XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System字符识别
用于加速 AI 模型的神经形态计算
• 神经形态设备试图模仿大脑的结构和动态，以复制其在计算能力、稳健学习和能源效率方面的标志性功能能力 • 它使用电子电路或使用专门的数字系统模拟神经元膜动态的真实模拟 • 一些应用：语音识别、字符识别、语法建模、噪声建模以及混沌时间序列的生成和预测 • 与传统处理器不同，神经形态芯片节能且完全并行化 • 通过共置处理器和内存解决冯·诺依曼瓶颈
基于手势的交互 - Bill Buxton
手势和手势识别是人机交互讨论中越来越多遇到的术语。对于许多人（如果不是大多数人）来说，该术语包括字符识别、校对员符号识别、速记以及上一章“标记界面”中描述的所有类型的交互。事实上，每个身体动作都涉及某种手势才能表达出来。此外，手势的性质通常是确定动作感觉质量的重要组成部分。尽管如此，我们想在本章中单独讨论的是手势是表达和识别的交互，而不是通过传感器表达某种东西的结果。因此，我们使用 Kurtenbach 和 Hulteen (1990) 阐明的手势定义：
利用云 AI 服务推动应用创新
• 知识挖掘。组织的大部分知识都嵌入在数据库、文档、图像、绘图和手写/手绘文档的 TB 级甚至 PB 级数据中，其中大部分是非结构化数据。任何人要想通过浏览所有这些内容找到他们想要的精确信息都是极其困难的。人工智能驱动的知识挖掘首先使用人工智能（例如，使用计算机视觉和光学字符识别 [OCR]）分析文档以构造内容。然后，它可以以数字速度筛选所有这些信息，并通过搜索查询或甚至应用程序启动的自动搜索将其提供给任何人，以主动为用户提供服务。
国际公共部门欺诈论坛利用人工智能打击公共部门欺诈
在加拿大，他们运营着一项就业保险 (EI) 疾病计划。利用人工智能的诚信项目之一，通过重点识别虚假的医生证明，支持对 EI 福利计划滥用行为的持续调查。一旦发现此类证明，就会将其与 EI 福利联系起来，以选择要调查的案件。该项目使用转录和图像，并采用各种人工智能技术从中提取相关信息。例如，将自然语言处理 (NLP) 应用于转录以提取有关医生的详细信息。光学字符识别 (OCR) 用于从医学图像中提取该信息，而网络分析则有助于识别与已知或新发现的欺诈案件相关的索赔人。
使用人工智能实现无摩擦入职
客户还可以在初始产品研究和发起过程中使用视频聊天、语音聊天或聊天机器人联系银行官员。在后台运行的算法引擎包括光学字符识别和自然语言处理，用于从客户提供的身份证明文件中提取数据，谷歌地图集成用于地址映射，二维码扫描用于提高安全性，并允许客户保存申请并在以后方便时完成。该平台还为客户提供产品目录以选择他选择的帐户，并帮助他进行数字签名以完成申请流程并立即开立帐户。客户可以根据过去与银行的互动导航到应用程序跟踪器或产品展示。
推动地方政府使用人工智能和机器人流程自动化
在2018年度的调查中，“通过聊天机器人进行响应”（55例）是最常见的解决方案，但在2019年度的调查中，用于记录会议纪要的AI等“语音识别”（157例）和AI-OCR等“字符识别”（120例）位居榜首，预计将占总采用数量的一半以上。排名前三的领域（语音识别、文字识别、聊天机器人应答）正在各个规模的城市得到推广，但排名后四的领域（匹配、最优解决方案显示、图像/视频识别、数值预测）即使在都道府县级别也很少有实施。总体来看，AI引入商业工具的进程正在不断推进，但引入有助于真正提高商业效率的AI仍面临挑战。
人工智能及其对社会的影响
随着技术的进步，以前定义人工智能的基准在 21 世纪很快就过时了。例如，执行简单计算或使用光学字符识别来识别文本的设备不再被视为人工智能的例子，因为此功能现在被视为计算机固有功能。本文试图分析人工智能对社会的积极和消极影响。研究表明，虽然积极影响很大，但解决诸如道德考虑、工作流失和人工智能技术的潜在滥用等挑战至关重要。这就是为什么许多政治家、科学家、技术专家和所有其他关心社会福利的人开始担心先进人工智能的广泛使用会导致其对社会产生负面影响。结论是，取得平衡并实施负责任的人工智能实践对于最大限度地发挥人工智能的社会效益至关重要。