十大最热门人工智能技术人工智能领域热门技术有哪些

发表时间：2023-07-05 05:01:49

十大最热门人工智能技术

人工智能（AI）技术市场正在蓬勃发展。除了大肆炒作和媒体的日益关注外，众多初创公司和互联网巨头都在竞相加入进来，企业的投资力度和采用程度随之大幅提升。NarrativeScience公司在去年的一项调查发现，38%的企业已经在使用人工智能技术，到2018年这个比例有望增长到62%。弗雷斯特研究公司预测，2017年人工智能领域的投入将比2016年猛增300%。IDC公司估计，人工智能市场将从2016年的80亿美元，增加到2020年的470亿美元。

“人工智能”是1955年杜撰的一个术语，用来描述计算机科学领域的一个新兴分支学科。如今，人工智能包括一系列广泛的技术和工具，有些久经时间的考验，而另一些还比较新颖。为了帮助了解什么是热门技术、什么不是热门技术，弗雷斯特研究公司刚刚发布了关

于人工智能的TechRadar报告（面向应用软件开发专业人员），该报告详细深入地分析了企业应该考虑采用、以支持人类决策的13种技术。

基于弗雷斯特研究公司的分析结果，本人在下面列出了10种最热门的人工智能技术：

自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。代表性厂商包括：Attivio、CambridgeSemantics、DigitalReason、Lucidworks、NarrativeScience和SAS。语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。代表性厂商包括：NICE、NuanceCommunications、OpenText和VerintSystems。虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相报道的对象。”从简单的聊天机器人，到可以与人类进行交际的高级系统，不一而足。目前应用于客户服务和支持以及充当智能家居管理器。代表性厂商包括：亚马逊、苹果、ArtificialSolutions、AssistAI、CreativeVirtual、谷歌、IBM、IPsoft、微软和Satisfi。机器学习平台：不仅提供了设计和训练模型，并将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力，还提供了算法、应用编程接口（API）、开发工具包和训练工具包。目前应用于一系列广泛的企业应用领域，主要涉及预测或分类。代表性厂商包括：亚马逊、FractalAnalytics、谷歌、H2O.ai、微软、SAS和Skytree。针对人工智能优化的硬件：这是专门设计的图形处理单元（GPU）和设备，其架构旨在高效地运行面向人工智能的计算任务。目前主要在深度学习应用领域发挥作用。代表性厂商包括：Alluviate、克雷、谷歌、IBM、英特尔和英伟达。决策管理：引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统，并用于初始的设置/训练和日常的维护和调优。这是一项成熟的技术，应用于一系列广泛的企业应用领域，协助或执行自动决策。代表性厂商包括：AdvancedSystemsConcepts、Informatica、Maana、Pegasystems和UiPat。深度学习平台：一种特殊类型的机器学习，包括拥有多个抽象层的人工神经网络。目前主要应用于由很庞大的数据集支持的模式识别和分类应用领域。代表性厂商包括：

DeepInstinct、ErsatzLabs、FluidAI、MathWorks、Peltarion、SaffronTechnology和SentientTechnologies。

生物特征识别技术：能够支持人类与机器之间更自然的交互，包括但不限于图像和触摸识别、语音和身体语言。目前主要应用于市场研究。代表性厂商包括：3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo。机器人流程自动化：使用脚本及其他方法，实现人类操作自动化，从而支持高效的业务流程。目前应用于人类执行任务或流程成本太高或效率太低的地方。代表性厂商包括：AdvancedSystemsConcepts、AutomationAnywhere、BluePrism、UiPath和WorkFusion。文本分析和NLP：自然语言处理（NLP）使用和支持文本分析，为此它借助统计方法和

