人工智能技术的重要组成部分有哪些
人工智能技术是科学和计算机相结合的产物，它利用计算机或者计算机控制的机器设备，模拟、学习和延伸扩展人类的智能，感知环境、获取信息并利用获取的知识得到最佳结果，能够自行做出决策，独立地解决问题。数据、算法和计算能力是人工智能的关键三要素，数据是人工智能的基础，是机器学习的前提；算法是人工智能的核心，将人工智能带上了新的高度；计算能力是人工智能发展的保障，为算法实现提供有利支持。人工智能技术是一个广阔的研究领域，主要组成部分包括计算机视觉、深度学习、自然语言处理、机器学习和语音识别。计算机视觉计算机视觉是为了让计算机具有自主适应环境的能力，能像人那样通过视觉观察并理解世界，主要用图像采集设备与计算机等成象系统代替视觉器官，对目标进行识别、跟踪、检测和控制，然后对图形进行处理和分析，从中获取有效信息。广泛用于医疗成像分析、人脸识别、安防监控、自动驾驶等。深度学习深度学习是机器学习的一种，在现有的数据基础上进行学习操作，是机器学习一个新的领域。通过建立和模仿新皮层中神经元层中的活动，模仿人脑机制通过学习层次结构、表示级别和抽象级别理解数据模式来解释文字，图像和声音等数据，让机器能够像人一样具有分析学习能力。
自然语言处理自然语言处理是利用计算机对自然语言进行智能化处理并提取有效信息的过程，拥有和人类一样的文本处理的能力是人工智能技术最难的部分，通过对语音、语法、词法、语义分析，让机器能够理解人类语言，用自然语言的方式与人类交流，实现人机之间的自然语言通信，最终拥有“智能”，常用的语音对话机器人就有这样的能力。机器学习机器学习是实现人工智能的必经之路，是指计算机通过对已知情况的数据提升自身性能的能力。机器学习是训练出来的，而不是明确地用程序编写出来的，与人类学习的过程相似，在学习时自动发现情况，通过以往的经验对新遇到的情况作出预测和判断，比如销售库存预测、石油勘探等。语音识别语音识别是将人类的语言转化为计算机可读的数据，首先将语音信号转化为电信号，预处理后进行特征提取，然后将提取出的特征与数据库声学模型对比，解码搜索后识别出语言内容，方便计算机进行理解和操作。不过发声时的语速、环境、噪音、口音、情绪等都会对语音信号的生成产生很大的影响，随着深度学习的发展，语音识别进入了新的阶段，常用在社交聊天、语音导航、语音拨号、智能音箱等。除了上述几点，人工智能技术还包括硬件优化、决策管理、生物识别、网络防御、情感识别、自动化控制等内容。近年来随着深度学习、计算处理能力发展以及互联网大数据的爆发，让人工智能在感知认知上实现了巨大突破，人工智能技术的发展和使用已成为必然。
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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