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人工智能 领域六大分类 人工智能的六大领域有哪些方面

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。

百度:持续打造人工智能领域的中国标杆

从创建百度的第一天起,百度董事长兼CEO李彦宏对百度的期待始终如一:相信技术可以改变世界。“10年前,我们意识到,人工智能技术可能已经成熟到可以解决搜索问题,以及搜索以外的很多问题,我们开始大举投入人工智能技术的研发,期待用技术让复杂的世界更简单。”李彦宏说,“当下,‘明天’正在变成‘今天’。过去10年,我们打基础、建生态,在人工智能大潮奔涌而来的今天,百度成为了领先的AI生态型公司。”

探索人工智能的“先行者”

搜索的核心是更好地理解用户的搜索查询,并通过匹配搜索结果中最相关的信息来回答问题的能力。李彦宏曾在印度理工学院举办的Shaastra2020科技节上提及,搜索本质上是一个人工智能的问题。

2010年,百度开始探索人工智能,以期通过AI技术更好地将用户的搜索意图与海量互联网信息匹配。

如今,作为中文搜索引擎的标杆,百度使用人工智能和大数据等新兴技术,通过学习关键词搜索与搜索结果之间的紧密联系来最好地满足用户意图。宝贵的意图洞察力,加上大数据软件技术大量处理及索引海量互联网信息,帮助百度创建庞大的知识图谱,以改善用户体验。

据百度首席技术官王海峰介绍,百度构建了有5500亿知识的大规模知识图谱,通过融合大规模知识,研发知识增强的深度学习方法,在解决语义理解问题上,参数规模相同的情况下可以取得语义理解效果的大幅提升。同时,基于知识和语义表示关联并统一表示跨模态信息,在知识增强语义理解的基础上,百度实现了语音、视觉和语言跨模态的语义理解。

截至2020年12月,百度AppMAU已达5.44亿。同时通过引入百家号账户、智能小程序及托管页等AI支柱进一步加深百度对用户的深刻了解,成为中国领先的搜索加信息流应用。

人工智能领域的中国标杆

目前,我国的人工智能等新兴技术发展已经走在世界前列。根据灼识咨询报告,2019年,我国已发表AI研究论文总数全球排名第一,AI专利申请数目全球排名第一,AI公司总数全球排名第二。2015年至2019年,我国AI公司的融资额亦是全球最高。自2015年起,我国于AI的投资已超越美国,2019年达467.6亿美元,美国则为386.5亿美元。

而百度是迄今国内唯一可提供从芯片设计到深度学习框架及应用层面全栈式AI能力的公司,基础设施包括人工智能芯片、深度学习框架、核心人工智能能力(例如自然语言处理、知识图谱、语音识别、机器翻译、计算机视觉和增强现实等)及开放式人工智能平台已广泛应用及使用。

“最近10年,我们在深度学习、对话式人工智能操作系统、自动驾驶、AI芯片等前沿领域投资,让我们成为一个拥有强大的互联网用户基础的AI生态型公司。”李彦宏说道。2020年,百度的总收入为人民币1071亿元,同期研发投资为人民币195亿元,占总收入的18%。

百度的核心业务由人工智能驱动,人工智能技术在为百度核心业务提供支持方面发挥着关键作用,其AI技术创新获得了全球社区的高度认可。例如,自然语言处理框架ERNIE是首个在GLUE(通用语言理解评估,被广泛认为是测试AI语言理解的基准)上得分超过90分的AI模型,获得2020年世界人工智能大会最高荣誉奖项SAIL(卓越AI引领者)奖。

得益于百度提前布局,百度如今已成为人工智能领域的中国标杆。截至2020年10月30日,百度拥有中国最多的人工智能专利数量以及人工智能专利申请数量,百度全球AI专利申请量已超过1万件,其中中国专利7000多件,并在语音识别、自然语言处理、知识图谱和自动驾驶4个细分领域排名第一,展现出深厚的技术底蕴以及持续的创新能力。据中国信通院《全球人工智能产业数据报告》显示,百度是唯一一家在语音语义技术领域专利申请量和授权量均上榜全球前十的中国企业。

