人工智能 领域六大分类
1）深度学习
深度学习是基于现有的数据进行学习操作，是机器学习研究中的一个新的领域，机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网
络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。
2）自然语言处理
自然语言处理是用自然语言同计算机进行通讯的一种技术。人工智能的分支学科，研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，
使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，
包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。例如生活中的电话机器人的核心技术
之一就是自然语言处理
3）计算机视觉
计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适
合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完
成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
计算机视觉应用的实例有很多，包括用于控制过程、导航、自动检测等方面。
4）智能机器人
如今我们的身边逐渐开始出现很多智能机器人，他们具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、
嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这些机器人都离不开人工智能的技术支持。
科学家们认为，智能机器人的研发方向是，给机器人装上“大脑芯片”，从而使其智能性更强，在认知学习、自动组织、对模糊信
息的综合处理等方面将会前进一大步。
5）自动程序设计
自动程序设计是指根据给定问题的原始描述，自动生成满足要求的程序。它是软件工程和人工智能相结合的研究课题。自动程序
设计主要包含程序综合和程序验证两方面内容。前者实现自动编程，即用户只需告知机器“做什么”，无须告诉“怎么做”，这后一步
的工作由机器自动完成；后者是程序的自动验证，自动完成正确性的检查。其目的是提高软件生产率和软件产品质量。
自动程序设计的任务是设计一个程序系统，接受关于所设计的程序要求实现某个目标非常高级描述作为其输入，然后自动生成一
个能完成这个目标的具体程序。该研究的重大贡献之一是把程序调试的概念作为问题求解的策略来使用。
6）数据挖掘
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。它通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处
理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。它的分析方法包括：分
类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类和复杂数据类型挖掘。
ai人工智能问答机器人，有哪些工具可以实现
在当今的数字化时代，人工智能已经成为了各个行业的热门话题。在这个领域中，有一种特别受欢迎的应用是人工智能问答机器人。这些机器人可以通过自然语言处理技术和机器学习算法，帮助用户解决问题和获取信息。不仅如此，还可以提高企业的效率和客户满意度，成为许多公司的必备工具之一。
要实现一个能够回答用户问题的人工智能问答机器人，需要使用一些特定的工具和技术。以下是一些可以用来实现这样的机器人的工具：
语义理解工具
语义理解工具可以帮助机器人更加深入地理解用户的问题。以下是一些流行的语义理解工具：
1.FunAi：FunAi软件是一款拥有先进的AI智能功能的软件。它可以通过自然语言理解和机器学习技术，快速准确地回答用户的提问。用户可以通过语音或者文字的方式向FunAi提问，不仅仅可以得到精准的答案，还能享受到智能推荐和个性化服务的体验。FunAi软件的AI智能问答功能不仅能够解决用户的问题，还能够帮助用户提升工作和学习效率，为用户带来更多的便利和智慧。
2.Dialogflow：一个Google开发的自然语言处理平台，提供了强大的对话管理和语义分析功能。它可以帮助机器人理解各种不同的语言，并且可以在多个渠道上使用，如语音助手、聊天机器人和电话机器人等。
3.MicrosoftLUIS：一个微软开发的语义理解工具，可以帮助机器人理解自然语言输入。它可以使用各种技术，如深度学习和自然语言理解，来提高机器人的性能和准确性。
4.IBMWatson：一个IBM开发的语义理解和对话管理平台，提供了许多自然语言处理功能。它可以帮助机器人理解自然语言输入，并且可以在多个渠道上使用，如聊天机器人、电子邮件和社交媒体等。
以上是一些可以用来实现人工智能问答机器人的工具。使用这些工具可以让机器人更好地理解和回答用户的问题，从而提高用户体验和满意度。当然，这些工具只是构建人工智能问答机器人的一部分，还需要考虑很多其他因素，如数据收集、模型训练和对话设计等。但是，通过使用这些工具，可以为机器人的开发和实现提供一个良好的起点。