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本文目录

1. 人工智能在现实生活中有哪些有趣的应用？
2. 在A股里，真正的人工智能龙头除了科大讯飞，还有哪几个？
3. AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？
4. 美术生能学人工智能这个专业吗？

人工智能在现实生活中有哪些有趣的应用？

一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。

看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。

其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。

举个栗子。

所有人都熟悉的验证码技术。

就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：

验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。

但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，

不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为‘打码平台”。

一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种方式来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。

去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。

可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。

我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。

由于机器和人类的认知方式存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的方式，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。

大体是这个样子：

其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。

在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和邪恶的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。

但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：

加油，我们可以让明天变得更好。

在A股里，真正的人工智能龙头除了科大讯飞，还有哪几个？

非常高兴回答你的问题。

查询一下同花顺人工智能概念股一共有117家，其中今天涨幅最大的为赢时胜、赛维智能、浪潮信息，实际上A股人工概念股并非都是以人工智能为主营业务方向的，大部分只是人工智能业务相关。

先看一下人工智能定义：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

虽然百度现在体量和阿里、腾讯不再同一个级别，不过目前在人工智能领域做的靠前的是百度，百度有百度大脑、无人驾驶等AI领域做的非常靠前。

腾讯也有自己的AI开放平台，包括语义分析，图像识别，智能客服等AI应用。

阿里专门成立了达摩院研究人工智能方向。

旷视、商汤、云从、依图这四家人工智能独角兽，估值都已经超过10亿美金，虽然还没有上市，不过未来潜力巨大，且都是以人工智能为主营业务。

从全球范围来看，人工智能做的最好的企业是Google，在国内是百度，以及科大讯飞，A股上市企业中人工智能概念股虽然有117家，但实际上并非真正意义上的人工智能公司。旷视、商汤、云从、依图这四家独角兽未来可能会成为人工智能科技巨头，也极有可能在近几年登录资本市场。

以上是我的看法，欢迎留言讨论交流，喜欢的可以点点关注。

AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？

《复仇者联盟:终局之战》美国未开映已尽破预售纪录，单是全美预售金额估计达6亿美元，而中国的开售票房，也已超过10亿人民币，果然是未出发先兴奋。

《复仇者联盟:终局之战》最终全球的票房将高达60亿美元，因此不少人以「十年」去形容漫威影业在《复仇者联盟:终局之战》取得的成功。

漫威真的是十年才磨出一剑？

由2008年《钢铁侠》公映开始，连同上映的《复仇者联盟:终局之战》，漫威合共出品了22部的漫威电影宇宙衍生片，不计《复仇者联盟:终局之战》预售票房的金额，其余21部电影在全球合共取得超过183亿美元的票房。

由此可见，《复仇者联盟:终局之战》只是漫威过去10年磨出的其中一把剑，因为漫威已在过去10年多，磨出了合共22把令不少电影人「眼红」的宝剑，同时每把宝剑平均价值超过8亿美元。

可是，令人唏嘘的是2008年《钢铁侠》打开MCU电影系列成功之门的背景，乃是美国雷曼兄弟倒闭、引发全球金融海啸发生之年，当漫威为全球电影市场带来新的局面，重新打造英雄电影之际，全球金融市场在金融海啸后，又有没有真正的英雄联盟出现过？

至少在联储局推出前所未有的量化宽松货币政策(QE)后，现在联储局似乎为如果从QE全身而退而感烦恼，同时全球企业的债务问题亦没有因为金融海啸而汲取教训，反而全球75%的经济体系正面对债务水平过高的问题，同时全球贫富悬殊越来越严重，所以当电影业有复仇者联盟创造神话之时，全球经济及金融体系其实也需要复仇者联盟的助攻。

漫威宇宙幕后大佬是迪士尼

要讲漫威概念股，第一只不得不提的是迪斯尼，迪斯尼早于2009年收购漫威娱乐，不过因为当时漫威娱乐早已将旗下不少受欢迎角色的电影版权出售，例如将蜘蛛侠电影版权售予索尼、将X战士、神奇四侠、死侍电影版权售予福克斯等，所以漫威宇宙的角色迟迟未能聚首一堂。

迪斯尼也一直努力收集漫威宇宙的角色的版权，包括以713亿美元的「天价」收购福克斯，而该交易亦于上月顺利生效，即X战士、神奇四侠、死侍等角色日后有机会明正言顺于漫威电影宇宙中出现，叫不少支持者十分期待。

投资银行高盛也看好迪士尼收购福克斯和推出自家串流平台后的发展，给予了迪斯尼「买入」的评价，目标价为142美元，现价约为135美元。特别是近年来迪斯尼大力开发中国市场，业绩逐年上升。

迪斯尼控股多家中国公司

据企查查平台显示，华特迪士尼公司（纽约证券交易所上市名称：DIS）华特迪士尼公司及其子公司和联营机构,是家庭娱乐和媒体业务的多元化国际企业之首，其五项主要业务包括媒体网络、主题乐园及度假区、影视娱乐、迪士尼消费品及迪士尼互动媒体集团。迪士尼公司是道琼斯工业平均指数30个组成公司之一，上一财政年度总的收入达三百四十亿美元。

AI换脸黑寡妇变同福掌柜“佟湘玉”，斯嘉丽却难高兴？

就复仇者联盟4在中国首先上映大获成功的时候，调皮的网民玩起了AI换脸的游戏。有人把主意打到了“黑寡妇”斯嘉丽约翰逊身上，而她的换脸角色竟是《同福客栈》里的“掌柜的”佟湘玉。

