网上有关“人工智能在生活中的应用都有哪些？”话题很是火热，小编也是针对人工智能在生活中的应用都有哪些？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

人工智能一共分为天然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。今天我就经过人工智能的六个方向讲一讲人工智能在生活中的有趣应用，来帮助你们更好地理解人工智能，尽享科技带给咱们的便捷生活。数据库

第一方面：天然语言处理

天然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。天然语言处理并非通常地研究天然语言，而在于研制能有效地实现天然语言通讯的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（天然）语言之间的相互做用的领域。天然语言处理的目的是实现人与计算机之间用天然语言进行有效通讯的各类理论和方法。安全

一、多语言翻译。机器学习

天然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，你们想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，须要咱们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。学习

面对这一困境，天然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能本身学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。因此，进入哪一个领域都能高度垂直的作下去。好比，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就能够保证翻译95%的流畅度，并且能作到实时同步。测试

二、虚拟我的助理。大数据

虚拟我的助理是指使用者经过声控、文字输入的方式，来完成一些平常生活的小事。大部分的虚拟我的助理均可以作到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。优化

同时部分虚拟我的助理还能够直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟我的助理的变化形式之一。虚拟我的助理应用在咱们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。通常来讲，听到语音指令就能够完成服务的，基本上都是虚拟我的助理。云计算

三、智能病例处理人工智能

天然语言处理还能够将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和天然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。

其水平至关于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来一样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的全部临床信息速度比医平生均快2700倍，大大地提升了医院的办公效率，求医难这个问题将获得不少的缓解。

第二方面：语音识别

语音识别是一门交叉学科。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、几率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来求之不得的事情，现在人工智能将这一理想变为现实，并带它走入了咱们平常的生活。来源:https://www.atermamicrowave.com/cshi/202501-362.html

一、智能医院。

依靠人工智能技术和大数据，医院能够实现智能语音交互的知识问答和病历查询，语音录入能取代打字，让您经过说话的方式，就可轻松与电脑、平板电脑、移动查房设备进行录入。每个人说的话说话都会被转录成文字并显示在您的HIS系统、PACS系统、CIS系统等但愿输入文字的位置。此外还能够对健康风险进行预测和对患者分群进行分析。

二、口语评测。

在语音识别方面还有一个比较有趣的应用——语音评测服务，语音评测服务是利用云计算技术，将自动口语评测服务放在云端，并开放API接口供客户远程使用。在语音测评服务中，人机交互式教学，能实现一对一口语辅导，就好像是请了一个外教在家，今后解决了哑吧英语的问题。

第三个方面：计算机视觉

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步作图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。经过计算机视觉，电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是经过对采集的或者视频进行处理以得到相应场景的三维信息。

一、智能安防。

随着各级政府大力推动“平安城市”建设的过程当中，监控点位愈来愈多，视频和卡口产生了海量的数据。尤为是高清监控的普及，整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增加，依靠人工来分析和处理这些信息变得愈来愈困难，利用以计算机视觉为核心的安防技术领域具备海量的数据源以及丰富的数据层次，同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致，从能够从事前的预防应用到过后的追查。

二、人脸识别打拐。

当前，全国拐卖儿童犯罪活动较为猖獗，受害人及受害家庭数以万计。据民政部估计，目前，全国流浪乞讨儿童数量在100 万-150 万左右。在河南、云南以及两广沿海等地乡村地区，买卖儿童几近市场化，造成了一个完整的地下黑色利益链。能够寻回被拐卖儿童这件事迫在眉睫，刻不容缓。目前计算机视觉所应用的“人像识别、人脸对比”最快可让被拐儿童在7小时内被寻回，这是计算机视觉在安全领域的巨大应用，从此也将愈来愈多地应用在打击犯罪等方面。

第四个方面：专家系统

专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。一般是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，去解决那些须要人类专家处理的复杂问题。

一、无人汽车。

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。

中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。世界上最早进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万千米，其中最后八万千米是在没有任何人为安全干预措施下完成的。

二、天气预测

随着手机的普及，如今愈来愈多的人已经习惯观看手机中的天气预测，而在天气预测中，专家系统的地位也是决定性的。专家系统能够首先经过手机的GPRS系统，定位到用户所处的位置，在利用算法，对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。

用户就能够随时随地地查询本身所在地的天气走势。天气预测中再无“局部地区有雨”的字眼，取而代之的是“您所在街道25分钟后小雨，50分钟后雨停”。给您配上一位专属的天气预报员，让您收到的天气预报能精准到分钟和所在街道。

