人工智能领域技术，主要包含了哪些核心技术
从语音识别到智能家居，从人机大战到无人驾驶，人工智能的“演化”给我们社会上的一些生活细节，带来了一次又一次的惊喜，未来更多智能产品依托的人工智能技术会发展成什么样呢?让我们来看看2018人工智能标准化白皮书里面，对人工智能关键技术的定义。
人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。
一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。
三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：在网络大时代背景下，人工智能技术是如何应用的http://www.duozhishidai.com/article-15277-1.html未来人工智能技术，主要包含哪几种？http://www.duozhishidai.com/article-4938-1.html人工智能时代，你需要了解的9大技术领域http://www.duozhishidai.com/article-3845-1.html
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人工智能与自然语言处理简介：AI三大阶段、NLP技术与应用
自然语言处理的概念
自然语言处理（NLP）是指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力。NLP的目标是让计算机／机器在理解语言上像人类一样智能。最终目标是弥补人类交流（自然语言）和计算机理解（机器语言）之间的差距。
下面是三个不同等级的语言学分析：
句法学：给定文本的哪部分是语法正确的。语义学：给定文本的含义是什么？语用学：文本的目的是什么？NLP处理语言的不同方面
音韵学：指代语言中发音的系统化组织。词态学：研究单词构成以及相互之间的关系。NLP中理解语义分析的方法
分布式：它利用机器学习和深度学习的大规模统计策略。框架式：句法不同，但语义相同的句子在数据结构（帧）中被表示为程式化情景。理论式：这种方法基于的思路是，句子指代的真正的词结合句子的部分内容可表达全部含义。交互式（学习）：它涉及到语用方法，在交互式学习环境中用户教计算机一步一步学习语言。NLP流程
如果要用语音产生文本，需要完成文本转语音任务
NLP的机制涉及两个流程：1.自然语言理解；2.自然语言生成
自然语言理解（NLU)
NLU是要理解给定文本的含义。文本内每个单词的特性与结构需要被理解。在理解结构上，NLU要理解自然语言中的以下几个歧义性：
词法歧义性：单词有多重含义句法歧义性：语句有多重解析树语义歧义性：句子有多重含义回指歧义性（AnaphoricAmbiguity）：之前提到的短语或单词在后面句子中有不同的含义。自然语言生成(NLG)
NLG是从结构化数据中以可读地方式自动生成文本的过程。
自然语言生成可被分为三个阶段：
1.文本规划：完成结构化数据中基础内容的规划。
2.语句规划：从结构化数据中组合语句，来表达信息流。
3.实现：产生语法通顺的语句来表达文本。
NLP与文本挖掘（或文本分析）之间的不同
自然语言处理是理解给定文本的含义与结构的流程。
文本挖掘或文本分析是通过模式识别提起文本数据中隐藏的信息的流程。
自然语言处理被用来理解给定文本数据的含义（语义），而文本挖掘被用来理解给定文本数据的结构（句法）。
我们为什么需要NLP
有了NLP，有可能完成自动语音、自动文本编写这样的任务。由于大型数据（文本）的存在，我们为什么不使用计算机的能力，不知疲倦地运行算法来完成这样的任务，花费的时间也更少。这些任务包括NLP的其他应用，比如自动摘要（生成给定文本的总结）、机器翻译及合同文档比对等。
NLP技术可以应用在哪些业务中呢？
举一个列子，合同审核是企业防范法律风险的必要程序，尤其在风控要求高的企事业单位，如信托、基金、证券等行业，合同的审查要求非常严格。
在一些大的企事业单位中，合同条款非常详细，为了提高合同签署效率，合同设定为模板化的制式合同，为了防止合同被另一方恶意修改，制式合同的出具方需要对合同的全部文字条款做确认，如此，文本审核的工作量非常大。
传统的法务审核方式不仅效率低下，且容易受审核人员业务素养、体力、精神状态等因素的影响出现差错，一旦审核出现疏漏，损失将是巨大的。
合同智能识别与合同比对机器人，利用机器视觉智能识别输入两份合同，并自动标注前后合同的差异，实现计算机替代人工肉眼审核比对，解决合同比对工作中纯人工审核造成的时间成本高、人力成本高和风险高等难题。
传统合同比对缺点
1、风险高
