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10个由人工智能驱动的日常事物
人工智能已经悄然融入我们日常生活的方方面面，常常在我们最意想不到的地方幕后运作。从我们醒来到入睡，人工智能算法都在不断地个性化我们的体验、简化我们的任务并增强我们的能力。这种整合是如此的无缝，以至于许多人仍然没有意识到人工智能在日常生活的平凡方面已经变得多么普遍。让我们来探索一下严重依赖人工智能技术的十种常见的物品和服务。
1. 智能手机功能
你的智能手机的功能远远超出简单的通话和短信。当你询问天气、设置闹钟或搜索信息时，响应你的语音助手会使用自然语言处理 (NLP) 来理解你的请求，并使用机器学习来随着时间的推移改进其响应。
人像模式摄影现在是大多数设备的标准配置，它使用人工智能来识别背景中的主体，从而创建专业的景深效果。用于解锁设备的脸部识别会处理数千个数据点，以便在毫秒内验证你的身份。
甚至你的键盘的预测文本功能也使用人工智能算法来分析你的打字模式和常用短语，以便在你键入时提供建议。例如，谷歌的 Gboard 每天处理超过 1000 亿个单词，以改进其预测能力。
2. 导航应用程序
当你打开谷歌地图或 Waze 导航到新的目的地时，你正在与复杂的 AI 系统交互。这些应用程序不仅仅根据距离来规划路线；它们还会分析实时的交通模式、历史交通数据、路况甚至用户报告的事件，从而建议最佳路线。
2023 年，谷歌地图通过其人工智能驱动的重新路由系统在全球范围内避免了估计 1700 万小时的交通拥堵。该应用程序不断从数十亿次用户行程中学习，以提高其预测准确性和路由效率。
机器学习算法还可以支持预计到达时间计算，考虑到一天中的时间、天气条件和季节性交通模式等变量，从而提供非常准确的到达目的地时间预测。
3. 流媒体服务推荐
Netflix、Spotify 或 YouTube 能够神奇地推荐符合你偏好的内容绝非巧合。这些平台采用由人工智能驱动的复杂推荐引擎，不仅分析你观看或收听的内容，还分析你如何与该内容互动。
例如，Netflix 的推荐系统会处理超过 2 亿个用户个人资料和数十亿小时的观看时间，以生成个性化的建议。该平台将内容分为数千个微型类型，并分析诸如暂停、重看或放弃节目之类的观看行为，以完善其推荐。
Spotify 的 Discover Weekly 播放列表每周为超过 1 亿用户提供个性化的音乐推荐，它使用协同过滤算法和自然语言处理来分析的不仅仅是收听模式，还包括歌词、音乐博客和用户创建的播放列表。
4. 电子邮件过滤
你的电子邮件收件箱相对干净的状态很大程度上要归功于人工智能驱动的垃圾邮件过滤器。这些系统分析数百万条消息，以识别不需要的电子邮件的模式和特征。谷歌的 Gmail 使用深度学习算法，可以检测超过 99.9% 的垃圾邮件、网络钓鱼和恶意软件尝试。
除了垃圾邮件过滤之外，人工智能还支持自动将电子邮件排序到主要、社交和促销标签中的分类功能。出现在电子邮件底部的智能回复建议由神经网络生成，这些神经网络已经过数百万封电子邮件对话的训练，可以提供上下文相关的回复。
5. 智能家居设备
构成现代智能家居的智能扬声器、恒温器、安全摄像头和照明系统都深度依赖人工智能技术。这些设备会从用户行为中学习，以预测需求和偏好。
像 Nest 这样的智能恒温器会分析入住模式、温度偏好甚至天气预报，以优化供暖和制冷时间表。自推出以来，Nest 恒温器已在数百万家庭中节省了约 500 亿千瓦时的能源。
安全摄像头使用计算机视觉算法来区分人类、动物和车辆，仅针对相关活动发送警报。一些高级系统甚至可以识别熟悉的面孔并相应地通知房主。
6. 银行服务
金融业已经将人工智能用于各种影响日常银行业务的应用程序。当你刷信用卡时，人工智能欺诈检测系统会在几毫秒内评估交易，将其与你的典型支出模式进行比较，以标记可疑活动。
像摩根大通这样的主要金融机构每年通过人工智能驱动的欺诈检测系统处理超过 120 亿笔交易，从而避免了数十亿美元的潜在损失。这些系统实时分析每笔交易超过 200 个变量。
