营销者的必修课：区分“人工智能”和“计算机视觉”

内容简介：营销者的必修课：区分“人工智能”和“计算机视觉”

编者按：“人工智能”和“计算机视觉技术”将给社会带来极大的转变，这是不可否定的事实。但在与某些行业高管的交流中发现，一部分人对“人工智能”和“计算机视觉技术”的理解还比较模糊。作者 Jon Stubley 在本文中，他对“人工智能”和“计算机视觉技术”展开了介绍，并论述了了解两者区别的必要性。

“人工智能”和“计算机视觉”分别是什么？两者相同吗？

简单地说，“人工智能”指的就是使用计算机系统来完成那些通常需要人类智能的任务。比如语音识别、语言翻译、智能决策和视觉感知。“计算机视觉技术”就是其中之一。“计算机视觉技术”能够将机器处理、理解视觉数据的能力表达出来，然后把我们人类眼睛所能做到的事情变成机器自动化操作。

因此，用一个外行人的话来说，“计算机视觉”就是应用于视觉方面的“人工智能”。

“人工智能”为何突然进入大众的视野？它貌似是今年的“物联网”？

“人工智能”已经存在了几十年了。伴随着数据技术能力进步，大量“人工智能”相关报道也进入了公众的视野。

在2011年，我们迎来了最重要的突破之一。

直到目前，很多科学家们都还一直认为，为了让机器按照人类的方式思考和交流互动，我们需要先将大量的知识数据上传至电脑，然后再上传处理这些数据的规则和方法，比如一门语言的语法规则。

研究者们一直认为只有按照这样的程序才能处理数据，直到2011年，谷歌的人工智能研究专家们突然产生了一些新的想法和灵感。那些研究深度学习和计算机系统的专家们，对数据处理方式作了一些改变。他们没有将规则上传至计算机，而是向计算机提供了大量经过精确标记了的数据，让机器自己进行分析，这一过程被称为“监督学习”。然后，机器就能够根据已标记的数据，自己识别出未经标记的数据。

一项具有里程碑意义的测试显示，机器在诊断糖尿病性视网膜病变时，能够检测出假阳性和假阴性病变，检测结果准确率达到了90%，而人类医生的检测准确率只有80%。

这一巨大突破还给我们带来了一些数字个人助理，比如Alexa、Cortana、Siri和谷歌助理等。

如何利用“计算机视觉技术”？

“计算机视觉技术”在现在已经有了许多日常的应用，而且你很可能正在使用这些应用。用“谷歌翻译”来解读外国菜单或外文路标，或者用搜索词条在“谷歌图库”中搜索照片——这些都是“计算机视觉”的日常使用形式。

在各行各业中，有太多“计算机视觉”技术使用的例子了，但其中使用最先进的应该是在家庭和城市的医疗保健、交通运输领域。

在医学领域，图像识别技术越来越多地被用于扫描分析，比如X射线、MRI、CAT、乳房X光检查等。因为90%的医学数据都是图像数据，而且计算机对图像的分析与人类水平相当，甚至高于人类的分析水平，所以图像识别技术的使用会继续加深。除此之外，“计算机视觉”技术还被用于现实生活。

“自动驾驶汽车”也是一个很好的例子。如果让一辆特斯拉自动行驶，那么它就会开启和使用许多摄像头和声波定位仪，以防跨车道行驶造成事故。同样，“计算机视觉技术”在“智能城市”也在不断地发展、进步。

亚马逊最近在英国尝试用无人机送货，其中就用用“计算机视觉”技术来侦测和避开障碍物。所以我们很快将体验到无人机上门送外卖的服务了。

“计算机视觉技术”对营销将产生何种影响？

每秒钟都有大量的图片被上传和分享，我们需要处理这些多到惊人的图像数据，“图像识别技术”是一个必不可少的工具。公司利用“图像识别技术”来提供合适的图像和屏幕广告，以及社交媒体和体育赞助品牌的分析和评价。

未来，它还将被用于许多营销应用程序，它将改变购物和销售（将来，你可能能够通过Siri、Alexa或其他应用买衣服）模式；优化市场定位或进行其他的实时优化。

它甚至还能被用于天才机器人的开发。最近，日本“麦肯”打造了一个人工智能创意总监机器人，并让其与一个真正的总监进行竞争，两者同时为Clorets薄荷标签策划广告。今年初，比赛的结果在英国IAB活动上被公布。令人遗憾的是，行业高管们更喜欢机器人总监的广告策划。

不管最后的结果如何，不可否定的是，计算机视觉在不断进步，它将逐渐融入我们行业的几乎所有领域，成为行业的一部分。

注：本文由「图普科技」编译，您可以关注微信公众号tuputech，体验基于深度学习的「图像识别」应用。

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网

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