ai技術包括哪些技術
ai技術包括:1、機器學習;2、知識圖譜;3、自然語言處理;4、人機交互;5、計算機視覺;6、生物特征識別;7、VR/AR等。
1、機器學習
機器學習是一門涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網絡、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科,研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能,是人工智能技術的核心。
基于數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一,研究從觀測數據(樣本)出發尋找規律,利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。
2、知識圖譜
知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫,是一種由節點和邊組成的圖數據結構,以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系,其基本組成單位是“實體—關系—實體”三元組,以及實體及其相關“屬性—值”對。不同實體之間通過關系相互聯結,構成網狀的知識結構。
在知識圖譜中,每個節點表示現實世界的“實體”,每條邊為實體與實體之間的“關系”。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系網絡,提供了從“關系”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域,需要用到異常分析、靜態分析、動態分析等數據挖掘方法。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勢,已成為業界的熱門工具。
3、自然語言處理
自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向,研究能實現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,涉及的領域較多,主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。
4、人機交互
人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換,主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換,是人工智能領域的重要的外圍技術。
人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行,主要包括鍵盤、鼠標、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備,以及打印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外,還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。
5、計算機視覺
計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學,讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取并處理信息。
近來隨著深度學習的發展,預處理、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。根據解決的問題,計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。
6、生物特征識別
生物特征識別技術是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看,生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進行采集,如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行采集,利用數據預處理以及特征提取技術對采集的數據進行處理,得到相應的特征進行存儲。
識別過程采用與注冊過程一致的信息采集方式對待識別人進行信息采集、數據預處理和特征提取,然后將提取的特征與存儲的特征進行比對分析,完成識別。從應用任務看,生物特征識別一般分為辨認與確認兩種任務,辨認是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程,是一對多的問題;確認是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進行比對,確定身份的過程,是一對一的問題。
生物特征識別技術涉及的內容十分廣泛,包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態等多種生物特征,其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認證技術,在金融、公共安全、教育、交通等領域得到廣泛的應用。
7、VR/AR
虛擬現實(VR)/增強現實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術,在一定范圍內生成與真實環境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環境。用戶借助必要的裝備與數字化環境中的對象進行交互,相互影響,獲得近似真實環境的感受和體驗,通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用芯片等實現。
虛擬現實/增強現實從技術特征角度,按照不同處理階段,可以分為獲取與建模技術、分析與利用技術、交換與分發技術、展示與交互技術以及技術標準與評價體系五個方面。
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