没有明确的商业理由

42%

不清楚人工智能可以用在什么地方

39%

缺乏所需的技能

33%

首先需要投入资金，以更新改造数据管理平台

29%

没有相应预算

23%

对于实施人工智能系统需要什么心里没底

19%

人工智能系统并没有得到验证

14%

没有合适的流程或治理

13%

人工智能尽是炒作，还没有落地

11%

自己没有所需的数据，或无法访问所需的数据

不清楚人工智能是什么意思

机器学习方法，为理解句子结构及意义、情感和意图提供方便。目前应用于欺诈检测

和安全、一系列广泛的自动化助理以及挖掘非结构化数据等领域。代表性厂商包括：BasisTechnology、Coveo、ExpertSystem、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd和Synapsify。

当然，如今公司企业可以从人工智能技术获得诸多好处，不过据弗雷斯特研究公司在去年进行的一项调查显示，采用人工智能方面也面临一些障碍，未打算投入于人工智能的公司表达了这些顾虑：

弗雷斯特研究公司得出结论，一旦企业克服了上述障碍，它们势必会得益于人工智能在面向客户的应用环境下加快转型，并编织成一个高度互联的企业信息网络。

人工智能八大关键技术简析

人工智能是一个非常宽泛的概念，简单来说就是对人类思维的机器模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。

近些年人工智能有了长足的进步，也一步步融入到了我们的日常生活当中，随着入门门槛的降低，使得我们这些普通人也有了更多接触人工智能的机会。今天我们就来一起了解下人工智能的八大关键技术

计算机视觉技术

计算机视觉，简称CV（ComputerVision），是一门研究如何使计算机更好的“看”世界的科学。给计算机输入图片，图像等数据，通过各种深度学习等算法的计算，使得计算机可以进行识别、跟踪和测量等功能

一般来说，CV技术主要有如下几个步骤：图像获取、预处理、特征提取、检测/分割和高级处理

计算机视觉技术近些年所取得的突破

计算机视觉技术的一些典型应用场景

自然语言处理技术

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）技术是一门通过建立计算机模型、理解和处理自然语言的学科。是指用用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理并识别的应用，大致包括机器翻译、自动提取文本摘要、文本分类、语音合成、情感分析等。

自然语言处理的技术层次

从2008年开始，自然语言处理技术的发展也是突飞猛进，从最初的词向量到2013年的word2vec，将深度学习与自然语言处理深度结合在一起，并在机器翻译、问答系统，阅读理解等多个方面取得了一定成功。

NLP技术可以分为基础性研究和应用性研究，语音和文本是两个重点方向。各大厂也纷纷入局，并都取得了相当不错的成绩

跨媒体分析推理技术

以前的媒体信息处理模型往往是针对单一的媒体数据进行处理分析，比如图像识别、语音识别，文本识别等等，但是现在越来越多的任务需要跨媒体类别分析，即需要综合处理文本、视频，语音等信息。

对于该项技术，业界也取得了非常不错的成绩

智适应学习技术

智适应学习技术（IntelligentAdaptiveLearning），是教育领域最具突破性的技术。该技术模拟了老师对学生一对一的教学过程，赋予了学习系统个性化教学的能力。在2020年之后，智适应学习技术得到了快速发展，背后的推动里有强大的计算能力和海量的数据，更重要的还有贝叶斯网络算法的应用。

群体智能技术

群体智能（CollectiveIntelligence）也称集体智能，是一种共享的智能，是集结众人的意见进而转化为决策的一种过程，用来对单一个体做出随机性决策的风险。

群体智能的四项原则

群体智能也有很多应用案例

自主无人系统技术

自主无人系统是能够通过先进的技术进行操作或管理，而不需要人工干预的系统，可以应用到无人驾驶、无人机、空间机器人，无人车间等领域。

智能芯片技术

一般来说，运用了人工智能技术的芯片就可以称为智能芯片，智能芯片可按技术架构、功能和应用场景等维度分成多种类别。

智能芯片分类

脑机接口技术

脑机接口（Brain-ComputerInterface）是在人或动物脑与外部设备间建立的直接连接通道。通过单向脑机接口技术，计算机可以接受脑传来的命令，或者发送信号到脑，但不能同时发送和接收信号；而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。

脑机接口在各行业中的应用

好了，以上就是今天介绍的人工智能八大关键技术

参考资料：中科院人工智能发展白皮书

6大人工智能应用关键技术，终于有人讲明白了

导读：我国《人工智能标准化白皮书（2018年）》中也给出了人工智能的定义：“人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。”

