一线算法工程师,全程面授指导,让每一位学员高薪就业
课程咨询:180 0058 5380
猎维人工智能培训

人工智能的应用场景有哪些?

发布时间:2019-11-18 11:00:00   分类: 基础知识   阅读量:51  作者:猎维人工智能培训

当前位置: 猎维科技AI培训 > 基础知识 > 人工智能的应用场景有哪些?

人工智能研究的领域主要有五层,最底层是基础设施建设,包含数据和计算能力两部分,数据越大,人工智能的能力越强。往上一层为算法,如卷积神经网络、LSTM 序列学习、Q-Learning、深度学习等算法,都是机器学习的算法。第三层为重要的技术方向和问题,如计算机视觉,语音工程,自然语言处理等。还有另外的一些类似决策系统,像 reinforcement learning(编辑注:增强学习),或像一些大数据分析的统计系统,这些都能在机器学习算法上产生。第四层为具体的技术,如图像识别、语音识别、机器翻译等等。最顶端为行业的解决方案,如人工智能在金融、医疗、互联网、交通和游戏等上的应用,这是我们所关心它能带来的价值。,接下来小编就带大家具体的了解一下人工智能的应用场景有哪些?

人工智能的应用场景有哪些?

计算机视觉

2000年左右,人们开始用机器学习,用人工特征来做比较好的计算机视觉系统。如车牌识别、安防、人脸等技术。而深度学习则逐渐运用机器代替人工来学习特征,扩大了其应用场景,如无人车、电商等领域。未来的人工智能应更加注重效果的优化,加强计算机视觉在不同场景、问题上的应用。

语音技术

2010 年后,深度学习的广泛应用使语音识别的准确率大幅提升,像 Siri、Voice Search 和 Echo 等,可以实现不同语言间的交流,从语音中说一段话,随之将其翻译为另一种文字;再如智能助手,你可以对手机说一段话,它能帮助你完成一些任务。与图像相比,自然语言更难、更复杂,不仅需要认知,还需要理解。当前的语音识别虽然在特定的场景(安静的环境)下,已经能够得到和人类相似的水平。但在噪音情景下仍有挑战,如原场识别、口语、方言等长尾内容。未来需增强计算能力、提高数据量和提升算法等来解决这个问题。

深度学习则逐渐运用机器代替人工来学习特征

自然语言处理

目前一个比较重大的突破是机器翻译,这大大提高了原来的机器翻译水平,举个例子,Google 的 Translation 系统,是人工智能的一个标杆性的事件机器的优势在于拥有更多的记忆能力,但却欠缺语意理解能力,包括对口语不规范的用语识别和认知等。人说话时,是与物理事件学相联系的,比如一个人说电脑,人知道这个电脑意味着什么,或者它是能够干些什么,而在自然语言里,它仅仅将"电脑"作为一个孤立的词,不会去产生类似的联想,自然语言的联想只是通过在文本上和其他所共现的一些词的联想,并不是物理事件里的联想。所以如果要真的解决自然语言的问题,将来需要去建立从文本到物理事件的一个映射,但目前仍没有很好的解决方法。因此,这是未来着重考虑的一个研究方向。

决策系统

决策系统的发展是随着棋类问题的解决而不断提升,从 80 年代西洋跳棋开始,到 90 年代的国际象棋对弈,机器的胜利都标志了科技的进步,决策系统可以在自动化、量化投资等系统上广泛应用。存在两个问题,第一是不通用,即学习知识的不可迁移性,如用一个方法学了下围棋,不能直接将该方法转移到下象棋中,第二是大量模拟数据。所以它有两个目标,一个是算法的提升,如何解决数据稀少或怎么自动能够产生模拟数据的问题,另一个是自适应能力,当数据产生变化的时候,它能够去适应变化,而不是能力有所下降。所有一系列这些问题,都是下一个五或十年我们希望很快解决的。