人工智能的五项核心技术

人工智能涉及的五项核心技术：计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语音识别技术，与大家一同分享。

1 计算机视觉

计算机视觉（computer vision，简称CV）是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉是一门综合性的科学技术，主要包括计算机科学与工程、信号处理、物理学、应用数学与统计、神经生理学和认知科学等学科。

人脸识别

有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。

2 机器学习

机器学习（Machine Learning，简称 ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。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。

其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于做预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越好。

机器学习系统由三个主要部分组成，包括：

模型：用来预测或识别的系统。

参数：模型做决定所使用的信号或因素。

学习器：这个系统通过检查预测和实际输出的差异来调整参数，再对模型进行调整。

机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。现如今，机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一，在2011-2014年中这段时间内就已吸引了近十亿美元的风险 投资。谷歌也在2014年斥资4亿美金收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。

3 自然语言处理

简单地说，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言（如中文、英文等），它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科，又常被称为计算语言学。

值得一提的是，自然语言处理的兴起与机器翻译这一具体任务有着密切联系。机器翻译指的是利用计算机自动地将一种自然语言翻译为另外一种自然语言。目前自然语言处理技术的两大瓶颈就是大规模语料数据的建设，以及语义分析的进一步完善。

4 机器人技术

机器人技术（Robotics）将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、致动器、以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如无人机，还有可以在车间为人类分担工作的“cobots”，还包括那些从玩具到家务助手的消费类产品。

所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而特种机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，包括：服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人、机器人化机器等。

5 语音识别技术

语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，简称ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。

语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。