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1.什么是人工智能
人工智能（）：它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué) 。1956年由約翰.麥卡錫首次提出，當時的定義為“制造智能機器的科學(xué)與工程” 。人工智能目的就是讓機器能夠像人一樣思考，讓機器擁有智能。時至今日，人工智能的內(nèi)涵已經(jīng)大大擴展，是一門交叉學(xué)科。
2.人工智能的層次結(jié)構(gòu)
基礎(chǔ)設(shè)施層：回顧人工智能發(fā)展史，每次基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展都顯著地推動了算法層和技術(shù)層的演進。從20世紀70年代的計算機的興起，80年代計算機的普及，90年代計算機運算速度和存儲量的增加，互聯(lián)網(wǎng)興起帶來的電子化，均產(chǎn)生了較大的推動作用。到21世紀，大規(guī)模集群的出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)的積累，GPU與異構(gòu)/低功耗芯片興起帶來的運算力的提升，促成了深度學(xué)習的誕生，點燃了人工智能的爆**潮，其中海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的重要燃料。
算法層：機器學(xué)習是指利用算法使計算機能夠像人一樣從數(shù)據(jù)中挖掘出信息，而深度學(xué)習作為機器學(xué)習的一個子集，相比于其他學(xué)習方法，使用了更多的參數(shù)、模型也更復(fù)雜，從而使得模型對數(shù)據(jù)的理解更加深入也更加智能。
計算機視覺：計算機視覺的歷史可以追溯到1966年，人工智能學(xué)家在給學(xué)生布置的作業(yè)中，要求學(xué)生通過編寫一個程序讓計算機告訴我們它通過攝像頭看到了什么，這也被認為是計算機視覺最早的任務(wù)描述。計算機視覺借鑒了人類看東西的方法，即“三維重構(gòu)”與“先驗知識庫” 。計算機視覺除了在比較成熟的安防領(lǐng)域外，也應(yīng)用于金融領(lǐng)域的人臉識別身份驗證、電商領(lǐng)域的商品拍照搜索、醫(yī)療領(lǐng)域的智能影像診斷、機器人/無人車上作為視覺輸入系統(tǒng)等。
語音處理：讓機器學(xué)會“聽”和“說”，實現(xiàn)與人類的無障礙交流一直是人工智能、人機交互領(lǐng)域的一大夢想。1920年生產(chǎn)的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的語音識別器，第一個真正基于語音識別系統(tǒng)出現(xiàn)在1952年，AT&T貝爾實驗室開發(fā)的的語音識別系統(tǒng) ，能夠識別10個英文數(shù)字，正確率高達98% 。比如Apple Siri，Echo等。
自然語言處理：人類的日常社會活動中，語言交流是不同個體間信息交換和溝通的重要途徑。對機器而言，能否自然的與人類進行交流、理解人類表達的意思并作出合適的回應(yīng)，被認為是衡量其智能程度的一個重要參照。
規(guī)劃決策系統(tǒng)：人工智能規(guī)劃決策系統(tǒng)的發(fā)展，一度是以棋類游戲為載體的。比如人工智能五大研究方向，戰(zhàn)勝李世石，對頂級選手取得60連勝，機器人，無人車。
3. 人工智能應(yīng)用場景
3.1. 語音處理
? 語音處理主要是自動且準確的轉(zhuǎn)錄人類的語音。一個完整的語音處理系統(tǒng)人工智能五大研究方向，包括前端的信號處理、中間的語音語義識別和對話管理以及后期的語音合成。
– 前端處理：說話人聲檢測，回聲消除，喚醒詞識別，麥克風陣列處理，語音增強等。
– 語音識別：特征提?。?Ｐ妥允視Γ?聲學(xué)模型，語言模型，動態(tài)解碼等。
– 語義識別和對話管理：更多屬于自然語言處理的范疇。
– 語音合成：文本分析、語言學(xué)分析、音長估算、發(fā)音參數(shù)估計等。
? 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。
? 未來：真正做到像正常人類一樣，與他人流暢溝通，自由交流，還有待時日。
3.2. 計算機視覺
? 計算機視覺指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力，包含圖像處理、識別檢測、分析理解等技術(shù) 。
