ai突破算法技术

㈠ 人工智能的核心技术是什么

1 计算机视觉。

计算机视觉是指计算机能从图像中识别出物体、场景和活动的能力。

它有着广泛的应用，包括了医疗的成像分析，用作疾病预测、诊断和治疗；人脸识别；安防和监控领域用来识别嫌疑人；在购物方面，消费者可以用智能手机拍摄产品以获得更多的购物选择。

5 语音识别

语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。

语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。

㈡ 人工智能预计将在哪些方面取得突破

人工智能(AI)已经在多个领域成功应用，下一步有望在四大方面取得突破。

赛迪数据预计，2018年全球AI产业市场规模将逼近2700亿元(人民币，下同)，2020年全球市场规模将达4000亿元。Tractica则预测，至2025年，全球范围内人工智能产业收入的年均复合增长率将大幅提升，达到57%以上。

谈及国内的人工智能的环境，邓仰东认为，从实际需求、数据样本、人才储备、投资接受度等方面来看，中国的人工智能环境都是好的。

一方面，中国传统行业的数字化专项必须依靠人工智能技术实现，这为取得弯道超车技术提供了可能性。另一方面，中国社会的数字化程度较高，拥有世界最大的数据集。

同时，中国教育体系能够为人工智能整个产业链提供各个层次的人才，且政府和商业投资机构都高度看好AI。

但邓仰东亦强调，目前的问题可能在于现有AI企业的业务略偏狭窄，和图像有关的公司都向安防和自动驾驶领域挤，同时，数据相关法律不健全，长远看会影响数据价值的充分发挥。

“我认为中国AI产业的未来和机会首先在于制造业，中国制造业体量巨大，同时生产效率与美国、德国、日本等国家存在较大差距，利用AI技术实现深层次的数字化转型、结合智能传感器和终端处理芯片的开发，将为我们带来巨大的机会。”邓仰东说。

㈢ 人工智能时代真的来临了吗

未来会是人工智能时代，但不是现在！

2016年AlphaGo战胜了李世石以后，人工智能成为了全球瞩目的科技焦点，人工智能这个概念其实很早就在1956年被提出，但是之所以现在才逐渐变火，主要来源于这3点的发展：算法，大数据，算力。

图片来源于网络

目前，企业在人工智能应用最多的就是刷脸签到，刷脸考勤，用人脸识别代替了需要身份验证的场景，同时不仅仅是节省了传统考勤需要使用介质的费用，通过人工智能的人脸识别技术，以及背后驱动的大数据分析，企业可以很快地掌握员工的考勤信息。

以前可能需要人员管理的同事一字一句地把考勤信息录入表格，然后统计信息，可能耗时一天，或者一星期，现在只需要登个后台，点个按键，所有信息都会展现在眼前，相当于节省了80%的时间，毫无疑问，对于需要进行复杂人员管理的企业来说，人工智能技术是在合适不过的了。

㈣ 人工智能技术包括哪些方面

我们都知道人工智能当前的核心技术热点是“深度学习”，而典型的技术应用包括智能语音语义，知识图谱，计算机视觉，自动驾驶。人工智能还有一些其他的技术，只不过是我们平常不常用罢了，其实它包括了我们生活的很多方面。那么人工智能技术包括哪些方面呢，我们接着往下看。

㈤ AI芯片，中国的AI技术在世界上是怎样的水平

从去年开始，人工智能再次迎来了发展历史上的“大年”，资本、人才竞相追逐，企业、应用遍地开花。但随之而来的质疑声音也不断增多：中国AI技术在国际上处于什么水平？大火的AI背后究竟有多少泡沫？AI高速发展的人才短板如何补齐？我们所担忧的伦理、隐私安全会不会被突破防线？

资料图 来源：中新网

针对AI行业存在的人才缺口问题，李春平认为，从人才培养上来说，目前人工智能只属于计算机科学中的一个学科部分，短期内人才培养要达到行业需求还有一段距离。他同时也指出，包括清华大学在内的高校正在加大培养力度，学生的理论素质和工程能力也很不错。

刘刚则认为，目前人才的培养还很难适应行业发展的需求。“我们的教育总是滞后于产业，往往是产业走在前面，需要哪些知识和人才再反馈回高校，然后学校再培养。这就造成了现在很多人工智能企业在扩张过程中必须兼并公司才能获得人才。但也能看到，高校正在加强这方面的规划，可以预见的是相关人才会很快填补市场空缺。”

