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。
延伸阅读《智能RPA实战》
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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
人工智能都在哪些领域有所应用
AI中国网https://www.cnaiplus.com
随着社会的发展人工智能已经逐渐走进并融入我们的生活，且应用在各个行业领域，AI不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，同时也为我们的生活带来了许多改变和便利。现如今，人工智能都在哪些领域有所应用？今天我们就来了解下。
一、无人驾驶汽车
相信大家都不陌生，无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术却包含很多，例如：计算机视觉、自动控制技术等，这些技术的组成才形成了一套完整的无人驾驶。
随着近年来，人工智能浪潮的兴起，无人驾驶再次成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相央视春晚。
但由于人们发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正让无人驾驶实现商业化还有很长的路要走。
二、人脸识别
这项技术已经走进了大多人家里，人脸识别也称人像识别、面部识别，主要是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。现阶段人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活习惯带来更多改变。
三、机器翻译
机器翻译其实算是计算语言学的一个分支，它是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程，机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT）。目前，该技术当前在很多语言上的表现已经超过了人类。
四、声纹识别
其实，生物的特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别，声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。
相比于传统的身份识别方法（如钥匙、证件），声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。
目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。如：支付宝、微信就运用了该项技术登录自己的账号。
五、智能客服机器人
智能客服机器人在生活中也越来越常见了，它是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。如对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，如果在该场景运用智能客服机器人，这样可以减少人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，从而提高在更多复杂问题的客户群体中及时提供服务。
智能客服机器人还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。
六、智能外呼机器人
智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。
七、智能音箱
相信大家对智能音箱也不会陌生，属于语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作，这类设备相信很多人家里已经拥有。
八、个性化推荐
个性化推荐也是生活中常见的一项应用，是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
个性化推荐系统已经广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。
九、医学图像处理
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
要知道传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提娶定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。
十、图像搜索
要知道，在早期我们是是无法进行图片搜索的，要知道图像搜索分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，因为当时程序技术还无法支持识别图片内容，随着AI的发展，图像搜索在近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，基于AI深度学习的图像搜索，已经逐渐提升了该项技术，用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，如搜索同款、相似物比对等。
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