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你可以在哪些领域编写人工智能程序？

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欢迎！我在学习中非常喜欢编程人工智能——神经网络、专家系统等等。但是在工作中，我主要开发网页应用程序。
现在我正在考虑回到这样的编程领域，也许是作为爱好，或者是作为工作。有哪些领域在应用开发中常用人工智能，具备这样技能的程序员可以找到工作？
或者我可以向我的老板提出一些想法，利用人工智能扩展我们的一些应用程序。
您在使用人工智能开发应用程序方面的经验和想法是什么？
13个回答
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我最近开始阅读《集体智慧编程》这本书。这是一本非常好的书，讨论了你正在寻找的内容——在Web应用程序中使用AI技术。

这本书写得很清晰，易于理解，通过实际应用来解释所有内容（它涵盖了一些常用技术的工作原理：Google Pagerank、亚马逊推荐系统、婚介网站、链接推荐系统、贝叶斯垃圾邮件过滤器等），并使用真实数据提供实际有用的例子（使用 eBay API、Facebook API 等收集数据）。在其中一章中，它甚至解释了如何最优地绘制图形（我的意思是数据结构，而不是条形/线性等图形）（以便没有节点太接近，最小重叠线等），这对于例如映射社交网络可能会有用。

我建议看看这本书，并了解AI可以应用于Web应用程序的不同方式。

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预测，当然。

它对企业有巨大的价值（例如：库存优化），在全球危机时期尤其有价值。

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您可能会分析您的网站应用程序的访问者行为，以提供更好、优化的界面。现在这取决于您正在处理哪种类型的网站应用程序。对于在线购物，您可以根据客户习惯提出建议。您还可以检测“异常”行为和欺诈。欺诈和机器人检测可以利用人工智能。
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神经网络在处理图像方面非常出色，因此您可以将人工智能用于识别和/或操作大量数据集中的图像模式。例如，像Flickr或Facebook这样的网站可能具有一些有趣的训练材料，以基于面部识别人员或将像素分组（这些是您要处理的特征）与标题或标签中提到的某些项目相关联。
在文本处理方面，有很多东西，但通常它只是其他Web应用程序的锦上添花。我主要谈论自动完成搜索栏和用户通常看不到的后端内容，例如自动机器翻译或改进的搜索功能等领域。
将人工智能放在应用程序提供的前沿的问题在于，通常人工智能本身并不是一个特性，而是一种有效地处理大型数据集而无需设计师的定期提示的方法。一般来说，用户将以一对一的方式与应用程序关联，并且仅根据相对较少的响应质量来判断它。
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电子邮件垃圾邮件过滤系统 - 绝对需要。

任何其他安全应用程序都需要检测恶意内容的模式。

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游戏确实需要人工智能。
专家系统也是如此。

游戏人工智能并不是真正的人工智能。游戏人工智能的目标不是做出智能决策，而是表现得像在做出智能决策一样。这其中有很大的区别。 - user21037
如果游戏人工智能确实做出了智能决策，它看起来也像是在做出智能决策，不是吗？ - Burkhard
是的，但幻觉需要更少的CPU周期来创建，而在游戏中性能始终是关键。真正的人工智能还会冒着过于聪明并使游戏从“有趣”变成“令人沮丧”的风险。 - Dave Sherohman
确实...Soren Johnson（《文明4》和《Spore》的AI程序员）在今年早些时候发表了一篇关于如何使游戏AI有趣而不是好的演讲，名为“Playing to Lose”。不幸的是，这个演讲并没有在线上提供，但是可以看到幻灯片和一些写作。请参见此处：[http://www.designer-notes.com/?p=81] - mercator
@Burkhard：不，不总是这样。真正的人工智能将使用给定问题的最优解，而游戏人工智能将使用类似于人类可能使用的解决方案（它会犯错误，犹豫不决，情感丰富，深思熟虑等）。此外，游戏人工智能通常需要被人类玩家击败。 - user21037
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风险评估是神经网络的一个很好的应用案例，主要是因为它们在模式匹配方面表现出色。保险和信贷公司在一定程度上使用它们来确定客户的风险。

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图像处理用于癌症检测！（我们实际上编写有关此方面的IEEE论文，创建算法比编写它们更困难，因此我们撰写有关其他论文性能的论文）

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除了游戏以外，我很少见到商业应用人工智能的例子。

从理论上讲，在工业机器人和图像方面，它可能非常有用，但这些领域也往往非常保守，不喜欢非确定性算法。

你可以研究一下iRobot公司的做法，但即使是他们在商业机器人中也使用相对简单的算法。

我想这取决于你如何定义人工智能。经典的人工智能技术，如神经网络，有很多用途。神经网络是很好的分类器，可以用来识别数据中的模式（图像、财务数据、浏览习惯等等）。 - user21037
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