人工智能技術(shù)的重要組成部分有哪些?

    人工智能技術(shù)是科學(xué)和計算機相結(jié)合的產(chǎn)物,它利用計算機或者計算機控制的機器設(shè)備,模擬、學(xué)習(xí)和延伸擴展人類的智能,感知環(huán)境、獲取信息并利用獲取的知識得到較佳,能夠自行做出決策,獨立地解決問題。
    數(shù)據(jù)、算法和計算能力是人工智能的關(guān)鍵三要素,數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ),是機器學(xué)習(xí)的前提;算法是人工智能的**,將人工智能帶上了新的高度;計算能力是人工智能發(fā)展的**,為算法實現(xiàn)提供有利支持。
    人工智能技術(shù)是一個廣闊的研究領(lǐng)域,主要組成部分包括計算機視覺、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)和語音識別。
    計算機視覺
    計算機視覺是為了讓計算機具有自主適應(yīng)環(huán)境的能力,能像人那樣通過視覺觀察并理解世界,主要用圖像采集設(shè)備與計算機等成象系統(tǒng)代替視覺器官,對目標(biāo)進行識別、跟蹤、檢測和控制,然后對圖形進行處理和分析,從中獲取有效信息。廣泛用于醫(yī)療成像分析、人臉識別、安防監(jiān)控、自動駕駛等。
    深度學(xué)習(xí)

    深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種,在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進行學(xué)習(xí)操作,是機器學(xué)習(xí)一個新的領(lǐng)域。通過建立和模新皮層中神經(jīng)元層中的活動,模人腦機制通過學(xué)習(xí)層次結(jié)構(gòu)、表 示級別和抽象級別理解數(shù)據(jù)模式來解釋文字,圖像和聲音等數(shù)據(jù),讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力。

    自然語言處理
    自然語言處理是利用計算機對自然語言進行智能化處理并有效信息的過程,擁有和人類一樣的文本處理的能力是人工智能技術(shù)較難的部分,通過對語音、語法、詞法、語義分析,讓機器能夠理解人類語言,用自然語言的方式與人類交流,實現(xiàn)人機之間的自然語言通信,較終擁有“智能”,常用的語音對話機器人就有這樣的能力。
    機器學(xué)習(xí)
    機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必經(jīng)之路,是指計算機通過對已知情況的數(shù)據(jù)提升自身性能的能力。機器學(xué)習(xí)是訓(xùn)練出來的,而不是明確地用程序編寫出來的,與人類學(xué)習(xí)的過程相似,在學(xué)習(xí)時自動發(fā)現(xiàn)情況,通過以往的經(jīng)驗對新遇到的情況作出預(yù)測和判斷,比如銷售庫存預(yù)測、石油勘探等。
    語音識別
    語音識別是將人類的語言轉(zhuǎn)化為計算機可讀的數(shù)據(jù),首先將語音信號轉(zhuǎn)化為電信號,預(yù)處理后進行特征提取,然后將提取出的特征與數(shù)據(jù)庫聲學(xué)模型對比,解碼搜索后識別出語言內(nèi)容,方便計算機進行理解和操作。不過發(fā)聲時的語速、環(huán)境、噪音、口音、情緒等都會對語音信號的生成產(chǎn)生很大的影響,隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,語音識別進入了新的階段,常用在社交聊天、語音導(dǎo)航、語音撥號、智能音箱等。
    除了上述幾點,人工智能技術(shù)還包括硬件優(yōu)化、決策管理、生物識別、網(wǎng)絡(luò)防御、情感識別、自動化控制等內(nèi)容。近年來隨著深度學(xué)習(xí)、計算處理能力發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的爆發(fā),讓人工智能在感知認知上實現(xiàn)了巨大突破,人工智能技術(shù)的發(fā)展和使用已成為必然。

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    詞條說明

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