人工智能技術(shù)包括哪些

人工智能技術(shù)包括哪些

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人工智能技術(shù)包括：1、機器學習。2、知識圖譜。3、自然語言處理。4、機器翻譯。5、語義理解。6、問答系統(tǒng)。

1、機器學習

機器學習是一門涉及統(tǒng)計學、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計算機科學、腦科學等諸多領(lǐng)域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(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)的機器學習是現(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)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進行預測。

根據(jù)學習模式、學習方法以及算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。根據(jù)學習模式將機器學習分類為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等。根據(jù)學習方法可以將機器學習分為傳統(tǒng)機器學習和深度學習。

2、知識圖譜

知識圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，是一種由節(jié)點和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號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“實體—關(guān)系—實體”三元組，以及實體及其相關(guān)“屬性—值”對。不同實體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。在知識圖譜中，每個節(jié)點表示現(xiàn)實世界的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。

 知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領(lǐng)域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準營銷方面有很大的優(yōu)勢，已成為業(yè)界的熱門工具。但是，知識圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問題，即數(shù)據(jù)本身有錯誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。隨著知識圖譜應用的不斷深入，還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

3、自然語言處理

自然語言處理是計算機科學領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向，研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

4、機器翻譯

機器翻譯技術(shù)是指利用計算機技術(shù)實現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基于統(tǒng)計的機器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯在日常口語等一些場景的成功應用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識邏輯推理能力的發(fā)展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進展。

5、語義理解

語義理解技術(shù)是指利用計算機技術(shù)實現(xiàn)對文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)問題的過程。語義理解更注重于對上下文的理解以及對答案精準程度的把控。隨著 MCTest 數(shù)據(jù)集的發(fā)布，語義理解受到更多關(guān)注，取得了快速發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)集和對應的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮。語義理解技術(shù)將在智能客服、產(chǎn)品自動問答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進一步提高問答與對話系統(tǒng)的精度。

6、問答系統(tǒng)

問答系統(tǒng)分為開放領(lǐng)域的對話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流的技術(shù)。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語言表達的問題，系統(tǒng)會返回關(guān)聯(lián)性較高的答案。盡管問答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應用產(chǎn)品出現(xiàn)，但大多是在實際信息服務系統(tǒng)和智能手機助手等領(lǐng)域中的應用，在問答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰(zhàn)。