什么是人工智能?你需要它吗?

人工智能是一种收集,验证和量化数据以得出有意义结论的有效方法,可帮助我们更快地做出决策或自动化那些被认为是平凡或重复的过程。之前AI被称为“机器学习”或“机器处理”,现已演变为“深度学习”或目前的人工智能。

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人工智能。您几乎在我们生活的方方面面都听到过这些单词,只有短短几个字,但它们很可能是日常对话中使用的最动人,最能改变生活的单词。那么AI到底是什么,谁现在正在使用它并且应该使用它吗?

什么是AI?

人工智能是一种收集,验证和量化数据以得出有意义结论的有效方法,可帮助我们更快地做出决策或自动化那些被认为是平凡或重复的过程。之前AI被称为“机器学习”或“机器处理”,现已演变为“深度学习”或目前的人工智能。

什么是人工智能?你需要它吗?

适用于安全和监视行业的AI使我们能够比历史上任何时候都能更快地发现和处理有意义的信息。闪回-VCR磁带,模糊的图像,快进,快退和重复。这个过程变成了数字化,尽管仍然很耗时。当今的监视视频管理系统已利用“博物馆搜索”功能寻找从摄像机视野中远离的物体或“运动检测”等功能使其中的许多过程实现了自动化,当物体在选定视点中移动时会发出警报。这些功能通常与AI混淆,并且实际上是对人工智能的支持分析,而不是AI本身。

机器学习

完全的理解AI意味着要使用一台或多台机器来收集,处理和产生从基本视频功能或分析获得的信息。机器学习的内容取决于对它们的要求。事实是,AI变得有意义的唯一方法是,是否学到了足够的信息以提供所需的结果。如果没有足够的信息,那么我们必须更深入地获取信息或学习更多信息,这些信息被恰当地描述为“深度学习” AI。这就意味着我们需要更深入地学习,以获得获得所需结果所必需的协作组合信息。

深度学习AI

深度学习AI可以使我们有能力更多地了解人的个人特征和行为举止。然后,可以进一步应用此信息来了解如何通过行为模式来预测将最终会发生什么。这种预测需要某种程度的人学解读,以便我们能够定位自己,以破坏负面行为的模式,或者仅根据这些行为模式寻找感兴趣的人。这些相同的模式会演变为智能,随着时间的流逝,机器将能够更准确地预测模式,从而可以采取相应措施。

智能的有用应用

通过在顾客进入商店时简单地收集交易模式,收集的信息知识或情报在零售应用中也可能有用。这通常以最常见行进路线的热图显示或确定阻塞点的形式显示,这些阻塞点有损于零售店内购物者的体验。这也可能意味着将商品标牌重新安置在行人较多的人行道上,以最大程度地获得向顾客传达销售或类似信息的机会,这也许有助于提高他们对产品的兴趣。通过重新调整客户体验和购买指引,某些标牌和指引甚至可以起到为商店增加收入的作用。

行动情报

从监视的角度来看,通过提供行为数据以允许执法部门更早地与具有恶意意图的人进行互动,可以将AI转化为可操作的情报,从而根据先前学习的数据完全或部分地预防犯罪。

检测人的存在

举例来说,摄像机或数据收集器可能需要检测人的存在,并同时需要识别该人是谁。通过摄像机来识别仍然是相机分析,但是现在我们将收集到的面部信息馈送到图形处理单元(GPU),该图形处理单元可用于比较捕获的人的特征与预加载的面部特征。当比较两个来源不匹配项时,便可以生成警报。

下一阶段是深度学习AI,它通过比较分析其他收集到的视频数据,利用相同的特征来确定个人先前的位置。当GPU机器能够从用户标记的正确识别中学习时,这便成为深度学习的AI,机器会学习并开始对其进行进一步处理以进一步了解自己的数据,从而进一步了解感兴趣的人(POI)可能还存在于哪里。并更正确地提高其自身的预测能力,从而更快地显示警报。

未来

总之,我们今天已离不开AI了,各种聪明的算法能够对信息获取、存储、传送、交换和理解产生极大帮助和促进,所以人工智能应用前景非常光明,发展速度也会随着计算机技术的发展而不断加快。

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