人工智慧技術的細分領域有哪些?|深度學習|語音識別|智慧機器人...

2021-02-08 網易

  人工智慧技術的細分領域有哪些?

  隨著智能家電、穿戴設備、智慧機器人等產物的出現和普及,人工智慧技術已經進入到生活的各個領域,引發越來越多的關注。那麼,人工智慧目前都應用在哪些領域,運用了怎樣的技術原理呢?

  什麼是人工智慧?

  人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學,是認知、決策、反饋的過程。

  曾經有很多人戲稱,人工智慧就像一列火車,你苦苦期盼,它終於來了,然後它呼嘯而過,把你拋在身後。雖然這是一種笑談,但也反應了人工智慧技術發展的迅速和無法想像的快,可能一個不小心,你就被遠遠甩在身後。

  人工智慧技術的細分領域有哪些?

  人工智慧技術應用的細分領域:深度學習、計算機視覺、智慧機器人、虛擬個人助理、自然語言處理—語音識別、自然語言處理—通用、實時語音翻譯、情境感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。

  1、深度學習

  深度學習作為人工智慧領域的一個應用分支,不管是從市面上公司的數量還是投資人投資喜好的角度來說,都是一重要應用領域。說到深度學習,大家第一個想到的肯定是AlphaGo,通過一次又一次的學習、更新算法,最終在人機大戰中打敗圍棋大師李世石。百度的機器人「小度」多次參加最強大腦的「人機大戰」,並取得勝利,亦是深度學習的結果。

  

  深度學習的技術原理:

  1.構建一個網絡並且隨機初始化所有連接的權重;

  2.將大量的數據情況輸出到這個網絡中;

  3.網絡處理這些動作並且進行學習;

  4.如果這個動作符合指定的動作,將會增強權重,如果不符合,將會降低權重;

  5.系統通過如上過程調整權重;

  6.在成千上萬次的學習之後,超過人類的表現;

  2、計算機視覺

  計算機視覺是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。計算機視覺有著廣泛的細分應用,其中包括,醫療成像分析被用來提高疾病的預測、診斷和治療;人臉識別被支付寶或者網上一些自助服務用來自動識別照片裡的人物。同時在安防及監控領域,也有很多的應用……

  

  計算機視覺的技術原理:

  計算機視覺技術運用由圖像處理操作及其他技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便於管理的小塊任務。比如,一些技術能夠從圖像中檢測到物體的邊緣及紋理。分類技術可被用作確定識別到的特徵是否能夠代表系統已知的一類物體。

  語音識別技術最通俗易懂的講法就是語音轉化為文字,並對其進行識別認知和處理。語音識別的主要應用包括醫療聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。

  

  語音識別技術原理:

  1、 對聲音進行處理,使用移動窗函數對聲音進行分幀;

  2、 聲音被分幀後,變為很多波形,需要將波形做聲學體徵提取,變為狀態;

  3、 特徵提起之後,聲音就變成了一個N行、N列的矩陣。然後通過音素組合成單詞;

  4、虛擬個人助理

  說到虛擬個人助理,可能大家腦子裡還沒有具體的概念。但是說到Siri,你肯定就能立馬明白什麼是虛擬個人助理。除了Siri之外,Windows 10的Cortana也是典型代表。

  

  虛擬個人助理技術原理:(以Siri為例)

  1、用戶對著Siri說話後,語音將立即被編碼,並轉換成一個壓縮數字文件,該文件包含了用戶語音的相關信息;

  2、由於用戶手機處於開機狀態,語音信號將被轉入用戶所使用移動運營商的基站當中,然後再通過一系列固定電線發送至用戶的網際網路服務供應商(ISP),該ISP擁有雲計算伺服器;

  3、該伺服器中的內置系列模塊,將通過技術手段來識別用戶剛才說過的內容。

  總而言之,Siri等虛擬助理軟體的工作原理就是「本地語音識別+雲計算服務」。

  5、語言處理

  自然語言處理(NPL),像計算機視覺技術一樣,將各種有助於實現目標的多種技術進行了融合,實現人機間自然語言通信。

  