攻占产业智能化高地

目前,百度正通过深度学习框架、通用算法、基础算法库、数据分析挖掘和分布式计算等人工智能和大数据软件提供在线营销技术服务,支持智慧城市、智能交通等系统建设。

随着AI技术的应用的越来越频繁,百度也在通过核心人工智能技术引擎——“百度大脑”不断拓展新的人工智能业务,成绩斐然。百度依托百度大脑、飞桨、芯片、智能云、数据中心等在内的新型AI基础设施,推动智慧城市、智能交通、智慧金融、智慧能源、智慧医疗、智能制造(含工业互联网)等产业智能化升级。

全球知名咨询机构IDC发布的《中国人工智能云服务市场研究报告(2020H1)》报告显示,在中国AI公有云服务市场,百度智能云市场份额排名中国第一。这是百度智能云连续三次在AICloud市场排名第一。其中,百度智能云在人体识别、图像视频、自然语言处理等领域市场份额第一,整体行业用户认知度最高。通过将AI技术深入到B端、G端的场景,为客户提供各种云服务及AI解决方案,目前百度智能云已经在金融、医疗、旅游、交通等领域落地。百度2020年财报数据显示,第四季度,百度智能云营收同比增长了67%,年化收入约130亿元,营收增速超过百度整体水平,进入了强劲增长的快车道。

同时,百度的AI解决方案已成为关键垂直行业的标准。例如,在智能交通行业,百度是发展车路协同(V2X)道路基础设施的先锋及行业领导者。百度已于十多个城市(包括北京、上海、重庆及广州)落地智能交通项目,用AI技术帮助现代化城市改善交通状况、道路安全及空气质量。百度的V2X道路基础设施亦用作智能车辆道路协调平台。例如,其可为智能车辆(自动驾驶服务、智能EV、robotaxis及联网车辆)提供有关周围交通及道路状况的信息,因此为交通相关应用程序定义标准,继而推动行业采纳应用。

在智能驾驶领域,Apollo自动驾驶业务投入7年、面市3年多以来,已经与10家中国及全球车企达成战略合作,在美国加州及国内北京、长沙等地均获得无人驾驶测试许可,测试车队规模已达500辆,获得专利数2900件,测试里程总计超过700万公里。另外面向公众,百度也在北京、长沙和沧州推出了无人出租车服务Robotaxi。

在智能音箱领域,Canalys数据显示,2020年上半年,小度智能音箱全品类出货量全国第一,也是自2019年至今累计出货量全国第一;其中,在智能屏细分市场领域,2020年Q2小度智能屏全球出货量稳居第一,同时位列全球有屏智能音箱历史总出货量第一。

AI持续赋能生态

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的“头雁”效应。

作为人工智能领域标杆的百度,也正通过其AI能力的独特广度及深度为百度所有业务提供了差异化的技术基础。百度将领先的AI技术开放给开发者及合作伙伴,以AI赋能生态。

“近年来,人工智能已经越来越多渗透到各行各业,人们期待通过新技术解决各行业难题。人工智能技术需要与场景深度融合,这是未来人工智能技术发展的一大重点。”王海峰说。

人工智能开始应用于各行各业的时候,不是每个行业都有足够多精通人工智能算法的专家。因此,我们需要有便捷易用的平台,能够让开发者专注于应用的开发,加速产业创新。如百度研发的飞桨平台,解决了基础的开发、训练、部署和模型库、开发套件等问题,并开源开放,让开发者无需每一个人都从第一行算法代码写起,可以直接调用。大幅降低了应用的门槛,更快推进产业智能化。目前,百度飞桨已凝聚超265万开发者,服务10万家企业,基于飞桨平台创建了超过34万个模型,在城市、工业、电力、通信等很多关乎国计民生的领域都有飞桨在发挥作用。百度所提倡的“融合创新”更进一步强化了AI的这种“头雁”效应。

“开放是百度与生俱来的基因,百度做AI,无论是阿波罗自动驾驶,还是小度助手、飞桨深度学习框架,我们都坚定地推动开源开放,为的是让大家都少走弯路,让整个赛道更宽广,让技术发展更快,让应用普及更快。”李彦宏说道。

校对李铭

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