人工智能技術(shù)核心具體包括：1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)；2、機(jī)器學(xué)習(xí)；3、自然語(yǔ)言處理；4、語(yǔ)音識(shí)別；5、專家系統(tǒng)。一般認(rèn)為AI自主學(xué)習(xí)是終極目標(biāo)，AI“大腦”變聰明是分階段進(jìn)行，從機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)化到深度學(xué)習(xí)，再進(jìn)化至自主學(xué)習(xí)。目前，仍處于機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的階段。

人工智能技術(shù)都有哪些

1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)

人們認(rèn)識(shí)世界, 91%是通過(guò)視覺(jué)來(lái)實(shí)現(xiàn)。同樣, 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的最終目標(biāo)就是讓計(jì)算機(jī)能夠像人一樣通過(guò)視覺(jué)來(lái)認(rèn)識(shí)和了解世界, 它主要是通過(guò)算法對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別分析, 目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)最廣泛的應(yīng)用是人臉識(shí)別和圖像識(shí)別。相關(guān)技術(shù)具體包括圖像分類、目標(biāo)跟蹤、語(yǔ)義分割。

2、 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思想是通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來(lái)提升自身性能的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)中需要解決的最重要的4類問(wèn)題是預(yù)測(cè)、聚類、分類和降維。機(jī)器學(xué)習(xí)按照學(xué)習(xí)方法分類可分為:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

3、自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理 (NLP) [30]是指計(jì)算機(jī)擁有識(shí)別理解人類文本語(yǔ)言的能力, 是計(jì)算機(jī)科學(xué)與人類語(yǔ)言學(xué)的交叉學(xué)科。自然語(yǔ)言是人與動(dòng)物之間的最大區(qū)別, 人類的思維建立在語(yǔ)言之上, 所以自然語(yǔ)言處理也就代表了人工智能的最終目標(biāo)。

機(jī)器若想實(shí)現(xiàn)真正的智能自然語(yǔ)言處理是必不可少的一環(huán)。自然語(yǔ)言處理分為語(yǔ)法語(yǔ)義分析、信息抽取、文本挖掘、信息檢索、機(jī)器翻譯、問(wèn)答系統(tǒng)和對(duì)話系統(tǒng)7個(gè)方向。自然語(yǔ)言處理主要有5類技術(shù), 分別是分類、匹配、翻譯、結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)及序列決策過(guò)程。

4、語(yǔ)音識(shí)別

現(xiàn)在人類對(duì)機(jī)器的運(yùn)用已經(jīng)到了一個(gè)極高的狀態(tài), 所以人們對(duì)于機(jī)器運(yùn)用的便捷化也有了依賴。采用語(yǔ)言支配機(jī)器的方式是一種十分便捷的形式。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是將人類的語(yǔ)音輸入轉(zhuǎn)換為一種機(jī)器可以理解的語(yǔ)言, 或者轉(zhuǎn)換為自然語(yǔ)言的一種過(guò)程。

5、專家系統(tǒng)

具有模擬人類決策過(guò)程的硬編碼規(guī)則的計(jì)算機(jī)程序。模糊系統(tǒng)是基于規(guī)則的系統(tǒng)的一個(gè)具體示例，它將變量映射到0到1之間的值的連續(xù)體，這與導(dǎo)致0/1結(jié)果的傳統(tǒng)數(shù)字邏輯相反。