  語言處理技術原理:

  1、漢字編碼詞法分析;

  2、句法分析;

  3、語義分析;

  4、文本生成;

  5、語音識別;

  6、智慧機器人

  智慧機器人在生活中隨處可見,掃地機器人、陪伴機器人……這些機器人不管是跟人語音聊天,還是自主定位導航行走、安防監控等,都離不開人工智慧技術的支持。

  

  智慧機器人技術原理:

  人工智慧技術把機器視覺、自動規劃等認知技術、各種傳感器整合到機器人身上,使得機器人擁有判斷、決策的能力,能在各種不同的環境中處理不同的任務。

  智能穿戴設備、智能家電、智能出行或者無人機設備其實都是類似的原理。
1

  7、引擎推薦

  不知道大家現在上網有沒有這樣的體驗,那就是網站會根據你之前瀏覽過的頁面、搜索過的關鍵字推送給你一些相關的網站內容。這其實就是引擎推薦技術的一種表現。

  Google為什麼會做免費搜尋引擎,目的就是為了搜集大量的自然搜索數據,豐富他的大數據資料庫,為後面的人工智慧資料庫做準備。

  

  引擎推薦技術原理:

  推薦引擎是基於用戶的行為、屬性(用戶瀏覽網站產生的數據),通過算法分析和處理,主動發現用戶當前或潛在需求,並主動推送信息給用戶的信息網絡。快速推薦給用戶信息,提高瀏覽效率和轉化率。

  關於人工智慧的展望

  除了上面的應用之外,人工智慧技術肯定會朝著越來越多的分支領域發展。醫療、教育、金融、衣食住行等等涉及人類生活的各個方面都會有所滲透。

  

  當然,人工智慧的迅速發展必然會帶來一些問題。比如有人鼓吹人工智慧萬能、也有人說人工智慧會對人類造成威脅 ,或者受市場利益和趨勢的驅動,湧現大量跟人工智慧沾邊的公司,但卻沒有實際應用場景,過分吹噓概念。

特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺「網易號」用戶上傳並發布,本平臺僅提供信息存儲服務。

Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.

