人工智能介绍

1个月前发布 SanS三石
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一、人工智能概述

人工智能对社会的影响

  • 智能化:让生活更方便,同时大大提高社会资源的利用率
  • 精细化:精细追踪各个业务环节、服务从标准化到个性化
  • 全面:穷举并应用所有可能
  • 无隐私:在大数据、人工智能前没有隐私,超级权利
  • 大量工作被抢占:计算机正取代人类完成更多智力工作、只有2%的人能在初期掌握新技术并以此工作
  • 财富更加集中:数据成为最重要的资本

人工智能的能力阶段

  • 弱人工智能:仅在特定领域、既定规则中拥有强大的智能
  • 强人工智能:不受领域、规则限定,拥有与人类媲美的智能
  • 超人工智能:在所有领域都拥有超越人类的智能

现代人工智能的研究方法

  • 把智能问题转化为消除不确定性的问题,通过大数据+超级计算来消除不确定性
  • 用若干个简单模型来代替复杂模型,最大限度利用计算机技术的进步,用数据量、计算量来节约研究时间

人工智能在各行业的应用

  • 农业:通过智能浇灌节约成本、提高产量
  • 体育:改进战术战略、分析总结优秀选手的动作姿势、训练棋牌选手
  • 制造业:通过装配机器人节约成本、硬件联网成为智能服务终端
  • 医疗:通过识别医学影像、手术机器人、智能诊断来降低医疗成本、平衡医疗资源、提高诊断准确率,数据驱动降低药物研制成本,攻克医疗难题
  • 新闻业:计算机写作
  • 律政:司法领域认可数据强相关关系作为证据、智能庭审、智能处理法律文件、自助合规审查、合同管理、法律研究、庭审结果预测

二、计算机视觉

定义

  • Computer Vision,研究如何让计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪、测量,并根据要求处理图像

技术能力

图像识别:

  • 物体识别:人脸、物体、字符…
  • 属性识别:大小、位置、环境、颜色、数量、时间…
  • 行为识别:移动、动作、完整行为…

图像处理:

  • 前端处理:信号变换、降噪
  • 后端处理:基于业务目标处理图像

目前已有的后端处理技术:

  • 图像还原:将经过修饰的人像还原,用于人脸识别、身份认证等
  • 生成图像描述:根据图像内容生成一段描述文字
  • 图片缩放:让图片在不同分辨率设备上都显示良好
  • 低清转高清:将低分辨率的图像转换为高清图像

应用领域

  • 图像搜索(包括人脸识别)
  • 智能安防
  • 照片分类与处理
  • 直播监管
  • 无人驾驶
  • 医学影像分析
  • 手势人机交互
  • VR
  • 质量检测

三、自然语言处理

定义

  • Natural Language Processing,研究人与计算机如何用自然语言进行有效沟通

技术能力

  • 理解自然语言
  • 用自然语言表达

现状和难题

现状:

  • 通用、高质量的自然语言处理系统还未出现
  • 针对具体领域、具体应用的自然语言处理系统已经商品化、产业化

难题:

  • 消除自然语言中的歧义
  • 联系上下文、场景来分析语意
  • 理解大量的专业领域词汇

应用领域

  • 机器翻译
  • 机器写作
  • 语意搜索
  • 自动回答问题
  • 自动打标签
  • 自动文摘

四、智能语音

定义

  • Automatic Speech Recognition,研究如何让机器听懂人说的话,并且像人一样说话

技术能力

  • 声音前置处理:排除回声、干扰、噪声,提高信噪比
  • 语音识别:人机交互、口语评测
  • 语音合成:人机交互
  • 声音后置处理:语音转文字、音色变换…

现状和难题

现状:

  • 技术相对成熟,各大厂商声称识别准确率在96%以上
  • 智能语音的软硬件已经开始商业化

难题:

  • 远距离声音采集:目前极限在10米左右,超过后很难识别
  • 嘈杂场景下的声音识别
  • 方言、口音、专业名词的识别
  • 带韵律、情感的语音合成
  • 缺少低功耗低成本的芯片
  • 缺少声学的专业设备和人才

应用领域

  • 智能语音助手
  • 语音搜索
  • 实时字幕
  • 语音游戏
  • 会议记录(语音转文字)

五、机器学习

定义

  • 研究如何让计算机识别现有知识,并不断学习新知识、新技能

技术能力

  • 智能决策:通过大数据来迭代建立决策模型,输入相关信息后输出决策

影响决策能力的因素:

  • 输入信息的质量
  • 知识库能力:容量、表达能力、推理能力、扩展性

应用领域

  • 个性化推荐
  • 舆情分析、预测
  • 医疗诊断
  • 机器编程
  • 智能城市
  • 商业决策
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