人工智能的核心思想在于构造智能的人工系统。人工智能是一项知识工程，利用机器模仿人类完成一系列的动作。根据是否能够实现理解、思考、推理、解决问题等高级行为。

在未来，人工智能应用主要会体现如下几大核心技术特点。

作者：达观数据

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01机器人流程自动化（RoboticProcessAutomation，RPA）

RPA（RoboticProcessAutomation，机器人流程自动化）的定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。

与大家通常所认为的具备机械实体的“机器人”不同，RPA本质上是一种能按特定指令完成工作的软件，这种软件安装在个人计算机或大型服务器上，通过模拟键盘、鼠标等人工操作来实现办公操作的自动化。

▲图1-1RPA是未来办公创新和发展的趋势

RPA也被形象地称为数字化劳动力（DigitalLabor），是因为其综合运用了大数据、人工智能、云计算等技术，通过操纵用户图形界面（GUI）中的元素，模拟并增强人与计算机的交互过程，从而能够辅助执行以往只有人类才能完成的工作，或者作为人类高强度工作的劳动力补充。

自2015年以来，人工智能技术和RPA在同一时间大幅度发展和进步，恰好相辅相成，汇合在了一起。自然而然地，RPA和AI两者的结合运用，带来了一股非常独特的智能化应用的发展潮流，我们称之为智能RPA技术，或者IPA技术（IntelligentProcessingAutomation），即智能流程自动化技术（如图1-2所示）。

▲图1-2智能RPA的构成：RPA+AI=IPA

换句话说就是，RPA是基础，需要与其他技术手段整合在一起，方能实现IPA及其优势。

商业社会对流程自动化的功能的期望将与日俱增，将机器学习等AI技术运用到RPA中，将人工智能功能集成到产品套件中，以提供更多类型的自动化功能，已经成为未来RPA发展的主流趋势。

02光学字符识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）

OCR技术是指利用电子设备（例如扫描仪或数码相机）将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。通俗地说就是，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，以获取文字及版面信息的技术。

OCR技术一般可分为如图3-1所示的5个阶段。

▲图3-1OCR技术的5个阶段

下面具体说明OCR的识别流程。

1.图像处理

针对图像的成像问题进行修正。常见的图像预处理过程包括：几何变换（透视、扭曲、旋转等）、畸变校正、去除模糊、图像增强和光线校正、二值化处理等。

2.文字检测

检测文本所在位置、范围及其布局，通常还包括版面分析和文字行检测等。文字检测解决的主要问题是哪里有文字，文字的范围有多大。

文字检测采用的处理算法一般包括：Faster-RCNN、Mask-RCNN、FPN、PANet、Unet、IoUNet、YOLO、SSD。

3.文字识别

在文本检测的基础上，对文本内容进行识别，将图像中的文本信息转化为计算机可识别和处理的文本信息。文字识别主要解决的问题是每个文字是什么。

文字识别常采用的处理算法包括：CRNN、AttentionOCR、RNNLM、BERT。

4.文本抽取

从文字识别结果中抽取出需要的字段或要素。

文本抽取常采用的处理算法包括：CRF、HMM、HAN、DPCNN、BiLSTM+CRF、BERT+CRF、Regex。

5.输出

输出最终的文字识别结果或者文本抽取结果。

03机器学习/大数据分析

机器学习/大数据分析是一种用于设计复杂模型和算法并以此实现预测功能的方法，即计算机有能力去学习，而不是依靠预先编写的代码。它能够基于对现有结构化数据的观察，自行识别结构化数据中的模型，并以此来输出对未来结果的预测。

机器学习是一种通过“监督”和“无监督”学习来识别结构化数据中的模式（例如日常性能数据）的算法。监督算法是指在根据自己的输入做出预测之前，会从输入和输出的结构化数据集来进行学习。无监督算法是指观察结构化数据，并对已识别的模式提供相关见解。

