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说起人工智能,现在已经很普遍了。自2011年siri诞生以来,人工智能实际上已经悄然进入公共领域。后来的阿尔法狗、讯飞语音输入法、萧艾同学、微软萧冰、天猫精灵,这些东西在过去看起来都不可思议。一个音响实际上可以和你说话,它像真人一样回答你所有的问题。
但是我没有。;我不认为人工智能有那么神奇。所有的神奇效果都只是多种技术的结合。拆开后可以发现其实一点都不难。那个 科技就是这样。刚出来的时候很惊艳,用多了就觉得正常了。
首先,我们可以了解形成一个人工智能需要什么。人工智能的常用技术包括机器学习、语音识别、语义识别、计算机视觉、自动驾驶、机器人等。比如常见的语音助手,包括语音识别和语义识别两种技术。
这些技术听起来很容易理解,但实际上并不难。
语音识别就是识别一段语音的内容,每段语音都有其特定的频率。通常情况下,一个具体的讲话的发音是相似的,就像我们用钢琴和小提琴演奏同一首曲子一样。他们的音色不一样,但旋律是一样的,听得出来多瑞米啰嗦。当计算机识别语音时,它会将语音内容作为一段音乐进行分析。这句话的旋律能配哪些词? "这样,话就出来了,所以即使每个人 s的发音不同,但他们的发音相似,这是可以辨认出来的。代表产品——讯飞语音输入法,识别率达到98%。一百个字里有一两个字是错的,完全不影响阅读。我们甚至可以在各种会议场所看到讯飞听到的或搜狗口述的字幕。
It 识别这种语义更加困难。当声音转换成文字时,文字所包含的意义是如何出来的?其实这在搜索引擎中很常见。我们平时搜索一段文字的时候,会把它拆分成单词,然后搜索与这些单词匹配的内容,得到搜索引擎的结果。一段话的意思是一样的。比如天气像今天,电脑会把它拆分成三部分:今天、天气、怎么样,然后根据匹配的内容给出答案。通常这种回答都是程序设计的特定语句。工程师会提前在数据库中设置好大部分场景使用的语句,以便根据相应的情况调用。同时,机器学习算根据数据检查大量相同的对话场景,筛选出想要的结果。这个时候,答案通常可以对应它,但有时也可以是驴 的嘴唇。右马 的嘴。这时候就要靠结果的选择来帮助机器学习理解哪些答案更容易答对。
所以像学习围棋一样,机器学习会筛选出大量可行的走法,但是如果你告诉它哪一步走法更准,那么它就会越来越清楚哪一步更有可能赢,从而选择出准确率更高的结果。
电脑和语音识别一样,每张图片都有自己特殊的内容排列。如果它有相同的对象,那么它在图片中的内容排列是相似的。机器学习算法就是找到这些相似之处,并进行分类。下次遇到同样的数据,你会在这个分类里认出来。如果你纠正它,它学习后会更清楚什么是对的,什么是错的,识别准确率会大大提高。当数据量和处理能力达到一定程度,计算机甚至不需要你去标注哪些是对的哪些是错的,就可以自发的寻找同类型的图片。然后从其他地方找类似的图片。2012年,谷歌使用了一个拥有16000个处理器的机器学习网络,自发地寻找猫的图片。现在,这项技术已经应用到各个地方。人与自然。;手机里的相册,拍照软件里的人脸识别,火车站里的刷脸支付,支付宝,都是其技术发展的重要标志。
自动驾驶自动驾驶严格来说,它不是一项技术,而是多项技术的结合。然而,由于其广泛的应用场景和巨大的前景,这项技术被列为一种热门技术,吸引了大量人才进行研究和创造。自动驾驶技术,小,可以用在家用扫地机上,大,可以应用在飞机,轮船,火车,汽车上。它采用了哪些技术?雷达、红外探测、计算机视觉、GPS定位,这些技术,通常我们在理解它的时候,认为它只能被观看,但是经过人工智能算法处理后,相当于给汽车装上了一双眼睛和耳朵,让汽车能够感知世界,做出正确的判断。比如当雷达检测到前方有车,而车的右侧道路是空的,车就可以自己变道。比如红外线检测到前方车温度异常,就减速避让前方。有了这些先进的自动感知技术,结合机器学习的算法,自动驾驶的可能性将变得极高。如果将来有一天,自动驾驶发生事故的概率低于人工驾驶,可能会得到法律的认可,然后真正上市。那时,汽车可能没有司机。目前已经有无人驾驶的自动驾驶汽车,在一些公园、学校甚至机场进行测试和运输,也有很多学校有无人快递车送货。我相信,自驾在生活中普及的那一天离我们并不遥远。
