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[導(dǎo)讀]人工智能AI將是下述內(nèi)容的主要介紹對(duì)象,通過這篇文章,小編希望大家可以對(duì)人工智能的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解,詳細(xì)內(nèi)容如下。

人工智能AI將是下述內(nèi)容的主要介紹對(duì)象,通過這篇文章,小編希望大家可以對(duì)人工智能的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解,詳細(xì)內(nèi)容如下。

一、人工智能為何如此關(guān)鍵?

長期以來,無論在流行文化、還是科學(xué)領(lǐng)域中,人工智能都是備受期待的話題,因?yàn)樗型麖氐赘淖兤髽I(yè)、以及人與技術(shù)之間關(guān)系。那么,為什么人工智能的使用會(huì)在當(dāng)下逼近爆發(fā)的臨界點(diǎn)?

得益于數(shù)據(jù)的激增、以及云處理和計(jì)算能力方面創(chuàng)新的成熟,人工智能的應(yīng)用正以遠(yuǎn)超過往的速度攀升。企業(yè)現(xiàn)在可以訪問前所未有的數(shù)據(jù)量,包括直到現(xiàn)在才意識(shí)到的暗數(shù)據(jù)。這些寶貴資源為人工智能的發(fā)展帶來了福音。

使用得當(dāng),人工智能將成為至關(guān)重要的業(yè)務(wù)價(jià)值源泉。一直以來,人們始終認(rèn)為人工智能潛藏著激發(fā)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的巨大力量。隨著各項(xiàng)支持要素的到位,企業(yè)開始看到人工智能如何為其增加價(jià)值。自動(dòng)化降低了成本,并為業(yè)務(wù)流程帶來了更高程度的一致性、運(yùn)作速度和可擴(kuò)展性。實(shí)際上,埃森哲的一些客戶發(fā)現(xiàn),由此節(jié)省的時(shí)間達(dá)70%。然而,更加引人注目的是人工智能推動(dòng)增長的能力。成功進(jìn)行技術(shù)擴(kuò)展的企業(yè)與仍處于試驗(yàn)階段的同行相比,人工智能帶來的投資回報(bào)是后者的三倍。因此我們便不難理解,84%的首席高管一致認(rèn)為,必須利用AI來實(shí)現(xiàn)其增長目標(biāo)。

二、人工智能包括了哪些主要技術(shù)

人工智能技術(shù)是一個(gè)廣闊的研究領(lǐng)域,主要組成部分包括計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和語音識(shí)別。

1、計(jì)算機(jī)視覺

計(jì)算機(jī)視覺是為了讓計(jì)算機(jī)具有自主適應(yīng)環(huán)境的能力,能像人那樣通過視覺觀察并理解世界,主要用圖像采集設(shè)備與計(jì)算機(jī)等成象系統(tǒng)代替視覺器官,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤、檢測(cè)和控制,然后對(duì)圖形進(jìn)行處理和分析,從中獲取有效信息。廣泛用于醫(yī)療成像分析、人臉識(shí)別、安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛等。

2、深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行學(xué)習(xí)操作,是機(jī)器學(xué)習(xí)一個(gè)新的領(lǐng)域。通過建立和模仿新皮層中神經(jīng)元層中的活動(dòng),模仿人腦機(jī)制通過學(xué)習(xí)層次結(jié)構(gòu)、表 示級(jí)別和抽象級(jí)別理解數(shù)據(jù)模式來解釋文字,圖像和聲音等數(shù)據(jù),讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力。

3、自然語言處理

自然語言處理是利用計(jì)算機(jī)對(duì)自然語言進(jìn)行智能化處理并提取有效信息的過程,擁有和人類一樣的文本處理的能力是人工智能技術(shù)最難的部分,通過對(duì)語音、語法、詞法、語義分析,讓機(jī)器能夠理解人類語言,用自然語言的方式與人類交流,實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的自然語言通信,最終擁有“智能”,常用的語音對(duì)話機(jī)器人就有這樣的能力。

4、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)之路,是指計(jì)算機(jī)通過對(duì)已知情況的數(shù)據(jù)提升自身性能的能力。機(jī)器學(xué)習(xí)是訓(xùn)練出來的,而不是明確地用程序編寫出來的,與人類學(xué)習(xí)的過程相似,在學(xué)習(xí)時(shí)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)情況,通過以往的經(jīng)驗(yàn)對(duì)新遇到的情況作出預(yù)測(cè)和判斷,比如銷售庫存預(yù)測(cè)、石油勘探等。

5、語音識(shí)別

語音識(shí)別是將人類的語言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可讀的數(shù)據(jù),首先將語音信號(hào)轉(zhuǎn)化為電信號(hào),預(yù)處理后進(jìn)行特征提取,然后將提取出的特征與數(shù)據(jù)庫聲學(xué)模型對(duì)比,解碼搜索后識(shí)別出語言內(nèi)容,方便計(jì)算機(jī)進(jìn)行理解和操作。不過發(fā)聲時(shí)的語速、環(huán)境、噪音、口音、情緒等都會(huì)對(duì)語音信號(hào)的生成產(chǎn)生很大的影響,隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,語音識(shí)別進(jìn)入了新的階段,常用在社交聊天、語音導(dǎo)航、語音撥號(hào)、智能音箱等。

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