如果每天可以參加一場時裝秀，那么要花10年以上的時間才能看完所有的時裝秀。Google近日公布了一個有趣的實驗——Runway Palette。該實驗通過提取模特每種穿搭的主要顏色，利用機器學習方法來按調色板組織圖像，將近1,000名設計師4年間的時尚穿搭設計進行了可視化交互。
現在，每個人都可以使用可視化的調色板來探索全球時裝周的色彩搭配、設計師的季節設計和時尚趨勢，你也可以成為全球時尚穿搭達人！
機器學習這么厲害？是的。如今，人工智能（AI）和機器學習被認為是自微型芯片以來最大的創新之一。 人工智能曾經是科幻小說中的一個幻想概念，但現在它已成為日常現實。 神經網絡（模仿大腦中真實神經元的過程）為機器學習的突破鋪平了道路，被稱為“深度學習”。
機器學習可以幫助我們過上更幸福，更健康，更有活力的生活……如果我們知道如何利用其功能。
1.智能游戲
你們中的某些人可能還記得1997年IBM的深藍戰棋擊敗了加里·卡斯帕羅夫時。但是，如果那時你還不夠大的話，你可能還記得，2016年另一種計算機程序Google DeepMind的AlphaGo擊敗了圍棋世界冠軍李世石。
圍棋是一種古老的中文游戲，比象棋對計算機來說要困難得多。但是，AlphaGo經過專門訓練，可以玩圍棋，而不僅僅是通過分析最優秀的圍棋師的舉動，而是通過數百萬次練習來學習如何更好地玩游戲。
2.無人駕駛汽車和自動運輸
你最近坐飛機嗎？如果是這樣，那么你已經在工作中經歷了運輸自動化。這些現代化的商用飛機使用FMS（飛行管理系統），該系統結合了GPS，運動傳感器和計算機系統來跟蹤飛行過程中的位置。因此，平均而言，波音777飛行員實際上只花了7分鐘就可以手動駕駛飛機，而其中許多時間都是在起飛和降落過程中花費的。
進入自動駕駛汽車的過程更加復雜。道路上有更多的汽車，要避免的障礙以及在交通方式和規則方面的限制。即便如此，無人駕駛汽車已經成為現實。根據一項對55輛Google車輛的總行駛超過130萬英里的研究，這些AI驅動的汽車在安全性方面甚至超過了人類駕駛的汽車。
導航問題早已解決。 Google地圖已經從你的智能手機獲取位置數據。通過比較設備從一個時間點到另一個時間點的位置，它可以確定設備運行的速度。簡而言之，它可以確定實時流量有多慢。它可以將數據與用戶報告的事件結合起來，以在任何給定時刻構建流量的圖片。地圖會根據交通堵塞，建筑工程或目的地之間的事故為你推薦最快的路線。
但是實際駕駛汽車的技巧呢？好吧，機器學習使無人駕駛汽車能夠即時適應不斷變化的路況，同時還能從新的路況中學習。通過連續解析視覺和傳感器數據流，車載計算機比經過良好訓練的駕駛員可以更快地做出瞬間決策。
3.電子技術
顯然，我們的身體和大腦已經建立了局限性和弱點。 牛津大學教授席蒙·懷特森（Shimon Whiteson）認為，技術將進步到一定程度，以使我們能夠利用計算機來彌補某些弱點和局限性，從而增強我們的許多自然本領。
但是，在開始描繪鋼鐵和科技的賽博朋克世界之前，請先想一想大多數人在某種程度上已經是“半機械人”。 你知道多少人沒有可靠的智能手機就能生存一天？ 我們已經依靠這些手持計算機進行通信，導航，獲取知識，接收重要新聞以及進行其他許多活動。專家也認為AI將對肢體截肢的人變得有用。有一天，大腦將能夠與機器人肢體進行交流。這項技術將給截肢者更多的控制權，并減少他們所面對的日常限制。
4.接管危險工作
如今，機器人（或更確切地說是無人機）正在接管一些高風險的工作。目前，大多數無人機都需要人工來控制它們。但是隨著未來機器學習技術的改進，這些任務將完全由具有AI的機器人來完成，僅這項技術已經挽救了數千人的生命。
