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    人工智能主要技術(shù)(人工智能技術(shù)應(yīng)用)

    發(fā)布時間:2023-03-19 11:29:15     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 120        問大家

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    本文目錄:

    人工智能主要技術(shù)(人工智能技術(shù)應(yīng)用)

    一、人工智能有哪些核心技術(shù)?

    1 計(jì)算機(jī)視覺。

    計(jì)算機(jī)視覺是指計(jì)算機(jī)能從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。

    它有著廣泛的應(yīng)用,包括了醫(yī)療的成像分析,用作疾病預(yù)測、診斷和治療;人臉識別;安防和監(jiān)控領(lǐng)域用來識別嫌疑人;在購物方面,消費(fèi)者可以用智能手機(jī)拍攝產(chǎn)品以獲得更多的購物選擇。

    人工智能主要技術(shù)(人工智能技術(shù)應(yīng)用)

    2 機(jī)器學(xué)習(xí)。

    機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)無須遵照顯示的程序指令,而是依靠數(shù)據(jù)來提升自身性能的能力。

    它的應(yīng)用也很廣泛,主要針對產(chǎn)生龐大數(shù)據(jù)的活動,比如銷售預(yù)測,庫存管理,石油和天然氣勘探,以及公告衛(wèi)生等。

    人工智能主要技術(shù)(人工智能技術(shù)應(yīng)用)

    3 自然語言處理。

    它是指計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣擁有文本的處理能力。

    舉例來說,就是在許多封電子郵件中,以機(jī)器學(xué)習(xí)為驅(qū)動的分類方法,來判別一封郵件是否屬于垃圾郵件。

    人工智能主要技術(shù)(人工智能技術(shù)應(yīng)用)

    4 機(jī)器人

    將機(jī)器視覺、自動規(guī)劃等認(rèn)知技術(shù)整合至極小卻高性能的傳感器、制動器以及設(shè)計(jì)巧妙的硬件中,這就形成了機(jī)器人,它有能力跟人類一起工作。

    例如無人機(jī),以及在車間為人類分擔(dān)工作的“cobots”等。

    人工智能主要技術(shù)(人工智能技術(shù)應(yīng)用)

    5 語音識別

    語音識別主要是關(guān)注自動且準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)錄人類的語音技術(shù)。

    語音識別的主要應(yīng)用包括醫(yī)療聽寫、語音書寫、電腦系統(tǒng)聲控、電話客服等。最近推出了一個允許用戶通過語音下單的移動APP。

    二、人工智能的核心技術(shù)是什么?

    人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否可以順利應(yīng)用到我們的生活場景中。在人工智能領(lǐng)域,它普遍包含了機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜、自然語言處理、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺、生物特征識別、AR/VR七個關(guān)鍵技術(shù)。

    一、機(jī)器學(xué)習(xí)

    機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識、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?;跀?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。

    根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機(jī)器學(xué)習(xí)分類為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

    根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機(jī)器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

    二、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(diǎn)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(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。不同實(shí)體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié),構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。在知識圖譜中,每個節(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”。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(yàn)證、組團(tuán)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(zhǔn)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(yīng)用的不斷深入,還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

    三、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。

    機(jī)器翻譯

    機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)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(jì)的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實(shí)例翻譯方法的局限性,翻譯性能取得巨大提升?;谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯在日??谡Z等一些場景的成功應(yīng)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(kuò)充,機(jī)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(jìn)展。

    語義理解

    語義理解技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)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(zhǔn)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(yīng)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(jìn)一步提高問答與對話系統(tǒng)的精度。

    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(jì)算機(jī)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(dá)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(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn),但大多是在實(shí)際信息服務(wù)系統(tǒng)和智能手機(jī)助手等領(lǐng)域中的應(yīng)用,在問答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰(zhàn)。

    自然語言處理面臨四大挑戰(zhàn):

    一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;

    二是新的詞匯、術(shù)語、語義和語法導(dǎo)致未知語言現(xiàn)象的不可預(yù)測性;

    三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復(fù)雜的語言現(xiàn)象;

    四是語義知識的模糊性和錯綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性難以用簡單的數(shù)學(xué)模型描述,語義計(jì)算需要參數(shù)龐大的非線性計(jì)算

    四、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。人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)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(jī)交互等技術(shù)。

    五、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、動態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。

    目前,計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展迅速,已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。未來計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn):

    一是如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合,計(jì)算機(jī)視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數(shù)據(jù),已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過人類,而在某些問題上卻無法達(dá)到很高的精度;

    二是如何降低計(jì)算機(jī)視覺算法的開發(fā)時間和人力成本,目前計(jì)算機(jī)視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注,需要較長的研發(fā)周期以達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度與耗時;

    三是如何加快新型算法的設(shè)計(jì)開發(fā),隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn),針對不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計(jì)算機(jī)視覺算法的設(shè)計(jì)與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

    六、生物特征識別

    生物特征識別技術(shù)是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進(jìn)行識別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)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(jìn)行采集,如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對說話聲等聲學(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。

    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(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的特征進(jìn)行比對分析,完成識別。從應(yīng)用任務(wù)看,生物特征識別一般分為辨認(rèn)與確認(rèn)兩種任務(wù),辨認(rèn)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(rèn)是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進(jìn)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(shù)涉及的內(nèi)容十分廣泛,包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征,其識別過程涉及到圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多項(xiàng)技術(shù)。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù),在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

    七、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)與評價(jià)體系五個方面。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)研究對數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、理解、搜索和知識化方法,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)的評估技術(shù)。

    目前虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個方面。在硬件平臺與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺與工具、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問題??傮w來說虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)智能化、虛實(shí)環(huán)境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢。

    三、什么是人工智能,主要做什么的

    人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

    人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大,可以設(shè)想,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

    人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識,心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機(jī)器學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺等等,總的說來,人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。[1]2017年12月,人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。

    工智能的定義可以分為兩部分,即“人工”和“智能”?!叭斯ぁ北容^好理解,爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步,等等。但總的來說,“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

    關(guān)于什么是“智能”,就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(CONSCIOUSNESS)、自我(SELF)、思維(MIND)(包括無意識的思維(UNCONSCIOUS_MIND))等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能,這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限,對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。

    人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi),得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人,經(jīng)濟(jì)政治決策,控制系統(tǒng),仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。

    尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義:“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)?!倍硪粋€美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為:“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作?!边@些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律,構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng),研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作,也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

    人工智能是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個分支,二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一(空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能)。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)之一。這是因?yàn)榻陙硭@得了迅速的發(fā)展,在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用,并取得了豐碩的成果,人工智能已逐步成為一個獨(dú)立的分支,無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個系統(tǒng)。

    人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科,主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī),使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科??梢哉f幾乎是自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科,其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇,人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系,人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次,是它的一個應(yīng)用分支。從思維觀點(diǎn)看,人工智能不僅限于邏輯思維,要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展,數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué),數(shù)學(xué)也進(jìn)入語言、思維領(lǐng)域,人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具,數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用,數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科,它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。

    四、人工智能包括哪些方面?

    人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科,主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī),使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科。

    人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機(jī)器學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺等等,總的說來,人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。

    人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大,可以設(shè)想,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

    以上就是關(guān)于人工智能主要技術(shù)相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。


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