机器学习和高级分析可能会改变保险公司的游戏规则，例如，在提高合规性、降低成本结构，以及从新的见解中获得竞争优势。高级分析已经在领先的人力资源部门中得到了广泛应用，主要用于确定和评估领导者和管理者的核心品质，以便更好地预测行为、规划职业发展道路和下一任领导岗位归属。

04自然语言生成（NaturalLanguageGeneration，NLG）

计算机具有与人一样的表达能力和写作能力，它遵循某种规则，将从数据中观察到的信息转换成高质量的自然语言文本。例如，自动识别会议邮件中的主题、数字地名、人名地址并生成行程表备忘录，或者识别出合同条款的关键内容并将摘要的重点生成列表。

关于自然语言生成及自然语言处理的详细介绍，请阅读《详解自然语言处理5大语义分析技术及14类应用（建议收藏）》

05智能工作流（SmartWorkflow）

智能工作流是一种用于流程管理的软件工具，其中集成了由人和机器共同执行的工作，允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态，以便于管理不同组之间的切换，包括机器人与人类用户之间的切换，同时还能提供瓶颈阶段的统计数据。

随着社会和科技的不断进步，各个领域都开始逐步朝着自动化、智能化的方向快速发展。工作流相关技术的研究也越来越受重视，并广泛地应用于制造业、软件开发、银行金融、生物医学等不同领域。

工作流不但能够自动化地处理相关的活动和任务，减少人机交互处理过程中带来的潜在错误，而且能够精确化每一个处理步骤，最大化地提高生成效率，并且将工作流应用到动态、可变且灵活的应用场景当中。

近年来，在大数据、人工智能的背景下，工作流中的业务流程日趋复杂，所面临的环境和数据也日趋复杂，由需求分析引起的业务过程重新建模或由维护升级引起的过程模式变更和改进也变得越来越频繁。

在这种动态多变的复杂环境下，如何快速识别出任务，然后快速高效并有针对性地处理工作流问题，已成为目前工作流任务研究的关键问题。

RPA软件机器人在工作过程中，也会遇到很多类似的情况。工作流的复杂多变，会导致RPA作业流程的复杂多变，使其无法做到自适应，这将会大大影响RPA软件机器人的作业效率。

因此，需要通过智能工作流的技术，实现动态地调整RPA里的任务设定，以及RPA业务流程的自动变更和自动升级，在智能工作流的指导下实现自适应作业模式。

实现智能工作流的方法有很多，比如，美国J.H.Holland教授提出的基于遗传算法的工作流调度，PandeyS等提出的基于粒子群优化算法的启发式算法（PSO）可用于不同资源的智能调度。除此之外，还有很多基于自然界和仿生学的智能算法，比如，混合蛙跳算法、布谷鸟搜索算法、蝙蝠算法、人工蜂群算法等。

目前比较常见的方法是实现一种基于智能规划的工作流处理模式，该模式不再是单纯地将不同的活动当作对彼此没有影响的单独事件，而是有针对性地考虑多个事件的共同影响。

该模式充分考虑了工作流和智能规划之间的相似之处，通过智能规划推导出不同工作流任务之间的内在逻辑关系，并从其他的渠道和外部信息中充分挖掘潜在的关系。

逐步改进传统工作流中的问题，使用全新的智能规划的手段，从表面动作中挖掘出潜在的信息，过滤噪声数据，进而实现流程的自动修正，最后，通过前面得出的结论，有针对性地修改之前的RPA作业流程，实现自适应性的作业模式和作业过程。

06认知智能体（CognitiveAgent）

认知智能体是一种结合了机器学习和自然语言生成的技术，并在此基础上加入情感检测功能以做出判断和分析，使其能够执行任务，交流沟通，从数据集中学习，甚至根据情感检测结果作出决策。换句话说，机器会像人一样产生“情感共鸣、精神共振”，真正成为一个完全虚拟的劳动力（或者智能体）。