三、城市系统

城市系统是将交通、能源、供水等基础设施所有数据化，将散落在城市各个角落的数据进行汇聚，再经过超强地分析、超大规模地计算，实现对整个城市的全局实时分析，让城市智能地运行起来。城市系统率先解决的问题就是堵车。今年杭州的城市大脑，经过对地图数据、摄像头数据进行智能分析，从而智能地调节红绿灯，成功将车辆通行速度最高提高了11%，大大改善了出行体验。

第五个方面：各领域交叉使用

其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其余领域，然而交叉应用最突出的方面仍是智能机器人。机器人是自动执行工做的机器装置。它既能够接受人类指挥，又能够运行预先编排的程序，也能够根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工做的工做，例如生产业、建筑业，或是危险的工做。

一、物流机器人

物流机器人是结合机器人产品和人工智能技术去实现高度柔性和智能的物流自动化的技术变革的引领者。在消费升级下的市场压力，海量SKU的库存管理、难以控制的人力成本，都已经成为电商、零售等行业的共同困扰。而物流机器人管理成本低，包裹完整性强，能够知足各类分拣效率和准确率的要求，投资回报周期短。它的出现可有效提高生产柔性，助力企业实现智能化转型，也将愈来愈多地应用在平常生活中。来源:https://www.atermamicrowave.com/zhishi/202412-91.html

二、萌宠机器人

孩子一直是家长的心肝肉，而如何让孩子赢在起跑线也是各路家长无比关心的问题，这时候早教就显得尤其重要了。早教其实就是让孩子有效的玩耍，让孩子在玩耍的过程当中学到不少知识，开发孩子的脑力，动手能力，反应能力，审美能力，培养兴趣及习惯。

市面上的早教机构价格昂贵，师资力量不足，同时还可能存在必定的安全隐患，这时候萌宠机器人的存在就很大的缓解了这一问题。语音功能让它就像孩子的小伙伴同样和孩子交流，记忆功能还能够记住宝宝的使用习惯，很快找到宝宝想听的内容。同时提供快乐儿歌、国学经典、启蒙英语等早期教育内容，且云端内容能够持续更新。

哲学，心理学是不是最扯淡，莫须有的学科

2022年2月，美国海军学会学报刊发了《人工智能：太脆弱而无法战斗？》（Artificial Intelligence: Too Fragile to Fight?）。文章认为，人们对于人工智能的技术优势往往过于乐观，美国一部分***甚至担忧不采用人工智能就会有失去军事技术竞争优势的风险。

虽然人工智能在一定条件下可以很好地支持作战人员或美国国防部的现有工作，但是人工智能仍具有持久的、关键的漏洞，如果国防应用程序要保持弹性和有效性，就必须彻底了解和充分解决这些漏洞，否则在关键作战能力中采用人工智能就会在核心要害部位招致灾难性的弱点。

1.应用现状来源:https://www.atermamicrowave.com/xwzx/202412-26.html

人工智能当前在美国海军中的应用现状

1.1 美国海军的首要任务：发展AI！来源:https://www.atermamicrowave.com/zhishi/202412-63.html

人工智能已经成为提高美国海军和美国国防部能力的技术焦点。美国海军部长卡洛斯?德尔?托罗（CarlosDel Toro）将人工智能列为革新美国海军力量的首要课题。美国海军作战部长迈克尔?吉尔戴（Michael Gilday）上将也提出：人工智能在战场能力和决策灵活性方面提供了许多有希望的突破。

1.2 人工智能漏洞：降低其系统的作战预期

AI技术的进步也伴随着巨大的风险：由于自动化（包括人工智能）具有持久的、关键的漏洞，若要应用与国防应用中，则必须彻底了解和充分解决这些漏洞，才能保持其有效性和弹性。然而，目前的人工智能系统非常脆弱——也就是说，在高强度的使用中，很容易被欺骗、损坏或容易出错。

机器学习，尤其是现代“深度学习”方法，虽然推动了人工智能的进步，但也非常容易受到欺骗和干扰。人们通常认为“人-机团队”可以解决这个问题，但是这种团队本身也存在大量问题且十分脆弱。因此，新的AI功能系统只是看起来比原有技术优越，但是其潜在的脆弱性将为作战埋下灾难性缺陷与隐患。

