当我们想到人工智能或机器学习时，我们经常会想到机器人或算法等，对人类来说人工智能可以自动执行很重要的重复性任务。最喜欢的示例之一是对图象检测：识别图像或视频中经过预先训练的对象类别，例如人或汽车。人工智能的这种应用通常被视为与人类竞争。可以检测到制成品中的错误，AI可以代替过去执行质量控制工人的工作。下面我们来说一下新的应用程序正在通过AI改变学习的信息。

　　人工智能为人类增强体验

　　当然，还有AI的其他应用可以以前所未有的方式直接增强人类的体验。S的“发现每周”播放列表背后的算法是一个例子：该算法使您接触到原本从未听过的音乐，从而丰富您的体验并改善音乐品味。

　　现在有一个应用程序通过使用AI来提高人类技能开辟了新天地，在我们大多数人可以使用的领域中，烹饪方面会有所帮助。

　　刚刚在A上启动的C，教会用户在尝试选择最佳食材来解决不良食谱时，将AI与大厨竞争，从而使他们做得更好。

　　与大多数成功的人工智能实施一样，C应用程序中的AI厨师依赖大量数据，在这种情况下，它包含数百万个在线食谱评论。该应用程序背后的工程师使用自然语言处理，情感分析和聚类算法来开发八个不同的角色，以描述最常见的口味。

　　当我联系到应用程序的创始人时，她描述了构建AI厨师角色的过程，并将其与S的“发现周刊”背后的策略进行了比较：“我花了三年的时间通过F构建数据集，并最终确定了具有特色和预测性的审阅者口味。我的意思类似于类似于E的公司如何使用与歌曲数据匹配的真实评论数据来识别完全由数据驱动的新“流派”。通过将评论数据与配方匹配并发现数据驱动的味觉，我们一直在做类似的事情。最终，其中一部分成为了C游戏中的AI  ”

　　烹饪新的学习方式

　　请注意，在S和C中，人工智能不会取代人类的理解，而是使人类能够以前所未有的方式学习。当我们考虑食物的口味时，无论是我们喜欢的口味，还是令人不愉快的口味，太咸或者太苦，我们通常将其视为一种高度主观的体验。但是，通过对数百万条食谱评论中编码的主观偏好进行处理和聚类，C能够产生新的见解，这是人类无法自行产生的。即使您坐下来阅读了数百万条评论，也无法以令人信服的方式总结或使用该信息。人工智能已经解锁了这些信息，并有可能改善我们做饭时过于人性化的任务。

　　A坚信，将AI应用于教育具有巨大的潜力，特别是在我们可能难以充分描述我们的经验的领域：“我从S和P两者以不同方式为音乐所做的事情中汲取了很多灵感。他们让用户找到自己喜欢的音乐，即使他们缺少专业词汇也无法找到。即使您不知道歌手的姓名，歌曲名称，每分钟的节拍数，心情，专辑名称，流派等，您也可以通过他们的算法找到喜欢的东西。

　　人工智能的光明未来

　　尽管AI的经济中断值得健康的怀疑，手动任务将继续自动化，同时创造新的工作AI释放以前无法获得的见解并增强人类潜力的能力令人兴奋。即使使用C也已经计划使用更多数据在应用程序上进行迭代：例如，使用食物浪费数据来鼓励用户成为更有效率的厨师。

　　很容易看出这种AI培训也可以应用于其他学科：也许健身应用程序可以确定您是否应该更专注于有氧运动或力量建设，或者像M这样的支出应用程序可以培训您如何更好地管理财务。但最终，这将首先取决于令人愉悦的用户体验。

　　好了，关于一个新的应用程序正在通过AI改变学习的内容介绍到这里就结束了，想了解更多关于人工智能的信息，请继续关注中培教育。