人工智能技術(shù)是基于什么
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人工智能技術(shù)是基于基礎(chǔ)層提供的儲(chǔ)存資源和大數(shù)據(jù)。基礎(chǔ)層是指對(duì)AI提供支撐性服務(wù)的硬件平臺(tái)，包括芯片、傳感器、數(shù)據(jù)和服務(wù)、生物識(shí)別、云計(jì)算等。其他技術(shù)有機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語言處理、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺、生物特征識(shí)別、VR/AR等技術(shù)。
人工智能技術(shù)是基于什么
1、機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心。基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測數(shù)據(jù)（樣本）出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對(duì)未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。
2、知識(shí)圖譜
知識(shí)圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語義知識(shí)庫，是一種由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號(hào)形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實(shí)體—關(guān)系—實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)“屬性—值”對(duì)。不同實(shí)體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識(shí)結(jié)構(gòu)。在知識(shí)圖譜中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實(shí)世界的“實(shí)體”，每條邊為實(shí)體與實(shí)體之間的“關(guān)系”。
3、自然語言處理
自然語言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向，研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯、機(jī)器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。
4、人機(jī)交互
人機(jī)交互主要研究人和計(jì)算機(jī)之間的信息交換，主要包括人到計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。人機(jī)交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科。傳統(tǒng)的人與計(jì)算機(jī)之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進(jìn)行，主要包括鍵盤、鼠標(biāo)、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動(dòng)跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設(shè)備，以及打印機(jī)、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。
5、計(jì)算機(jī)視覺
計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)從視覺信號(hào)中提取并處理信息。近來隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術(shù)。根據(jù)解決的問題，計(jì)算機(jī)視覺可分為計(jì)算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺、動(dòng)態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。
6、生物特征識(shí)別
生物特征識(shí)別技術(shù)是指通過個(gè)體生理特征或行為特征對(duì)個(gè)體身份進(jìn)行識(shí)別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識(shí)別通常分為注冊(cè)和識(shí)別兩個(gè)階段。注冊(cè)階段通過傳感器對(duì)人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對(duì)指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對(duì)說話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲(chǔ)。識(shí)別過程采用與注冊(cè)過程一致的信息采集方式對(duì)待識(shí)別人進(jìn)行信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲(chǔ)的特征進(jìn)行比對(duì)分析，完成識(shí)別。
7、VR/AR
虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）是以計(jì)算機(jī)為核心的新型視聽技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實(shí)環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對(duì)象進(jìn)行交互，相互影響，獲得近似真實(shí)環(huán)境的感受和體驗(yàn)，通過顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實(shí)現(xiàn)。虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、交換與分發(fā)技術(shù)、展示與交互技術(shù)以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)價(jià)體系五個(gè)方面。獲取與建模技術(shù)研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進(jìn)行數(shù)字化和模型化，難點(diǎn)是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術(shù)；分析與利用技術(shù)重點(diǎn)研究對(duì)數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、理解、搜索和知識(shí)化方法，其難點(diǎn)是在于內(nèi)容的語義表示和分析；交換與分發(fā)技術(shù)主要強(qiáng)調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶的個(gè)性化服務(wù)等，其核心是開放的內(nèi)容交換和版權(quán)管理技術(shù)；展示與交換技術(shù)重點(diǎn)研究符合人類習(xí)慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對(duì)復(fù)雜信息的認(rèn)知能力，其難點(diǎn)在于建立自然和諧的人機(jī)交互環(huán)境；標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)價(jià)體系重點(diǎn)研究虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的評(píng)估技術(shù)。