此外，未来应用程序中的故障模式通常是不可见的。因此，人工智技术虽然取得了重大进步，但往往没有充分认识到这些进步的局限性。导致了一种很危险的现象：冒着过度依赖技术的风险，而技术可能会大大低于预期。

1.3 美国海军领导对人工智能/人-机团队协作盲目乐观

陆军未来司令部司令和国防部技术采纳部领导迈克?默里（MikeMurray）上将在最近的一次电台采访中说：“我无法想象一个自动的目标识别系统不会比人类的记忆做得更好……假设你必须在训练抽认卡上有90%的成功率才有资格坐到炮手的位置上，那么根据你所看到的火炮类型，如果有正确的训练数据和正确的训练，我无法想象没有一个系统（一个算法）能够做得比90%更好，然后让人类决定是否正确、是否扣动扳机。”

这种说法反映出，人们对人工智能的局限性以及人类与自动化之间的协调困难缺乏想象。

AI识别的成功率只是建立在有限范围内实验所获得的数据基础之上的，现实世界中并没有一个成功的案列可以证明AI的可靠性。尤其是过去几十年，自动化在大型关键领域系统（如航空、制造和工业控制系统）中的应用存在诸多缺陷和漏洞。因此，AI在现实世界中的应用要吸取这些经验教训，而且要慎之又慎，只有在充分了解AI系统自身存在的局限性，才能更行之有效地应用AI系统。

目前关于人工智能的说法往往过于乐观。过分夸大了技术期望，人工智能并不是万能药。相反，人工智能是一套重塑问题及其解决方案的技术。人工智能在军事或国家安全问题上的可靠应用必须确定要克服的关键问题与限制因素，军方不能忽视基本的技术现实，就急于开发新技术。否则，军方可能会发现自己依赖于脆弱的工具，无法胜任实际的作战任务。

1.4 应用AI前应明其缺陷

在军事行动中，必须根据“采用新技术是否会产生未知问题，以及是否会产生比它所要解决的问题更危险的问题”这个标准来仔细评估新技术。对于大型、复杂和“棘手”的问题，“任何解决方案总比没有好”这种方式并不总是经常能行得通。相反，干预往往会产生新的问题。

2.优缺点对比

人类与人工智能目标识别的优缺点对比

2.1 人类识别的优势

人类识别和目标识别算法既不等效也不直接可比。二者以不同的方式执行不同的任务，并且必须根据不同的标准来衡量。

人类在目标识别任务中，不仅能识别目标本身，同时还能很好地识别与目标相关的周围环境。人类可以在理解目标识别这一概念的基础上，从总体上概括出目标本身及其所处环境的观察结果，并能大致评估出不确定因素，从而能更加清晰地了解所识别的目标。

因此，人类的视觉和辨别能力远比简单的目标识别抽认卡测试所能测量的要强大得多。

2.2 人工智能的目标识别

相比之下，人工智能系统的目标识别是空白的。基于视觉的自动分类系统远无法达到“识别”的程度，而只是简单地解释和重复已知的模式。这种系统不能理解选择目标的原因，也不能概括出它们编制程序要处理的具体模式。而只是通过编程、或是从数据分析中提取的结论。 如果遇到从未遇到的新场景，很可能就没有任何已知的模式适用，人工智能系统提供的则是毫无知识、毫无根据的指导。

2.3在复杂多变的现实世界中，AI很难描述扩展任务的目标识别性能

在环境变化、设备退化或蓄意逃避和欺骗的现实世界中， 单独的图像识别不能对除了目标本身以外的周围环境进行描 述 。 人类在处理图像失真（比如，相机镜头上的灰尘或雨水、视频信号中的电子噪声、不可靠通信图像中的丢失部分）方面要更胜一筹。在特定图像失真上训练的模型可以接近或超过人类在特定图像失真上 的性能， 但 AI 的这种改进只是针对训练模型有较好的表现，在识别其它非训练模型中的图像失真方面性能不佳。

2.4 人类识别与目标识别算法不具有可比性

尽管图像识别模型可以在简单的抽认卡测试中“优于”人类这一说法可能是真的，但是使用实验室数据或是在作战测试场景中，人类和算法在目标选择和识别方面的性能是等同的，正如默里将军所说，这意味着在这些任务上的性能是具有可比性的。然而这一结论不可尽信！因为每一种情况下所做的工作是不一样的，所以生成结果的可靠性也会有很大的不同，依赖原始性能可能会导致危险的情况。

