人工智能技术的应用?
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2024-04-26
人工智能可分为六个技术方向:
1、机器视觉,包括3D重建,模式识别,图像理解等。
2、语言理解和沟通,包括语音识别,综合,人机对话,机器翻译等;
3、机器人技术,包括力学,控制,设计,运动规划,任务规划等;
4、认知和推理,包括各种身体和社会常识的认知和推理;
5、游戏和道德,包括多智能体,机器人和社会整合的互动,对抗和合作;
6、机器学习,包括各种统计建模,分析工具和计算方法。
根据对人工智能的分类,目前的AI武器可以分为三类。一类是完全由人类决定并由人远程操作的无人机,现在美国的MQ-1“捕食者”侦察机就是代表。
第二类是机器人可以自己做一定的判断,但在执行任务期间,人类可以中断或取消无人机的任务,如以色列的“哈比”自杀式无人机就属于这一类。加州大学的拉塞尔教授所演示的无人机炸弹也属于这一类。上述两类武器都已经用于实战。
第三类,是人类完全不参与决策过程的自主型杀手无人机或机器人。这类机器本质上还是要由人来决定,即由人编程并在一定程度上让无人机自己决策,但是,这类无人机的最大隐患在于,可能出现程序错误而导致误伤,自主判断做出人类意想不到或不会让其进行的行动,如扩大打击范围和强度。另外,如果这类武器扩散到恐怖分子手中,会造成更大灾难。
1、大数据
大数据,或者称之为巨量资料,指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础,拥有大数据,AI才能够不断的进行模拟演练,不断向着真正的人工智能靠拢。
2、计算机视觉
计算机视觉顾名思义,就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力,更进一步的说,就是指用摄像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,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
3、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新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础,主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。
语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面,国内最具代表性的企业是科大讯飞,此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。
4、自然语言处理
自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分,实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义,也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等,前者称为自然语言理解,后者称为自然语言生成。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。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信,使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机,而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。
针对一定应用,具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现,典型的例子有:多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。国内BAT、京东、科大讯飞都有涉及自然语言处理的业务,另外还出现了爱特曼、出门问问、思必驰、蓦然认知、三角兽科技、森亿智能、乂学教育、智齿客服等新兴企业。
5、机器学习
机器学习就是让机器具备人一样学习的能力,专门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,它是人工智能的核心。
机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。国内专注于机器学习的公司有优必选、图灵机器人、李群自动化、极智嘉科技、Rokid等。
搭建人工智能核心平台需要掌握以下主要技术方向:1. 数据处理与挖掘技术:这是人工智能的基础,需要掌握数据预处理、标注、清洗、整合等技术。2. 机器学习技术:包括深度学习、强化学习、监督学习、非监督学习等算法,需要有一定的算法能力和实践经验。3. 建模和优化:利用不同机器学习算法建立数据模型,并对模型进行调整和优化。4. 人机交互技术:是人工智能实际应用的关键环节,需要掌握自然语言处理(NLP)、语音识别、人脸识别等技术。5. 分布_
语言的学习与处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法人类思维方式,最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。
目前世界上流行的围棋软件主要由三种算法组成。
1 使每个棋子周围产生某种影响,这种影响随着距离的增加而减少,用一定的公式计算叠加这种影响,以判断和估计着点的价值。
2 建立模式库,贮存大量模式(定式棋形等),以供匹配,这其实涉及围棋中的许多棋谚和棋理,如二子头必扳,断从一边长,盘角曲四等。
3 对目标明确的局部,用人工智能中的探索法求其结果。
人工智能技术基础技术就如同,盖楼所需要的地基有了地基才能一层一层的往上盖,人工智能基础技术其中包括材料,软件这两大类,材料制约齐发展的是电机技术它的动能跟人类动物的肌肉相比非常低效,在同等体力能耗当面,未来必须研发一款放生肌肉来代替电机驱动!
软件是人工智能的思维方式,虽然各大公司推出了神经芯片但进展并不大,与人体大脑差距太远,那一天科技公司开始公布芯片的跟大脑的像似度指数的时候才是真正进入人工智能时代,现在所有人工智能只是 自动化。
1.准确率(Accuracy)
所有被预测正确的样本(包括正、负)占所有样本的比例
2.精确率(Precision)
又叫查准率,正确预测为正的占所有预测为正的比例
3.召回率(recall)
又叫查全率,正确预测正样本占标注为正的比例
4.真正类率(True Postive Rate)
代表分类器预测的正类中实际正实例占所有正实例的比例。TPR=Recall。
5.负正类率(False Postive Rate)
代表分类器预测的正类中实际负实例占所有负实例的比例。
主要用的人工智能图像识别技术!
俄罗斯的人工智能主要由国防部负责研发,国家支持力度大,体现出政府主导、军用为先的特点。在国防部和国内工业的全面支持下,俄罗斯在人工智能、机器人及自动化控制等无人军事平台方面取得不少成果。
以军用机器人为代表的人工智能成为俄防务领域优先发展方向。俄罗斯自主研发的陆战机器人主要是无人驾驶的履带装甲车,小到1吨重、大到约14吨重,可在遥控下完成巡逻、侦察、追踪、阻截、攻击等任务。此外,俄军还有形似军犬、快速奔跑的机器人可供火线运输弹药给养,还有铲车式机器人可将战场上的伤员用铲斗送回后方。在2015年底叙利亚政府军和伊斯兰极端势力的战斗中,俄军就动用了战斗机器人、无人机和自动化指挥系统参与作战。