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人工智能的十大技术及应用 人工智能技术有哪些应用的领域

人工智能的十大技术及应用

编辑导语:人工智能从诞生以来,其理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大。本篇作者给我们介绍了人工智能的十大技术及其相关应用,一起来看看吧。

人工智能发展到现在已经将近有80年的历史。近日来特斯拉也说了自己不是汽车公司,是可再生能源公司、是机器人公司、是人工智能公司,特斯拉也明确表示未来人工智能汽车自动化驾驶的方向是视觉识别+机器学习。

人工智能从诞生以来,其理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,接下来我将给大家介绍下人工智能的十大技术及其相关应用。

一、问题求解

人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋程序。在下棋程序中应用的某些技术,如向前看几步,把困难的问题分成一些比较容易的子问题,发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋、国际象棋和围棋。

1997年5月,IBM公司研制的深蓝(DeepBlue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起,其性能达到很高的水平,并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。

二、逻辑推理与定理证明

逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证,确实称得上是一项智能任务。

为此,不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且需要某些直觉技巧。1976年7月,美国的阿佩尔(K.Appe1)笔人合作解决了长达124年之久的难题–四色定理,轰动了整个计算机界。他们用了三台大型计算机,花了1200小时。

三、自然语言理解

自然语言处理是人工智能的早期研究领域之一,已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序,这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库,能够把句子从一种语言翻译为另一种语言,执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘输入计算机的指令)。人工智能在语言翻译与语音理解程序方面已经取得可喜的成就。

四、自动程序设计

自动程序设计是人工智能的一个重要研究领域。目前已经研制出能够以各种不同的目的描述来编写计算机程序。对自动程序设计的研究不仅可以促进半自动软件开发系统的发展,而且也使通过修正自身数码进行学习(即修正它们的性能)的人工智能系统得到发展。

五、专家系统

专家系统是一个具有大量专门知识与经验的计算机程序系统,它应用人工智能技术,根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以解决那些需要专家决定的复杂问题。

专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。随着人工智能整体水平的提高,专家系统也得到发展。在新一代专家系统中,不但采用基于规则的方法,而且采用基于模型的原理。

六、机器学习

学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段。香克(R.Shank)认为:

一台计算机若不会学习,就不能称为具有智能的。

机器学习的主要目的是为了从使用者和输入数据等处获得知识,从而可以帮助解决更多问题,减少错误,提高解决问题的效率。

七、神经网络

人脑是一个功能特别强大、结构异常复杂的信息处理系统,其基础是神经元及其互联关系。对人脑神经元和人工神经网络的研究,可能创造出新一代人工智能机器。

20世纪80年代以来,神经网络研究职又得重大进展。例如,霍普菲尔德(Hopfield)提出用硬件实现神经网络,鲁梅尔哈特(Rumelhart)等提出多层网络中的反向传播(BP)算法。

目前,神经网网络已在模式识别、图像处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和工智能其他领域获得日益广泛的应用。

八、模式识别

模式识别是指识别出给定物体所模仿的标本,如文字识别、汽车牌照识别、指纹识别、语音识别等。这是一种用计算机代替人类或帮助人类的感知模式,是对人类感知外界功能的模拟,使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接收外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。

九、机器视觉

机器视觉或计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。视觉是感知问题之一。在人工智能中研究的感知过程通常包含一组操作。例如,可见的景物由传感器编码,并被表示为一个灰度数值的矩阵。这些灰度数值由检测器加以处理。

检测器搜索主要图像的成分,如线段、简单曲线和角度等。这些成分又被处理,以便根据景物的表面和形状来推断有关景物的三维特性信息。机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导以及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。

十、智能控制

智能控制是一类不需要(或需要尽可能少的)人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制,是自动控制的高级阶段。1965年,傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。十多年后,建立实用智能控制系统的技术逐渐成熟。

百度公司董事长兼首席执行官李彦宏认为,人工智能是具有显著产业溢出效应的基础性技术,能够推动多个领域的变革和跨越式发展。例如:人工智能可以加速发现医治疾病的新疗法,大幅降低新药研发成本;可以带动工业机器人、无人驾驶汽车等新兴产业的飞跃式发展;可以大幅提升国防信息化水平,加速无人作战装备的应用。人工智能技术将极大地提升和扩展人类的能力边界对促进技术创新、提升国家竞争优势,乃至推动人类社会发展产生深远影响。

