人工智能三大领域及应用——天才AI
人工智能是一门新兴的技术学科，它研究和开发用于模拟人类智能的扩展和扩展的理论、方法、技术和应用系统。人工智能研究的目标是让机器执行一些复杂的任务，这些任务需要聪明的人来完成。也就是说，我们希望机器可以代替我们来解决一些复杂的任务，不仅仅是重复的机械活动，而是一些需要人类智慧才能参与的任务。在本文中，我将解释人工智能技术的三个主要方向，即语音识别，计算机视觉和自然语言处理。
语音识别「语音识别(SpeechRecognition)」 使计算机能够进行聆听，包括我们可以在日常生活中使用的iPhone上的Siri；在Google语音输入中，您可以说出一个句子，然后变成文字；与Google地图通话可说出我要去的地方，它可以自动为你生成导航。这些是语音识别的一些应用。语音识别可以分为三个方面：
语音合成，包括在线和离线语音合成；语音识别，包括语音听写和其他方面；语义理解是使用神经网络提取语音的含义，包括语音评估和我们一些常用机器翻译的某些功能。计算机视觉「计算机视觉(Computervision)」 使计算机可以代替人眼的某些功能。例如，有一种非常有用的文档分析技术，称为OCR。我们可以让计算机扫描文档并阅读。例如，我们可以获得发票，以便计算机可以立即对其进行扫描，然后从发票中提取有关金额，税率和我们关心的其他信息。在智能医疗诊断领域中有一些关于计算机视觉的研究。尽管它尚未在市场上出售，但我相信将来会有广泛的应用场景。同时，在军事领域，无人驾驶飞机正在取代人类的观察和测量导弹的弹道。
计算机视觉的流行方向是：
对象识别和检测。计算机可以快速检测出我们通常从照片中看到的内容。例如，如果我们拍出一个旅游区的风景照片，我们可以立即识别出上面的植物，人，动物或车辆，计算机也可以。对象运动跟踪。我们已经在某个帧上捕获了对象的图像。在随后的视频中，我们可以不断跟踪该对象的变化和状况。这不是一件容易的事。难以准确识别物体，因为物体会不断受到阳光和光线的影响。另一个是计算机查看图片和说话的功能。例如，给定图片，计算机可以识别图片中包含的内容，然后告诉一些预制的内容。现在，许多展厅已经使用了这项技术。它可以预制解释性单词和指导性单词。参观者仅需使用手机或其他设备即可扫描展品或展区中的某些指定位置，以听到相关的指导词。
自然语言处理从现在开始，我们的计算机可以听我们说的话并看到我们看到的内容。但是我们想要更多。我们更喜欢与计算机进行交互，使用自然语言进行交流，这是自然语言处理的目的。现在，自然语言处理已用于机器翻译，信息检索和对话系统中。
机器翻译：主要包括机器同声翻译。信息检索：例如，当我告诉计算机我要寻找的内容时，它可以为我搜索相关的内容。智能客服：我们通过语音与计算机互动，并让计算机回答我们的问题。自然语言处理不是那么简单。我们必须解决以下问题。第一个是语言的歧义，有时可以用两种或多种可能的含义或方式来理解一个句子。例如，“Iwenttothebank.”，bank可以是存放金钱的地方，也可以是河岸。
另外，我们需要解决语言的鲁棒性。我们经常在日常演讲中说一些错别字，或者说少一些单词，或者说多于原始含义的单词，这会影响语言的健壮性。另外，可能还有其他昵称可能指向同一个人。
另一个是知识依赖。我们通常使用知识图来解决知识依赖问题。假设“大鸭梨”（又称大梨）是一种水果，也是北京一家非常有名的烤鸭店的名字。就像“七日游”一样，它可以代表时间，也可以代表酒店的名称。这些都依赖于一些背景知识，我们需要使用知识库或知识图来解决此问题。
另一个是上下文。根据对话的上下文，我们可以准确地判断该说些什么。例如，“我想吃大鸭梨”，“大鸭梨”可能代表一种水果。“我们去大鸭梨”，然后“大鸭梨”代表一家餐馆。在不同的对话中，不同的表达方式表现出不同的含义。