整个人的气质都洋气了

作为好莱坞收入最高的女演员之一，斯嘉丽·约翰逊显然无法对中国网民的行为认同。因为她曾深受AI换脸的危害。早在2012年的时候，一名黑客泄露了包括斯嘉丽在内的诸多名人的裸照。虽然不法分子最终被判处10年徒刑、为后来者敲响了警钟，但是近年来兴起的人工智能换脸术，又催生了一批近乎完美换脸的不雅影片。

方便却被滥用，AI换脸技术的黑暗面

Google在2015年推出开源软件库「TensorFlow」，使得资源不仅免费更变得开放、易得，自此让机器学习研究的门槛从实验室带进了大众的笔记本电脑中。

不过TensorFlow的威力现在Google也难易控制，在「FakeApp」出现后不仅是名人可能变不雅片主角，身边好友、同学等一般民众都将更容易受害。最初「deepfake（深伪）」制作影片所用到的工具，是基于TensorFlow和Keras等开源软件，素材则是透过Google图片搜索、公开图库取得，共同的特点就是公开开放且免费。

「每个技术都可能被用来做坏事，这个我们拦不住，主要区别在于做这件事对每个人来说有多容易。」毋庸置疑，任何一项新技术的发明初衷都是为了改善人类的生活，

它们绝大多数也确实做到了。其实这种「换脸」技术，其原型和相似技术几年前就广泛应用于影视行业之中了。《速度与激情7》中，由于主演保罗·沃克意外去世，电影公司找来他的两个弟弟担任替身，在后期中使用CGI技术替换掉了弟弟的脸，让保罗成功「复活」，圆了无数冬粉一个梦。

但是如果是你亲戚朋友的脸被替换了呢？如果把犯罪现场所拍摄嫌疑人的脸换成你呢？如果在你不知情的情况下，不法分子发给你家人一段有你露脸的绑架视频呢？

中国AI技术世界领先

中国在AI领域正快速追赶美国，再过大约10年可能成为AI市场的领导者。美国目前在AI领域的投资不足。

中国的目标是在2030年之前成为AI技术的领导者。中国最早可在2025年之前达成目标。在2020年之前中国会追上美国，2025年之前就会做得比美国好，2030年之前就主导整个AI产业。

企查查数据平台显示中国人工智能企业超37000家

中国在AI技术领域的论文占比，从1997年4.26%成长至2017年的27.68%，遥遥领先其他国家。而被高度引用的论文，代表了论文在该领域的代表性与重要性，中国也在2013年超越美国成为世界第一。

中国、日本、美国三者占全球总体专利公开数量的74%，其中中国又略微领先其他两国。全球专利主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习领域。

截至2017年，中国AI技术人才数量达18,232人，占世界总量8.9%，仅次于美国的13.9%。

截至2018年6月，中国AI技术企业数量已达1,011家，位列世界第二。与第一名的美国2,028家有不小的差距。且中国AI技术企业高度集中在北京、上海与广东，北京又以395家企业位列世界第一。主要的企业应用技术集中在语音、视觉与自然语言处理三方面。

从2013年到2018年第一季，中国AI技术领域的投资与融资占全球60%。但创投投资金流偏向大型企业，从投资的数量来看，中国仍是AI技术领域创投最活跃的国家。

不过斯嘉丽尽可放心，因为中国目前已经禁止任何人以深度伪造技术替换影片中的人物面部，目的在避免侵犯肖像权、危害社会公益。

美术生能学人工智能这个专业吗？

人工智能概念比较宽泛，它包括很多的内容和概念，比如大数据处理、机器学习、深度学习等等，这些内容又细分很多应用领域和分析的方法，并且每一个方向都有非常多的知识和技能需要学习。

比如大数据，你需要学习数据存储的结构、数据检索的机理、数据组织架构，以及如何实现不同设备的数据之间进行并行的计算，并保持数据之间的协同性和一致性等等知识，大数据的应用非常的多，各种推荐商品、广告类应用，如淘宝智能推荐、打字候选字推荐、关注广告推荐、抖音小视频推荐等等，这些都有大数据分析技术在背后支持。

机器学习涉及的数学知识会更多，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多种数学知识，如果只是做应用开发，会有很多现成的可参考的项目和方法实现，但是要真正搞学术研究，这些数学知识肯定是要学习的。

机器学习其实已经发展得非常久了，它的发展可追溯到17世纪，贝叶斯、拉普拉斯关于最小二乘法的推导和马尔可夫链，这些构成了机器学习广泛使用的工具和基础。传统机器学习的研究方向主要包括决策树、随机森林、人工神经网络、贝叶斯学习等方面的研究，这些算法的研究复杂性比较高，消耗的计算资源也是非常的大，但是效果却并没有非常的突出。

深度学习是机器学习的一个细分支，由于得到的效果突出，近年来成为人工智能研究的热点，其中以卷积神经网络的深度学习更是各种智能应用的基础，如目标检测、人脸识别、手势识别、文字识别、以图搜图等应用更是走上了实际应用的前端。另外也有卷积神经网络变异的循环卷积网络，它也有非常多的应用，如自然语言处理、机器翻译、动作识别等等；另外还有对抗神经网络也是研究的热点，它也有很多的应用场景，像最近很火的换脸、AI恢复一百年前京城生活的视频、画像图画风格迁移等都是对抗神经网络技术的应用支持。

所以学习人工智能，你需要想好一个学习方向，并且在这个方向之下还要继续选择一个应用领域，学习数学知识和计算机编程技术，这个过程是比较辛苦的，需要非常强大的毅力，深耕一个方向才能出成绩。你考虑一下自己的情况咯，看看自己能不能转入人工智能这个领域。

文章分享结束，ai图像人工智能检测和ai图像人工智能检测软件的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！