人工智能技術是基于什么
| 企服解答
人工智能技術是基于基礎層提供的儲存資源和大數據。基礎層是指對AI提供支撐性服務的硬件平臺，包括芯片、傳感器、數據和服務、生物識別、云計算等。其他技術有機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、VR/AR等技術。
人工智能技術是基于什么
1、機器學習
機器學習（Machine Learning）是一門涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網絡、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術的核心。基于數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據（樣本）出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。根據學習模式、學習方法以及算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。
2、知識圖譜
知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是“實體—關系—實體”三元組，以及實體及其相關“屬性—值”對。不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節點表示現實世界的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關系”。
3、自然語言處理
自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。
4、人機交互
人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智能領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、鼠標、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備，以及打印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。
5、計算機視覺
計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。
6、生物特征識別
生物特征識別技術是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行采集，利用數據預處理以及特征提取技術對采集的數據進行處理，得到相應的特征進行存儲。識別過程采用與注冊過程一致的信息采集方式對待識別人進行信息采集、數據預處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲的特征進行比對分析，完成識別。
7、VR/AR
虛擬現實（VR）/增強現實（AR）是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環境。用戶借助必要的裝備與數字化環境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用芯片等實現。虛擬現實/增強現實從技術特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術、分析與利用技術、交換與分發技術、展示與交互技術以及技術標準與評價體系五個方面。獲取與建模技術研究如何把物理世界或者人類的創意進行數字化和模型化，難點是三維物理世界的數字化和模型化技術；分析與利用技術重點研究對數字內容進行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在于內容的語義表示和分析；交換與分發技術主要強調各種網絡環境下大規模的數字化內容流通、轉換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務等，其核心是開放的內容交換和版權管理技術；展示與交換技術重點研究符合人類習慣數字內容的各種顯示技術及交互方法，以期提高人對復雜信息的認知能力，其難點在于建立自然和諧的人機交互環境；標準與評價體系重點研究虛擬現實/增強現實基礎資源、內容編目、信源編碼等的規范標準以及相應的評估技術。
| 拓展閱讀
目前人工智能技術包括無人駕駛汽車、臉部識別、機器翻譯、聲紋識別、智能呼叫機器人、智能揚聲器、個性化推薦、醫學圖像處理、圖像檢索等應用。
1、無人駕駛汽車
隨著近年來人工智能浪潮的興起，無人駕駛再次成為話題，國內外很多公司投入了自動駕駛和無人駕駛的研究。例如，谷歌谷歌X實驗室積極開發無人駕駛汽車谷歌DriverlessCar，百度也開始了百度無人駕駛汽車的研究開發計劃，自主開發的無人駕駛汽車Apollo在中央電視臺春夜登場。
2、臉部識別
該技術已進入許多人家，臉部識別也稱為臉部識別、臉部識別，主要是基于人的臉部特征信息進行身份識別的生物識別技術。現階段涉及人臉識別的技術性主要有計算機視覺、圖象處理等。目前，人臉識別技術已廣泛應用于金融、司法、公安、邊檢、宇宙、電力、教育、醫療等多個領域。隨著人臉識別技術的進一步成熟和社會認同度的提高，應用于更多領域，給人們的生活習慣帶來更多變化。
3、機器翻譯
機械翻譯實際上是計算語言學的分支，利用計算機將自然語言轉換為另一種自然語言的過程，機械翻譯使用的技術主要是神經機械翻譯技術。目前，該技術目前在許多語言上的表現已超過人類。
4、聲紋識別
其實生物的特征識別技術有很多種，除了臉部識別，現在使用的有聲紋識別很多，聲紋識別是生物識別技術，也稱為說話者識別，包括說話者識別和說話者確認。聲紋識別的工作過程是系統收集說話人的聲紋信息并輸入數據庫，當說話人再次說話時，系統收集該聲紋信息，自動比較數據庫中現有的聲紋信息，識別說話人的身份。
5、智能呼叫機器人
智能呼叫機器人在生活中也越來越常見，利用機器模擬人類行為的人工智能實體形態，實現語音識別和自然語義理解，具有業務推理、語言應答等能力。當用戶訪問網站并發布會話時，智能呼叫機器人會根據系統獲得的訪問者地址、IP和訪問路徑等，快速分析用戶的意圖，回答用戶的真正需求。同時，智能呼叫機器人擁有大量行業背景知識庫，可以標準回答用戶咨詢的常規問題，提高回答精度。對于很多電氣商務企業來說，用戶咨詢的售前問題以價格、優惠、商品來源渠道等主題為中心，在這個場景中使用智能呼叫機器人，可以減少人工呼叫每天回答這些重復問題，提高更復雜問題的客戶群智能呼叫機器人還可以為用戶提供24小時365天的咨詢回答、解決問題的服務，廣泛應用也大大降低了企業的人工呼叫成本。
6、智能揚聲器
屬于語音識別、自然語言處理等人工智能技術的電子產品類的應用和載體，從本質上來看，智能揚聲器是能夠完成對話環節的語音交互能力的機器。通過直接對話，家庭消費者可以完成自助點歌、控制家庭設備、喚起生活服務等操作，這樣的設備相信很多人都有。
7、個性化推薦
個性化推薦也是生活中常見的應用程序，是基于集體和協同過濾技術的人工智能應用程序，基于大量數據挖掘，通過分析用戶的歷史行為建立推薦模型，積極向用戶提供符合他們需求和興趣的信息個性化推薦系統已經廣泛存在于各種網站和App中，本質上是根據用戶的閱覽信息、用戶的基本信息、對物品和內容的喜好等多個因素來考慮的，根據推薦引擎算法進行指標分類，將與用戶的目標因素一致的信息內容分類
8、醫學圖像處理
醫學圖像處理是目前人工智能在醫療領域的典型應用，其處理對象是由臨床醫學中廣泛使用的核磁共振圖像、超聲波圖像等生成的醫學圖像。要知道傳統的醫學影像診斷，主要通過觀察二維切片圖來發現病變，這往往需要根據醫生的經驗來判斷。利用計算機圖像處理技術，可以對醫學圖像進行圖像分割、特征結婚定量分析和比較分析等工作，完成病灶識別和標記，自動描繪腫瘤放射治療階段的圖像目標區域，重建手術階段的三維圖像。
9、圖像檢索
要知道，我們不能在早期進行圖像檢索，圖像檢索分為文本和內容兩種檢索方式。傳統圖片搜索只識別圖片本身的顏色、紋理等因素，因為當時程序技術還不能支持識別圖片內容，隨著人工智能的發展，圖片搜索在近年來用戶需求越來越旺盛的信息搜索類應用程序中，基于人工智能深度學習的圖片搜索逐漸提高了該技術，用戶利用圖片匹配搜索順利找到相同或相似的目標物的需求，如搜索相同類型、相似物的比較等。
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