– 圖像處理：去噪聲、去模糊、超分辨率處理、濾鏡處理等。
– 圖像識別：過程包括圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取、判斷匹配，可以用來處理分類、定位、檢測、分割問題等。
– 圖像理解：本質(zhì)是圖像與文本間的交互，可用來執(zhí)行基于文本的圖像搜索、圖像描述生成、圖像問答等。
? 應(yīng)用：
– 醫(yī)療成像分析被用來提高疾病的預(yù)測、診斷和治療。
– 在安防及監(jiān)控領(lǐng)域被用來指認嫌疑人。
– 在購物方面，消費者現(xiàn)在可以用智能手機拍攝下產(chǎn)品以獲得更多信息。
? 未來：計算機視覺有望進入自主理解、分析決策的高級階段，真正賦予機器“看”的能力，在無人車、智能家居等場景發(fā)揮更大的價值。
3.3. 自然語言處理
? 自然語言處理的幾個核心環(huán)節(jié)：知識的獲取與表達、自然語言理解、自然語言生成等，也相應(yīng)出現(xiàn)了知識圖譜、對話管理、機器翻譯等研究方向。
– 知識圖譜：基于語義層面對知識進行組織后得到的結(jié)構(gòu)化結(jié)果。
– 對話管理：包含閑聊、問答、任務(wù)驅(qū)動型對話。
– 機器翻譯：由傳統(tǒng)的PBMT方法到的GNMT，流暢度與正確率大幅提升。
? 應(yīng)用：搜索引擎、對話機器人、機器翻譯、甚至高考機器人、辦公智能秘書。
4. AI、機器學(xué)習、深度學(xué)習的關(guān)系
4.1. 人工智能四要素
1）數(shù)據(jù)
如今這個時代，無時無刻不在產(chǎn)生大數(shù)據(jù) 。移動設(shè)備、廉價的照相機、無處不在的傳感器等等積累的數(shù)據(jù) 。這些數(shù)據(jù)形式多樣化，大部分都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 。如果需要為人工智能算法所用，就需要進行大量的預(yù)處理過程。
2）算法
主流的算法主要分為傳統(tǒng)的機器學(xué)習算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法快速發(fā)展，近年來因為深度學(xué)習的發(fā)展到了高潮。
3）算力
人工智能的發(fā)展對算力提出了更高的要求。以下是各種芯片的計算能力對比。其中GPU領(lǐng)先其他芯片在人工智能領(lǐng)域中用的最廣泛。GPU和CPU都擅長浮點計算，一般來說，GPU做浮點計算的能力是CPU的10倍左右。
另外深度學(xué)習加速框架通過在GPU之上進行優(yōu)化，再次提升了GPU的計算性能，有利于加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算。如：cuDNN具有可定制的數(shù)據(jù)布局，支持四維張量的靈活維度排序，跨步和子區(qū)域，用作所有例程的輸入和輸出。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積運算中實現(xiàn)了矩陣運算，同時減少了內(nèi)存，大大提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。
4）場景
人工智能經(jīng)典的應(yīng)用場景包括：
4.2. 三者關(guān)系簡述
人工智能：是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué) 。
機器學(xué)習：專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習行為，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。是人工智能的核心研究領(lǐng)域之一，任何一個沒有學(xué)習能力的系統(tǒng)都很難被認為是一個真正的智能系統(tǒng) 。
深度學(xué)習：源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習結(jié)構(gòu) 。深度學(xué)習是機器學(xué)習研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。
【人工智能技術(shù)有哪些？】本文到此結(jié)束，希望對大家有所幫助。

人工智能技術(shù)有哪些？

人工智能技術(shù)有哪些？