人工智能五大分支，带你了解不一样的人工智能！
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。
机器学习、数据挖掘及人工智能的关系（非常详细）
目前人工智能很热门，但是很多人容易将人工智能与机器学习混淆。此外，数据挖掘、人工智能和机器学习之间的关系也容易被混淆。
从本质上看，数据科学的目标是通过处理各种数据促进人们的决策，机器学习的主要任务是使机器模仿人类的学习，从而获得知识。而人工智能借助机器学习和推理最终是形成具体的智能行为。机器学习与其他领域之间的关系如下图（此处是简图，文末还有详图）所示。
简图：机器学习、数据挖掘及人工智能三者间的关系
什么是人工智能？人工智能是让机器的行为看起来像人所表现出的智能行为一样，这是由麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的达特茅斯会议上提出的，字面上的意思是为机器赋予人的智能。人工智能的先驱们希望机器具有与人类似的能力：感知、语言、思考、学习、行动等。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以架尉♥信（同音）：2763177065，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~
最近几年人工智能风靡全球的主要原因就是，随着机器学习的发展，人们发现机器具有了一定的感知（图像识别）和学习等方面的能力，很容易认为目前已经达到了人工智能发展过程中的奇点。实际上，人工智能包括计算智能、感知智能和认知智能等层次，目前人工智能还介于前两者之间。
由于
人工智能在机器人领域的应用与发展
近几年来，随着不少国家将人工智能提升到战略高度，人工智能取得了飞速的发展。人工智能关键技术在基础理论研究方面不断深入，某些领域有了突破性的进展，在转化应用方面，更是遍地开花，硕果累累。
新一代人工智能的8项关键共性技术具有极其广泛的应用，概括起来应用可以分为两种情况:
（1）每种技术都可以应用到许多领域。
（2）许多高技术的产品或先进制造技术系统中，都转化应用了人工智能的多项关键技术。
在人工智能关键技术的转化应用中，最典型的，非智能机器人莫属。
人工智能技术涉及的多个方面都与智能机器人有关，许多人工智能需要解决的问题正是智能机器人技术需要解决的问题，人工智能的很多成果也在智能机器人上得以体现。
人工智能在机器人领域的六大应用
01
人工神经网络在机器人定位与导航中的应用。人工神经网络具有融合多元信息资源的功能，在智能机器人定位和导向环节具有较高的应用频率。
02
专家系统在机器人控制中的应用。采用专家系统，并不需要建立、求解精确的数学模型，它是建立在人类大量的成功实践基础上并把经验以程序的方式传递给机器人，使其具有较高的解决问题的能力。
03
进化算法在机器人路径设计中的应用。路径规划一直是智能机器人研究领域的重点和难点，随着人工智能进化算法研究的逐步发展，遗传算法、蚁群算法等的提出，机器人路径规划问题也得到相应发展。尤其是通过遗传算法在路径规划中的应用，使得机器人更加智能化。
04
模式识别在智能机器人领域的应用。目前在人工智能模式识别领域，图像识别是发展最快且应用最广的领域，语音识别是人工智能技术发展的热点，并且已经取得相当的成绩，语音识别正确率不断提升，且对不同语音特点的适应性也是越来越高。机器视觉已经从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科，其当前比较具体的目标主要是通过模拟人的视觉，开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。
05
机器学习在智能机器人领域的应用。机器人如果要完成复杂的任务，其学习能力就显得极为重要。学习能力是机器人系统中个体机器人必须具备的重要能力之一，它为复杂多变环境下机器人的环境理解规划与决策等行为提供了有效保障，从而改善整个机器人系统的运行效率。
06
分布式人工智能在智能机器人领域的应用。分布式人工智能，把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块。多智能体系统则研究各智能体之间智能行为的协调，包括规则、知识、技术和动作的协调。多机器人系统则是多智能体系统的一个特例。吸取多智能体系统研究的成果（理论及方法），依据其特性来组织和控制多个机器人，使之通过协作完成单个机器人无法完成的复杂任务，是多机器人系统理论发展的一条捷径。
智能机器人将着力八个方面发展
人工智能关键技术的每一次突破，都将促进智能机器人的性能上一台阶，同理，智能机器人性能的每一次提高，也将推动人工智能关键技术的一大进步。概括来说，智能机器人在今后的发展中，提高其智能化水平、环境自适应性与决策自主性仍是研究的关键。
智能机器人将着力在以下几个方面发展:（1）研发面向任务的高级智能机器人；（2）发展更先进的多传感技术，提高集成技术，增加信息的融合；（3）机器人网络化，利用通信网络技术将各种机器人连接到计算机网络上，并通过网络对机器人进行有效的控制；（4）提高智能机器人的机器学习能力，使其具有类似人的学习能力，以适应日益复杂的、不确定和非结构化的环境；（5）智能人机接口，提高人与机器人交互的和谐性；（6）多机器人协调作业，组织和控制多个机器人来协作完成单机器人无法完成的复杂任务；（7）研发主要用于医疗、休闲和娱乐场合的软机器人技术；（8）仿人和仿生技术，这是机器人技术发展的最高境界。
到目前为止，在世界范围内还没有一个统一的智能机器人定义。大多数专家认为智能机器人至少要具备以下三个要素:一是感觉要素，感知、识别周围环境和自身状态；二是思考要素，根据感觉要素所得到的信息或自身的需要，思考确定采用什么样的动作；三是运动要素，做出反应性或自主性的动作。我国科研人员对第三代机器人的定义是:智能机器人是一种具备一些与人类有着相似的感知能力、动作能力、协同能力和规划能力的高度灵活的自动化机器系统。
智能机器人主要由执行机构、驱动装置、传感装置、控制系统、智能系统及人机接口等几部分组成。智能机器人的关键技术主要包括:多传感信息藕合技术、机器视觉技术、定位和导航技术、路径规划技术、智能控制技术及人机接口技术等。目前智能机器人研究水平还处于非常低下的阶段，对于特定的环境或者各种变量已经确定的不特定环境可以发挥相当的作用，并在一定程度上代替人类的直接参与。但对于各种不可预测的变化，目前还无法做出相应的感知并采取准确的行动。