客户服务聊天机器人每天处理数百万个例行银行业务查询，而后端人工智能系统则批准贷款、确定信用度并管理投资组合。自推出以来，美国银行的虚拟助手 Erica 已为超过 2000 万客户提供了超过 4 亿个请求的帮助。
7. 社交媒体 Feed
出现在你的社交媒体 Feed 中的内容是由人工智能算法精心策划的，这些算法旨在最大限度地提高参与度。这些系统会分析数千个信号，包括你过去的互动、查看特定内容所花费的时间以及整个平台上更广泛的参与模式。
Facebook 的 News Feed 算法会评估超过 100,000 个单独因素，以确定向每个用户显示哪些内容。该系统会对数千个潜在的帖子、视频和广告进行排名，以选择当你打开应用时会显示的少数几个。
图像识别人工智能还会扫描每天上传的数十亿张照片，以识别面部以进行标记建议、检测潜在的有害内容，甚至为视障用户描述图像。
8. 零售体验
在线和实体零售体验越来越多地受到人工智能技术的影响。电子商务平台使用类似于流媒体服务的推荐引擎，根据浏览历史记录、购买模式和相似的客户资料推荐产品。
亚马逊的产品推荐引擎通过个性化建议带来了该公司约 35% 的收入。该系统会分析数十亿个数据点，包括购买历史记录、搜索查询、愿望清单，甚至查看特定项目所花费的时间。
实体零售商使用人工智能进行库存管理，使用计算机视觉来跟踪库存水平并预测补货需求。动态定价系统会根据需求、竞争对手定价甚至天气状况来调整成本。沃尔玛在其 4,700 多家美国门店中使用人工智能驱动的库存管理，每天处理超过 15 亿个数据点以优化库存水平。
9. 健康和健身应用
你的智能手机或可穿戴设备上的健康应用程序利用人工智能将原始数据转化为可操作的见解。健身追踪器使用机器学习算法来识别特定的活动——区分跑步、骑自行车或游泳——并根据个性化的指标计算卡路里消耗。
睡眠追踪应用程序会分析运动模式、心率变异性和环境因素，以评估睡眠质量并提供改进建议。流行的应用程序 Sleep Cycle 分析了超过 10 亿个夜晚的睡眠数据，以完善其算法。
甚至冥想应用程序也使用人工智能，根据用户反馈、压力水平和会话完成模式来个性化指导。Calm 和 Headspace 是两个领先的冥想应用程序，它们已经应用机器学习来优化全球超过 1 亿用户的会话长度和内容。
10. 汽车功能
现代汽车包含许多人工智能系统，可提高安全性和便利性。高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 使用计算机视觉和传感器融合来实现诸如自动紧急制动、车道保持辅助和自适应巡航控制之类的功能。
特斯拉的 Autopilot 系统是最先进的消费者 ADAS 产品之一，它处理超过 700 亿英里的驾驶数据来提高其功能。该系统根据来自 8 个摄像头、12 个超声波传感器和车载雷达的输入，每秒做出大约 2,300 个决策。
除了驾驶辅助之外，人工智能还支持车载语音助手、导航系统和娱乐推荐。一些较新的车辆甚至使用机器学习来根据路况和驾驶模式调整悬架设置，或者优化电动汽车的电池管理，将续航里程延长多达 10%。
结论
人工智能在日常物品和服务中的普及表明，这项技术已经从推测性的科幻小说演变为真正改善我们日常体验的实际应用。随着人工智能的不断发展，我们可以期待更深入地集成到常见物体和活动中，进一步模糊传统功能和智能辅助之间的界限。
这种扩散特别值得注意的是它的微妙性质 - 这些人工智能系统通常在没有宣布或大张旗鼓的情况下运行，悄悄地增强功能和个性化体验。这种幕后方法使人工智能变得不可或缺，而不会引发更明显的应用可能引起的担忧。
随着消费者越来越意识到人工智能在日常用品中的存在，关于数据隐私、算法透明度和技术依赖性的问题可能会越来越突出。然而，这些系统提供的实际好处——从节省的时间和增强的便利性到提高的安全性和个性化——表明人工智能驱动的日常用品不仅仅是一种昙花一现的趋势，而且是更智能未来的基础。