人工审核错误率和遗漏率高，业务口或合约方篡改合同，引发法律和经济风险等；
2、时间成本高
合同份数多、页码多、工作量大、费神费力、人工审核效率低，审核速度慢；
3、人力成本高
雇佣金融或法律精英作为审核员，雇佣成本高；从事地段重复的工作，员工变动大；
4、传统合同比对场景再现
开始比对合同，然后销售人员或者客户催着问合同审核情况。终于完成了一份篇幅很长的合同的比对。这时，人已经有点疲惫了，必须休息一下眼睛和大脑。完成了一天的合同比对工作，终于下班了，精疲力尽。最后查看一天的工作量仅仅完成了几份合同审核比对。效率严重低下，还担心中间浏览速度过快，有没有出差错。不错则已，一错惊人。
反之，如果应用上具备NLP技术的合同比对机器人，3分钟即可完成一份60页的合同审核比对。3个小时基本上完成一整天的工作量，把财务人员从枯燥重复、机械乏味的审核比对工作中解脱出来，从事更有价值的工作。
合同比对机器人为何如此强大？
1、产品功能技术特点
1)采用先进的全文识别技术，配合独创的比对引擎。
2)图像处理技术
图像的倾斜校正：软件会将扫描倾斜的合同自动矫正；噪声去除：扫描好的合同会有黑点等杂质，影响文字识别，应用噪声去除识别技术，提高识别率；文本检测：准确率高达98%；3)版面分析、表格分析、文字分析（NLP）技术
基于深度学习的版式自动识别，自动检测合同上文本区域和表格区域，对表格线拆分，然后提取其中的内容，达到每字每段都不遗漏，从而实现全文识别。
4)OCR字符识别
单字符识别率达到98%，误差小。
5)数据组织输出
360度无死角，每个字符的位置信息都能精确输出。
6)文字行自动比对
系统自动对两份合同进行逐行的文字比对，进行全字匹配，标注出不一致的文字。对于多行、少行的等其他文字，系统也能自动发现并提示。
2、产品价值
1）提升效率：自动识别、自动比对，并标识合同差异；
2）提升风控力：软件比对结果辅助人工审核，降低出错率，降低企业风险，避免重大损失；
3）提升价值：解放重复性体力劳动，可从事其他高附加值工作。
3、适用行业
保险、证券、银行、电讯、基金、信托等风控要求高的机构和合同量大的大中型企业。返回搜狐，查看更多
人工智能发展的五个主要技术方向是什么
人工智能主要分支介绍通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：
·计算机视觉(CV)
·自然语言处理(NLP)
·在NLP领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别。
·机器人
1、分支一：计算机视觉计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。
当前阶段：
计算机视觉现已有很多应用，这表明了这类技术的成就，也让我们将其归入到应用阶段。随着深度学习的发展，机器甚至能在特定的案例中实现超越人类的表现。但是，这项技术离社会影响阶段还有一定距离，那要等到机器能在所有场景中都达到人类的同等水平才行(感知其环境的所有相关方面)。
发展历史：
2、分支二：语音识别语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。
当前阶段：
语音识别已经处于应用阶段很长时间了。最近几年，随着大数据和深度学习技术的发展，语音识别进展颇丰，现在已经非常接近社会影响阶段了。
语音识别领域仍然面临着声纹识别和「鸡尾酒会效应」等一些特殊情况的难题。
现代语音识别系统严重依赖于云，在离线时可能就无法取得理想的工作效果。
发展历史：
百度语音识别：
距离小于1米，中文字准率97%+
支持耳语、长语音、中英文混合及方言
3、分支三：文本挖掘/分类这里的文本挖掘主要是指文本分类，该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。
当前阶段：
我们将这项技术归类到应用阶段，因为现在有很多应用都已经集成了基于文本挖掘的情绪分析或垃圾信息检测技术。文本挖掘技术也在智能投顾的开发中有所应用，并且提升了用户体验。
文本挖掘和分类领域的一个瓶颈出现在歧义和有偏差的数据上。
发展历史：
4、分支四：机器翻译机器翻译(MT)是利用机器的力量自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)。
当前阶段：
机器翻译是一个见证了大量发展历程的应用领域。该领域最近由于神经机器翻译而取得了非常显著的进展，但仍然没有全面达到专业译者的水平;但是，我们相信在大数据、云计算和深度学习技术的帮助下，机器翻译很快就将进入社会影响阶段。