总结在我们转向人工智能的工业应用之前，让我们总结一下在上一部分中学到的知识。我们学习了语音识别。计算机可以听到我们的声音并做出一些响应，例如将我们说的话翻译成文本。然后我们研究了计算机视觉，计算机可以通过查看图像来识别图像中的某些对象，并且还可以跟踪连续图像中对象的变化，这些是计算机解决的一些热门话题。最后，我们了解了自然语言处理，也就是说，计算机不仅需要听我们说的话，他们还可以理解我的话，然后他们才能给我们一些反馈。
民事安全首先，先介绍下有关民事安全领域的信息。随着智能家居的普及，人工智能逐渐在民安领域中发挥了作用。例如，家庭安全摄像机可以从视频中学习并通过日常拍摄来识别属于我们家庭的摄像机。当我们的家庭进入视频监控范围时，它不会触发警报。但是，当外人非法进入时，它将立即向我们发出警报，例如向我们发送短信或发出响亮的警报声。这些是智能安全摄像机的一些简单应用。
交通在交通领域，我们可以通过人工智能分析交通视频，并利用数据做出决策。我们可以分析当前道路是否拥堵以及情况如何，然后使用人工智能自动做出决策。例如，让AI调整交通信号中的时间以指挥交通，或者实施大规模的交通联动调度以提高整个城市的运营效率。
公共安全在公共安全领域，人工智能还具有使用图像识别和面部识别的特别明显的应用。例如，我们在大量视频信息中发现了嫌疑人的线索；或给定特定特征，人工智能从与视频特征匹配的人员或物品中提取信息，这是快速而准确的。
自动驾驶人工智能在自动驾驶领域也有许多应用。自动驾驶实际上需要很多技术，包括对环境的感知。我们通过一系列设备（例如相关的摄像机，激光测距仪，微传感器，车辆雷达等）感知周围环境，然后通过人工智能将这些信息整合在一起，以确定周围环境的状况。在基于环境感知的结果收集了行为决策所需的所有信息之后，有必要使用人工智能来决定汽车接下来应该做什么，是应用制动器还是加速器。
智能机器人智能机器人在服务行业，教育行业和医疗行业中具有巨大的应用潜力。例如，现在许多银行都设有自动问答机器人，该机器人可以引导来银行进行业务，排队排队或只是介绍一些业务的人，这提高了银行的效率，并且为了方便客户，大多数人去银行开展业务。
人工智能在电信行业中的应用人工智能在电信行业中有哪些应用？电信行业也欢迎人工智能时代的到来。许多移动公司抓住了时代的机遇，开发并构建了用于人工智能核心功能的网络平台。这个人工智能网络平台具有大数据分析和机器学习功能。它会自动检测移动网络的状况，自动进行故障排除，并执行流量分类，异常检测和预测。同时，你可以优化资源利用率并执行相关的网络优化，以增强移动网络的智能性，并通过优化来增强用户体验。
中国移动还独立开发了智能手机客户服务问答机器人，该机器人使用人工智能技术（例如机器学习，深度学习和自然语言处理）来自动化业务流程，更智能地回答用户问题，解决业务咨询，业务处理和流量查询和问题的其他方面，例如客户服务，网络覆盖范围，计费和其他相关服务。
此外，就订户而言，人工智能和机器学习还将帮助电信运营商解决诸如描述和分析用户信息，提高转换率，分析内容使用趋势以及网络活动等功能。借助人工智能和数据分析，运营商还可以在合适的时间识别目标客户并为客户提供各种服务。
移动公司还专注于五个主要领域：网络，安全性，管理，客户服务和市场营销，它们使用人工智能技术来扩大应用范围。
在网络领域，人工智能技术已在网络自助机器人，智能VoLTE语音质量测量，智能家庭宽带安装中得到了大规模应用。
在安全领域，反欺诈系统已经能够拦截诈骗电话，在中国，每月的拦截量超过1400万。
在管理领域，合同和帐单的审计点也已实施。智能机器已经取代了人工审核，每年可以节省数亿美元的成本。
在客户服务领域，智能客户服务问答机器人目前每月可回答超过2.1亿次。
