Artificial intelligence 你可以在哪些方面对人工智能进行编程？

欢迎光临！ 我非常喜欢在我的研究中为人工智能编程——神经网络、专家机器和其他。但在工作中，我主要开发web应用程序

现在我想回到这样的编程中去，也许是在业余爱好中，或者是在工作中。在应用程序开发中是否有人工智能被普遍使用的领域，并且具有这种技能的程序员可以搜索工作

或者我可以把一些想法卖给我的老板，然后用人工智能来扩展我们的一些应用程序

在应用程序中使用AI的经验和想法是什么？

游戏确实需要AI。

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专家系统。

在游戏之外，我很少看到人工智能的商业用途

从理论上讲，它在工业机器人和成像领域可能非常有用，但这些领域也往往非常保守，不适合使用非确定性算法

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您可能想研究iRobot的功能，但即使他们在商用机器人中也使用了相当简单的算法。

作为反例，解析从试水设备获取的数据可能不是使用人工智能的好地方：

这只是提醒我们所有人为正确的工作选择正确的工具。

在（如SOARE、ACT-R等）领域，研究人员不是专注于a*和游戏等算法，而是研究人类行为模型，包括决策、文化交流和学习。他们通常关注认知合理性，即模型跟踪人类行为的接近程度，包括时间等

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这些系统往往严格以研究为基础，商业应用有限。反正到目前为止。军事应用程序，尤其是用于训练的应用程序，相当普遍。

您可能可以分析web应用程序访问者的行为；他们如何在网站内部导航以提供更好、优化的界面。现在，这取决于您使用的是哪种web应用程序。对于网上购物，你可以根据顾客的习惯提出建议

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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

神经网络非常适合处理图像，因此，可以使用人工智能的web应用程序的一个领域是识别和/或处理大数据集图像中的模式。例如，像Flickr或Facebook这样的网站可能有一些有趣的培训材料，可以根据人脸或将像素分组（即您使用的功能）与标题或标签中提到的某些项目相关联来识别人

在文本操作方面，有很多东西，但对于其他web应用程序来说，这通常是锦上添花。我主要讨论搜索栏中的自动完成和用户通常看不到的后端内容，如自动机器翻译或改进的搜索功能

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将人工智能放在应用程序产品前面的问题在于，通常人工智能本身并不是一种功能，而是一种在没有设计师定期提示的情况下有效协商大型数据集的方法。一般来说，用户会以一对一的方式与应用程序关联，因此只能根据相对较少的响应数量来判断应用程序的质量。

电子邮件垃圾邮件过滤系统-当然

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任何其他需要识别恶意内容模式的安全应用程序。

我最近开始阅读这本书。这是一本很好的书，它准确地讨论了你在寻找什么——在web应用程序中使用AI技术

这本书写得很清楚，很容易理解，从实际应用的角度解释了一切（它涵盖了一些常用技术的工作原理：谷歌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等），并且使用了实际数据的实际有用的示例（ebay API、facebook API等用于收集数据）。在一章中，它甚至解释了如何以最佳方式绘制图形（我指的是数据结构，而不是条形图/直线图/等图形）（这样就不会有节点过于靠近，重叠线最少等），这可能有助于例如绘制社交网络

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我建议大家看一看，看看AI应用于web应用程序的不同方式。

当然是预测

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它对企业有着巨大的价值（即：库存优化）风险评估对于神经网络来说是一个很好的例子，主要是因为它们非常擅长模式匹配。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。

图像处理用于检测癌症！（实际上，我们为IEEE的论文编写代码，创建算法比编写算法要困难得多，所以我们就其他论文的性能撰写论文）

我对使用人工神经网络对水下声源进行分类做了一些广泛的研究。该算法似乎运行得很好，特别是我花了很大一部分时间研究了傅里叶变换系数的什么组合构成了分类的最佳集合（使用主成分分析）。

任何事情（严重）：

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High-Level Logic（HLL）开源项目是关于寻找和编码所有其他AI（事实上，所有编程）所使用的高级逻辑适合。有严肃的具体想法和代码。HLL已经是一个应用程序框架。

不过游戏AI并不是真正合适的AI。游戏AI的目标不是做出智能决策，而是看起来像是在做出智能决策。这有很大的不同。如果游戏AI确实做出智能决策，它也会