图：2021年12月，波音公司的MQ-25型无人飞机在美国海军“乔治?H?W?布什”号航空母舰（CVN-77）的飞行甲板上正在接受指挥

3.缺陷

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人工智能在应用中的缺陷

3.1 对抗中被欺骗

目前表现最好的人工智能方法是基于深度神经网络机器学习，在简单的抽认卡资格测试中，人工智能的性能似乎超过了人类。然而，这种性能的代价很高：这些模型会过度学习评估标准的细节，而不是适用于超越测试用例以外的一般规则。

一个特别值得注意的例子是“对抗性例子”的问题，即由对手设计的尽可能混淆技术的情 况。 一些研究人员指出， AI 的主要显著特征之一就是 AI 在对抗中易被对方采用的混淆技术欺骗。 为了提高人工智 能的有效性，军方必须意识到欺骗可能导致不当行为的程度，并建立相应的理论和周围系统，以便人工智能支持的决策即使在敌人试图影响他们时也能保持稳健。

3.2 决策错误

人们可能会认为，让人类参与到AI系统的决策过程中就可以解决AI本身的漏洞。也就是说，AI系统向人类推荐决策建议，或者AI系统在人类严格监督下进行决策，这样人类就可以控制AI系统决策结果。

不幸的是，人-机团队也经常被证明是脆弱的。因为人们对于自动化的状态是否可信，以及自动化建议采取的行动是否适当会感到不确定。

1988年7月，美国“文森斯”号（CG-49）号意外击落了一架从阿巴斯班达尔国际机场起飞的伊朗民航客机，原因是该舰的宙斯盾系统曾为这架民航客机分配过一个跟踪标识符，但是这个跟踪标识符后来又分配给一架对方战斗机，AI系统根据这个跟踪标识符将迎面驶来的飞机描述为对方战斗机，人类操作员根据这一描述也认为这是对方战斗机，因此决定下令向这架飞机开火。尽管自动化水平已经有所提高，但如今人-机团队的脆弱性已经导致了最近几起高度自动化汽车（比如特斯拉）的撞毁事故、2017年美国海军“约翰?S?麦凯恩”号驱逐舰（DDG-56）海上相撞事故，以及2009年法航447航班在大西洋上空失事事故。

这凸显了人与机器之间的模式混淆问题，尤其是当信息在复杂系统中传递或呈现出糟糕的人为因素时，这种问题可能会加剧。另一个相关的问题是自动化的依赖，人类无法找出与机器解决方案相矛盾的信息。评估人-机团队在这两种情况下中的性能是至关重要的——无论目标是提高平均性能还是在特定困难情况下的性能。

3.3 判断被质疑

有人可能会争论说，高整体性能或特定应用程序的操作认证可以消除这些担忧。但这也是一种过于简化的观点。再次想象一下默里将军提出的目标场景：假设系统有98%的准确率，但训练有素的人在相同的测试场景中只有88%的准确率。对于战场上真正的作战人员来说，当子弹和导弹飞来飞去，命悬一线时，作战人员是会质疑系统的判断，还是会直接扣动扳机？在危险紧急的情况下，作战人员会因为AI系统的优势而选择相信AI系统具有更好的性能吗来源:https://www.atermamicrowave.com/zhishi/202412-100.html？

图：一名作战专家在美国海军“约翰?S?麦凯恩”号驱逐舰（DDG-56）上的作战信息中心监测水面联系

4.军事应用悖论

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自动化军事应用上的悖论

4.1 过度依赖人工智能将会使人类作战人员遭受“技能退化”

随着任务的自动化并远离日常实践，人类作战人员将遭受所谓的“技能退化”。因此，默里将军假想的坦克系统作战人员，虽然他们能“发现”系统的错误，但是他们并没有被授权这样做，他们被要求必须在系统的帮助下执行任务。例如，这就像普通人使用智能手机中的全球定位系统进行导航一样，在使用全球定位系统以前，普通人自己寻路的技能本是家常便饭，但是全球定位系统进行导航后，普通人自己寻路的能力越来越差。这种过度依赖AI系统的现象同样也会影响到飞行员、舰桥观察团队等作战人员的专业技能。

