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人工智能应用的细分领域有哪些

2019-05-31

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2018年乌镇世界互联网大会上,百度公司创始人、董事长兼CEO李彦宏说,互联网时代和人工智能时代是两个不同的时代,过去20年人类社会走在互联网时代,但是未来30~50年应该是人们进入人工智能的时代。

由此可见,未来是属于人工智能的,那么,你知道什么是人工智能吗?

那么,今天,为大家介绍介绍,如有谬误,权当是抛砖引玉了,毕竟,小编我的水平也是有限的。

什么是人工智能?

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术的细分领域有哪些?

人工智能技术应用的细分领域:深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

下面,我们就每个细分领域,从概述和技术原理角度稍微做一下展开,供大家拓展一下知识。

1、深度学习

深度学习作为人工智能领域的一个重要应用领域。说到深度学习,大家第一个想到的肯定是AlphaGo,通过一次又一次的学习、更新算法,最终在人机大战中打败围棋大师。

对于一个智能系统来讲,深度学习的能力大小,决定着它在多大程度上能达到用户对它的期待。。

深度学习的技术原理:

1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重; 2.将大量的数据情况输出到这个网络中; 3.网络处理这些动作并且进行学习; 4.如果这个动作符合指定的动作,将会增强权重,如果不符合,将会降低权重; 5.系统通过如上过程调整权重; 6.在成千上万次的学习之后,超过人类的表现;

2、计算机视觉

计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用,其中包括,医疗领域成像分析、人脸识别、公关安全、安防监控等等。

计算机视觉的技术原理:

计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

3、语音识别

语音识别,是把语音转化为文字,并对其进行识别、认知和处理。语音识别的主要应用包括电话外呼、医疗领域听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

语音识别技术原理:

1、 对声音进行处理,使用移动函数对声音进行分帧; 2、 声音被分帧后,变为很多波形,需要将波形做声学体征提取; 3、 声音特征提取之后,声音就变成了一个矩阵。然后通过音素组合成单词;

4、虚拟个人助理

苹果手机的Siri,以及小米手机上的小爱,都算是虚拟个人助理的应用。

虚拟个人助理技术原理:(以小爱为例)

1、用户对着小爱说话后,语音将立即被编码,并转换成一个压缩数字文件,该文件包含了用户语音的相关信息; 2、由于用户手机处于开机状态,语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中,然后再通过一系列固定电 线发送至用户的互联网服务供应商(ISP),该ISP拥有云计算服务器; 3、该服务器中的内置系列模块,将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。

5、自然语言处理

自然语言处理(NLP),像计算机视觉技术一样,将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合,实现人机间自然语言的通信。

NLP

自然语言处理技术原理:

1、汉字编码词法分析; 2、句法分析; 3、语义分析; 4、文本生成; 5、语音识别;

6、智能机器人

智能机器人在生活中随处可见,扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天,还是自主定位导航行走、安防监控等,都离不开人工智能技术的支持。

智能机器人技术原理:

人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上,使得机器人拥有判断、决策的能力,能在各种不同的环境中处理不同的任务。智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。

7、引擎推荐

淘宝、京东等商城,以及36氪等资讯网站,会根据你之前浏览过的商品、页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的产品、或网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。

Google为什么会做免费搜索引擎,目的就是为了搜集大量的自然搜索数据,丰富他的大数据数据库,为后面的人工智能数据库做准备。

引擎推荐技术原理:

推荐引擎是基于用户的行为、属性(用户浏览行为产生的数据),通过算法分析和处理,主动发现用户当前或潜在需求,并主动推送信息给用户的浏览页面。

未来人工智能应用领域的展望

除了上面的应用之外,人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。

未来已来,顺应未来发展大势,让自己的企业具备应对未来发展环境的能力,这就是你最应该做的事情。希望大家能在读了本片文章后,能激发出更大的兴趣去了解、学习人工智能的知识,也许,下一步可以从《人工智能简史》开始。


 

 

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