人工智能的三大核心驱动力，分别是什么
人工智能技术和产品已经渗透到我们工作、生活的方方面面。未来，人工智能的发展将主要依靠哪些技术推动呢？大数据、算法、超级计算这三大计算将是人工智能的核心驱动力。
一、人工智能的诞生历程
人工智能概念最早可以追溯到古希腊时期，在火神的故事里就提到过智能机器人与人工生物的概念。可以说，人工智能概念的雏形最早是来自科幻小说和神话故事。1942年，美国科幻巨匠阿西莫夫在其巨作《我，机器人》的引言中提出：“机器人学三大法则”，这三大法则也成为后来学术界默认的研发原则。1950年，英国数学家阿兰？图灵在《思想》杂志上发表了一篇题为《计算机器与智能》的论文。2014年，在英国皇家学会举行的一次图灵测试中，一台来自俄罗斯超级计算机尤金？古斯特曼顺利通过了图灵测试，这是图灵测试提出六十多年来首次有机器通过该测试。这台叫尤金？古斯特曼的超级计算机的33%回答骗过了裁判，让裁判以为和他交流的是人而非机器。1956年，在美国最悠久的世界顶尖学府――达特茅斯学院举行的一次会议上，著名计算机科学家约翰？麦卡锡正式提出“人工智能”一词，并说服与会者接受该词作为本领域的专用名称。这次会议也当做人工智能正式诞生的标志。
二、人工智能的定义
人工智能涉及的学科非常多。比如说计算机科学、脑科学、哲学、心理学、语言学等。学术界目前还没有统一的人工智能定义，不同研究方向的专家对人工智能的理解不一样，定义也有所侧重。目前比较通俗的定义是：人工智能就是用人工的方法在机器上实现的智能，被称为机器智能。
根据人工智能的智能水平，从低到高可以划分为三个层次，第一个层次是计算智能，就是能存会算，各种棋类游戏、专家系统体现的就是计算智能；第二个层次是感知智能，就是能听会说、能看会认，像语音助手、人脸识别、看图搜图和无人驾驶体现的就是感知智能；第三个层次是认知智能，就是能理解会思考，这是人工智能领域专家们正在努力的方向，比如说微软小冰就具有非常初级的理解语意的能力。
三、人工智能的核心驱动力
人工智能有三大核心驱动力，大数据、算法和超级计算。
第一大核心驱动力――大数据
在人类发明的史上，很多发明都是从模仿动物开始，比如说为了实现飞行梦想模仿鸟，历史上有各种关于模仿鸟试图飞行的记载，用这种方法飞行的结果可想而知，肯定都以失败告终。于是，我们把使用这种方法论的人统称为飞鸟派”，早期研究人工智能的基本上都是飞鸟派”，因为他们认为计算机要获得智能必须模仿人的思考模式。比如说当时的语音识别研究，几乎所有的专家都把精力投入到教会计算机理解人类的语言上，研究进展缓慢。上世纪七十年代初，美国康奈尔大学有位叫贾里尼克的教授在做语音识别研究时另辟蹊径，换了个角度思考机器语音识别这个问题。将大量的数据输入计算机里，让计算机进行快速的匹配，通过大数据来提高语音识别率。于是复杂的智能问题被转换成了简单的统计问题，处理统计数据正是计算机的强项。从此，学术界开始意识到，让计算机获得智能的钥匙其实是大数据。
什么是数据呢？你可能会认为大数据就是一堆数字组成的，其实数据的范畴比数字大得多，网上所有的信息都可以称为数据，通俗理解，大数据就是用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合。
大数据有三大特征：体量大、多维度、全面性。
第一个特征就是体量大。随着物联网和移动互联网等信息技术的广泛应用，人类产生的数据量正在呈指数级增长，每年以约50%的速度增长，大约每两年翻一番。第二个特征就是多维度。百度曾经发布过《中国十大吃货”省市排行榜》。百度并没有做民意调查和饮食文化的研究，这个结果是怎么得出来的？百度是从其“百度知道”这个知识问答分享平台的7700万条和吃有关的问题里挖掘”出来的。这些问题包含的数据维度很多，包含食物的做法、成分、价格，还包括参与问答的人的地理位置、个人信息，上网工具和浏览器等信息。百度根据这些不同维度的信息分析出各地区的饮食习惯。如果再结合每个人使用的手机或电脑的品牌型号，经常浏览或购买的商品信息，再加上居住和工作位置信息，就可以分析他们的收入情况，从而得出不同收入阶层的人的饮食习惯。
第三个特征就是全面性。2016年，特朗普当选美国总统让很多人感到意外，特朗普的当选甚至被称为当年的黑天鹅”事件。因为选前的各种民调都显示希拉里支持率大幅领先，大部分主流媒体也看好希拉里，但是结果却大相径庭。但有家叫新创的印度公司开发的人工智能系统MogIA一直就预测特朗普将胜出。跟传统调查公司主要依靠访谈和问卷调查不同，MogIA的判断依据是收集自Google、Facebook和Twitter等网站的超过2000万个数据点，2000万个数据点采集的数据明显比传统抽样调查只有几万甚至只有几千的调查数据更为全面，更能准确的反映民众的真实想法。采集这么多数据，过去是无法想象的，但是现在我们能做到，甚至做到采集全部的数据。印度的新创公司这次就是胜在其调查数据的全面性上。
第二大核心驱动力――算法
传统的对象识别模式是由研究人员事先将对象抽象成一个模型，再用算法把模型表达出来并输入计算机。这种人工抽象的方法具有非常大的局限性，识别率也很低。幸运的是，科学家从婴儿身上得到了启发。没有人教过婴儿怎么看”，都是他们自己从真实世界自学的。如果把孩子的眼睛当做是一台生物照相机的话，那这台相机平均每200毫秒就拍一张照――这是眼球转动一次的平均时间。到孩子3岁的时候，这台生物相机已经拍摄过上亿张的真实世界照片。这给科学家很好的启发，能不能给计算机看非常多猫的图片，让计算机自己抽象出猫的特征，自己去悟什么是猫，这种方法被称为机器学习。谷歌就采用这种机器学习方法开发出了猫脸识别系统，而且准确度非常高。
