人工智能在传媒领域应用例子(人工智能在传媒领域应用例子有哪些)
大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能在传媒领域应用例子的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。
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文化传媒属于人工智能吗
不属于。文化传媒是一种应用领域,而人工智能是一种技术手段。虽然人工智能技术在文化传媒中得到了广泛应用,但文化传媒本身并不属于人工智能。
文化传媒是指以文化和传媒为主要内容的领域,包括影视、音乐、艺术、文学、传媒等等。而人工智能则是一种模拟人类智能的技术,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等等。
虽然人工智能可以在文化传媒领域中得到广泛应用,例如基于机器学习的音乐推荐系统、基于计算机视觉的影视特效制作等等,但文化传媒本身并不属于人工智能范畴。
人工智能应用在哪些方面呢?能举几个典型的例子吗?
人工智能应用的领域非常广泛,随着人工智能的不断发展,这些都会一一实现。1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知,自主控制,系统协调,个性化定制,检查和维护以及过程优化的技术要求。
2.智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中,标准化技术要求,例如特殊传感器,网络和预测数据模型,以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。3.智能交通领域。 标准化交通信息数据平台和集成管理系统,从而可以对行人,车辆和道路状况等动态复杂信息进行智能处理,从而带动了智能信号灯等技术的推广。
4.智能医疗领域。 专注。疗数据,医疗诊断,医疗服务,医疗监督等方面,着重规范人工智能医疗在数据采集,数据隐身管理等方面的应用,包括医疗数据特征表示,人表达能医疗质量评估等标准。
5.智能教育领域。 规范新教学体系中与教学管理全过程有关的人工智能应用,建立以学习者为中心的教学服务,实现日常教育和终身教育的个性化。
6.智能业务领域。 主要通过复杂的应用场景来标准化商业智能领域,包括服务模型的分类和管理,业务数据的智能分析以及相应推荐引擎系统架构的设计要求
7.智能能源领域。 在能源开发利用,生产和消费的全过程中,对集成智能应用进行标准化,包括能源系统的自组织,自检,自平衡和自优化。
8.智能物流领域。 规范从计划,采购,加工,仓储和运输到物流全过程的技术和管理要求,引入智能识别,仓储,调度,跟踪,配置等方式,以提高物流效率,增强物流信息的可视性, 并优化物流配置。
9.智能金融领域。 标准化在线支付,融资信贷,投资咨询,风险管理,大数据分析和预测,数据安全性和其他应用技术,以帮助改善信贷调查,产品定价,金融资产投资研究,客户付款方式,投资咨询,客户 服务和其他服务能力。
10.智能家居领域。 标准化产品,服务和应用程序,例如智能家居硬件,智能网络,服务平台,智能软件,促进智能家居产品的互联,并有效改善智能家居在照明,监控,娱乐,健康,教育,信息,安全, 等。用户体验。
Al技术发展迅猛的今天,它在传媒领域的应用都有哪些?
传媒的本质不再是内容供应商,而是传媒行为的供应商
当全世界人民都可能供应内容时,我们要供应行为。数据驱动行为,不驱动内容,而数据驱动行为,数据即知识,而知识产生行为,这是人性的要求。于很多传媒组织而言,这是一个非常大的颠覆。在不同的时代,我们有不同的社会行为。农业时代,人类从自然中获取基本生活资料;工业时代,人操控机器进行社会活动;互联网时代,是人、机器,社会和数据的一个交互行为。因此,在互联网时代,我们是在一个流动的空间来配置资源。大数据是物质的计算化构建确定性,因为人类大部分是在确定性当中所拥有的行为,因此人工智能是延伸和增强人类的智慧。我们不是创造机器的智慧超过人类,而是让机器的智慧增强人类的社会,这才是它的本质。最近我们讲量子时代要来临,因此技术在决定社会互动时,也将有一个超前的新的技术来临,我们现在很多的技术,将来都会出现一个颠覆性的更新,特别是50 量子比特的量子计算处理器将在三年内进入商用。
互联网的本质是人、机器、社会、数据互动,因此传播行为是在这个四个互动中来进行的。内容即数据,它是符号化的认知,媒体要提供人们的行为,人们想获得什么,想传播什么是由媒体来提供智能的行为服务。
每个时代社会生产有根本区别,所谓互联网+,一定是互联网化。我们要判断这个时代有三个标准,第一是资源、第二是生产方式,第三是你所提供的产品与服务。农业时代是野生资源,通过人工的培育生产出人类的基本生活资料;工业时代是分子元素,通过各个学科的技术生产出新物质。互联网的资源是人类行为的数据,通过一个标准创新的生产方式,完成的是人类更便捷的、更满意的与客户目的性的行为。互联网+ 如果不是互联网化的生产方式,将来必将走不下去,因为他从资源、从生产方式全面颠覆工业时代。
人工智能的两大最新进展
一是基于逻辑模型让位于数据驱动。随着互联网时代,大数据时代的来临,未来的人工智能主要是数据驱动,即,我们对物质进行计算化以后,构建确定性,这样的路线会给人们带来一个新的突破。
二是单向的让机器学习人脑,开始走向人们也要开发和学习机器智能(逆向工程),最终相互学习,共同发展。
我们很多的组织现在所完成的任务并不是去开发人工智能的技术,而是要从单向的让机器学习人脑,反过来开始走向人们要开发和学习机器智能。所以,一项工程进入这个世界,我们必须重新去学习人工智能怎样工作,然后最终相互学习,共同
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