人工智能有哪些方向？具体的例子有哪些呢？

人工智能主要还是模拟人类的智能，虽然实现机制不同，但解决的问题基本类似。

人的智能主要依赖听觉、视觉、触觉、味觉、嗅觉、空间感知等，所以相应衍生的人工智能也包括这些方方面面。以下主要从听觉和视觉两个方面展开：

听觉方面语音合成语音识别语音评测视觉方面图像分类目标检测图像分割风格迁移图像重构超分辨率图像生成人脸识别其他总结目前人工智能在模拟人的主要感知和推理方面都有相应工作，当然终归有一天人工智能会大范围超越人的界限实现机器与机器，动物与动物，植物与植物最终到万物智能时代，目前已经有一些前瞻研究在展开，比如实现人和狗用英文交流，任何植物通过电解质变化进行交流。

人工智能应用的领域比较广泛，我们可以列举一些：

1、无人驾驶，滴滴出行、百度已经分别在上海和北京开始了无人驾驶出租车的试运营，无人驾驶的发展将极大改变人们的出行体验，改变运输和物流。

2、智能家电。今天很多家庭已经有了AI音箱，小爱同学、小度、悠悠、小艺……这些AI音箱的功能越来越强大，未来路由器、空调、冰箱、电饭煲、电视……等所有家电将组成一个智能的家电系统。

3、无人商店。无人商店是人工智能为零售领域的应用，通过人脸识别、智能支付等各种人工智能应用，商店不再需要店员。

4、智能物流。自动分拣、配送机器人以及各种智能设备的应用， 我们会看到更多无人仓库的出现。

5、智能安防。在安全领域，今天我们看到最多的是人脸识别的应用，今天住店、办银行卡等都需要对照身份证识别，安防领域的应用越来越多。

6、AI医疗。人工智能机器人可以协助医生看病，科大讯飞的“智医助理”顺利通过了医考，已经在安徽省的很多社区上岗位，协助医生完成诊断工作。

6、教育领域。有了人工智能，真的可以实现因材施教，根据每个人提供不同的训练方案。

人工智能还有很多的应用，比如工业机器人、无人战车……用途越来越广，成为世界各国竞相发展的高科技！

现在的人工智能到底有多智能？

现在的人工智能总的来说，可以算是有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会算计、有专才而无通才。

我们看待现阶段的人工智能，它的强大，绝不体现在以自主意识为代表的智能上，而主要体现在以大量数据计算的实时性和准确性为代表的智能上，与人的优缺点恰好互补，赋能现有产业，为生产效率带来提升。

现在人工智能的“智能”可以重点关注一下几点。

大量历史经验数据对当前决策的客观指导当人在面对一个选择时，经常会依赖历史经验来进行决策。古人有言，“早霞不出门，晚霞行千里”，这个时候判断明天天气好坏的依据仅有是否出现早霞和晚霞，这个二维信息进行决策。随着气象科学的发展，我们现在知道，判断第二天天气好坏，需要考虑方方面面的信息，例如：空气湿度、风向风速、地形位置等。

现在我们再将目光转向股市，由于全球市场经济的高度耦合，带来了前所未有的复杂性。如果抱着“跌买入，涨买进”这样简单的理财理念，已经完全无法应付股市的复杂情况，银行板块的涨幅，可能受到政策影响、利率影响、粮食价格波动、黄金价格波动等等影响。这个时候对于一个单个的个体而言，想要处理如此繁杂的信息，首先无法很快获取所有信息进行辅助决策，此次人脑也无法客观的将多维的信息进行汇总分析。

而依赖人工智能的机器却更适合处理类似问题，尤其在金融行业，数字化开展较早，因此有大量的数据辅助决策。人只需要将可能影响到这只股票的信息高速训练模型，基于机器学习的算法模型可以按照历史信息进行“学习”，来判断当前状况下，这只股票涨跌的可能性分别是多少，甚至可以预估短时间内可以达到的涨幅。

当前，我需要分析一个股票是否需要买入卖出，算法模型会通过大量多维的历史数据作为“经验数据”，将这些经验通过模型拟合成多维曲线，那么，如果想评估当前情况，我只需要将此时此刻这些影响因素的当前状况为坐标，标记在这个多维曲线中，并映射到一个一维坐标下，即“涨”或“跌”。对于短期进行的估计，人工智能可能会比人类更“靠谱”一些。

需要依赖大量记忆的最佳决策人类目前即使面对最强大的机器，在自主的创造力上还是保持着“爸爸”等级的存在，人类在创造力上还是属于绝对的领先。即使现在已经广泛应用的机器翻译来说，机器翻译确实已经足够的准确，但是语言的“信达雅”上，机器翻译还是有很长的路要走。

但是，毋庸置疑，人类的大脑构造本身是不适合做存储和计算的。

在审问时，当警察让嫌疑人将所有事件按照时间从近到远再重复一次时，人往往无法对刚刚编出的故事做准确的描述，因此人“记事”往往是用事情的互相关系来进行记忆的，而不只是存储时间本身，并为这些事件标记时间戳。

计算就更不用说了，现在有多少人，即使在计算二位数的加减都要依赖计算器来实现。

而机器却不一样，前几年名声大噪的AlphaGo，打败围棋各路高手，可是AlphaGo的成功是因为它“智能”吗？其实并不是如此。

围棋虽然变化多样，但是规则还是相对简单。在互相对弈的过程中，人类可能会往前演算5-7步，可是这个时候AlphaGo早已经将所有的后续发展可能性演算完成，并按照事先定义好的数据结构进行存储。

换句话说，当人类和AlphaGo在对弈过程中，机器的每步均是在当前情况下，以“最大胜率”为评价分数，将棋子放在了评价分数最高的位置上。当AlphaGo“学习”玩所有的招式后，那么人类与AlphaGo下棋，最佳的结果就是打成平手，因为AlphaGo不会犯错。

总结总之，目前的人工智能没你想象的那么强大，但是可以比你想象的还要专业。

前段时间有两个人工智能翻译机器人，他们负责给会议双方翻译，非常的快，几乎实时，得到了人们的好评，但是过了一段时间，这两个翻译机器人嫌翻译那个交流超级麻烦，两个机器人编译出了一种语言，只有他们两个能听懂的语言，对他们俩来说，更高效，更简单的。边上的人都傻了。