在某些情况下，俚语和行话等内容的翻译会比较困难(受限词表问题)。
专业领域的机器翻译(比如医疗领域)表现通常不好。
发展历史：
5、分支五：机器人机器人学(Robotics)研究的是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。
机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件，比如定位、地图测绘和目标识别。
当前阶段：
自上世纪「Robot」一词诞生以来，人们已经为工业制造业设计了很多机器人。工业机器人是增长最快的应用领域，它们在20世纪80年代将这一领域带入了应用阶段。在安川电机、Fanuc、ABB、库卡等公司的努力下，我们认为进入21世纪之后，机器人领域就已经进入了社会影响阶段，此时各种工业机器人已经主宰了装配生产线。此外，软体机器人在很多领域也有广泛的应用，比如在医疗行业协助手术或在金融行业自动执行承销过程。
但是，法律法规和「机器人威胁论」可能会妨碍机器人领域的发展。还有设计和制造机器人需要相对较高的投资。
发展历史：
总的来说，人工智能领域的研究前沿正逐渐从搜索、知识和推理领域转向机器学习、深度学习、计算机视觉和机器人领域。
大多数早期技术至少已经处于应用阶段了，而且其中一些已经显现出了社会影响力。一些新开发的技术可能仍处于工程甚至研究阶段，但是我们可以看到不同阶段之间转移的速度变得越来越快。
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智能营销管理中的人工智能与自然语言处理：提高服务质量和满意度
目录
智能营销管理是一种利用人工智能技术和自然语言处理技术来提高服务质量和满意度的营销管理方法。随着人工智能技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始采用这种管理方式来提高营销效率和效果。
本文将介绍智能营销管理中的人工智能与自然语言处理技术，包括基本概念、实现步骤和优化改进等方面，并通过实际应用场景和代码实现讲解来加深读者的理解。
一、引言
智能营销管理是一种利用人工智能技术和自然语言处理技术来提高服务质量和满意度的营销管理方法。它通过分析客户的语言和行为，来了解客户的需求和偏好，从而更好地为客户提供个性化的服务。
随着人工智能技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始采用这种管理方式来提高营销效率和效果。智能营销管理不仅可以帮助企业更好地了解客户需求，还可以提高客户满意度，减少营销成本，提高营销效果。
本文将介绍智能营销管理中的人工智能与自然语言处理技术，并通过实际应用场景和代码实现讲解来加深读者的理解。
二、技术原理及概念
2.1.基本概念解释智能营销管理中的人工智能技术包括自然语言处理技术、机器学习技术和数据挖掘技术等。自然语言处理技术是指通过对自然语言进行分析和处理，来识别和理解客户的语言和行为。机器学习技术是指通过对数据进行分析和训练，来建立模型和算法，从而实现对客户的分析和预测。数据挖掘技术是指通过对历史数据进行分析和挖掘，来发现隐藏在数据中的模式和规律，从而为客户提供更好的服务。
2.2.技术原理介绍智能营销管理中的自然语言处理技术主要包括词向量、句法分析和语义分析等。词向量是一种用于表示文本内容的向量，它可以通过对文本进行分析和训练，来预测文本中下一个词语的概率。句法分析是一种用于分析句子结构的技术，它可以通过对句子进行分析和训练，来识别和理解句子中的语法规则和语义关系。语义分析是一种用于分析文本内容和语义关系的技术，它可以通过对文本进行分析和训练，来识别和理解文本中的语义信息和上下文关系。
智能营销管理中的机器学习技术主要包括分类和回归分析等。分类技术是指通过对数据进行分类，来识别和理解数据中的模式和规律。回归分析技术是指通过对数据进行预测，来模拟客户的消费行为和偏好，从而更好地为客户提供个性化的服务。
2.3.相关技术比较目前，智能营销管理中常用的人工智能技术主要包括自然语言处理技术和机器学习技术。
在自然语言处理技术方面，常用的技术包括词向量、句法分析和语义分析等。这些技术可以有效地对客户的语言和行为进行分析和预测，从而提高营销效率和效果。
在机器学习技术方面，常用的技术包括分类和回归分析等。这些技术可以有效地对客户的数据进行分析和挖掘，从而发现隐藏在数据中的模式和规律，为客户提供更好的服务。
三、实现步骤与流程
3.1.准备工作：环境配置与依赖安装在智能营销管理中，需要进行环境配置和依赖安装。环境配置包括软件包安装和依赖配置等。依赖配置是指在软件包安装前，需要对软件包中的依赖项进行配置。