机器学习除了在对象识别领域外，在其他领域也得到了广泛使用，并取得了让人激动人心的成果。搜索引擎、语音识别技术、自然语言处理、图像识别、推荐系统、专家系统和无人驾驶技术等领域在机器学习算法的推动下取得了长足进步，机器智能水平有了很大的提升，但是理解能力和想象力仍是短板。
第三大核心驱动力――超级计算
有了大数据和先进的算法，还得有处理大数据和执行先进算法的能力。每个聪明的人工智能系统背后都有一套强大的硬件系统。目前世界运算速度最快的超级计算机是中国的神威？太湖之光，峰值性能达每秒12.5亿亿次，运算速度相当于普通家用电脑的200万倍，神威？太湖之光一分钟的运算量需要全球72亿人用计算器不间断运算32年。超级计算机一个国家科技发展水平和综合国力的反映。没有超级计算机，天气预报不可能预报15天，中国的大飞机研制不可能进展如此之快，另外，核武器的爆炸模拟、地震预警、药物研发等领域也离不开超级计算机。
云计算：一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算速度，计算能力堪比超级计算机。云中的单个计算机性能可能非常一般，甚至就是普通电脑，但是很多一般加在一起的实力却不能小觑，就像俗语说的三个臭皮匠能顶个诸葛亮，集腋能成裘。
大数据、算法、超级计算三者相辅相成、相互依赖、相互促进，共同推动人工智能向前发展。
本文转载自：多智时代网
人工智能的五大核心技术
计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术，它们均会成为独立的子产业。
计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
计算机视觉有着广泛的应用，其中包括：医疗成像分析被用来提高疾病预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。
机器视觉作为相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是“已经解决的问题”，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大，某些计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。
机器学习机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越准确。
机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探，以及公共卫生等。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。
现如今，机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一，在2011~2014年这段时间内就已吸引了近10亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。
自然语言处理自然语言处理是指计算机拥有的人类般的文本处理的能力。比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式，但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本。例如，自动识别一份文档中所有被提及的人与地点；识别文档的核心议题；在一堆仅人类可读的合同中，将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成，后者仅针对简单的文本匹配与模式就能进行操作。
自然语言处理像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布，举例来说，就是某一串给定字符或单词表达某一
特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字，通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来，比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准，用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。
因为语境对于理解“timeflies”（时光飞逝）和“fruitflies”（果蝇）的区别是如此重要，所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄，这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈，自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义，自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文，等等。