4.2 人-机团队的影响力

尽管人-机团队很脆弱，但是只要每个部分都分配了正确的功能，并提供足够的支持，可以大大超越人类或机器。以“半电子化国际象棋”为例，人类棋手在选择走法时使用计算机辅助决策，即使很弱的棋手在没有帮助的情况下也能达到一个超越世界顶级象棋大师和世界顶级电脑象棋程序的水平。因此，人机一体化和关注与自动化相关的流程可能远比人类技能或智力更有影响力。

4.3 人工智能在军事上“不可独立”！

军方绝不能将人工智能应用作为“独立人工智能”。相反，人工智能只能是人类智力和组织能力的延伸。人工智能不是一个独立的代理，而是一个更为强大的工具，其应用于现有作战任务的特定方面。

5.多传感器应用

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多传感器被寄希望用于解决人工智能的漏洞

5.1 多传感器感知提升AI能力

如果单独一个系统是脆弱的，那么一个融合多种传感器的系统性能会更好吗来源:https://www.atermamicrowave.com/xwzx/202412-58.html？

多传感器数据输入就是指对基于视觉传感器的系统进行逻辑拓展（比如增加电磁频谱、音频、态势感知等传感器系统），从而可以增强AI系统可靠地发现、定位、跟踪和瞄准的能力，美国海军目前正在通过“红龙”演习来评估这种方法的有效性。利用不同领域的传感器收集不同方面的信息，就像人类利用多个感官获取周围信息一样。当一个人听到的（听觉传感器）与看到的（视觉传感器）不一样时，就会引起这个人的怀疑和重新审查，从而就有可能发现潜在发生的欺骗行为。同理，基于多传感器感知的AI系统也可以通过这种方式发现可能存在的欺骗行为。

5.2 最佳权衡仍需探索

然而，这种方法是否提高了对抗人工智能系统敌对控制的鲁棒性，仍是一个悬而未决的问题。每个传感器的数据输入到一个自动化工具中仍然受相同的对抗技术影响。采用多传感器会增加AI系统的复杂性，而这种复杂性则需要在以下两方面做出一种权衡。

一方面，多传感器使对手在欺骗系统方面的挑战变得复杂。另一方面，在一个模型中增加输入元素的数量和特征的复杂性也会导致在数学上不可避免地增加敌对控制的可能性（因为可能的欺骗方法的数量比有效输入的数量增加得更快）。需要更多的研究来找到最佳的权衡。然而，向多领域感知的转变当然不能排除欺骗或任何特定途径的可能性。

6.需注意的原则

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美国海军继续推进人工智能应用需要考虑的原则

尽管有上述讨论，但不可否认的是，美国海军和更广泛的美国国防部应用迫切需要推进人工智能。然而，作战人员必须睁大眼睛，他们必须在何时、何地以及如何使用这些技术方面极其审慎。为了支持这种谨慎，他们应该考虑以下3个原则，以便在美国国防部应用中明智地和负责任地部署人工智能系统：

实际应用AI系统需要强有力的证据表明其有效性。 因为如果缺乏强有力的证据，人们就会怀疑这些系统的优势是否和报道的一样好。AI系统有可能在特定的训练数据集、环境、测试条件和假设下表现出较好的性能，但是当这些条件都发生变化时，所获得的实验结果有可能会有很大不同，所以很难将有限条件下的实验结果实际地转化为满足作战需求的现实应用。

部署人工智能系统必须具备足够的技术和社会技术安全网。克服环境和敌方的干扰是困难的、尚未解决的问题。因为人工智能是基于模式（编程或从数据中提取）进行作战的，所以当这些模式不成立时，其作战能力就会受到内在限制。

人-机团队必须作为一个系统整体进行测试。 人类和机器擅长处理不同部分。分配功能和组合这些能力不仅不简单，而且常常违反直觉。需要对整个系统进行仔细评估，以支持任何关于应用程序的可信度或适用性的主张。

目前，人工智能最有效的应用场景是：解决范围有限的、清晰仔细定义的问题，并确实可以很好地支持作战人员或美国国防部的现有工作。美国***也警告说，在当今世界如果美国不采用最新技术，那么美国就会有失去军事技术竞争优势的风险，而眼下的当务之急是： 美国海军***必须要彻底了解和充分解决AI系统中的漏洞，这样在关键作战能力中应用AI系统，就不会在核心要害部位招致灾难性的弱点。