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目前人工智能技術(shù)包括無人駕駛汽車、臉部識(shí)別、機(jī)器翻譯、聲紋識(shí)別、智能呼叫機(jī)器人、智能揚(yáng)聲器、個(gè)性化推薦、醫(yī)學(xué)圖像處理、圖像檢索等應(yīng)用。
1、無人駕駛汽車
隨著近年來人工智能浪潮的興起，無人駕駛再次成為話題，國內(nèi)外很多公司投入了自動(dòng)駕駛和無人駕駛的研究。例如，谷歌谷歌X實(shí)驗(yàn)室積極開發(fā)無人駕駛汽車谷歌DriverlessCar，百度也開始了百度無人駕駛汽車的研究開發(fā)計(jì)劃，自主開發(fā)的無人駕駛汽車Apollo在中央電視臺(tái)春夜登場。
2、臉部識(shí)別
該技術(shù)已進(jìn)入許多人家，臉部識(shí)別也稱為臉部識(shí)別、臉部識(shí)別，主要是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的生物識(shí)別技術(shù)。現(xiàn)階段涉及人臉識(shí)別的技術(shù)性主要有計(jì)算機(jī)視覺、圖象處理等。目前，人臉識(shí)別技術(shù)已廣泛應(yīng)用于金融、司法、公安、邊檢、宇宙、電力、教育、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域。隨著人臉識(shí)別技術(shù)的進(jìn)一步成熟和社會(huì)認(rèn)同度的提高，應(yīng)用于更多領(lǐng)域，給人們的生活習(xí)慣帶來更多變化。
3、機(jī)器翻譯
機(jī)械翻譯實(shí)際上是計(jì)算語言學(xué)的分支，利用計(jì)算機(jī)將自然語言轉(zhuǎn)換為另一種自然語言的過程，機(jī)械翻譯使用的技術(shù)主要是神經(jīng)機(jī)械翻譯技術(shù)。目前，該技術(shù)目前在許多語言上的表現(xiàn)已超過人類。
4、聲紋識(shí)別
其實(shí)生物的特征識(shí)別技術(shù)有很多種，除了臉部識(shí)別，現(xiàn)在使用的有聲紋識(shí)別很多，聲紋識(shí)別是生物識(shí)別技術(shù)，也稱為說話者識(shí)別，包括說話者識(shí)別和說話者確認(rèn)。聲紋識(shí)別的工作過程是系統(tǒng)收集說話人的聲紋信息并輸入數(shù)據(jù)庫，當(dāng)說話人再次說話時(shí)，系統(tǒng)收集該聲紋信息，自動(dòng)比較數(shù)據(jù)庫中現(xiàn)有的聲紋信息，識(shí)別說話人的身份。
5、智能呼叫機(jī)器人
智能呼叫機(jī)器人在生活中也越來越常見，利用機(jī)器模擬人類行為的人工智能實(shí)體形態(tài)，實(shí)現(xiàn)語音識(shí)別和自然語義理解，具有業(yè)務(wù)推理、語言應(yīng)答等能力。當(dāng)用戶訪問網(wǎng)站并發(fā)布會(huì)話時(shí)，智能呼叫機(jī)器人會(huì)根據(jù)系統(tǒng)獲得的訪問者地址、IP和訪問路徑等，快速分析用戶的意圖，回答用戶的真正需求。同時(shí)，智能呼叫機(jī)器人擁有大量行業(yè)背景知識(shí)庫，可以標(biāo)準(zhǔn)回答用戶咨詢的常規(guī)問題，提高回答精度。對(duì)于很多電氣商務(wù)企業(yè)來說，用戶咨詢的售前問題以價(jià)格、優(yōu)惠、商品來源渠道等主題為中心，在這個(gè)場景中使用智能呼叫機(jī)器人，可以減少人工呼叫每天回答這些重復(fù)問題，提高更復(fù)雜問題的客戶群智能呼叫機(jī)器人還可以為用戶提供24小時(shí)365天的咨詢回答、解決問題的服務(wù)，廣泛應(yīng)用也大大降低了企業(yè)的人工呼叫成本。
6、智能揚(yáng)聲器
屬于語音識(shí)別、自然語言處理等人工智能技術(shù)的電子產(chǎn)品類的應(yīng)用和載體，從本質(zhì)上來看，智能揚(yáng)聲器是能夠完成對(duì)話環(huán)節(jié)的語音交互能力的機(jī)器。通過直接對(duì)話，家庭消費(fèi)者可以完成自助點(diǎn)歌、控制家庭設(shè)備、喚起生活服務(wù)等操作，這樣的設(shè)備相信很多人都有。
7、個(gè)性化推薦
個(gè)性化推薦也是生活中常見的應(yīng)用程序，是基于集體和協(xié)同過濾技術(shù)的人工智能應(yīng)用程序，基于大量數(shù)據(jù)挖掘，通過分析用戶的歷史行為建立推薦模型，積極向用戶提供符合他們需求和興趣的信息個(gè)性化推薦系統(tǒng)已經(jīng)廣泛存在于各種網(wǎng)站和App中，本質(zhì)上是根據(jù)用戶的閱覽信息、用戶的基本信息、對(duì)物品和內(nèi)容的喜好等多個(gè)因素來考慮的，根據(jù)推薦引擎算法進(jìn)行指標(biāo)分類，將與用戶的目標(biāo)因素一致的信息內(nèi)容分類
8、醫(yī)學(xué)圖像處理
醫(yī)學(xué)圖像處理是目前人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的典型應(yīng)用，其處理對(duì)象是由臨床醫(yī)學(xué)中廣泛使用的核磁共振圖像、超聲波圖像等生成的醫(yī)學(xué)圖像。要知道傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)影像診斷，主要通過觀察二維切片圖來發(fā)現(xiàn)病變，這往往需要根據(jù)醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)來判斷。利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，可以對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行圖像分割、特征結(jié)婚定量分析和比較分析等工作，完成病灶識(shí)別和標(biāo)記，自動(dòng)描繪腫瘤放射治療階段的圖像目標(biāo)區(qū)域，重建手術(shù)階段的三維圖像。
9、圖像檢索
要知道，我們不能在早期進(jìn)行圖像檢索，圖像檢索分為文本和內(nèi)容兩種檢索方式。傳統(tǒng)圖片搜索只識(shí)別圖片本身的顏色、紋理等因素，因?yàn)楫?dāng)時(shí)程序技術(shù)還不能支持識(shí)別圖片內(nèi)容，隨著人工智能的發(fā)展，圖片搜索在近年來用戶需求越來越旺盛的信息搜索類應(yīng)用程序中，基于人工智能深度學(xué)習(xí)的圖片搜索逐漸提高了該技術(shù)，用戶利用圖片匹配搜索順利找到相同或相似的目標(biāo)物的需求，如搜索相同類型、相似物的比較等。
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