人工智能的核心技术及其应用

海一滴

曾经有人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展之迅猛，可能一个不小心，你就被远远地甩在了身后。
那么，目前人工智能有哪些核心技术，都应用在哪些领域呢？
什么是人工智能？

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。

人工智能的核心技术与应用领域？
人工智能的核心技术主要包含：深度学习、计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘等。
应用的细分领域包含：智能机器人、虚拟个人助理、实时语音翻译、视觉自动识别、推荐引擎等。

1. 深度学习（DL）


说到深度学习Deep Learning（DL），大家第一个想到的应该是谷歌的AlphaGo，通过一次次的学习、迭代算法，最终在人机大战中打败李世石。
机器学习是实现人工智能的一种重要方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并自动归纳总结成模型，最后使用模型做出推断或预测。与传统的编程语言开发软件不同，我们使用大量的数据送给机器学习，这个过程叫做“训练”。深度学习的基础是大数据，实现的路径是云计算。只要有充足的数据、足够快的算力，得出的结果就会更加准确。目前，基于大数据、云计算这种智能化操作路径，可以在深度神经网络框架下来更好解释。

技术原理：
1. 构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重；
2. 将大量的数据情况输出到这个网络中；
3. 网络处理这些动作并且进行学习；
4. 如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重；
5. 系统通过如上过程调整权重；
6. 在成千上万次的学习之后，超过人类的表现。
应用领域：
人脸识别可以说是当前深度学习最为成熟的应用。人脸识别，是基于人的脸部特征信息，进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集，含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸来对检测到的人脸，进行脸部识别的一系列相关技术。

2. 计算机视觉（CV）



计算机视觉Computer Vision（CV）是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

技术原理：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
应用领域：
计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用。

3. 自然语言处理（NLP）


自然语言处理Natural Language Processing（NLP）是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。因此，自然语言处理是与人机交互的领域有关的。在自然语言处理面临很多挑战，包括自然语言理解，因此，自然语言处理涉及人机交互的面积。在NLP诸多挑战涉及自然语言理解，即计算机源于人为或自然语言输入的意思，和其他涉及到自然语言生成。

技术原理：
1. 汉字编码词法分析
2. 句法分析
3. 语义分析
4. 文本生成
5. 语音识别
应用领域：
自然语言处理有着十分广泛的应用场景，包括：搜索关键词联想、机器翻译、社交媒体监控、聊天机器人、智能语音助理、语法检查程序、电子邮件过滤等。

4. 数据挖掘（DM）


数据挖掘Data Mining（DM）不是新产生的东西，它在很多年前就被提出了。随着近几年人工智能领域受到关注，数据挖掘也开始被人提起。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

技术原理：
对数据库中大量数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取关键性数据。
应用领域：
数据挖掘最主要的就是在统计上的应用了，基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。例如电商网站的智能推荐。

未来人工智能应用领域的展望


近些年，人工智能的潜力很大程度激发了公众的想象力。除了上面的应用之外，人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。我们可能在短时间内就拥有强人工智能，也可能需要几个世纪。但是可以肯定的是，我们永远不会放弃对人工智能的追求。
（注：图片来自网络）

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