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AI人工智能技术及其类别

2021/09/07AuraQuantic49

人工智能技术

有许多涉及人工智能的技术和学科,它们都有自己的数学和工程研究分支。让我们来看看最相关的技术,从识别系统到机器学习系统。


自动语音识别

自动语音识别是属于声学的一门学科,用于识别语音信号中的音素。语音识别系统处理麦克风收集的信号以识别用户发音的单词。


自然语言处理 NLP

语音识别专注于纯粹的语音到文本的转换,而自然语言处理NLP是一门与语言学领域联系更紧密的学科,其目标是理解用户在发出某个命令、问题或陈述时的意思(无论是书面的还是口头的)以及他期望实现的目标。此外,它还分析情绪以找到主观模式。简而言之,它是帮助机器与人之间进行交流(主要是声音和文字)的领域。

人工智能中的视觉和语音识别


人工智能中的视觉和语音识别

视觉识别

视觉识别是基于处理图像或视频信号的学科,其目的是识别图案、形状,并在最佳情况下准确识别图像中的不同元素。


文字识别

文本识别可以被认为是视觉识别的一部分,因为它的主要目标是识别和识别图像格式的文本。此项工作通常使用OCR(光学字符识别)工具。


大数据

在不涉及技术细节的情况下,大数据可以被视为大量数据。大数据本身并不是一项技术,但拥有大量可用数据(最好是结构化数据)对于实现商业智能分析和某些机器学习算法的应用目标至关重要。


专家系统

专家系统是那些包含有关特定主题的所有可能的人类知识的系统。一个典型的例子是下国际象棋的系统,它使用一整套动作和策略,这些动作和策略已经输入到他们的记忆中,以确定最佳动作(通常基于决策树)。


机器人

机器人技术(机械或机器人软件,例如 RPA)涵盖范围广泛的设备。每当系统或机器人显示出智能的迹象时,例如,能够做出决策,无论它们可能多么基本,我们都可以谈论人工智能。请记住,人工智能不必特别复杂,它存在于各个层面,甚至是最基本的层面,并且必须与从机器学习的能力区分开来;也就是机器学习。


机器学习

机器学习是人工智能中的一门学科,它试图让系统以人的方式学习和关联信息。为此,它使用能够检测先前数据中的模式、能够创建未来预测以及深度学习及其神经网络算法等新趋势的算法。

机器学习算法


机器学习算法

深度学习

深度学习是机器学习的一个分支学科。它是一个学习系统,其灵感来自人脑神经网络处理信息的功能,具有非常复杂的数学基础。尽管它确实依赖于经验(无论是以前的数据、环境生成的还是自己生成的),但它并不是从确定什么是正确的、什么是不正确的严格指示开始,因此系统可以自行确定结论。


认知智能

认知智能是前面提到的技术的组合,旨在创建能够让人类理解的人工智能服务。它是视觉识别、声音、阅读理解、NLP 和机器学习的结合,以创建能够理解与人类交互相关的信息并做出相应响应的系统。



人工智能类别

对人工智能进行分类并不容易,事实是,最佳做法是根据特定系统使用的算法对其进行分类。然而,一些专家试图根据他们的方法创建人工智能小组。


根据计算机科学家Stuart Russell和Peter Norvig 的说法,人工智能可以分为以下几类:


像人类一样思考的系统

这些系统尝试使用人工神经网络模型从字面上模拟人类思想。


像人类一样行动的系统

这些系统专注于充当人类;它们更多地与经典机器人技术联系在一起,并且灵活性较差。


理性思考的系统

这些系统试图在感知、推理和行动方面应用人类逻辑。他们并不专注于模拟大脑的神经元行为,而是被训练在特定环境中以人类的方式行事。这方面的一个例子是专家代理。


理性行动的系统(理想情况下)

他们试图以理性的方式模仿人类行为,根据给定的环境条件得出自己的结论。这些系统的不同之处在于试图将理性应用于他们的决定。


一种更常见的分类是将 2 个大组分开:


弱(或狭隘)人工智能

以其首字母缩略词ANI(狭义人工智能)而闻名,尽管该名称可能看起来有些贬义,但它涵盖了当今存在的所有人工智能。它是人工智能,致力于以最佳方式解决特定或一组问题,但不可能在没有相关编程的情况下扩展到一般问题。即使是最先进的虚拟助手也属于这一类。


强(或通用)人工智能

简称AGI(Artificial General Intelligence),它是能够在推理和演绎能力上匹敌或超越人类智能的人工智能。今天它是一个只存在于科幻小说中的乌托邦,因为虽然机器在很多能力(包括某些领域的视觉和听觉识别)方面已经超越了人类,但它们没有真实的感受、天生的认知能力、自我意识或能力。适应任何场景。



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关键词: AI人工智能

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