3.1.3　人工智能的典型应用场景

随着互联网的高速发展，人工智能已经遍布在实际生活的方方面面。它不仅给许多行业带来巨大的经济效益，也给实际的生活带来许多便利。下面介绍几个常见的人工智能应用场景。

1.人脸技术

计算机视觉中最典型的应用场景是人脸技术。人脸技术的研究始于20世纪60年代。之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。人脸技术是计算机通过摄像头等设备获取人脸图像，进而识别、提取、处理、计算人脸面部特征，应用于表情识别、感情分析、身份识别等业务的生物检测技术。人脸技术可以分为人脸检测、人脸验证、人脸识别、人脸配准等技术，其中人脸识别技术是对图像中人脸所属身份的一种识别，在实际项目中主要配合人脸检测来使用，通过人脸检测技术识别人脸在图像中的位置，截取人脸图像作为人脸识别模型的输入，计算、识别该人脸的特征，最终经过模型推理，选择人脸身份库中对应可能性最高的身份。

2.机器翻译

自然语言处理中最典型的应用场景是机器翻译。机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（Neural Machine Translation，NMT）。当前，该技术在很多语言上的表现已经超过人类。随着经济全球化进程的加快，机器翻译技术在政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如在阅读英文文献时，人们可以方便地通过有道翻译、Google翻译等各种翻译工具将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。

3.推荐系统

推荐系统是人工智能领域应用非常广泛的场景。网络的迅速发展带来了网上信息量的大幅增长，使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息，对信息的使用效率反而降低了，这就是所谓的信息超载问题。解决信息超载问题的一个非常有力的工具是推荐系统。它是根据用户的需求、兴趣等，将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的个性化信息推荐系统。和搜索引擎相比，推荐系统通过研究用户的兴趣、偏好，进行个性化计算，发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的信息需求。一个好的推荐系统不仅能为用户提供个性化的服务，还能和用户建立密切关系，让用户对推荐产生依赖。自1995年3月卡耐基·梅隆大学的Robert Armstrong等在美国人工智能协会上提出个性化导航系统Web Watcher之后，推荐系统就逐渐成为被广泛研究的对象。推荐系统现已应用于很多领域，其中最典型并具有良好发展和应用前景的领域是电子商务领域。