ai突破演算法技術

㈠ 人工智慧的核心技術是什麼

1 計算機視覺。

計算機視覺是指計算機能從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。

它有著廣泛的應用，包括了醫療的成像分析，用作疾病預測、診斷和治療；人臉識別；安防和監控領域用來識別嫌疑人；在購物方面，消費者可以用智能手機拍攝產品以獲得更多的購物選擇。

5 語音識別

語音識別主要是關注自動且准確地轉錄人類的語音技術。

語音識別的主要應用包括醫療聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。最近推出了一個允許用戶通過語音下單的移動APP。

㈡ 人工智慧預計將在哪些方面取得突破

人工智慧(AI)已經在多個領域成功應用，下一步有望在四大方面取得突破。

賽迪數據預計，2018年全球AI產業市場規模將逼近2700億元(人民幣，下同)，2020年全球市場規模將達4000億元。Tractica則預測，至2025年，全球范圍內人工智慧產業收入的年均復合增長率將大幅提升，達到57%以上。

談及國內的人工智慧的環境，鄧仰東認為，從實際需求、數據樣本、人才儲備、投資接受度等方面來看，中國的人工智慧環境都是好的。

一方面，中國傳統行業的數字化專項必須依靠人工智慧技術實現，這為取得彎道超車技術提供了可能性。另一方面，中國社會的數字化程度較高，擁有世界最大的數據集。

同時，中國教育體系能夠為人工智慧整個產業鏈提供各個層次的人才，且政府和商業投資機構都高度看好AI。

但鄧仰東亦強調，目前的問題可能在於現有AI企業的業務略偏狹窄，和圖像有關的公司都向安防和自動駕駛領域擠，同時，數據相關法律不健全，長遠看會影響數據價值的充分發揮。

「我認為中國AI產業的未來和機會首先在於製造業，中國製造業體量巨大，同時生產效率與美國、德國、日本等國家存在較大差距，利用AI技術實現深層次的數字化轉型、結合智能感測器和終端處理晶元的開發，將為我們帶來巨大的機會。」鄧仰東說。

㈢ 人工智慧時代真的來臨了嗎

未來會是人工智慧時代，但不是現在！

2016年AlphaGo戰勝了李世石以後，人工智慧成為了全球矚目的科技焦點，人工智慧這個概念其實很早就在1956年被提出，但是之所以現在才逐漸變火，主要來源於這3點的發展：演算法，大數據，算力。

圖片來源於網路

目前，企業在人工智慧應用最多的就是刷臉簽到，刷臉考勤，用人臉識別代替了需要身份驗證的場景，同時不僅僅是節省了傳統考勤需要使用介質的費用，通過人工智慧的人臉識別技術，以及背後驅動的大數據分析，企業可以很快地掌握員工的考勤信息。

以前可能需要人員管理的同事一字一句地把考勤信息錄入表格，然後統計信息，可能耗時一天，或者一星期，現在只需要登個後台，點個按鍵，所有信息都會展現在眼前，相當於節省了80%的時間，毫無疑問，對於需要進行復雜人員管理的企業來說，人工智慧技術是在合適不過的了。

㈣ 人工智慧技術包括哪些方面

我們都知道人工智慧當前的核心技術熱點是「深度學習」，而典型的技術應用包括智能語音語義，知識圖譜，計算機視覺，自動駕駛。人工智慧還有一些其他的技術，只不過是我們平常不常用罷了，其實它包括了我們生活的很多方面。那麼人工智慧技術包括哪些方面呢，我們接著往下看。

㈤ AI晶元，中國的AI技術在世界上是怎樣的水平

從去年開始，人工智慧再次迎來了發展歷史上的「大年」，資本、人才競相追逐，企業、應用遍地開花。但隨之而來的質疑聲音也不斷增多：中國AI技術在國際上處於什麼水平？大火的AI背後究竟有多少泡沫？AI高速發展的人才短板如何補齊？我們所擔憂的倫理、隱私安全會不會被突破防線？

資料圖 來源：中新網

針對AI行業存在的人才缺口問題，李春平認為，從人才培養上來說，目前人工智慧只屬於計算機科學中的一個學科部分，短期內人才培養要達到行業需求還有一段距離。他同時也指出，包括清華大學在內的高校正在加大培養力度，學生的理論素質和工程能力也很不錯。

劉剛則認為，目前人才的培養還很難適應行業發展的需求。「我們的教育總是滯後於產業，往往是產業走在前面，需要哪些知識和人才再反饋回高校，然後學校再培養。這就造成了現在很多人工智慧企業在擴張過程中必須兼並公司才能獲得人才。但也能看到，高校正在加強這方面的規劃，可以預見的是相關人才會很快填補市場空缺。」

除了人工智慧領域的人才缺口，人工智慧可能帶來的就業、隱私保護等問題也是業界關注的焦點。劉剛指出，每次出現技術變革的時候，人們都會思考這個問題，尤其是AI的發展最終會導致失業的說法更是增加了人們的恐懼。「我認為沒必要過多擔心。」他進一步舉例說，農業時代的人口其實很少，20世紀50年代後人口爆發，但那時候技術也在飛快進步，所以人口增長和技術進步其實是正相關的關系。再比如，機械製造出現以後，也有人擔心這會使人變懶退化，但實際上也沒有。「這裡面可以總結出來的規律是技術的出現不會使人喪失勞動能力，因為我們有更多時間去從事更高級別的活動。」