在客服领域，英国某汽车保险公司通过使用认知智能体技术，将客户转化率提高了22%，验证错误率降低了40%，整体投资回报率达到了330%。

当然，德勤、安永等咨询公司也坦然表示，就现阶段许多企业的流程管理与系统的基础能力来看，仍存在着大量的基础建设工作有待开展。而打造智能流程自动化所需的部分核心技术（例如认知智能体等）也还停留在雏形阶段。

智能包含三个方面，分别是计算智能、感知智能和认知智能。

在计算智能方面，计算机的速度早已远远超过人工的效率。

在感知智能方面，随着OCR、NLP等技术的发展，目前也已经能够实现很多的效果。

但是在认知智能方面，即使在某些特定领域，自然语言的处理也已经可以得到比人工更好的成绩，但是在某些领域，特别是知识理解、知识推理、知识判断等方面，还有很多需要逐步积累、逐步完善的地方。

按照机器能否产生自我认知和机器人的适用范围，人工智能分为弱人工智能和强人工智能，其中弱人工智能里的机器没有自我意识，不具备真正的推理和独立解决问题的能力，通常只适用于解决特定条件下的某种问题。当前人工智能的研究主要在弱人工智能领域。

而在强人工智能方面，机器具有一定的自我意识，能够通过学习拓展功能。对于当前不具备的功能或者当前不了解的知识，能通过自行学习获得。

当前条件下，全面的强人工智能还面临技术能力、社会伦理等多方面的挑战，但是在某些领域的特定场景下，具备认知智能能力和学习能力的人工智能软件，不仅能够优化作业流程、快速响应、覆盖更多不同的情况，同时还能够最大限度地避免技术风险和应用风险，是一个非常有价值的研究方向。

认知智能有很多种定义，其中，复旦大学肖仰华教授曾经提到过，所谓让机器具备认知智能是指让机器能够像人一样思考，而这种思考能力具体体现在如下几个方面。

第一，机器具备能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力。

第二，机器具备能够解释数据、解释过程进而解释现象的能力。

第三，机器具备推理、规划等一系列人类所独有的认知能力，也就是说认知智能需要解决推理、规划、联想、创作等一系列复杂任务。

智能体是指驻留在某一环境下，能够持续自主地发挥作用，具备驻留性、反应性、社会性、主动性特征的计算实体。根据著名人工智能学者，美国斯坦福大学Hayes-Roth教授的理论“智能体能够持续执行三项功能：感知环境中的动态条件、执行动作影响环境、进行推理以解释感知信息、求解问题和决定动作”。

从前面的定义我们可以看出，认知智能体能够感知到环境中的动态条件，然后根据这些条件执行相应的动作来影响现有的环境，同时其还能够用推理来解释感知信息，求解相关问题，决定后续动作。

将认知智能体与RPA相结合，我们能够得到一个具备认知智能的机器人，它可以根据所涉及的应用系统和其他环境的变化动态感知下一步需要做的事情，同时执行相应的动作来影响对应的环境信息，实现智能录入、智能监控、智能文档处理和辅助判定。

与此同时，认知智能体通过RPA技术在处理业务的同时，还能够学习到相关的经验和知识，逐步掌握识别重点的能力。

认知智能体的研究包含了多种不同的方法，近年来，随着分布式人工智能、信息科学和网络科学的不断发展，面向动态环境下的分布式协同决策已经成为认知智能体的一个重要的研究方式。这种方式在以多无人机系统、多机器人系统为代表的典型无中心式多智能体系统中得到了广泛的应用。

与此同时，受限于自身设计，智能体对所在环境和系统常呈现出信息的部分可观测特征，而有限的智能体之间的交互和外部的约束也使得获得全局信息需要付出极高的代价。

同时，无中心式的多智能体系统在应用中呈现出了与社会网络相类似的自组结构和相应的复杂网络特征，即网络中单个智能体通常仅能连接/交互所在局部网络中的小部分智能体，传统的集中式协同模型则不再适用。

