人工智能創(chuàng)新持續(xù)快速發(fā)展,人工智能技術(shù)應(yīng)用幾乎在所有行業(yè)都出現(xiàn)了爆炸式增長。那么在應(yīng)用人工智能的過程中獲得了什么?我們可以對人工智能發(fā)展有何期待?從人工智能技術(shù)分類和發(fā)展逐一講解。
計算機(jī)視覺:計算機(jī)視覺技術(shù)運用由圖像處理操作及機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)所組成的序列來將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)?,F(xiàn)今這一項在安全生產(chǎn)管理上得到充分應(yīng)用,智能視頻分析在安監(jiān)方面起到了降本增效的作用,幫助高危生產(chǎn)企業(yè)在安防上解放了人力,并且降低了安全生產(chǎn)上的錯誤率。
機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)模式,模式一旦被發(fā)現(xiàn)便可以做預(yù)測,處理的數(shù)據(jù)越多,預(yù)測也會越準(zhǔn)確。
自然語言處理:對自然語言文本的處理是指計算機(jī)擁有的與人類類似的對文本進(jìn)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?qū)⒑贤械臈l款提取出來制作成表。
機(jī)器人技術(shù):近年來,隨著人工智能算法等核心技術(shù)提升,機(jī)器人取得重要突破。例如無人機(jī)、家務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人等。 生物識別技術(shù):生物識別可融合計算機(jī)、光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器、生物統(tǒng)計學(xué),利用人體固有的生體特性如指紋、虹膜、靜脈、聲音、步態(tài)等進(jìn)行個人身份鑒定,最初運用于司法鑒定。
技術(shù)平臺開源化
開源的學(xué)習(xí)框架在人工智能領(lǐng)域的研發(fā)成績斐然,對深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域影響巨大。開源的深度學(xué)習(xí)框架使得開發(fā)者可以直接使用已經(jīng)研發(fā)成功的深度學(xué)習(xí)工具,減少二次開發(fā),提高效率,促進(jìn)業(yè)界緊密合作和交流。國內(nèi)外產(chǎn)業(yè)巨頭也紛紛意識到通過開源技術(shù)建立產(chǎn)業(yè)生態(tài),是搶占產(chǎn)業(yè)制高點的重要手段。通過技術(shù)平臺的開源化,可以擴(kuò)大技術(shù)規(guī)模,整合技術(shù)和應(yīng)用,有效布局人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈。
專用智能向通用智能發(fā)展
目前的人工智能發(fā)展主要集中在專用智能方面,具有領(lǐng)域局限性。隨著科技的發(fā)展,各領(lǐng)域之間相互融合、相互影響,需要一種范圍廣、集成度高、適應(yīng)能力強(qiáng)的通用智能,提供從輔助性決策工具到專業(yè)性解決方案的升級。通用人工智能具備執(zhí)行一般智慧行為的能力,將人工智能與感知、知識、意識和直覺等人類的特征互相連接,減少對領(lǐng)域知識的依賴性、提高處理任務(wù)的普適性,這將是人工智能未來的發(fā)展方向。未來的人工智能將廣泛的涵蓋各個領(lǐng)域,消除各領(lǐng)域之間的應(yīng)用壁壘。
智能感知向智能認(rèn)知方向邁進(jìn)
人工智能的主要發(fā)展階段包括:運算智能、感知智能、認(rèn)知智能,這一觀點得到業(yè)界的廣泛認(rèn)可。早期階段的人工智能是運算智能,機(jī)器具有快速計算和記憶存儲能力。當(dāng)前大數(shù)據(jù)時代的人工智能是感知智能,機(jī)器具有視覺、聽覺、觸覺等感知能力。隨著類腦科技的發(fā)展,人工智能必然向認(rèn)知智能時代邁進(jìn),即讓機(jī)器能理解會思考。
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