机器人和自动化驾驶也一样,是多种技术的结合,根据每个场景,使用的传感器、处理、移动装置都不一样。无人机是机器人的一种分类。虽然目前大部分无人机都是由人类遥控的,但是无人机上还是有很多优秀的智能技术,比如自动识别前方物体以避开障碍物;自动识别水面,避免落水。这使得无人机从一项专业技术变成了一项可以为大众所用的普通技术。现在很多摄影师都使用无人机进行航拍,因为这种技术的普及让操作变得简单,大众化,大众化。然而,机器人应该广泛应用于需要大量劳动力的工业和农业。现在工厂的自动化生产线,稍加改造就可以变成智能机器人生产线。通过机器识别的精度和操作的准确性,可以大大提高生产效率,提高产品质量,提供优化和解决的方法。
得益于计算机计算能力的进步和网络、机器学习、神经网络、、AR/VR、大数据、物联网、云计算的发展,这些技术的发展前景突飞猛进,以至于人工智能已经成为未来世界永远不可忽视的问题。其影响是深远的。它摒弃了人类传统中自制规则的程式化操作,拥抱数据和机器学习的智能操作。人类很多潜意识的动作,相似的思维,相同问题的解决方案,人工智能都可以在那个时候想出一个最优的方案。与依赖认知和经验的人类相比,只要机器的算法足够好,错误率足够低,未来的生活就会变得异常神奇美好,这就是我。
echo 1-@ . com amp;;人工智能方面的顶级期刊或会议(如cvpr、iccv)。此外,还有一个小网站,你可以查看杂志的if: ---trier.de/db/journals/ijcv/施普林格IJCV国际计算机视觉杂志
四--trier.de/db/conf/aaai/ AAAI AAAI AAAI人工智能会议
第2届神经信息处理系统年会,麻省理工学院出版社,-trier.de/db/conf/nips/
3 -trier.de/db/conf/acl/计算语言学协会年会
4 -trier.de/db/conf/cvpr/ CVPR计算机视觉和模式识别会议
-trier.de/db/conf/iccv/ ICCV国际计算机视觉会议
6 -trier.de/db/conf/icml/ ACM ICML机器学习国际会议
7 IJCAI国际人工智能联合会议摩根·考夫曼·-trier.de/db/conf/ijcai/
SCI(科学引文索引)
科学引文索引,简称SCI,是由美国科学信息研究所(institute for scientific information)开发的Ion(简称ISI)是美国费城成立的引文数据库。它的创始人是情报专家尤金·加菲尔德。SCI目前由信息提供商汤森路透运营。
SCI是世界著名的三大科学统计和科学评价检索系统——SCI(科学引文索引)、EI(工程索引)和ISTP(科技会议论文集索引)中最重要的。SCI收录的学术期刊称为SCI期刊,SCI期刊收录的科学论文称为SCI论文。基于S. C. Bradford 美国的文学传播规律理论和
自然语言处理的主要应用之一是外语翻译。生活中遇到外文文章,首先想到的就是找翻译的网页或者app。但是每次机器翻译出来的结果基本都不符合语言逻辑,需要我们重新加工整理句子。至于专业翻译,比如法律、医学领域,机器翻译根本不可行。
面对这种困境,自然语言处理正在试图突破翻译的障碍。只要提供海量数据,机器可以自学任何语言。机器从0进入一个字段(零成本输入)大约需要2周时间。所以,任何领域都可以垂直做。例如,在法律专业文章的翻译中,高质量的法律文章总量是有限的。如果机器学习一次这些文章,可以保证95%的翻译流畅度,实现实时同步。
