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人工智能技术的划分-人工智能技术范畴
C0f3d30c8时间2024-05-04 13:15:07分类AI技术浏览39
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术的划分的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术的划分的解答，让我们一起看看吧。
人工智能技术有哪些？
说到人工智能，大家其实很不了解，不信？那来看看人工智能的类型。
对于超级人工智能，有人给出过这样一个推理，十分震撼：
“一个人工智能系统花了几十年时间达到了人类脑残智能的水平，而当这个节点发生的时候，电脑对于世界的感知大概和一个 4岁小孩一般；而在这节点后一个小时，电脑立马推导出了统一广义相对论和量子力学的物理学理论；而在这之后一个半小时，这个强人工智能变成了超人工智能，智能达到了普通人类的17万倍。”
这就是可能的超级人工智能，完全超越人类，甚至超越人类很多很多。当这样一种智能出现，我们会面临什么？不得而知。
或许会像下图一样。。。
说白了，你所做的所有事，它都能做。
厉害吗？厉害！可怕吗？可怕！
强人工智能一旦出现，就不是替代一部分人，而是所有人。管你贫穷还是富有，都是愚蠢的人类。。
1、大数据
大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。
计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
3、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。
4、自然语言处理
自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。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。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。
针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统[_a***_]出现，典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。国内BAT、京东、科大讯飞都有涉及自然语言处理的业务，另外还出现了爱特曼、出门问问、思必驰、蓦然认知、三角兽科技、森亿智能、乂学教育、智齿客服等新兴企业。
现在人工智能的类型太多了，随着人工智能的普及，应用范围的拓展，还将进入更多的领域。
现在人工智能所涉及的学科有：认知科学，数学，神经生理学，信息论，控制论，不定性论，计算机科学，心理学，哲学，语言，自然科学和社会科学等等几乎所有的学科。
应用领域有：翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言，图像理解，遗传编程，自动程序设计，大信息的处理，储存，管理，执行一些生命体无法执行的任务，或者复杂的和规模庞大的任务等等。
具体应用方面有：网络，工业，农业，航空航天，军事，自然，家庭，个人等等，各行各业都有人工智能的身影。
首先，人工智能是计算机科学的一个分支，简单的说，就是让机器代替人类完成人类不能做或者没时间做的任务，不能用有哪些来衡量吧。其次，人工智能不好学。最后，零基础能不能学会要看是什么的零基础，努力不努力，学人工智能的哪一部分。下面且听我一一道来。
现在的人工智能还基本处在概念性阶段，实际的产品还很少，比较有名的就是谷歌推出的打败围棋冠军无敌手的阿尔法狗。这个阶段研发性质的工作比较多，需要掌握的知识就比较繁多复杂了。比如数学，计算机编程，人体神经网络，画图等等，听听都头疼的。
如果以后到了人工智能产品生产阶段，可能需要的知识就柔和多了。就像研发电子元件很难，但是电子厂流水线工人确相对简单一样。不过就算简单，对学历专业应该也有要求吧。
所以个人觉着，想学人工智能，比较正统的路子还是通过求学途径。如果是相关专业毕业生而且不想继续在学校深造，可以参加培训，虽然不知道能学到什么程度，起码找工作时有个敲门砖。不知道你的零基础是什么基础上的零基础，我想说，努力肯定能学会，只不过起点高过程容易一些，起点低过程艰难一些。
放眼当今世界，智能革命已经开始重塑着产业的发展，这是一场迎接人工智能时代的社会、经济与文化的变革。前几年，我们热衷于探讨“互联网＋”，而现在，我们更乐于聚焦“人工智能＋”。如果说，“互联网＋”改变了产业的渠道和结构，那么人工智能则对社会进行了根本性的改变，而智能家居就是让人工智能走进人们生活的重要端口。
近些年来，随着对人工智能技术的深度研究和应用，智能家居产业进入了一个高速的发展进程，其生态构建渐趋完善，纵观全球，智能家居的发展状态保持良好，根据数据分析，美国是全球智能家居市场容量最大的国家，独占行业鳌头，我国智能家居市场规模也有大幅提升，行业发展十分迅猛。
由于智能家居具有良好的发展前景，吸引了国内外众多科技企业对其展开攻势，以单品爆发与平台发力作为竞争基础占主导位置。从国外智能家居产业的发展状况来看，亚马逊、苹果、谷歌把力量主要投入在平台和系统上，构建开放的生态环境，建成互联互通与家居控制中心，抢占更多***巩固市场地位。从国内智能家居产业的发展现状来看，目前智能家居市场主要由四种竞争力量构成：传统家电厂商、互联网巨头公司、手机硬件优秀企业、运营商和视频网站等公司。
由此可见，智能家居成为人工智能领域的下一个风口，真正让大众与人工智能交流零距离。
人工智能主要包括哪些产品？
机器人的控制,语音控制,智能硬件产品。如果是云端的服务产品，那就是涉及到大数据与云计算。
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从学科的角度来看，人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、控制学、神经学、经济学和语言学等学科，所以人工智能不仅知识量大，而且难度高。
关于人工智能的定义存在两个大的方向，一个是“像人一样思考和像人一样行动”，另一个是“合理的思考和合理的行动”，目前在研究领域更倾向于第二个方向，也就是追求智能体的合理性。当然，这仅仅是当前的研究出发点，未来也许会有新的方向性要求（或者叫做人性）。
从大的技术组成体系来看，人工智能技术涉及到物联网、云计算、大数据、边缘计算等内容，其中物联网是目前智能体一个重要的落地应用场景，物联网场景的搭建能够全面促进智能体的落地应用，目前车联网被看成是智能体全面落地应用的一个重要突破口，所以目前诸多科技公司都在布局相关领域（尤其是自动驾驶）。
人工智能的发展需要数据、算力和算法三大支撑因素，云计算提供了算力支撑（同时也是落地场景之一），而大数据则提供了数据的来源，随着大数据和云计算的发展，人工智能的发展也会在很大程度上得到促进。
从研究方向上来看，目前人工智能领域的研究方向包括机器学习、自然语言处理、知识表示、自动推理、计算机视觉和机器人学，目前除了机器学习（深度学习）之外，自然语言处理和计算机视觉方向也比较热。
人工智能主要是学什么的？
从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要[_a1***_]的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。
学习人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
到此，以上就是小编对于人工智能技术的划分的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术的划分的3点解答对大家有用。
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