人工智能的三大核心驱动力，分别是什么人工智能三大核心技术包括哪些

发表时间：2023-07-12 21:06:24

人工智能的三大核心驱动力，分别是什么

人工智能技术和产品已经渗透到我们工作、生活的方方面面。未来，人工智能的发展将主要依靠哪些技术推动呢？大数据、算法、超级计算这三大计算将是人工智能的核心驱动力。

一、人工智能的诞生历程

人工智能概念最早可以追溯到古希腊时期，在火神的故事里就提到过智能机器人与人工生物的概念。可以说，人工智能概念的雏形最早是来自科幻小说和神话故事。1942年，美国科幻巨匠阿西莫夫在其巨作《我，机器人》的引言中提出：“机器人学三大法则”，这三大法则也成为后来学术界默认的研发原则。1950年，英国数学家阿兰？图灵在《思想》杂志上发表了一篇题为《计算机器与智能》的论文。2014年，在英国皇家学会举行的一次图灵测试中，一台来自俄罗斯超级计算机尤金？古斯特曼顺利通过了图灵测试，这是图灵测试提出六十多年来首次有机器通过该测试。这台叫尤金？古斯特曼的超级计算机的33%回答骗过了裁判，让裁判以为和他交流的是人而非机器。1956年，在美国最悠久的世界顶尖学府――达特茅斯学院举行的一次会议上，著名计算机科学家约翰？麦卡锡正式提出“人工智能”一词，并说服与会者接受该词作为本领域的专用名称。这次会议也当做人工智能正式诞生的标志。

二、人工智能的定义

人工智能涉及的学科非常多。比如说计算机科学、脑科学、哲学、心理学、语言学等。学术界目前还没有统一的人工智能定义，不同研究方向的专家对人工智能的理解不一样，定义也有所侧重。目前比较通俗的定义是：人工智能就是用人工的方法在机器上实现的智能，被称为机器智能。

根据人工智能的智能水平，从低到高可以划分为三个层次，第一个层次是计算智能，就是能存会算，各种棋类游戏、专家系统体现的就是计算智能；第二个层次是感知智能，就是能听会说、能看会认，像语音助手、人脸识别、看图搜图和无人驾驶体现的就是感知智能；第三个层次是认知智能，就是能理解会思考，这是人工智能领域专家们正在努力的方向，比如说微软小冰就具有非常初级的理解语意的能力。

三、人工智能的核心驱动力

人工智能有三大核心驱动力，大数据、算法和超级计算。

第一大核心驱动力――大数据

在人类发明的史上，很多发明都是从模仿动物开始，比如说为了实现飞行梦想模仿鸟，历史上有各种关于模仿鸟试图飞行的记载，用这种方法飞行的结果可想而知，肯定都以失败告终。于是，我们把使用这种方法论的人统称为飞鸟派”，早期研究人工智能的基本上都是飞鸟派”，因为他们认为计算机要获得智能必须模仿人的思考模式。比如说当时的语音识别研究，几乎所有的专家都把精力投入到教会计算机理解人类的语言上，研究进展缓慢。上世纪七十年代初，美国康奈尔大学有位叫贾里尼克的教授在做语音识别研究时另辟蹊径，换了个角度思考机器语音识别这个问题。将大量的数据输入计算机里，让计算机进行快速的匹配，通过大数据来提高语音识别率。于是复杂的智能问题被转换成了简单的统计问题，处理统计数据正是计算机的强项。从此，学术界开始意识到，让计算机获得智能的钥匙其实是大数据。

什么是数据呢？你可能会认为大数据就是一堆数字组成的，其实数据的范畴比数字大得多，网上所有的信息都可以称为数据，通俗理解，大数据就是用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合。