2.虚拟个人助理。
虚拟助手是指用户通过语音控制和文字输入来完成日常生活中一些琐碎事情的。大多数虚拟个人助理可以收集简单的生活信息,并在观看相关评论的同时帮助您优化信息和做出智能决策。
同时,一些虚拟个人助理可以直接在智能音响上播放音乐或接收电子邮件,这就是虚拟个人助理。的变体之一。虚拟个人助理应用于我们生活的方方面面,比如音响、汽车、智能家居、智能汽车、智能客服等。一般来说,能通过听到语音指令来完成服务的,基本都是虚拟个人助理。
3.智能案件处理
自然语言处理也可以自动将积压的案例转换成结构化的数据库。机器学习和自然语言处理技术可以自动捕捉病历中的临床变量,并生成标准化的数据库。从变量提取、思路生成到纸质图表导出的全流程辅助智能算法,可以挖掘变量的相关性,激发纸质思路,同时为临床研究提供专业的统计分析支持。
其水平相当于一个接受了8年临床医学教育的医学研究生。这样,同样50页的病历,可以看完,对所有临床信息的掌握和理解速度平均比医生700倍,大大提高了医院的办公效率,就医难的问题也会大大缓解。
【第二个方面:语音识别】语音识别是一门交叉学科。语音识别技术涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论与信息论、发声机制与听觉机制、人工智能等等。It 人们长久以来的梦想是通过语音与机器交流,这样机器就能理解你说的话。如今,人工智能将这一理想变成了现实,并带入了我们的日常生活。
1.智能医院。
依托人工智能技术和大数据,医院可以实现智能语音交互知识问答和病历查询,语音输入可以代替打字,让你用电脑、平板、移动查房设备,通过说话就可以轻松进入。每个人 s的话会被转录成文字,显示在你的HIS系统、PACS系统、CIS系统等你想输入文字的地方。此外,它还可以预测健康风险和分析患者群体。
2.口头评价。
在语音识别方面还有一个有趣的应用:——语音评测服务,利用云计算技术,将自动口语评测服务放在云端,开放API接口供客户远程使用。在语音测评服务中,人机互动教学可以实现一对一口语辅导,就像请了一个外教在家一样,解决了哑巴英语的问题。
【第三个方面:计算机视觉】
计算机视觉是一门研究如何制造机器的科学查看 "。进一步说,是指用摄像机和计算机代替人眼对物体进行识别、跟踪和测量,并进一步做图形处理,使计算机处理一幅图像更适合人眼观察或传输到仪器上进行检测。通过计算机视觉,计算机会对更适合人眼观察的图像进行处理,或者传输到仪器进行检测。计算机视觉的主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理,获得相应场景的三维信息。
1.智能安全。
随着各级大力推进农家乐建设;"安全城市和,监控点随着比特越来越多,视频和卡口产生了海量的数据。尤其是随着高清监控的普及,整个安防监控领域的数据量呈爆炸式增长,人工对这些信息进行分析和处理变得越来越困难。以计算机视觉为核心的安全技术领域拥有大量的数据来源和丰富的数据层次,安全业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致,从能够从事应用前的预防到应用后的追溯。
2,人脸识别和绑架。
目前,拐卖儿童犯罪在十分猖獗,受害者和家庭数以万计。据民政部估计,目前我国流浪乞讨人员约为100万至150万人。在河南、云南农村和两广沿海地区,买卖儿童几乎市场化,形成了一条完整的地下黑色利益链。找回被拐儿童刻不容缓。目前, "人像识别和面部比较 "由计算机视觉应用,最快可在7小时内找到被拐儿童,这是计算机视觉在安防领域的巨大应用,未来将越来越多地用于打击犯罪。
