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官方权威解释是:人工智能技术是一种基于计算机系统的智能化技术,可以模拟和实现人类的智能行为。我的理解就是能模拟人类行为而开展的智力行为。这一技术诞生于20世纪末,是伴随计算机技术和大数据发展而来的新兴技术,更多应用于医疗卫生、军事防卫等领域,可以代替人类去探索更多未知世界。
人工智能技术包括但不限于以下几种:
1. 机器学习:通过数据来让机器自主学习并提高预测的准确性和优化决策。
2. 自然语言处理:让机器能够像人一样理解自然语言,并能够对人类的语言进行自动处理和产生输出。
3. 计算机视觉:让机器能够识别、分析和理解图像和视频,并在此基础上做出决策。
4. 机器人技术:让机器能够通过感知、决策和行动来模拟人类的行为。
5. 智能推荐系统:根据用户的行为和趋势来预测其未来喜好,并给出个性化推荐。
6. 语音识别:让机器能够从音频中识别和理解人类的声音和语言。
7. 数据挖掘:通过数据分析和机器学习技术来发现和提取数据中隐藏的有价值的信息和知识。
8. 智能决策:让机器通过自主学习和决策,以高效并正确的方式解决各类复杂问题。
人工智能包括五大核心技术:
1.计算机视觉:计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习:机器学习是从数据中自动发现模式,模式一旦被发现便可以做预测,处理的数据越多,预测也会越准确。
3.自然语言处理:对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等,或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术:近年来,随着算法等核心技术提升,机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术:生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学,利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定,最初运用于司法鉴定。
人工智能(Artificial Intelligence, AI)包括许多技术和方法,主要可以分为以下几类:
1. 机器学习(Machine Learning):机器学习是一种通过样本数据训练机器系统来识别模式和规律的技术。其包括有监督学习、无监督学习、强化学习等方法。
2. 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP):NLP是指使计算机学会理解、分析和生成人类语言的技术。主要包括词法分析、句法分析、语义分析、语音识别等。
3. 计算机视觉(Computer Vision):计算机视觉指让计算机系统具备识别、解析、理解和处理图像或视频的能力。这包括图像分割、目标检测、特征提取、视觉跟踪等。
4. 专家系统(Expert System):专家系统是一种基于知识库和推理引擎的人工智能应用。它能够通过推理和决策帮助用户解决复杂的问题。
5. 智能代理(Intelligent Agent):智能代理是指一种具有自主性、协调性和自适应性的人工智能系统。包括简单反应、模型基础反应、目标导向反应、智能反应等多种类型。
6. 深度学习(Deep Learning):深度学习是一种基于人造神经网络的机器学习技术,包括卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)等。
总之,人工智能包含的技术非常广泛,不断发展变化,随着各种新技术的出现和应用,人工智能应用的领域正在不断拓展。
1.大数据
大数据是指从各种各样的数据之中,能够很快的获得有价值信息的能力,能够对这些信息进行整理计算,这就是大数据技术。大数据就是AI智能进化的基础条件,只有拥有大数据,AI才能够不断的进化,才能真正的变成人们所说的人工智能。
2.计算机视觉
计算机视觉就是让计算机能够像人一样有着观察和识别的能力,更加准确的来讲,就是摄像机和电脑可以代替人类的眼睛,进行识别和测量等能力,能够进行图形处理。
3.语音识别
机器通过识别和题解语音信号,把这转变为命令和文本。语音识别主要是包括提取技术和、模式匹配和模型训练三个方面,最主要的就是让机器能够听懂人在说上面。而目前最成功的就是语音识别技术。
4.自然语言处理
自然语言理解和自然语言生成就是自然语言处理,自然语言在现在是计算机科学和人工智能中一个非常重要的发展方向。这项技术的终极目标就是能够让自然语言和计算机进行通信,让人们可以用自己习惯的语言来使用计算机,这样就可以不用花费时间和精力去学习各种计算机语言了。
5.机器学习
这项技术是为了让机器可以具备人的学习能力,让计算机模拟人类的学习行为,从中学到人类的知识,将自身学习到的知识结构不断的完善,这是人工智能最为核心的。
浪潮服务器相信,智能时代是会彻底走进人们的生活,带给万千人家更多的生活便利。
目前热门的有:
1.然语言生成
2.语音识别
3.虚拟代理
4.机器学习平台
5.针对人工智能优化的硬件
6.决策管理
7.深度学习平台
8.生物特征识别技术
9.机器人流程自动化
人工智能是一个非常广泛的领域,涵盖了许多不同的新技术。以下列举一些目前比较流行和研究深入的人工智能技术:
1. 机器学习:通过模拟大脑神经网络的方式,让计算机自动进行学习和改进,从而使其可以识别图像、处理语音等。
2. 深度学习:一种机器学习技术,通过建立多层神经网络结构来实现更高效的学习和处理。
3. 自然语言处理(NLP):利用计算机进行语言处理的技术,包括文本分析、信息检索、语义理解、机器翻译等。
4. 计算机视觉:使用计算机来模拟人类视觉系统,实现图像识别、目标检测、图像分析等功能。
5. 人机交互技术:包括语音识别、手势识别、虚拟现实、增强现实等技术,使计算机与人之间实现更加自然、直接的交互方式。
6. 自主移动机器人:利用机器学习和计算机视觉等技术,在不需要人类干预的情况下,让机器人自主地完成任务,如无人驾驶汽车、机器人清洁工等。
7. 人工智能芯片:为了更好地支持人工智能应用,设计的专门的硬件芯片,可以加速机器学习、深度学习等任务的处理速度。
人工智能就是AI,目前最贴近我们生活的就是手机上的拍照功能,AI美颜,AI修图,AI超级夜景等,通过机器学习数据,对用户拍的照片做优化,使照片成像更讨人眼球,质量更高。手机领域AI功能最强的应该还是华为,华为最新的soc麒麟990整合了多个npu,它的AI能力远超前代和友商高通的产品。