相關焦點

  • 以智慧機器人為載體,人工智慧技術為核心,新基建未來可期!
    優必選科技聚焦新基建,以智慧機器人為載體,人工智慧技術為核心,打造「硬體+軟體+服務+內容」的智能服務生態圈,推進新基建,助力經濟、社會的智能化升級。 目前,優必選科技已經是人工智慧與機器人的領軍企業,在新基建這一大方向下,針對機器人和人工智慧的深度結合,優必選科技進行了許多技術嘗試和場景探索。優必選科技認為,人工智慧正深刻改變著人類的生產、生活、學習方式,推動人類社會迎來人機協同、跨界融合、共創分享的智能時代。
  • Gartner:2018人工智慧技術成熟度曲線
    目前的人工智慧看起來具有人類一樣的學習、推理和適應能力,但它們缺乏常識、智能和廣泛的自我維護和複製手段。在人工智慧方面取得的實際進展僅限於弱人工智慧。如今的人工智慧技術無法被證明具有相當於人類智能的能力(對於證明此類智能的測試,缺乏共識本身就是一個問題)。在某種程度上,有可能製造出一臺接近人類認知能力的機器,但我們很可能要等幾十年才能完成必要的研究和工程。
  • AI驅動的智慧機器人雲服務
    「人工智慧」當之無愧,這個已經存在了數十年的技術領域因為谷歌的Alpha Go人機大戰而聲名鵲起,從過去的高高在上到今天的人人皆知,人工智慧已經無處不在。蘋果的Siri, 亞馬遜的Echo,谷歌的無人車等都有人工智慧技術的身影。人工智慧是製造智能機器、可學習計算程序和需要人類智慧解決問題的科學和工程,是計算機科學的一個分支。
  • 如何高效系統學習語音識別技術?
    近年來隨著深度學習的突破,語音識別技術得到了長足的發展。由於語音識別的準確度不斷提高,手機語音助手、智能家居與服務型機器人等產品已經逐漸融入到我們的日常生活中。隨著語音識別技術的落地與廣泛應用,該領域已成為人工智慧的重要分支與熱門領域。
  • 【行業快報】多款安防監控領域人工智慧晶片產品湧現CES2018
    在人工智慧盛行的當下,CES2018自然也成為各家企業展示自身在AI上功力的最佳平臺。涉及安防領域諸多人工智慧晶片湧現在此次CES2018中有重點產品涉及到以視頻監控為重點領域的安防行業,其中尤以人工智慧晶片最為突出。
  • 專業介紹 | 人工智慧技術應用專業介紹
    人工智慧技術應用專業是2019年山東省教育廳立項高等職業教育高水平專業群重點發展專業,2020年,與浪潮集團共建「人工智慧與大數據學院」,在軟體技術專業開設了人工智慧方向,2021年起,人工智慧技術應用專業開始招生,專業與浪潮集團、山東省計算中心(國家超級計算濟南中心)等企業積極開展專業共建。
  • 智能對話 | 使用 Java實現 智能對話機器人 -- 附源碼
    上幾期的人臉識別、圖像識別、語音識別、車牌識別、網絡爬蟲沒來得及看的同學,請點擊這裡。
  • 上海市人工智慧技術協會領導走訪軟銀機器人(上海)有限公司
    2019年9月9日,上海市人工智慧技術協會會長、第一太平洋科技集團董事長章海東先生,上海市人工智慧技術協會副會長、工博士科技股份有限公司CEO申小朋先生一行走訪了軟銀機器人中國總部,受到了軟銀機器人(上海)有限公司中華區銷售總監陳觀養先生,銷售經理彭建飛先生的熱情接待。
  • 2021語音識別領域最具商業合作價值企業盤點
    公司自主研發並建立了完整的「端到端」人機互動相關技術棧,包括聲音信號處理、熱詞喚醒、語音識別、自然語言理解、對話管理、垂直搜索、智能推薦、語音合成、知識圖譜等,並始終保持國際前沿技術水平。相關業務介紹出門問問語音助手APP:是一款基於語音識別、語義理解技術,面向移動搜索領域的智慧型手機應用。
  • 深度學習領域有哪些瓶頸?
    ,它的出現在很多方面都作出了突破,包括在圖像、NLP以及語音等領域都有很多問題取得很大的突破,但它目前也存在一些問題和瓶頸需要解決。深度學習的三大瓶頸Yuille指出,深度學習雖然優於其他技術,但它不是通用的,經過數年的發展,它的瓶頸已經凸顯出來,主要有三個:需要大量標註數據深度學習能夠實現的前提是大量經過標註的數據,這使得計算機視覺領域的研究人員傾向於在數據資源豐富的領域搞研究,而不是去重要的領域搞研究。
  • 【人工智慧】一文讀懂國內人工智慧產業鏈(附2017人工智慧企業TOP100)