外包給機器人的另一項工作是焊接。這種工作會產生噪音，強烈的熱量以及煙霧中發現的有毒物質。如果沒有機器學習，則需要對這些機器人焊機進行預編程，以在特定位置進行焊接。但是，計算機視覺和深度學習的進步使靈活性和準確性更高。
5.環境保護
機器可以存儲和訪問比任何人都更多的數據，包括令人難以置信的統計數據。利用大數據，人工智能有一天可以識別趨勢，并使用該信息來為先前難以解決的問題提供解決方案。
例如，IBM的“綠色地平線計劃”（Green Horizoｎ Project）可分析來自數千個傳感器和來源的環境數據，以提供準確的，不斷變化的天氣和污染預報。它使城市規劃者可以運行“假設”場景并為減輕環境影響建立模型。這才剛剛開始。從自我調節型智能恒溫器到分布式能源網格，令人興奮的以環境為導向的創新每天都在進入市場。
6.改善老年護理
對于許多老年人而言，日常工作可能很麻煩。許多人不得不雇用外部幫助或依靠家庭成員。養老是許多家庭日益關注的問題。
華盛頓州立大學計算機科學家馬修·泰勒（Matthew Taylor）說，人工智能正處于替代這一需求的階段。不想離開家的年長親戚可以通過家用機器人協助。該解決方案為家庭成員提供了更大的靈活性來管理親人的照料。這些機器人可以幫助老年人完成日常任務，并讓他們保持獨立并盡可能長時間地在家中居住，從而改善他們的整體健康狀況。
醫學和AI研究人員甚至使用基于紅外攝像頭的先導系統，可以檢測老年人何時跌倒。研究人員和醫學專家還可以監測酒精和食物的攝入量，發燒，躁動不安，尿頻，椅子和床的舒適度，液體攝入量，進食，睡眠，行動不便等。
7.加強醫學衛生保健
醫院可能很快會將你的健康狀況交給AI，這是個好消息。利用機器學習來幫助治療患者的醫院發生的事故更少，而與醫院有關的疾病（如敗血癥）的病例也更少。人工智能還解決了醫學上一些最棘手的問題，例如使研究人員可以通過使用預測模型更好地了解遺傳疾病。
8.家庭安全和智能家居
為了獲得最佳的家庭安全技術，許多房主都將目光投向了集成有AI的攝像頭和警報系統。這些先進的系統使用面部識別軟件和機器學習功能來建立你家常客的目錄，從而使這些系統能夠立即檢測到不速之客。
人工智能驅動的智能家居還提供了許多其他有用的功能，例如跟蹤你上一次遛狗狗的時間或在孩子放學回家時通知你。最新的系統甚至可以自動請求緊急服務，從而使其成為具有類似好處的基于訂閱的服務的有吸引力的替代方案。消費者AI將在家庭中實現一波又一波的便捷自動化。與設備結合使用時，人工智能可以使家務勞動和家庭管理變得無縫。
允許烤箱與冰箱和食品儲藏室機器人通信的AI驅動的應用程序就像家庭廚師一樣。立即補充食物和供應將意味著再也沒有耗盡。可以通過傳感器與設備之間的連接來安排清潔工作，然后，機器人清潔員幾乎可以完全獨立于人類工作。
人工智能可以做到的事情其實有很多，以上就是其中的一部分例子。你也可以試著去發現生活中遇到的一些和AI相關的技術、機器學習的示例。比如近日見到的一個外觀類似“宇宙魔方”的開發套件——鈦靈AIX。看起來非常mini，但是卻內置了英特爾 Movidius Myraid X 運算加速芯片，全球最受歡迎的開源硬件樹莓派、以及多種傳感技術。這樣小小的一個“盒子”，支持語音交互和視覺識別。據其開發者說，AIX極大降低了AI的學習與開發門檻，幫助AI愛好者及開發者們快速構建會聽、會說、會看的 AI 應用及解決方案。
毫無疑問，機器學習的時代已經到來，它正在徹底改變我們的生活。那思考一下：AI正在改變我們的生活，人類該如何適應這種變化？