大数据有三大特征：体量大、多维度、全面性。

第一个特征就是体量大。随着物联网和移动互联网等信息技术的广泛应用，人类产生的数据量正在呈指数级增长，每年以约50%的速度增长，大约每两年翻一番。第二个特征就是多维度。百度曾经发布过《中国十大吃货”省市排行榜》。百度并没有做民意调查和饮食文化的研究，这个结果是怎么得出来的？百度是从其“百度知道”这个知识问答分享平台的7700万条和吃有关的问题里挖掘”出来的。这些问题包含的数据维度很多，包含食物的做法、成分、价格，还包括参与问答的人的地理位置、个人信息，上网工具和浏览器等信息。百度根据这些不同维度的信息分析出各地区的饮食习惯。如果再结合每个人使用的手机或电脑的品牌型号，经常浏览或购买的商品信息，再加上居住和工作位置信息，就可以分析他们的收入情况，从而得出不同收入阶层的人的饮食习惯。

第三个特征就是全面性。2016年，特朗普当选美国总统让很多人感到意外，特朗普的当选甚至被称为当年的黑天鹅”事件。因为选前的各种民调都显示希拉里支持率大幅领先，大部分主流媒体也看好希拉里，但是结果却大相径庭。但有家叫新创的印度公司开发的人工智能系统MogIA一直就预测特朗普将胜出。跟传统调查公司主要依靠访谈和问卷调查不同，MogIA的判断依据是收集自Google、Facebook和Twitter等网站的超过2000万个数据点，2000万个数据点采集的数据明显比传统抽样调查只有几万甚至只有几千的调查数据更为全面，更能准确的反映民众的真实想法。采集这么多数据，过去是无法想象的，但是现在我们能做到，甚至做到采集全部的数据。印度的新创公司这次就是胜在其调查数据的全面性上。

第二大核心驱动力――算法

传统的对象识别模式是由研究人员事先将对象抽象成一个模型，再用算法把模型表达出来并输入计算机。这种人工抽象的方法具有非常大的局限性，识别率也很低。幸运的是，科学家从婴儿身上得到了启发。没有人教过婴儿怎么看”，都是他们自己从真实世界自学的。如果把孩子的眼睛当做是一台生物照相机的话，那这台相机平均每200毫秒就拍一张照――这是眼球转动一次的平均时间。到孩子3岁的时候，这台生物相机已经拍摄过上亿张的真实世界照片。这给科学家很好的启发，能不能给计算机看非常多猫的图片，让计算机自己抽象出猫的特征，自己去悟什么是猫，这种方法被称为机器学习。谷歌就采用这种机器学习方法开发出了猫脸识别系统，而且准确度非常高。

机器学习除了在对象识别领域外，在其他领域也得到了广泛使用，并取得了让人激动人心的成果。搜索引擎、语音识别技术、自然语言处理、图像识别、推荐系统、专家系统和无人驾驶技术等领域在机器学习算法的推动下取得了长足进步，机器智能水平有了很大的提升，但是理解能力和想象力仍是短板。

第三大核心驱动力――超级计算

有了大数据和先进的算法，还得有处理大数据和执行先进算法的能力。每个聪明的人工智能系统背后都有一套强大的硬件系统。目前世界运算速度最快的超级计算机是中国的神威？太湖之光，峰值性能达每秒12.5亿亿次，运算速度相当于普通家用电脑的200万倍，神威？太湖之光一分钟的运算量需要全球72亿人用计算器不间断运算32年。超级计算机一个国家科技发展水平和综合国力的反映。没有超级计算机，天气预报不可能预报15天，中国的大飞机研制不可能进展如此之快，另外，核武器的爆炸模拟、地震预警、药物研发等领域也离不开超级计算机。

云计算：一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算速度，计算能力堪比超级计算机。云中的单个计算机性能可能非常一般，甚至就是普通电脑，但是很多一般加在一起的实力却不能小觑，就像俗语说的三个臭皮匠能顶个诸葛亮，集腋能成裘。

大数据、算法、超级计算三者相辅相成、相互依赖、相互促进，共同推动人工智能向前发展。

本文转载自：多智时代网

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

人工智能的三大核心驱动力，分别是什么 人工智能三大核心技术包括哪些