22、AI产品的微观特性及应用分析

AI产品的微观特性及应用分析

1. 模糊逻辑与匹配的价值

在机器翻译出现之前，模糊逻辑和匹配就已经为机器寻找目标事物提供了智能方法。无论是寻找替代命名约定还是纠正错误，它们都能发挥作用。如今，我们也能看到模糊匹配与其他领域的结合，并且机器学习（ML）也被应用于模糊匹配以提高准确性。即便没有ML，模糊逻辑和匹配作为人工智能的一个子集，在ML出现之前就被广泛依赖，并且至今在翻译、数据或数据库管理等方面仍很重要。

2. AI主要领域及其协作

人工智能有多个主要领域，如ML（包括传统ML、深度学习DL、计算机视觉和自然语言处理NLP）、机器人技术、专家系统和模糊逻辑等。在实际的AI产品应用中，很多领域是协同工作的。例如，ML、DL、计算机视觉和NLP常协作使用，这种协作还会延伸到其他AI子集。而机器人技术、专家系统和模糊逻辑由于应用较为专业，可单独划分。不同AI子集的协同工作带来了更大的复杂性和增长，推动了市场创新。

2.1 ML模型的选择与应用

选择哪种ML模型取决于产品的用例和目标。具体选择会受数据情况、超参数调整能力以及用例所需的可解释性和透明度水平影响。目前市场上多数产品并非原生AI/ML产品，它们只是在现有软件基础上逐步添加AI功能并重新包装成AI产品，真正以AI/ML为基础逻辑构建的产品较少。

2.1.1 NLP模型应用

若产品大量处理文本数据，NLP模型会非常有用。可应用的功能包括：
- 电子邮件过滤器
- 智能助手和对话式AI
- 搜索结果分析器
- 语音转文本
- 拼写检查
- 自动完成
- 情感分析