结合自身在垂直行业中的业务优势，电信公司正在积极在各个行业中部署AI应用程序，包括智能教育，智能医疗，智能交通，智能工业，智能农业等方面。
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人工智能的三次浪潮与三种模式
■史爱武
谈到人工智能，人工智能的定义到底是什么？
达特茅斯会议上对人工智能的定义是：使一部机器的反应方式就像是一个人在行动时所依据的智能。
百度百科上对人工智能的定义是：它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
尽管人工智能现在还没有非常严格准确或者所有人都接受的定义，但是有一些约定俗成的说法。通常人工智能是指机器智能，让机器达到人智能所实现的一些功能。人工智能既然是机器智能，就不是机械智能，那么这个机器是指什么呢？是指计算机，用计算机仿真出来的人的智能行为就可以叫作人工智能。
2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。这一国家级战略和社会流行趋势标志着，人工智能发展进入了新阶段，我国要抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。
人工智能的三次浪潮
自1956年开始，人工智能经历了三起三落，出现了几次浪潮，现在人工智能已经是处于第三次浪潮了。
第一次浪潮（1956-1976年，20年），最核心的是逻辑主义
逻辑主义主要是用机器证明的办法去证明和推理一些知识，比如用机器证明一个数学定理。要想证明这些问题，需要把原来的条件和定义从形式化变成逻辑表达，然后用逻辑的方法去证明最后的结论是对的还是错的，也叫做逻辑证明。
早期的计算机人工智能实际上都是沿着这条路在走。当时很多专家系统，比如医学专家系统，用语言文字输入一些症状，在机器里面变换成逻辑表达，用符号演算的办法推理出大概得了什么病。所以当时的主要研究都集中在逻辑抽象、逻辑运算和逻辑表达等方面。
在第一次浪潮中，数学定理证明实际上是实现效果最好的，当时有很多数学家用定理思路证明了数学定理。为了更好地完成定理证明工作，当时出了很多和逻辑证明相关的逻辑程序语言，比如很有名的Prolog。
虽然当时的成果已经能够解开拼图或实现简单的游戏，却几乎无法解决任何实用的问题。
第二次浪潮（1976—2006年，30年），联结主义盛行
在第一次浪潮期间，逻辑主义和以人工神经网络为代表的联结主义相比，逻辑主义是完全占上风的，联结主义那时候不太吃香。然而逻辑主义最后无法解决实用的问题，达不到人们对它的期望，引起了大家的反思，这时候人工神经网络（也就是联结主义）就慢慢占了上风。
在70年代末，整个神经元联结网络、模型都有突飞猛进的进步，最重要的是BP前馈神经网络。1986年BP前馈神经网络刚出来的时候解决了不少问题，后来大家往更大的领域应用，实现了比较大的成果。在很多模式识别的领域、手写文字的识别、字符识别、简单的人脸识别也开始用起来，这个领域一下子就热起来，一时之间，人们感觉人工智能大有可为。随后十几年人们发现神经网络可以解决一些单一问题，解决复杂问题却有些力不从心。训练学习的时候，数据量太大，有很多结果到一定程度就不再往上升了。
这时期所进行的研究，是以灌输“专家知识”作为规则，来协助解决特定问题的“专家系统”为主。虽然有一些实际的商业应用案例，应用范畴却很有限，第二次热潮也就慢慢趋于消退。
第三次浪潮（2006—现在），基于互联网大数据的深度学习的突破
如果按照技术分类来讲，第二次和第三次浪潮都是神经网络技术的发展，不同的是，第三次浪潮是多层神经网络的成功，也就是深度学习取得突破。这里既有硬件的进步，也有卷积神经网络模型与参数训练技巧的进步。
