01
什么是人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
02
人工智能内涵
中国工程院院士李德毅认为：
人工智能的内涵包括脑认知基础、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、知识工程这四个方面。
（个人理解：根据概念，与人类智能有关的研究范畴，也就是人工智能的研究范畴）
脑认知基础，也就是阐明认知活动的脑机制，即人脑使用各层次构件，包括分子、细胞、神经回路、脑组织区实现记忆、计算、交互等认知活动，以及如何模拟这些认知活动。它包括认知心理学、神经生物学、不确定性认知、人工神经网络、统计学习、机器学习、深度学习等内容。
机器感知与模式识别，则是指研究脑的视知觉、以及如何利用机器完成图形和图像的信息处理和识别任务，如物体识别、生物识别、情境识别等。在物体的几何识别、特征识别、语义识别中，在人的签名识别、人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别、情感识别中，目前都已经取得巨大成功。
自然语言处理与理解，则研究自然语言的语境、语用、语义和语构；大型词库、语料和文本的智能检索，语音和文字的计算机输入方法，词法、句法、语义和篇章的分析，机器文本和语音的生成、合成和识别，各种语言之间的机器翻译和同传等。
知识工程，则研究如何用机器代替人，实现知识的表示、获取、推理、决策，包括机器定理证明、专家系统、机器博弈、数据挖掘和知识发现、不确定性推理、领域知识库；还有数字图书馆、维基百科、知识图谱等大型知识工程。
03
人工智能外延
而人工智能的外延，则是机器人与智能系统——智能科学的应用技术 。这包括工业机器人、农业机器人、服务机器人等各类机器人以及智能交通、智能制造、智慧医疗、智慧城市等等。
04
人工智能应用种类
智能化和神经网络这个区域：AI的典型能力主要包括模式识别、图像音频等理解处理能力，全部都属于机器学习的识别范畴；具体涉及到：文本识别、图像识别、语音识别、自然语言处理、智能声音合成等应用。
增强化和神经网络这个区域：主要包括统计分析和处理、数据挖掘、深度学习等大数据的相关能力全部属于这个范畴；具体涉及到：智能商业应用、个人智能助手、智能合约等应用。
智能化和机器人这个区域：主要是将识别能力与智能硬件紧密结合，体感技术与人机交互打造产业级应用；具体涉及到：智能制造、动力装置、服务机器人、自动驾驶和无人机等应用。
增强化和机器人这个区域：主要运用生物技术、体感识别、人机交互等新型理念，将成为未来个体的主流；具体涉及到：可穿戴设备、AR/VR、智能家居等应用。
05
机器学习与人工智能
机器学习涵盖了这四个象限，机器学习大致粗略的分为六类：统计学习、数据挖掘、模式识别、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等等。
统计学习：统计学习属于机器学习中最为基础的能力，它主要从一些观测（训练）样本为出发点，对样本数据进行分析得到的规律，从而对未来进行预测。
数据挖掘：数据挖掘一般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，数据挖掘应用数不胜数，它也属于机器学习的基础能力。
模式识别：模式识别是通过计算机，用决策理论方法（数学技术）研究模式的自动处理和判读。比如人在说话的过程中要强调语境，同样是阿拉伯数字“5”，在不同的语境下，“5”背后含义不尽相同。而这种理解如果需要计算机识别，那就叫做模式识别，模式识别是机器学习的高级能力，也是人工智能的主要攻克方向。
计算机视觉：计算机视觉是指用摄影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。
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技术。
自然语言处理：自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学为一体的科学。该领域主要涉及人们日常使用的语言。
参考文章
网友评论