自杀倾向。

聊天机器人

直接从客户代表处获取查询可能非常耗时。这就是人工智能的用武之地。计算机科学家训练聊天机器人或聊天机器人使用自然语言处理模仿客户代表的对话风格。

聊天机器人现在可以回答需要详细回答而不是特定是或否答案的问题。更重要的是，机器人可以从以前的差评中学习，以确保最大的客户满意度。

因此，机器现在执行基本任务，例如回答常见问题或接受和跟踪订单。

搜索算法

搜索算法可确保搜索引擎结果页面(SERP)上的顶部结果对我们的查询有答案。

搜索公司通常包含某种类型的质量控制算法来识别高质量的内容。然后，它会提供最能回答查询并提供最佳用户体验的搜索结果列表。

由于搜索引擎完全由代码组成，因此它们依靠自然语言处理 (NLP)技术来理解查询。

数字助理

2011年10月，Apple的Siri成为第一个成为智能手机标配的数字助理。然而，从那时起，语音助手已经取得了长足的进步。

今天，Google Assistant结合了先进的NLP和ML，以精通人类语言。它不仅能理解复杂的命令，还能提供令人满意的输出。

此外，数字助理现在具有分析用户偏好、习惯和日程安排的自适应能力。这样，他们就可以组织和计划提醒、提示和日程安排等操作。

我们每天都会遇到AI，人工智能正在帮助人类提高生产力并帮助我们过上更好的生活。

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