若观察脑的内部，会发现有大量称为“神经元”的神经细胞彼此相连。一个神经元从其他神经元那里接收的电气信号量达某一定值以上，就会兴奋（神经冲动）；在某一定值以下，就不会兴奋。兴奋起来的神经元，会将电气信号传送给下一个相连的神经元。下一个神经元同样会因此兴奋或不兴奋。简单来说，彼此相连的神经元，会形成联合传递行为。我们透过将这种相连的结构来数学模型化，便形成了人工神经网络。
经模型化的人工神经网络，是由“输入层”“隐藏层”及“输出层”等三层构成。深度学习往往意味着有多个隐藏层，也就是多层神经网络。另外，学习数据则是由输入数据以及相对应的正确解答来组成。
为了让输出层的值跟各个输入数据所对应的正解数据相等，会对各个神经元的输入计算出适当的“权重”值。通过神经网络，深度学习便成为了“只要将数据输入神经网络，它就能自行抽出特征”的人工智能。
伴随着高性能计算机、云计算、大数据、传感器的普及，以及计算成本的下降，“深度学习”随之兴起。它通过模仿人脑的“神经网络”来学习大量数据的方法，使它可以像人类一样辨识声音及影像，或是针对问题做出合适的判断。在第三次浪潮中，人工智能技术及应用有了很大的提高，深度学习算法的突破居功至伟。
深度学习最擅长的是能辨识图像数据或波形数据这类无法符号化的数据。自2010年以来，Apple、Microsoft及Google等国际知名IT企业，都投入大量人力物力财力开展深度学习的研究。例如AppleSiri的语音识别，Microsoft搜索引擎Bing的影像搜寻等等，而Google的深度学习项目也已超过1500项。
深度学习如此快速的成长和应用，也要归功于硬件设备的提升。图形处理器（GPU）大厂英伟达（NVIDIA）利用该公司的图形适配器、连接库（Library）和框架（Frame⁃work）产品来提升深度学习的性能，并积极开设研讨课程。另外，Google也公开了框架TensorFlow，可以将深度学习应用于大数据分析。
人工智能的3种模式
人工智能的概念很宽泛，根据人工智能的实力可以分成3大类，也称为3种模式。
（1）弱人工智能：擅长于单个方面的人工智能，也叫专业人工智能。比如战胜世界围棋冠军的人工智能AlphaGo，它只会下围棋，如果让它下国际象棋或分辨一下人脸，它可能就会犯迷糊，就不知道怎么做了。当前我们实现的几乎全是弱人工智能。
（2）强人工智能：是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，这是类似人类级别的人工智能，也叫通用人工智能。人类能干的脑力活，它都能干，创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，目前我们还做不到。
（3）超人工智能：知名人工智能思想家NickBostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能”。超人工智能可以是各方面都比人类强点，也可以是各方面都比人类强很多倍。超人工智能现在还不存在，很多人也希望它永远不要存在。否则，可能像好莱坞大片里面的超级智能机器一样，对人类也会带来一些威胁或者颠覆。
我们现在处于一个充满弱人工智能的世界。比如，垃圾邮件分类系统是个帮助我们筛选垃圾邮件的弱人工智能；Google翻译是可以帮助我们翻译英文的弱人工智能等等。这些弱人工智能算法不断地加强创新，每一个弱人工智能的创新，都是迈向强人工智能和超人工智能的进步。正如人工智能科学家AaronSaenz所说，现在的弱人工智能就像地球早期软泥中的氨基酸，可能突然之间就形成了生命。如世界发展的规律看来，超人工智能也是未来可期的！