你知道人工智能的幾個關鍵技術嗎?

facebook twitter google
Julia 35 2022-05-10 數碼

你知道人工智能的幾個關鍵技術嗎?

一、機器進修。

機器學習是影響統計、係統識別、接近理論、神經網絡、優化理論、計算機科學、腦科學、研究計算機模擬或實現人類學習行為、獲取新知識或技能、組織現有知識結構、不斷提高性能的交叉學科,是人工智能技術的核心。基於數據的機器學習是現代智能技術的重要方法之一。研究從觀測數據(樣本)開始尋找規則,並使用它們來預測未來數據或無法觀測的數據。機器學習根據不同的學習模式、學習方法和算法進行分類。

二、知識圖譜。

知識地圖本質上是一個結構化的語義知識庫,是一個由節點和邊緣組成的地圖數據結構,以符號的形式描述物理世界的概念及其相互關係。其基本組成單位為實體-關係-實體三元組,以及實體及其相關的屬性-值。不同的實體通過相互關聯形成網絡知識結構。在知識地圖中,每個節點都表示現實世界的實體,每個節點都是實體和實體之間的關係。一般來說,知識地圖是一個連接各種信息的關係網絡,提供了從關係的角度分析問題的能力。

三、自然語言處理。

自然語言處理是計算機科學和人工智能領域的一個重要方向。研究各種理論和方法,可以實現人與計算機之間有效的自然語言交流,主要影響機器翻譯、機器瀏覽理解和問答係統。

機器翻譯

機器翻譯技術是指利用計算機技術實現從一種自然語言到另一種自然語言的翻譯過程。基於統計的機器翻譯方法突破了以往基於規則和實例的翻譯方法的局限性,大大提高了翻譯性能。在日常口語等場景中,基於深度神經網絡的機器翻譯的成功應用顯示出巨大的潛力。隨著高低文本特征和知識邏輯推理能力的發展,自然語言知識地圖的不斷擴展,機器翻譯將在多輪對話翻譯和章節翻譯方麵取得更大的進展離開係統(eleave system)。

語義了解

語義理解技術是指利用計算機技術來理解文本章節並回答與章節相關的問題的過程。語義理解更注重對高低文本的理解和對答案準確性的控製。隨著MCTest數據集的發布,語義理解越來越受到關注,發展迅速,相關數據集和相應的神經網絡模型層出不窮。語義理解技術將在智能客戶服務、產品自動問答等相關領域發揮重要作用,進一步提高問答對話係統的準確性。

問答係統

問答係統分為開放領域的對話係統和特定領域的問答係統。問答係統技術是指使計算機能夠像人類一樣用自然語言與人交流的技術。人們可以向問答係統提交用自然語言表達的問題,係統將返回高度相關的答案。雖然問答係統有很多應用產品,但它們大多應用於信息服務係統和智能手機助手,問答係統仍然存在問題和挑戰。

四、人機交互。

人機交互主要研究人與計算機之間的信息交換,主要包括人與計算機之間的信息交換,是人工智能領域的一項重要外圍技術。人機交互是一門與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合性學科。傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備,主要包括鍵盤、鼠標、操縱杆、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備,以及打印機、繪圖儀、顯示器、頭盔顯示器、揚聲器等輸出設備。除了傳統的基本交互和圖形交互外,人機交互技術還包括語音交互、情感交互、身體交互和大腦交互。

五、計算機視覺。

計算機視覺是利用計算機模仿人類視覺係統的科學,使計算機具有類似於人類提取、處理、理解和分析圖像和圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域必須通過計算機視覺技術從視覺信號中提取和處理信息。近年來,隨著深入研究、預處理、特征提取和算法處理的緩慢整合,形成了端到端的人工智能算法技術。計算機視覺可分為五類:計算成像、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼。

六、生物特征識別。

生物特征識別技術是指通過個體生理特征或行為特征識別和認證個體身份的技術。從應用過程的角度來看,生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。在注冊階段,人體的生物表征信息通過傳感器收集,如指紋和人臉等光學信息的圖像傳感器,麥克風收集聲學信息,采用數據預處理和特征提取技術,獲得相應的特征存儲。

七、VR/AR。

虛擬現實(VR)/增強現實(AR)是一種以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術,在一定範圍內生成與視覺、聽覺、觸覺等方麵真實環境高度相似的數字環境。用戶通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸覺交互設備、數據采集設備、特殊芯片等方式與數字環境中的對象進行交互和相互影響,獲得近似真實環境的感覺和體驗。

虛擬現實/增強現實可,虛擬現實/增強現實可分為五個方麵:獲取和建模技術、分析和使用技術、替代和分發技術、展示和交互技術、技術規範和評價體係。獲取和建模技術研究如何數字化和模型物理世界或人類的創造力,困難在於三維物理世界的數字和模型技術;分析和利用技術關注數字內容的分析、理解、搜索和知識方法,困難在於內容的語義表達和分析;替換和分發技術主要強調各種網絡環境下的大規模數字內容流通、轉換、集成和個性化服務,其核心是開放的內容替換和版權管理技術;展示和替換技術關注各種符合人類習慣的數字內容的顯示技術和交互方法,以提高人們對複雜信息的認知能力,其困難在於建立自然和諧的人機交互環境;規範和評價係統關注虛擬現實/增強現實基礎資源、內容編目、信源編碼等規範和相應的評價技術。

相似文章