以上就是人工智能的相关技术及其应用,如何让人工智能带给生活更大提升,不仅仅是技术上的创新,也需要更多的人工智能专业产品经理去思考。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

目前人工智能技术,主要有应用于哪些领域

1、虚拟个人助理

经常使用手机的你一定对GoogleNow和Cortana这些虚拟个人助理不会陌生。只要你说出命令,他们就会帮助你找到有用的信息。例如,你可以问“最近的川菜馆在哪儿?”,“我今天的日程有什么安排?”,“提醒我八点钟给某某某打电话”,然后,虚拟个人助理就可以通过查询信息,然后向手机中的其他app发送对应的信息来完成指令。

这一看似简单的过程实际上就有人工智能的介入,并且扮演着重要的角色。在语音唤醒虚拟个人助理的时候,人工智能会收集你的指令信息,利用该信息进一步识别你的语音,并为你提供个性化的结果,最终会让你觉得越来越好用,达成越用越好用的结果。微软表示,自家的Cortana(中文名叫小娜)可以“不断了解用户”,最终将培养出预测用户需求的能力。

2、智能汽车

你可能还没看到有人上班一边开车,一边看报纸,但自动驾驶汽车确实越来越接近现实。Google旗下的自动驾驶汽车项目和特斯拉的“自动驾驶”功能是最新的两个例子。自动驾驶技术毫无疑问是基于人工智能之上的技术,并且目前发展速度极为迅猛。从英特尔今年年初收购以色列自动驾驶汽车公司Mobileye可见一斑。

今年早些时候华盛顿邮报还有过报道,称Google开发了一种算法,能让自动驾驶汽车像人类一样学习驾驶技术。由于人工智能可以学会玩简单的视频游戏,Google让自动驾驶汽车上路前也测试相同的智能游戏。整个项目的构思在于,汽车最终能够“认清”面前的道路,并根据它所看到的内容做出相应的决策,帮助它在行驶的过程中学习经验。虽然特斯拉的自动驾驶仪功能没有这么先进,但它已经上路使用,同时这也表明此类技术肯定会蓬勃发展。

3、在线客服

现在,许多网站都提供用户与客服在线聊天的窗口,但其实并不是每个网站都有一个真人提供实时服务。在很多情况下,和你对话的仅仅只是一个初级AI。大多聊天机器人无异于自动应答器,但是其中一些能够从网站里学习知识,在用户有需求时将其呈现在用户面前。

最有趣也最困难的是,这些聊天机器人必须擅于理解自然语言。显然,与人沟通的方式和与电脑沟通的方式截然不同。所以这项技术十分依赖自然语言处理(NLP)技术,一旦这些机器人能够理解不同的语言表达方式中所包含的实际目的,那么很大程度上就可以用于代替人工服务。

4、购买预测

如果京东、天猫和亚马逊这样的大型零售商能够提前预见到客户的需求,那么收入一定有大幅度的增加。亚马逊目前正在研究这样一个的预期运输项目:在你下单之前就将商品运到送货车上,这样当你下单的时候甚至可以在几分钟内收到商品。毫无疑问这项技术需要人工智能来参与,需要对每一位用户的地址、购买偏好、愿望清单等等数据进行深层次的分析之后才能够得出可靠性较高的结果。

虽然这项技术尚未实现,不过也表现了一种增加销量的思路,并且衍生了许多别的做法,包括送特定类型的优惠券、特殊的打折计划、有针对性的广告,在顾客住处附近的仓库存放他们可能购买的产品。这种人工智能应用颇具争议性,毕竟使用预测分析存在隐私违规的嫌疑,许多人对此颇感忧虑。

5、音乐和电影推荐服务

与其他人工智能系统相比,这种服务比较简单。但是,这项技术会大幅度提高生活品质的改善。如果你用过网易云音乐这款产品,一定会惊叹于私人FM和每日音乐推荐与你喜欢的歌曲的契合度。从前,想要听点好听的新歌很难,要么是从喜欢的歌手里找,要么是从朋友的歌单里去淘,但是往往未必有效。喜欢一个人的一首歌不代表喜欢这个人的所有歌,另外有的时候我们自己也不知道为什么会喜欢一首歌、讨厌一首歌。