李春平則認為，人工智慧和大數據結合較為緊密，涉及到信息安全和隱私保護，在這些領域也需要制定一些相應的法律法規來予以約束，確保技術能夠得以正確利用。

㈥ 人工智慧可能會在哪些方面有大的突破

AI，即Artificial Intelligence，人工智慧，是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，由不同領域的各個學科組成，包括計算機科學、哲學、認知科學、語言學、信息學、仿生學、生物學、心理學、醫學、哲學等，整體上屬於自然科學、社會科學、技術科學三向交叉學科。而未來的人工智慧技術主要包含：自然語言生成（說、寫）、語音識別（聽）、機器學習的平台、虛擬代理、決策管理、AI硬體優化、深度學習的平台、機器人過程自動化、文本分析和自然語言處理（NLP）、生物統計學等方面。雖然發展的方向大致不變，但是在對應的領域必然發展得更加深入，更加廣闊。

㈦ 人工智慧技術是什麼啊

人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智慧產業可劃分為基礎層、技術層與應用層三部分。

什麼是人工智慧技術什麼是人工智慧技術

1、基礎層

可以按照演算法、算力與數據進行再次劃分。演算法層麵包括監督學習、非監督學習、強化學習、遷移學習、深度學習等內容；算力層麵包括AI晶元和AI計算架構；數據層麵包括數據處理、數據儲存、數據挖掘等內容。

2、技術層

根據演算法用途可劃分為計算機視覺、語音交互、自然語言處理。計算機視覺包括圖像識別、視覺識別、視頻識別等內容；語音交互包括語音合成、聲音識別、聲紋識別等內容；自然語言處理包括信息理解、文字校對、機器翻譯、自然語言生成等內容。

3、應用層

主要包括AI在各個領域的具體應用場景，比如自動駕駛、智慧安防、新零售等領域。

人工智慧包含了以下7個關鍵技術。

1、機器學習

機器學習（Machine Learning）是一門涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網路、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智慧技術的核心。基於數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據（樣本）出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。根據學習模式、學習方法以及演算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。

2、知識圖譜

知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是「實體—關系—實體」三元組，以及實體及其相關「屬性—值」對。不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節點表示現實世界的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網路，提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。

3、自然語言處理

自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。

4、人機交互

人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智慧領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、滑鼠、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備，以及列印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

5、計算機視覺

計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取並處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特徵提取與演算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智慧演算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。

6、生物特徵識別

生物特徵識別技術是指通過個體生理特徵或行為特徵對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特徵識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過感測器對人體的生物表徵信息進行採集，如利用圖像感測器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行採集，利用數據預處理以及特徵提取技術對採集的數據進行處理，得到相應的特徵進行存儲。

7、VR/AR

虛擬現實（VR）/增強現實（AR）是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環境。用戶藉助必要的裝備與數字化環境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用晶元等實現。

㈧ 我們到底應不應該為AI的技術突破感到恐慌

「現在我們不必害怕人工智慧，而應該害怕人工『智障』，比如自動駕駛汽車已經撞死3個人了。」

不同於其他人的AI樂觀主義，皮埃羅·斯加魯菲（Piero Scaruffi）認為人工智慧還是來得太慢了。皮埃羅是矽穀人工智慧研究所的創始人，被譽為「矽谷精神佈道師」。此前，其寫作的《矽谷百年史》已經成為研究「矽谷模式」的重要參考書籍。

談及未來最有意思的技術，皮埃羅早前就表示是長壽的科學。人不可能有不死之身，但長壽以及有尊嚴的老年生活是人們都想要的。皮埃羅說：「大家都想活得更久更健康，這是最大的商機。」就像上世紀60年代的「嬰兒潮」帶動了玩具和動畫產業，老齡化社會也將催生大量圍繞老年人的經濟模式。

皮埃羅對創新的敏感始終如一。近幾年他敏銳地捕捉到「和平科技」這個概念，並積極探索該產業能否引發新一輪社會變革的可能性。他攜資深媒體人牛金霞深入斯坦福和平創新實驗室，寫作了新書《科技與和平》，呈現了科學家們測量「積極和平指數」的10年研究成果。

在大數據時代，「和平」不再囿於傳統層面的釋義，而是用來衡量人與人之間的合作。皮埃羅表示，目前和平科技雖然還只是雛形，但對於未來的智能城市或許很重要。他認為，現在很多智能城市幾乎像座監獄，交通電力都受到精確控制，但城市中的人卻「消失不見」。「和平科技能推動人與人的協作，打造解決社會問題的創新平台。」皮埃羅很看好它的未來前景。

㈨ 人工智慧這些年取得了哪些突破

谷歌的阿爾法狗戰勝了世界圍棋高手；微軟在語言識別、圖像識別方面世界領先；亞馬遜在雲服務和機器人方面進展神速、臉書在聊天機器人、視覺照片處理方面也領先，另外還有大批美國軍工企業，如洛克希德馬丁公司的，戰地機器人、機器狗等等。可以說人工智慧不但不是噱頭，在各領域都得到了大的發展和應用，美國在人工智慧方面仍然世界領先!值得我們學習!

㈩ 一般來說人工智慧技術包括什麼

人工智慧包括五大核心技術：
1.計算機視覺：計算機視覺技術運用由圖像處理操作及機器學習等技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便於管理的小塊任務。
2.機器學習：機器學習是從數據中自動發現模式，模式一旦被發現便可以做預測，處理的數據越多，預測也會越准確。
3.自然語言處理：對自然語言文本的處理是指計算機擁有的與人類類似的對文本進行處理的能力。例如自動識別文檔中被提及的人物、地點等，或將合同中的條款提取出來製作成表。
4.機器人技術：近年來，隨著演算法等核心技術提升，機器人取得重要突破。例如無人機、家務機器人、醫療機器人等。
5.生物識別技術：生物識別可融合計算機、光學、聲學、生物感測器、生物統計學，利用人體固有的生體特性如指紋、人臉、虹膜、靜脈、聲音、步態等進行個人身份鑒定，最初運用於司法鑒定。