【第四个方面:专家系统】
专家系统是人工智能最重要、最活跃的应用领域。它是指包含某一领域专家的大量知识和经验,利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。通常是根据某一领域的一个或多个专家提供的知识和经验进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,解决需要人类专家处理的复杂问题。
1.无人驾驶汽车。
无人驾驶汽车是智能汽车的一种,又称轮式移动机器人,主要依靠车内带有计算机系统的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。自20世纪70年代以来,美国、英国、德国等发达国家开始研究无人驾驶汽车,并在可行性和实用性方面取得突破性进展。
从20世纪80年始研究无人驾驶汽车。1992年,国防科技大学成功研制出第一辆真正的无人驾驶汽车。2005年,第一辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研发成功。世界与。;美国最先进的无人驾驶汽车已经测试了近50万公里,其中最后的8万公里是在没有任何人类安全干预的情况下完成的。
2.天气预报
随着手机的普及,越来越多的人习惯在手机上看天气预报,而专家系统在天气预报中起着决定性的作用。系统可以首先定位用户 通过手机的GPRS系统获取s的位置,然后用算法对覆盖全国的雷达地图的数据进行分析预测。
用户可以随时随地查看自己所在地的天气趋势。不再有 "一些地区有雨在天气预报中,但它却是 "25分钟后你的街道会下小雨,50分钟后雨会停。给你。独家天气预报员让您可以接收到您所在街道的精确天气预报。
3.城市系统
城市系统是将交通、能源、供水等所有基础设施数字化。,把分散在城市各个角落的数据聚集起来,然后通过超强的分析和超大规模的计算,实现整个城市的全局实时分析,让城市智能运行。城市系统解决的第一个问题就是堵车。今年 杭州的s城市大脑通过分析地图数据和摄像头数据,智能调整红绿灯,最高成功提升交通速度11%,大大提升了出行体验。
【第五个方面:各领域交叉使用】
其实人工智能的四大应用其实都或多或少涉及到其他领域,但交叉应用最突出的还是智能机器人。机器人是一种自动完成工作的机械装置。它不仅可以接受人类的命令,还可以运行预先编制好的程序,还可以按照人工智能技术制定的原理程序行动。它的任务是协助或代替人类工作,如生产、建筑或危险工作。
1.物流机器人
物流机器人是将机器人产品和人工智能技术相结合,实现高度柔性和智能化的物流自动化的技术变革的领导者。在消费升级的市场压力下,海量SKU的库存管理和人力成本的不可控成为电商、零售等行业的共同烦恼。物流机器人管理成本低,包装完整性强,能满足各种分拣效率和精度的要求,投资回报周期短。它的出现可以有效提高生产的柔性,帮助企业实现智能化转型,并将越来越多地应用于日常生活中。
2.萌宠机器人
孩子一直是家长的心头肉,如何让孩子赢在起跑线上也是各路家长非常关心的问题。这个时候,早期教育就显得尤为重要。其实早教就是让孩子有效的玩耍,让孩子在玩耍的过程中学到很多知识,开发孩子的脑力、动手能力、反应能力、审美能力,培养孩子的兴趣和习惯。
市面上的早教机构价格昂贵,师资力量不足,同时可能存在一些安全隐患。这时候萌宠机器人的存在就大大缓解了这个问题。语音功能可以让它像小朋友一样和小朋友交流,记忆功能也可以记住宝宝 s的使用习惯,快速发现宝宝想听什么。同时提供快乐儿童 s歌,国学经典,启蒙英语等。,并且云内容可以持续更新。
本文名称:人工智能这个专业是干什么的?(在表现如何?)
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