人工智能的前景如何？

   目前，人工智能技術(shù)在醫(yī)療、電子商務(wù)、教育、智能農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。預(yù)計(jì)2021年將有更多的發(fā)展和進(jìn)步。那么，人工智能的前景如何呢？接下來小編就給大家介紹一下人工智能的前景如何，一起來看看吧。

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人工智能的前景如何？

一、人工智能與各行業(yè)相結(jié)合的現(xiàn)狀

1.人工智能與自然語言處理

   自然語言處理是人工智能的一門學(xué)科。本論文主要研究實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)通過自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。天然語言處理是集語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)為一體的學(xué)科。所以這個(gè)領(lǐng)域的研究將會涉及到自然語言，也就是人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z言。天然語言處理是開發(fā)出一套能夠有效實(shí)現(xiàn)自然語言通信，尤其是軟件通信的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。因此，這是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)組成部分。

   它主要應(yīng)用于機(jī)器翻譯、輿情監(jiān)控、自動摘要、觀點(diǎn)提取、文本分類、答案分析、文本語義對比和語音識別等領(lǐng)域。

2.人工智能與計(jì)算機(jī)視覺

   計(jì)算機(jī)視覺是研究如何使機(jī)器“看”的科學(xué)，更深入地說，是指用相機(jī)和電腦取代人眼來識別、跟蹤和測量物體等機(jī)器視覺，并進(jìn)一步進(jìn)行圖形處理，使電腦處理的圖像更適合于人眼觀察或傳送到儀器檢測，它通常包括計(jì)算成像，圖像理解，三維視覺，動態(tài)視覺，視頻編解碼等。

   計(jì)算機(jī)視覺是一門科學(xué)，研究與之相關(guān)的理論和技術(shù)，旨在建立人工智能系統(tǒng)，從圖像或多維數(shù)據(jù)中獲取“信息”。此處的信息是指Shannon定義的信息，可用于幫助做出“決策”。由于知覺可以被視為從感覺信號中提取信息，計(jì)算機(jī)視覺也可以被視為一門科學(xué)，研究如何使人工系統(tǒng)從圖像或多維數(shù)據(jù)中“知覺”。

3.人工智能與智能機(jī)器人

   智力機(jī)器人之所以被稱為智力機(jī)器人，是因?yàn)樗哂蟹浅Ｏ冗M(jìn)的“大腦”。中央處理器在大腦中發(fā)揮作用，這臺電腦與操縱它的人有直接聯(lián)系。

   大多數(shù)情況下，這樣的電腦可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)度。正是由于這個(gè)原因，我們才會說這個(gè)機(jī)器人是真正的機(jī)器人，雖然他們的外貌不同。總體上可以分為工業(yè)機(jī)器人、初級智能、智能農(nóng)業(yè)、家庭智能陪護(hù)、高級智能等幾類。

4.人工智能與人工智能與金融

   利用人工智能系統(tǒng)組織銀行業(yè)務(wù)、金融投資和財(cái)產(chǎn)管理。在2001年八月的模擬金融貿(mào)易競賽中，機(jī)器人勝過人類。

   長期以來，金融機(jī)構(gòu)都采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來發(fā)現(xiàn)變化或規(guī)范以外的需求，銀行使用輔助客戶服務(wù)系統(tǒng)，幫助核對賬目，發(fā)放信用卡和恢復(fù)密碼等等。

  智能金融是依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等金融科技手段，對金融產(chǎn)業(yè)的業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)拓展、客戶服務(wù)等各個(gè)方面進(jìn)行智能化提升，實(shí)現(xiàn)金融產(chǎn)品、風(fēng)控、獲客、服務(wù)的智能化。