机器人将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。
语音识别语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词（“buy”和“by”听起来是一样的）方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术，比如描述声音和其出现在特定序列与语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino抯Pizza，最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。
上述5项技术的产业化，是人工智能产业化的要素。人工智能将是一个万亿级的市场，甚至是10万亿级的市场，将会为我们带来一些全新且容量巨大的子产业，比如机器人、智能传感器、可穿戴设备等，其中最令人期待的是机器人子产业。
机器人应用的分法有很多种，从应用层面可以粗略地分为以下几个类别。第一个类别是工业级机器人，像富士康这种公司已经运用得很好了，因为劳工成本越来越高，用工风险越
来越高，而机器人则可以解决这些问题。第二个类别是监护级机器人，它可以在家里和医院里作为病人、老人或孩子的护理，帮助他们做一定复杂程度的事情。中国对监护级机器人需求其实更迫切一些，因为中国人口红利在下降，同时老龄化又不断地上升，这两个矛盾，机器人都可以帮助解决。因此，这个领域的需求在民用市场占比很大。第三个类别就是探险级机器人，用来采矿或者探险等，大大避免了人所要经历的危险。此外还有用来打仗的军事机器人等。
网络媒体BusinessInsider预测，机器人将在许多岗位上取替人类：电话营销员、校对员、手工裁缝师、数学家、保险核保人、钟表修理师、货运代理商、报税员、图像处理人员、银行开户员、图书馆员、打字员等。因为它们的价格竞争力惊人。麦肯锡全球研究院的研究表明，当中国制造业工资每年增长10%~20%时，全球机器人的价格每年下调10%，一台最便宜的低阶机器人只需花费美国人年平均工资的一半。国际研究机构顾能预测：2020年机器人将导致全球新一波失业潮。
同时，人工智能技术的发展还将让许多旧产业获得改头换面式的新生，其中最典型的是汽车产业。汽车产业已存在上百年了，其间的变革也是非常大的，但驾驶汽车的始终是人，可最近几年，随着谷歌等公司的大力投入，机器或者说某种自动化的系统已经有望取代人来驾驶汽车，从而形成一个市场容量巨大的新产业，即无人驾驶汽车产业。这个产业的规模也将是万亿级甚至是10万亿级的。而且，这个产业还将与新能源产业叠加、融合在一起，形成“车联网＋能联网＋互联网＋电动汽车”的复合产业——未来，我们会把插电式汽车和氢燃料汽车作为发电厂使用，从而使新能源汽车成为电网的一部分，成为新能源的供给者，与现在一些装有太阳能发电系统的房屋是太阳能的供给者一样。
毫无疑问，与互联网一样，智能技术会向几乎所有旧产业渗透。华泰证券在一份人工智能产业的研究报告中提及了九大行业：生活服务O2O、医疗、零售业、金融业、数字营销业、农业、工业、商业和在线教育。实际上，将获得新生的旧产业还有许多，如军事、传媒、家居、医疗健康业、生命科学、能源、公共部门……甚至包括受VR/AR（虚拟现实与增强现实）技术发展影响而产生的虚拟产业。
人工智能的三大核心技术，你知道吗
人工智能是当下最具前瞻性的领域之一，也是未来发展方向的主要方向之一。人工智能的核心技术作为人工智能领域研究发展的基础，一直备受关注。
人工智能的三大核心技术
一、机器学习
机器学习是指让机器在没有显式编程的情况下，通过学习数据的方法，改善其先前的表现。机器学习的主要方法包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等。其中，监督学习是指从已有的标签数据中学习预测模型，非监督学习是指从未标注的数据中找出隐藏的模式。半监督学习是监督学习与非监督学习的结合体，强化学习则是让机器根据反馈信号逐步调整自己的行为。
机器学习的应用非常广泛，例如自动驾驶、智能客服、智能音箱等都是采用机器学习的技术。
二、自然语言处理
自然语言处理是指让机器理解并处理人类语言的技术。自然语言处理是一个涉及语言学、计算机科学和人工智能的交叉领域，它在涉及到自然语言的信息处理中扮演着重要的角色。自然语言处理的主要任务包括语言理解和语言生成，其中语言理解是指让计算机识别和理解人类的语言，而语言生成则是指让计算机能够生成人类理解的语言。
自然语言处理的应用场景包括文本分类、机器翻译、智能客服等。
奕优科技
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三、深度学习
深度学习是机器学习的一个分支，它是一种用多个处理层组成的神经网络，通过不断的反向传播来进行训练。深度学习的目标是让机器能够模拟人脑的结构和工作方式。
深度学习的应用也非常广泛，例如人脸识别、语音识别、图像识别等。
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总的来说，机器学习、自然语言处理和深度学习是人工智能的三大核心技术。这三种技术在不同的领域应用可以提升效率、降低成本、提供更好的用户体验等。未来随着技术的不断发展，这三种技术的应用范围将继续扩大。