免责声明：本文转自学术plus，原作者宸熙。文章内容系原作者个人观点，本公众号编译/转载仅为分享、传达不同观点，如有任何异议，欢迎联系我们！

转自丨学术plus

作者丨宸熙

编辑丨郑实

研究所简介

国际技术经济研究所（IITE）成立于1985年11月，是隶属于国务院发展研究中心的非营利性研究机构，主要职能是研究我国经济、科技社会发展中的重大政策性、战略性、前瞻性问题，跟踪和分析世界科技、经济发展态势，为中央和有关部委提供决策咨询服务。“全球技术地图”为国际技术经济研究所官方微信账号，致力于向公众传递前沿技术资讯和科技创新洞见。

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灾害救援医学的特殊性不包括

如果有人说心理学是最扯淡和莫须有的学科，那么要么就是他根本不了解什么是真正的心理学，要么就是他是蠢货。

心理学可以说是目前最前沿，最有研究和应用前景，和其他领域交集最多的学科。来源:https://www.atermamicrowave.com/bkjj/202412-12.html

例如，人工智能，工程心理学（手机，汽车等如何设计才能够人机交互更友好），行为金融（2002诺贝尔经济学奖），心理测量（人员选拔，公务员高考等各种考试的设计），管理心理学（员工激励啥的），教育心理学（如果最好地向学生传授知识，培养他们的动机和创造力）；灾难心理学（地震后灾区人员的心理干预）；。。。。。。。。。。。。

上述这些这些都是心理学的冰山一角而已，心理实在是太有用，至少我是这么认为的。

同时，心理学的研究也在潜移默化地塑造我们的观念。比如如何看待同性恋（如何你得知同性恋主要是因为基因你不是更加宽容）；自闭症孩子的父母是不是该受到谴责（如何你知道自闭症也主要是因为基因，那么他们是不是就不会为自己孩子的自闭而背负莫须有的自责）；如何看待自杀的人。。。。。。。。。。

艾沙克。牛顿发现了万有引力定理和牛顿定理，可是却在股市输的一塌糊涂，他说“我能够计算行星的运动规律，却不能计算人心的疯狂”。如今，大到宇宙，小到分子的规律，人类的科学已经走得很远了，但是对于心理的规律（即便是一般动物的心理），科学还所知甚少，这方面的研究也是举步维艰。来源:https://www.atermamicrowave.com/cshi/202501-191.html

灾害救援医学的特殊性不包括：灾害伤情的统一性。来源:https://www.atermamicrowave.com/cshi/202501-163.html

灾害救援医学是一门专门针对灾害救援工作而进行的医学训练。在自然灾害、事故灾难、公共卫生事件等突发情况下，利用医学知识和技能，向灾区提供紧急救治和灾后医疗服务。来源:https://www.atermamicrowave.com/cshi/202412-48.html

灾害救援医学是什么：

灾害救援医学是应对各种自然灾害和人为灾害的健康科学，包括战争、地震、洪水、火灾、飓风、汽车事故等。在灾害发生后，快速的应急救援是非常必要的。在这个时候，医疗救援人员需要展现出高度的职业素养和专业技能，快速而稳定地进行处理，以缓解灾区人民的痛苦，并减少灾害对国家、社会和个人的损失。来源:https://www.atermamicrowave.com/cshi/202501-210.html

灾害救援医学集合了不同领域的知识，包括流行病学、急救、外科、儿科、精神医学、预防医学等。在灾害发生后，医疗救援人员需要紧急救治从事救援的各类人员，包括逃难的群众、灾区救援人员和志愿者等。此外，他们还需要开展必要的疾病预防以及对安全生活和环境做出必要的指引，以尽快恢复当地公共卫生体系的正常工作状态。

在灾后救援过程中，医护人员需要遵循严格的流程，标准化操作规范。首先，救援人员需要组织和建立安全可靠的现场工作，因此，必须确保人员和设备的安全，避免次生灾害的发生。随后，救援人员将对患者的病情进行评估，随时监测病人的心率、呼吸、体温、血压和血糖等生命体征，并快速地对病情进行诊断和治疗。来源:https://www.atermamicrowave.com/bkjj/202412-78.html

需要特别指出的是，在灾后需要对人员进行心理干预。灾后剧痛、疏离等是一个常见的心理问题，这会影响患者的康复和治疗效果，因此，医护人员需要根据患者的差异，选择不同的心理治疗方式。在这方面，对于患有重型疾病或遇难者的家属，医护人员应给予特别关爱。

关于“人工智能在生活中的应用都有哪些？”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！