而在有人工智能的介入之后,这一问题就有了解决办法。也许你自己不知道到底喜欢包含哪些元素的歌曲,但是人工智能通过分析你喜欢的音乐可以找到其中的共性,并且可以从庞大的歌曲库中筛选出来你所喜欢的部分,这比最资深的音乐人都要强大。电影推荐也是相同的原理,对你过去喜欢的影片了解越多,就越了解你的偏好,从而推荐出你真正喜欢的电影。

6、智能家居设备

许多智能家居设备都拥有学习用户行为模式的能力,并通过调整温度调节器或其他设备来帮助节省资金,不仅便利、还节能。例如,屋主外出工作,设备自动打开烤箱,无须等到回家再启动,这一点非常方便。人工智能知道主人什么时候回家,就能相应的提前调整温度,而出门在外时则自动关闭设备,这样可以省下不少钱。

另一项家居设备也有人工智能的身影——照明。通过设置默认值和偏好,设备可根据你的位置和你正在做的事调整房子(内部和外部)周围的灯光。例如,看电视就暗一些,烹饪时较明亮,吃饭则亮度适中。智能家居的AI,只要你敢想,没有什么做不到。

7、大型游戏

游戏AI可能是大多数人最早接触的的AI实例。从第一款大型游戏到现在,AI已经应用了很长时间。最早期的AI甚至不能称为AI,只会根据程序设定进行相应的行为,完全不考虑玩家的反应。不过最近几年里,游戏AI的复杂性和有效性却迅猛发展。现在大型游戏中的角色能够揣摩玩家的行为,做出一些难以预料的反应。

像《孤岛惊魂》(FarCry)和《使命召唤》(CallofDuty)这种第一人称射击游戏也能很好地利用AI。敌人可以分析玩家的环境,追踪可能生存的目标。敌人也会找掩护,追踪声音,侧翼攻击,以增加胜利的可能。虽然就AI技术本身而言,在游戏中的应用有点大材小用,但是由于行业市场巨大,每年都有大量精力和资金投入其中来完善这种技术。

8、欺诈检测

你有没有收到过电子邮件或信件——询问你是否用信用卡进行了某些产品支付?如果用户的帐户存在被欺诈的风险,银行会发送此类信件,希望在汇款前确认用户个人已同意支付。人工智能通常部署来监控这种欺诈行为。

一般来说,先将大量欺诈和非欺诈性交易样本数据输入电脑,然后命令电脑分析数据,发现交易中不同类别的情况。经过足够的训练,电脑系统就将能够利用所学和种种迹象辨认出欺诈性交易。

9、安全监控

随着人们对于安全问题越来越重视,监控摄像头也越来越普及,在方便了场景记录和重现之外,也出现了新的挑战:监控摄像头所拍摄的内容仍然需要人工监测。用人力来同时监控多个摄像头传输的画面,非常容易疲倦,同时也容易出现发现不及时或者判断失误的情况。因为,非常有必要在监控摄像头系统中引入人工智能技术,借助人工智能来进行24小时无间断的持续监控。例如,利用人工智能来判断画面中是否出现异常人员,如果发现可以及时通知安保人员。

当然,目前能够实现的技术还十分有限。比如,电脑看到闪光的颜色,可能表明有人入侵或在校园周围游荡,但是识别的精确度仍然有待力高。另外,由于当前技术的限制,识别特定行为依旧比较困难,比如商店中的小偷小摸行为。但在相信在不久的将来,这种技术的改善绝非难事。

10、新闻生成

人工智能程序可以写新闻?听起来似乎很不可思议,但是这就是现实!根据美国Wired杂志统计,美联社,福克斯和雅虎都已经在利用人工智能来编写文章,例如财务摘要、体育新闻回顾和日常报道。目前,人工智能还没有涉及调查类文章,但是如果内容不是太复杂、相对简单,人工智能完全可以搞定。从这个角度来说,电子商务、金融服务、房地产和其他数据驱动型行业都可以从人工智能中受益良多。

当然,现阶段的人工智能还做不到特别完善,在录入数据填入后仍然需要一个人来调整内容,最终形成一篇完整、有条理的文章。但是,这个构想本身已经十分接近实现了。未来,也会有越来越多报道这样生成,完全实现全自动化的记者只是一个时间问题。

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