    資料來源:中商產業研究院整理在人工智慧細分領域的分布上,我國與國際上大體相似,機器人、神經網絡、語音識別及圖像識別佔主體部分。在產業規模方面,隨著人工智慧在我國移動網際網路、智能家居等領域的發展,我國人工智慧產業持續高速成長。未來,隨著相關政策的加速落地,深度學習算法日趨成熟以及數據資源的加速增長,人工智慧技術有望不斷提升,機器視覺和自然語音處理等人工智慧技術將迎來發展新機遇,預計到2018年,我國人工智慧產業規模將達到203.3億元。
  • ROOBO:重新定義智慧機器人
    其實,與安迪·魯賓為創業公司提供幫助並獲得股份回報不同,ROOBO是自己在蓋一個機器人行業的「摩天大廈」,現在還處在打地基、壘磚砌牆的階段,等到大廈建成,ROOBO就可以將「水電煤」等系統外包給專業公司,即把機器人行業的每個環節拆解成一個「模塊」,與最強的合作夥伴來共同建設——例如在語音識別及雲合成領域,ROOBO引入科大訊飛,在未來,還會跟更多優秀的企業攜手合作。
  • 乾貨 | 今天的「胡鬱有約」沙龍分享了人工智慧哪些事兒?
    ,與在場觀眾分享和探討了人工智慧技術的最新發展與前沿趨勢。科大訊飛輪值總裁、訊飛研究院院長胡鬱與現場觀眾互動於繼棟在分享中指出,科大訊飛基於語音合成、語音識別、人臉識別等核心技術不斷開放業界先進的智能人機互動服務,在2010
  • 人工智慧主要應用領域介紹
    那麼,人工智慧目前都應用在哪些領域,運用了怎樣的技術原理呢?什麼是人工智慧?人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學,是認知、決策、反饋的過程。曾經有很多人戲稱,人工智慧就像一列火車,你苦苦期盼,它終於來了,然後它呼嘯而過,把你拋在身後。
  • 我們在CES 2018上將看到的人工智慧技術
    全球最大的消費類電子產品和技術貿易展就在眼前,來看看今年將會有哪些引人注目的創新和有趣的產品以及驅動它們的最新技術。3D視覺的力量:從陪伴機器人到解構的單眼相機Buddy是一個家庭助理機器人,可以在家中導航移動,它獲得了CES最佳創新獎(機器人和無人機類別)。
  • 奇點臨近|人工智慧到底會通向哪裡?
    據IFR預計,到2018年全球銷售使用的個人服務機器人將達到3500萬臺,銷售額也將達到200億美元,其中家用服務機器人將有2500萬臺,娛樂休閒機器人900萬臺。這還只是服務機器人的規模和所涉及的領域,如果再加上其他與人工智慧相關的領域, 可從另一項數據看到:到2020年,與「智能機器」技術相關的產品市場總營收將達到300億美金。
  • 人工智慧——智能語音
    GoogleNow的這些功能,都需要基於用戶使用大量的Google產品,以便於用戶信息收集,比如Google搜尋引擎、Gmail郵件、GoogleMap等。除了Siri、Cortana、GoogleNow三巨頭,其他大型網際網路公司也積極搶佔智能領域入口,推出了自己的智能語音產品,有亞馬遜的Alexa、三星的SVoice、百度的度秘等。這
  • 深度學習領域有哪些瓶頸
    ,它的出現在很多方面都作出了突破,包括在圖像、NLP以及語音等領域都有很多問題取得很大的突破,但它目前也存在一些問題和瓶頸需要解決。深度學習的三大瓶頸Yuille指出,深度學習雖然優於其他技術,但它不是通用的,經過數年的發展,它的瓶頸已經凸顯出來,主要有三個:需要大量標註數據深度學習能夠實現的前提是大量經過標註的數據,這使得計算機視覺領域的研究人員傾向於在數據資源豐富的領域搞研究,而不是去重要的領域搞研究。
  • 專訪微軟研究院俞棟:基於深度學習的語音識別及CNTK的演進
    從工程的角度,他認為,計算型網絡在語音識別中的應用,需要考慮訓練的難易程度、模型的大小、以及運行時的速度、時延和能耗。這其實也是CNTK未來迭代的核心訴求。此外,他表示,深度學習只是眾多人工智慧技術中的一種,主要擅長非線性特徵提取和端到端的基於梯度的優化,無法單獨用來解決許多實際問題,把多種技術有機地結合起來才是最佳方案。
  • 湖畔裡程_行業研究:技術為王:語音識別(Ⅱ)
    圖表22 谷歌語音AI領域布局路徑資料來源:搜狐科技開源第二代深度學習系統,設計專用集成晶片。2015年11月,谷歌宣布開源第二代深度學習系統TensorFlow。TensorFlow可模仿人類大腦工作的方式並識別出模式,在數據輸入和輸出方面都有較好的精度和速度,被廣泛應用於語音識別、圖像識別等領域。