二、人工智能的前景如何？

①機(jī)器學(xué)習(xí)操作。

   機(jī)器學(xué)習(xí)操作已經(jīng)進(jìn)行了一段時(shí)間了。就是機(jī)器在生產(chǎn)環(huán)境中的學(xué)習(xí)練習(xí)。但是2020年新的冠狀動脈疾病爆發(fā)使人們重新意識到需要在生產(chǎn)環(huán)境中監(jiān)測和管理學(xué)習(xí)機(jī)器。業(yè)務(wù)流程、庫存管理、運(yùn)輸方式等都發(fā)生了巨大變化，導(dǎo)致許多人工智能出乎意料的行為。

   這種情況發(fā)生在機(jī)器學(xué)習(xí)操作領(lǐng)域，即輸入數(shù)據(jù)不符合人工智能的訓(xùn)練目標(biāo)時(shí)，稱為“漂移”。早些時(shí)候在生產(chǎn)環(huán)境中建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型的公司都知道，機(jī)器在生產(chǎn)環(huán)境中的學(xué)習(xí)面臨著“漂移”等許多挑戰(zhàn)，但是新冠軍賽的爆發(fā)帶來的變化讓大家對機(jī)器學(xué)習(xí)的必要性有了更全面的認(rèn)識。

②代碼少，代碼少。

   自動機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)出現(xiàn)了一段時(shí)間。自動機(jī)器學(xué)習(xí)傳統(tǒng)上關(guān)注于算法的選擇，以及機(jī)器學(xué)習(xí)或者深度學(xué)習(xí)針對特定數(shù)據(jù)集的最佳解決方案。在2020年，低代碼和無代碼技術(shù)的應(yīng)用將會全面增長，從普通應(yīng)用到企業(yè)人工智能垂直解決方案。

   通過自動機(jī)器學(xué)習(xí)，人們不需要深入地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)知識就可以建立高質(zhì)量的人工智能模型，而在現(xiàn)在的低代碼和無代碼平臺的幫助下，人們可以建立一整套生產(chǎn)級的人工智能應(yīng)用程序，而不需要深入地學(xué)習(xí)編程知識。

   就市場結(jié)構(gòu)而言，中國人工智能市場主要包括計(jì)算機(jī)視覺、語音、自然語言處理、基本算法平臺和芯片等。在中國人工智能市場中，計(jì)算機(jī)視覺是最重要的組成部分，是人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域。中國人工智能市場中計(jì)算機(jī)視覺占據(jù)了35%的份額，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其它細(xì)分市場。

   在企業(yè)層面上的分布上，應(yīng)用層面的企業(yè)占有主要份額，而技術(shù)層面的企業(yè)則有巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＴ谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域中，應(yīng)用級公司占77.70%，應(yīng)用級公司占17.90%，基礎(chǔ)級公司占5.40%。大部分人工智能基礎(chǔ)層和應(yīng)用層企業(yè)都集中在某一細(xì)分領(lǐng)域，而技術(shù)層企業(yè)更容易延伸到產(chǎn)業(yè)鏈的上游和下游，擴(kuò)大經(jīng)營范圍。雖然在人工智能產(chǎn)業(yè)中，技術(shù)水平的企業(yè)所占比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于應(yīng)用水平的企業(yè)，但是，由于技術(shù)水平高于基本理論和數(shù)據(jù)，而且存在著技術(shù)、資金和人才等方面的障礙，未來技術(shù)水平的企業(yè)將越來越多。

   人工智能一方面需要大量的數(shù)據(jù)作為“思考”和“決策”的基礎(chǔ)，另一方面大數(shù)據(jù)也需要人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，比如機(jī)器學(xué)習(xí)就是一種常用的數(shù)據(jù)分析方法。

   人工智能是基于大數(shù)據(jù)的支持和采集，并利用人工設(shè)定的特定的執(zhí)行和操作方式來實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)超融合是大數(shù)據(jù)最終要實(shí)現(xiàn)的，應(yīng)用到應(yīng)用場景中，大數(shù)據(jù)的價(jià)值就會體現(xiàn)出來。人工智能體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。以上就是小編為大家?guī)淼娜斯ぶ悄艿那熬叭绾危Ｍ麑δ袔椭?/p>