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人工智能包括哪些技术?

来源:火狐电竞体育

2021-09-27 05:29:08

  从学科的角度来看,人工智能是一个典型的交叉学科,涉及到哲学、数学、计算机、控制学、神经学、经济学和语言学等学科,所以人工智能不仅知识量大,而且难度高。

  关于人工智能的定义存在两个大的方向,一个是“像人一样思考和像人一样行动”,另一个是“合理的思考和合理的行动”,目前在研究领域更倾向于第二个方向,也就是追求智能体的合理性。当然,这仅仅是当前的研究出发点,未来也许会有新的方向性要求(或者叫做人性)。

  从大的技术组成体系来看,人工智能技术涉及到物联网、云计算、大数据、边缘计算等内容,其中物联网是目前智能体一个重要的落地应用场景,物联网场景的搭建能够全面促进智能体的落地应用,目前车联网被看成是智能体全面落地应用的一个重要突破口,所以目前诸多科技公司都在布局相关领域(尤其是自动驾驶)。

  人工智能的发展需要数据、算力和算法三大支撑因素,云计算提供了算力支撑(同时也是落地场景之一),而大数据则提供了数据的来源,随着大数据和云计算的发展,人工智能的发展也会在很大程度上得到促进。

  从研究方向上来看,目前人工智能领域的研究方向包括机器学习、自然语言处理、知识表示、自动推理、计算机视觉和机器人学,目前除了机器学习(深度学习)之外,自然语言处理和计算机视觉方向也比较热。

  当前虽然部分高校在本科阶段开设了人工智能专业,但是人工智能领域的人才培养还是以研究生教育为主,所以如果想往人工智能方向发展,可以考虑读一下研究生。

  最后,近两年算法岗位的就业情况并不理想,岗位数量相对较少,研究生可以考虑从大数据相关岗位开始做起。

  我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

  如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!

  首先我们要知道人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。说起人工智能我们大家都很熟悉,各种人工智能概念,AI概念层不出穷,仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”,和我们脑海中的“AI印象”,如:终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。目前,普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议,早期人工智能研究中,如何定义人工智能是个喋喋不休的问题,但基调始终是:像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。人工智能70年来的研究过程中,早期受制于计算机运算速度和存储的限制,人工智能的研究进展缓慢。06年深度学习技术突破到2016年阿尔法狗打败李世石,人工智能的概念世人皆知,那么人工智能主要由哪几部分构成呢?

  人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。对于想要进入人工智能领域的小白来讲:一开始就接触到人工智能的研究是不现实的,不妨试着学习嵌入式、Python、物联网等和人工智能息息相关的基础领域,先学好基本后再一步步通向人工智能学习之路是个不错的选择。

  人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科,人工智能技术核心具体包括:

  人们认识世界, 91%是通过视觉来实现。同样, 计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界, 它主要是通过算法对图像进行识别分析, 目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。

  机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

  自然语言处理 (NLP) [30]是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力, 是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别, 人类的思维建立在语言之上, 所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对线个方向。自然语言处理主要有5类技术, 分别是分类、匹配、翻译、结构预测及序列决策过程。

  现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态, 所以人们对于机器运用的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言, 或者转换为自然语言的一种过程。

  机器人流程自动化 (RPA):通过监视用户执行特定任务来提取要执行的规则和操作列表的技术。专家系统:具有模拟人类决策过程的硬编码规则的计算机程序。模糊系统是基于规则的系统的一个具体示例,它将变量映射到0到1之间的值的连续体,这与导致0/1结果的传统数字逻辑相反。计算机视觉(CV):获取和理解数字图像的方法(通常分为活动识别、图像识别和机器视觉)。自然语言处理(NLP):处理自然语言数据的子领域(三个主要模块属于该领域,即语言理解、语言生成和机器翻译)。神经网络(NNS或ANN):一类算法,松散地模仿人/动物大脑的神经元结构,在没有明确指示如何做到这一点的情况下改善其性能。NNS的两个主要和众所周知的子类是深度学习(多层神经网络)和生成性对手网络(GANS-相互训练的两个网络)。自主系统:位于机器人学和智能系统(例如,智能感知、灵巧对象操作、基于规划的机器人控制等)之间的子领域。分布式人工智能(DAI):一类通过将问题分发给相互交互的自治“代理”来解决问题的技术。多智能体系统(MAS)、基于智能体的建模(ABM)和群体智能是这个子集的三个有用的规范,其中集体行为产生于分散的自组织智能体的交互。

  情感计算:处理情感识别、解释和模拟的子领域。进化算法(EA):它是一个更广泛的计算机科学领域的子集,称为进化计算,使用受生物学(例如,突变、繁殖等)启发的机制。去寻找最优的解决方案。遗传算法是进化算法中最常用的子群,是遵循自然选择过程选择最合适的候选解的搜索启发式算法。归纳逻辑编程(ILP):使用形式逻辑表示事实数据库并从这些数据推导出假设的子领域。决策网络:是最著名的贝叶斯网络/推理的推广,它通过映射(也称为有向无环图)表示一组变量及其概率关系。概率编程:使用概率模型的框架。贝叶斯程序合成(BPS)在某种程度上是概率编程的一种形式,贝叶斯程序编写新的贝叶斯程序(而不是像更广泛的概率编程方法那样由人来做)。环境智能(Ami):一种框架,要求物理设备进入数字环境以感知、感知和响应外部刺激(通常由人类行为触发)的上下文感知。

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