這些細分和新興的領域可能沒有那麼酷炫，但人工智慧正在其中大放異彩！

毫無疑問，近年來AI在各個領域取得了令人矚目的技術突破。從手術中協助醫生的機器人到幫助人們進行日程和任務安排的認知服務，AI已經滲入到了我們生活的方方面面。深度學習演算法能夠進行高效和學習和預測，這為我們打開了一扇無限可能的大門。

如今AI已經在很多領域大顯身手，除了大家熟知的自動駕駛汽車、圖像處理（Prisma和人臉識別等）以及聊天機器人外，還有很多細分但重要的領域在受到AI的影響。雖然這些研究沒有受到媒體的廣泛關注，但卻是AI 領域最為活躍的研究領域。在這篇文章中，讓我們一起去深入全面的探索AI在這些細分領域的應用。

天文學

天文學需要處理海量的數據和圖像信息，曾經對這些數據進行分析和分類都是依靠人來完成。如今天文學家開始利用非監督學習的強大功能來進行處理，代替了成千上萬的人類工作。

來自哈特福德大學的研究所Alex目前就致力於研發這樣一個系統，他說：「我們的演算法最重要的不是教會機器去尋找什麼，而是教機器學會如何去看。」

如今AI 幫助天文學家們優化模糊和含有噪音的圖像，同時研究人員們也致力於利用神經網路來提高已有數據的質量。這些演算法的應用的確大幅減少了人力，並提高了圖像質量。

越來越多的天文學家開始利用先進的機器學習技術來分析天文數據，使得AI在天文學領域的應用越來越廣泛。在這個空間大發現的時代，也許AI 可以幫助人類進行深入地分析圖像和相應的信號來為我們找到新的宜居家園。

建築和規劃

機器學習演算法被用於為建築結構建模，用來優化減小建築的能源消耗。這對於建設高能效的建築十分有用。機器學習演算法通過結合歷史數據和目前數據進行分析，從而能為建築者提供最佳的建築方案。

目前在曼哈頓已經有很多建築採用了AI輔助設計的方案來進行節能建築的建設。

另一方面，AI還能用於智能電網的優化。Grid4c是一家能提供電網預測和分析解決方案的公司。

機器學習演算法通過智能電錶收集的巨量數據來進行分析。將這些數據與用戶行為進行結合，就可以給出一整套全面的智能電力供給方案。這些信息和方法可以通過對用戶的行為和設備的使用情況進行學習得出。豐富的信息將幫助電力供應部門在不同的粒度上掌握電力使用情況的波動，並利用智能電網進行全局的優化調度。

農 業

即使是最為傳統的領域，也能看到AI的身影。如今在農業領域中AI 為促進生產力的提升起到了十分大的作用。科學家們探索了AI在農業方方面面的應用，其中最為有效的便是灌溉系統的優化和病蟲害的預測了。

機器學習演算法可以幫助農民優化並進行自動化灌溉，不僅能節約用水更能保證農作物生長所需的水分得到及時的補充。AI驅動的系統同時還能對土壤、天氣作物種類等進行綜合地考量已選擇最優的供水方案。

另一個有趣的應用來自於一家初創公司Plantix的App，它可以幫助農民伯伯通過手機拍攝圖像來預測作物的疾病。通過先進的圖像識別技術，目前可以準確（90%）地預測60多種作物疾病了。同時在數據的幫助下，它還提供了從疾病監測、預防、治療的一系列信息，為農民預防病蟲害提供了完整的解決方案。隨著用戶和資料庫的增加，它將能夠處理越來越多作物疾病。

運動分析

現在的運動員和教練都十分注重運動表現的分析，不僅包括自身的表現還包括對手的表現。人們採集的大量數據需要進行分析和預測，而這正是機器學習的用武之地。

包括體型、健康狀況、力量、速度、耐力、技能以及每日狀況等大量的數據將機器學習演算法變得十分強大。它可以幫助相關人士預測運動員及其競爭對手的表現。通過歷史數據和實時數據的分析實現精準預測，而這些是人類的認知能力無法快速做到的。

Iceberg就是一家通過AI技術來幫助冰球隊提高成績的公司。他們聲稱目前的實時技術可以做到以0.1秒的速度對於500個運動員的實時分析。也許在未來，AI將會深度的為我們分析和預測更能多領域運動員和隊伍的表現呢。

娛 樂

去年一部名為Sunspring的短片引起了人們的極大關注，因為這部短片是一位名為Benjamin的智能電影編劇創作的。科學們利用LSTM RNN來訓練了Benjamin。除了編劇，AI 在導演、攝影等方面發揮作用。例如這部電影的智能剪輯師Morgen就是由IBM 的沃森創造的。利用人工智慧可以將從前需要30天的剪輯工作在24小時內完成。

AI 的應用不僅僅局限於電影行業。藝術和音樂領域也受到了AI 的啟發，呈現出了新的面貌。omusic是一部完全由人工智慧作曲家Melomics109創作的專輯，這是由西班牙馬拉加大學開發的人工智慧程序。

隨著機器學習演算法的計算能力和認知能力不斷提高，我們在娛樂業中看到了越來越多AI的身影。也許在不遠的將來，AI可以代替大多數一般水平的藝術家和電影人，但是卻影響不到最優秀的藝術家。畢竟AI還不夠憑空產生主觀的創造。

教 育

教育數據挖掘是AI最新的應用領域。通常的教育方式都是為所有的學生提供相同的教育，但每個學生的學習能力是不同的，對於教師來說也很難把握對於每個同學進行個性化教育的程度。

如今演算法可以幫助老師進行有效的判斷。通過對學習表現的分析來評價學生的學習能力和相應的層次，並幫助老師制定個性化的教育方案。Carnegie Learning 和 Thinkster Math Learning 就是兩家利用先進的工具來進行教育分析的公司。

AI還可以幫助學習者更有效的明確學習方向、制定學習目標、給予必要激勵、進行團隊合作等等。同時，AI 驅動的合作學習平台也即將誕生。Brainly就是這樣一家基於AI的學習平台公司，來發掘AI在社交學習方面的更大潛力。

海洋保護

AI驅動的機器人在污染檢測和海洋狀況監測等方面比人類更為高效。這些自動化機器人可以在多個不同地點收集巨量的數據，並進行分析預測。依據這些結果，人們可以在調控氣候變化和保護生態系統方面進行更為精準的行動。

同時基於先進的機器學習和計算機視覺技術，AI可以幫助機器人更為精確、有效的跟蹤海洋入侵物種，並清除他們。目前已經成功地在大西洋海域清除著入侵的獅子魚，並在大堡礁海域清除入侵的皇冠海星。這些入侵生物在當地缺乏天敵、大幅破壞土著生物的棲息地，打破生態平衡，並帶來巨大的環境災難（當然，這一切錯都在人類！）。利用AI技術來彌補生物入侵的錯誤，將減小海洋生態系統的受損程度。

除了以上這些應用外還有無數的應用等待著人類去探索。AI幫助我們進行更有效的診斷，保護環境，同時物流領域的智能機器人也在優化社會的運輸效率。還有無數的工業應用能從AI中獲得全新的力量。

人們認為目前的AI革命與20世紀的電力革命有異曲同工之妙。雖然很多技術人員都認為AI將是未來不穩定因素的來源，但是我卻想把比爾蓋茨送給大學生的話送給大家：

「如果要我今天開始尋找和當年同樣的能在世界上產生巨大影響的機會，那我想應該會是——AI、能源和生物科學。」

期待大家能提出更多AI在不同領域有趣的、富有生產力的奇妙應用。

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