人工智能研究热点的应用-人工智能研究热点的应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能研究热点的应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能研究热点的应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工神经网络的应用实例？
2. 目前人工智能研究方向有哪些？
3. 互联网上有什么人工智能即将到来？

人工神经网络的应用实例？

人工神经网络是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。

人工神经网络从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。

在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。

神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。

每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。

每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。

网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。

而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。

目前人工智能研究方向有哪些？

人工智能从低到高有五级：计算智能（数字计算），记忆智能（搜索引擎），感知智能（语音识别、图像识别等），认知智能（机器学习，自然语言理解、人机互动等），创造智能（模拟人脑创造性思维进行知识发现、问题解决、决策等活动）。研究方向都在这里面。

比较热门的有，一是图像识别，刷脸支付和自动驾驶，是代表场景。二是语音识别，语音录入和机器人聊天是代表场景。三是自然语言处理，文本识别，智能家居，聊天机器人都有用到。四是逻辑推理，比如会下棋的阿尔法狗，IBM开发的沃森医生系统，高考机器人等。

大规模机器学习：关系到学习算法的设计，将已有的算法扩展到更庞大的数据集上。

深度学习：可促进图像、视频标记和运动中的目标识别。在其他感知领域也有重大影响，如音频、语音和自然语言处理。

强化学习：鉴于传统机器学习主要关注于模式挖掘，强化学习则将重点转移到决策中。近期，谷歌开发的计算机程序AlphaGo在五次对抗比赛中击败了人类围棋冠军，这在很大程度上归功于强化学习。

机器人：目前主要涉及如何训练机器人以通用型、预测性的方式与周围[_a***_]进行交互。

计算机视觉：它是机器感知中最突出的形式，主要关注如何为图像和***自动添加字幕。

自然语言处理：通常与自动语音识别系统相结合，目前的研究正转向开发能够通过对话(而不是固定格式的请求)与人类互动的系统。

比较大的几个研究方向:

1.图像识别和***识别，这俩有些许差别，但共同点更多，都是分类器加图像处理。

2.音频识别和语音识别，（其实这俩差别挺大）。

3.自然语言处理，机器翻译。

4.智能推送或者推荐系统。

互联网上有什么人工智能即将到来？

吴恩达曾经分享过关于人工智能的笔记，总结起来，人工智能对互联网的推动主要有：

输入一张照片，让机器学会判断这张照片是不是你，输出0或1。

具体应用在广告、消费金融等领域——输入广告和用户信息，输出是用户会不会点击这个广告；

输入***申请信息，输出用户是否会还款。

还包括在语音识别上，输入音频，输出文本，这种方式在很多领域都带来了经济效益。像亚马逊Alexa、苹果Siri、百度DuerOS。

AI的关键不在于技术，而在于算法，也就是说，人工智能可以在任何一个行业领域发生，只要积累足够的数据，就可以建立自己的AI壁垒。

到此，以上就是小编对于人工智能研究热点的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能研究热点的应用的3点解答对大家有用。

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