此外，类似于社会网络中人与人之间的有限信息交换便可大大提升个体的决策效率，同样的方法能否应用到相应的研究当中，也处于不断的尝试过程中。

关于作者：达观数据，中国智能RPA领域的龙头企业，独立开发了全套“RPA+AI”系统，拥有核心知识产权。达观智能RPA产品是业界不依赖微软底层开发框架、未使用第三方开源框架的RPA产品。

本文摘编自《智能RPA实战》，经出版方授权发布。

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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人工智能的关键技术有哪些

从语音识别到智能家居，从人机大战到无人驾驶，人工智能的演变给我们社会的一些生活细节带来了一次又一次的惊喜。未来更多依靠智能产品的人工智能技术会发展成什么样？人工智能技术关系到人工智能产品能否成功应用于我们的生活场景。下面就由小编为您介绍一下人工智能的关键技术有哪些？

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人工智能的关键技术有哪些？

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

三、自然语言处理

机器翻译

语义理解

问答系统

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

五、计算机视觉

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；

六、生物特征识别

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。

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四个方面:智能获取、普通设备、自由交互和感知集成。在硬件平台和设备、核心芯片和设备、软件平台和工具、相关标准和规范等方面存在一系列科技问题。一般来说，虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚拟现实环境对象无缝融合、自然交互全方位、舒适化的发展趋势。以上就是小编为您介绍的人工智能的关键技术有哪些？

人工智能技术应用的领域主要有哪些

随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？

什么是人工智能？

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。

##人工智能技术的细分领域有哪些？人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

1、深度学习

深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。

深度学习的技术原理：

1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重；2.将大量的数据情况输出到这个网络中；3.网络处理这些动作并且进行学习；4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重；5.系统通过如上过程调整权重；6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；

2、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。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……

计算机视觉的技术原理：

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。

3、语音识别

语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。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。

语音识别技术原理：

1、对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧；2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态；3、特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词；

4、虚拟个人助理

说到虚拟个人助理，可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri，你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外，Windows10的Cortana也是典型代表。

虚拟个人助理技术原理：（以Siri为例）

1、用户对着Siri说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息；2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器；3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。总而言之，Siri等虚拟助理软件的工作原理就是“本地语音识别+云计算服务”。

5、语言处理

自然语言处理（NLP），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，实现人机间自然语言通信。

语言处理技术原理：

1、汉字编码词法分析；2、句法分析；3、语义分析；4、文本生成；5、语音识别；

6、智能机器人

智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。

智能机器人技术原理：

人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。

智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。7、引擎推荐

不知道大家现在上网有没有这样的体验，那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。

Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。

引擎推荐技术原理：

推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息，提高浏览效率和转化率。

关于人工智能的展望

除了上面的应用之外，人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。

当然，人工智能的迅速发展必然会带来一些问题。比如有人鼓吹人工智能万能、也有人说人工智能会对人类造成威胁，或者受市场利益和趋势的驱动，涌现大量跟人工智能沾边的公司，但却没有实际应用场景，过分吹嘘概念。

转自：http://www.arduino.cn/thread-45848-1-1.html

人工智能可以应用在哪些领域

人工智能可以应用在各种领域，帮助人们提高效率、降低成本、改善生活质量，并且随着技术的不断发展，人工智能的应用范围也在不断扩大。

人工智能可以应用在哪些领域？

以下是一些常见的应用领域：

语音和图像识别：人工智能可以对语音和图像进行识别和分类，例如人脸识别、物体识别、声音识别等。

自然语言处理：人工智能可以理解和生成自然语言，例如机器翻译、语音识别、智能问答、智能客服等。

智能推荐：人工智能可以根据用户的历史行为和兴趣，推荐合适的产品或服务，例如电子商务、在线广告、社交媒体等。

自动化控制：人工智能可以控制自动化设备、机器人等，例如自动驾驶汽车、智能家居、工业自动化等。

金融和商业应用：人工智能可以用于股票预测、风险评估、欺诈检测等金融领域，也可以用于客户服务、销售预测、营销等商业领域。

医疗和健康：人工智能可以用于疾病诊断、治疗计划制定、药物研发等医疗领域，也可以用于健康管理、运动监测等健康领域。

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