除了人工智能领域的人才缺口，人工智能可能带来的就业、隐私保护等问题也是业界关注的焦点。刘刚指出，每次出现技术变革的时候，人们都会思考这个问题，尤其是AI的发展最终会导致失业的说法更是增加了人们的恐惧。“我认为没必要过多担心。”他进一步举例说，农业时代的人口其实很少，20世纪50年代后人口爆发，但那时候技术也在飞快进步，所以人口增长和技术进步其实是正相关的关系。再比如，机械制造出现以后，也有人担心这会使人变懒退化，但实际上也没有。“这里面可以总结出来的规律是技术的出现不会使人丧失劳动能力，因为我们有更多时间去从事更高级别的活动。”

李春平则认为，人工智能和大数据结合较为紧密，涉及到信息安全和隐私保护，在这些领域也需要制定一些相应的法律法规来予以约束，确保技术能够得以正确利用。

㈥ 人工智能可能会在哪些方面有大的突破

AI，即Artificial Intelligence，人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，由不同领域的各个学科组成，包括计算机科学、哲学、认知科学、语言学、信息学、仿生学、生物学、心理学、医学、哲学等，整体上属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。而未来的人工智能技术主要包含：自然语言生成（说、写）、语音识别（听）、机器学习的平台、虚拟代理、决策管理、AI硬件优化、深度学习的平台、机器人过程自动化、文本分析和自然语言处理（NLP）、生物统计学等方面。虽然发展的方向大致不变，但是在对应的领域必然发展得更加深入，更加广阔。

㈦ 人工智能技术是什么啊

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能产业可划分为基础层、技术层与应用层三部分。

什么是人工智能技术什么是人工智能技术

1、基础层

可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容；算力层面包括AI芯片和AI计算架构；数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。

2、技术层

根据算法用途可划分为计算机视觉、语音交互、自然语言处理。计算机视觉包括图像识别、视觉识别、视频识别等内容；语音交互包括语音合成、声音识别、声纹识别等内容；自然语言处理包括信息理解、文字校对、机器翻译、自然语言生成等内容。

3、应用层

主要包括AI在各个领域的具体应用场景，比如自动驾驶、智慧安防、新零售等领域。

人工智能包含了以下7个关键技术。

1、机器学习

机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

2、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

3、自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

4、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

5、计算机视觉

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

6、生物特征识别

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。

7、VR/AR

虚拟现实（VR）/增强现实（AR）是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

㈧ 我们到底应不应该为AI的技术突破感到恐慌

“现在我们不必害怕人工智能，而应该害怕人工‘智障’，比如自动驾驶汽车已经撞死3个人了。”

不同于其他人的AI乐观主义，皮埃罗·斯加鲁菲（Piero Scaruffi）认为人工智能还是来得太慢了。皮埃罗是硅谷人工智能研究所的创始人，被誉为“硅谷精神布道师”。此前，其写作的《硅谷百年史》已经成为研究“硅谷模式”的重要参考书籍。

谈及未来最有意思的技术，皮埃罗早前就表示是长寿的科学。人不可能有不死之身，但长寿以及有尊严的老年生活是人们都想要的。皮埃罗说：“大家都想活得更久更健康，这是最大的商机。”就像上世纪60年代的“婴儿潮”带动了玩具和动画产业，老龄化社会也将催生大量围绕老年人的经济模式。

皮埃罗对创新的敏感始终如一。近几年他敏锐地捕捉到“和平科技”这个概念，并积极探索该产业能否引发新一轮社会变革的可能性。他携资深媒体人牛金霞深入斯坦福和平创新实验室，写作了新书《科技与和平》，呈现了科学家们测量“积极和平指数”的10年研究成果。

在大数据时代，“和平”不再囿于传统层面的释义，而是用来衡量人与人之间的合作。皮埃罗表示，目前和平科技虽然还只是雏形，但对于未来的智能城市或许很重要。他认为，现在很多智能城市几乎像座监狱，交通电力都受到精确控制，但城市中的人却“消失不见”。“和平科技能推动人与人的协作，打造解决社会问题的创新平台。”皮埃罗很看好它的未来前景。

㈨ 人工智能这些年取得了哪些突破

谷歌的阿尔法狗战胜了世界围棋高手；微软在语言识别、图像识别方面世界领先；亚马逊在云服务和机器人方面进展神速、脸书在聊天机器人、视觉照片处理方面也领先，另外还有大批美国军工企业，如洛克希德马丁公司的，战地机器人、机器狗等等。可以说人工智能不但不是噱头，在各领域都得到了大的发展和应用，美国在人工智能方面仍然世界领先!值得我们学习!

㈩ 一般来说人工智能技术包括什么

人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等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。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。