人工智能发展的五个主要技术方向是什么
人工智能主要分支介绍通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：
·计算机视觉(CV)
·自然语言处理(NLP)
·在NLP领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别。
·机器人
1、分支一：计算机视觉计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。
当前阶段：
计算机视觉现已有很多应用，这表明了这类技术的成就，也让我们将其归入到应用阶段。随着深度学习的发展，机器甚至能在特定的案例中实现超越人类的表现。但是，这项技术离社会影响阶段还有一定距离，那要等到机器能在所有场景中都达到人类的同等水平才行(感知其环境的所有相关方面)。
发展历史：
2、分支二：语音识别语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。
当前阶段：
语音识别已经处于应用阶段很长时间了。最近几年，随着大数据和深度学习技术的发展，语音识别进展颇丰，现在已经非常接近社会影响阶段了。
语音识别领域仍然面临着声纹识别和「鸡尾酒会效应」等一些特殊情况的难题。
现代语音识别系统严重依赖于云，在离线时可能就无法取得理想的工作效果。
发展历史：
百度语音识别：
距离小于1米，中文字准率97%+
支持耳语、长语音、中英文混合及方言
3、分支三：文本挖掘/分类这里的文本挖掘主要是指文本分类，该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。
当前阶段：
我们将这项技术归类到应用阶段，因为现在有很多应用都已经集成了基于文本挖掘的情绪分析或垃圾信息检测技术。文本挖掘技术也在智能投顾的开发中有所应用，并且提升了用户体验。
文本挖掘和分类领域的一个瓶颈出现在歧义和有偏差的数据上。
发展历史：
4、分支四：机器翻译机器翻译(MT)是利用机器的力量自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)。
当前阶段：
机器翻译是一个见证了大量发展历程的应用领域。该领域最近由于神经机器翻译而取得了非常显著的进展，但仍然没有全面达到专业译者的水平;但是，我们相信在大数据、云计算和深度学习技术的帮助下，机器翻译很快就将进入社会影响阶段。
在某些情况下，俚语和行话等内容的翻译会比较困难(受限词表问题)。
专业领域的机器翻译(比如医疗领域)表现通常不好。
发展历史：
5、分支五：机器人机器人学(Robotics)研究的是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。
机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件，比如定位、地图测绘和目标识别。
当前阶段：
自上世纪「Robot」一词诞生以来，人们已经为工业制造业设计了很多机器人。工业机器人是增长最快的应用领域，它们在20世纪80年代将这一领域带入了应用阶段。在安川电机、Fanuc、ABB、库卡等公司的努力下，我们认为进入21世纪之后，机器人领域就已经进入了社会影响阶段，此时各种工业机器人已经主宰了装配生产线。此外，软体机器人在很多领域也有广泛的应用，比如在医疗行业协助手术或在金融行业自动执行承销过程。
但是，法律法规和「机器人威胁论」可能会妨碍机器人领域的发展。还有设计和制造机器人需要相对较高的投资。
发展历史：
总的来说，人工智能领域的研究前沿正逐渐从搜索、知识和推理领域转向机器学习、深度学习、计算机视觉和机器人领域。
大多数早期技术至少已经处于应用阶段了，而且其中一些已经显现出了社会影响力。一些新开发的技术可能仍处于工程甚至研究阶段，但是我们可以看到不同阶段之间转移的速度变得越来越快。
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人工智能技术包括哪些
人工智能是当今科技领域最热门的技术之一，也是众多业界和业界人士关注的焦点。但我们每天都在关注着人工智能的投融资行情，人工智能独角兽企业的动态，科技巨头们在人工智能领域的布局，人工智能技术研发的状况，等等，很少有静下心来去梳理，但要想对人工智能有更深入、更长远的关注，首先要对人工智能产业链有一个更清晰的了解。接下来，小编就为大家讲解一下人工智能技术包括哪些，一起看看吧。
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大数据
大数据，或称为海量数据，是指需要一个全新的处理模式，以获得更强的决策力、洞察力和流程优化能力，从而使信息资产达到高增长率和多样化。即能够从各种类型的数据中快速地获取有价值的信息，是一种大数据技术。海量数据是智能升级和进化的基础，有了海量数据，海量数据就能不断模拟演练，不断向真正的人工智能靠拢。
机器视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据等五项技术相互补充，相互关联，同时各方面的应用也各有侧重。不难看出，这五项技术中，人工智能技术的复杂性以及技术进步所要克服的重重困难。
计算机视觉
顾名思义，计算机视觉就是使计算机具有人眼所能观察和识别的能力，再进一步说，就是用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，再进一步做图形处理，使计算机处理的图像更适合于人眼所看到或传输到仪器进行检测。
计算机视觉是一门科学，研究与之相关的理论和技术，旨在建立人工智能系统，从图像或多维数据中获取“信息”。目前，计算机视觉主要停留在图像信息的表达和目标识别方面，人工智能则更加重视推理和决策。
现在的计算机视觉主要应用于安全摄像机，交通摄像机，无人驾驶，无人机，金融，医疗等领域。代表公司有传统的大公司，如海康威视、大华股份等，还有商汤科技、云从科技、依图科技和旷视科技等独角兽企业，还有思岚科技、速感科技、云天励飞、Yi+、图漾信息、码隆科技、格灵深瞳、Insta360等初创企业。
语音识别
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。
自然语言处理
自然语言处理主要包括自然语言理解和自然语言产生两个方面，实现人与人之间的自然语言通信，就是使计算机既能理解自然语言文本，又能用自然语言文本表达特定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言产生。
在计算机科学和人工智能领域，自然语言处理是一个重要发展方向。天然语言处理的最终目的是用自然语言与计算机交流，这样，人们就可以使用他们最熟悉的语言来使用计算机，而不再需要花费大量的时间和精力去学习各种不太自然和习惯的计算机语言。
对于某些应用而言，具有相当自然语言处理能力的实际系统已经出现，典型的例子有：自然语言界面的多语种数据库和专家系统，各种机器翻译系统，全文信息检索系统，自动文摘系统等。在国内BAT、京东、科大讯飞都有涉及自然语言处理的业务，此外还有爱特曼，出门在外询问，思必驰，蓦然认知，三角兽科技，森亿智能，义学教育，智齿客服等新兴企业涌现。
机器学习
人工智能的核心是机器学习，机器学习让机器拥有与人一样的学习能力，专门研究计算机如何模拟或实现人的学习行为，从而获得新的知识或技能，重组已有的知识结构，使其不断提高自身的性能。
机器学习已经得到了非常广泛的应用，例如：数据挖掘，计算机视觉，自然语言处理，生物特征识别，搜索引擎，医疗诊断，发现信用卡诈骗，证券市场分析，DNA序列排序，语音和手写识别，战略性游戏和机器人应用。我国机器学习企业有优必选、图灵机器人、李群自动化等。极智嘉科技公司，Rokid等。
随着人工智能在各个领域的广泛应用，人工智能在与人们生活密切相关的领域得到了迅速发展，不仅为行业带来了巨大的利益，而且极大地方便了人们的生活。以上就是小编为大家带来的人工智能技术包括哪些的介绍，希望对您有帮助。