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人工智能五大類別（人工智能五大類別是什么）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-14 04:46:20 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 95 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能五大類別的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、人工智能有五種學(xué)派，知道有哪些嗎
2、人工智能包括哪些方面？
3、什么是人工智能專業(yè)?
4、人工智能怎么做？

人工智能五大類別（人工智能五大類別是什么）

一、人工智能有五種學(xué)派，知道有哪些嗎

如下：

智能模擬

機(jī)器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應(yīng)與辨證處理。

學(xué)科范疇

人工智能是一門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、技術(shù)科學(xué)三向交叉學(xué)科。

涉及學(xué)科

哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)，社會(huì)結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。

研究范疇

語言的學(xué)習(xí)與處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機(jī)器學(xué)習(xí)，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設(shè)計(jì)，軟計(jì)算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法人類思維方式，最關(guān)鍵的難題還是機(jī)器的自主創(chuàng)造性思維能力的塑造與提升。

應(yīng)用領(lǐng)域

機(jī)器翻譯，智能控制，專家系統(tǒng)，機(jī)器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程機(jī)器人工廠，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)，航天應(yīng)用，龐大的信息處理，儲(chǔ)存與管理，執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。

值得一提的是，機(jī)器翻譯是人工智能的重要分支和最先應(yīng)用領(lǐng)域。不過就已有的機(jī)譯成就來看，機(jī)譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離終極目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)；而機(jī)譯質(zhì)量是機(jī)譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。中國數(shù)學(xué)家、語言學(xué)家周海中教授曾在論文《機(jī)器翻譯五十年》中指出：要提高機(jī)譯的質(zhì)量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設(shè)計(jì)問題；單靠若干程序來做機(jī)譯系統(tǒng)，肯定是無法提高機(jī)譯質(zhì)量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進(jìn)行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機(jī)譯要想達(dá)到“信、達(dá)、雅”的程度是不可能的。

二、人工智能包括哪些方面？

工智能（Artificial Intelligence）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。人工智能領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，可以產(chǎn)出一種新的可以和人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究主要有機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

自從人工智能誕生以來，理論和技術(shù)越來越成熟，應(yīng)用領(lǐng)域在不斷的擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以把人的意識、思維的信息過程的模擬。雖然人工智能不是人的智能，但可以像人那樣思考、最終可能超過人的智能。

優(yōu)點(diǎn)：

1、在生產(chǎn)方面，效率更高且成本低廉的機(jī)器及人工智能實(shí)體代替了人的各種能力，人類的勞動(dòng)力將大大被解放。

2、人類環(huán)境問題將會(huì)得到一定的改善，較少的資源可以滿足更大的需求。

3、人工智能可以提高人類認(rèn)識世界、適應(yīng)世界的能力。

缺點(diǎn)：

1、人工智能代替了人類做各種各樣的事情，人類失業(yè)率會(huì)明顯的增高，人類就會(huì)處于無依靠可生存的狀態(tài)。

2、人工智能如果不能合理利用，可能被壞人利用在犯罪上，那么人類將會(huì)陷入恐慌。

3、如果我們無法很好控制和利用人工智能，我們反而會(huì)被人工智能所控制與利用，那么人類將走向滅亡，世界也將變得慌亂。

三、什么是人工智能專業(yè)?

人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否可以順利應(yīng)用到我們的生活場景中。在人工智能領(lǐng)域，它普遍包含了機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜、自然語言處理、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺、生物特征識別、AR/VR七個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心?；跀?shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。

根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機(jī)器學(xué)習(xí)分類為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機(jī)器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

二、知識圖譜

知識圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，是一種由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實(shí)體—關(guān)系—實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)“屬性—值”對。不同實(shí)體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。在知識圖譜中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實(shí)世界的“實(shí)體”，每條邊為實(shí)體與實(shí)體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。

知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗(yàn)證、組團(tuán)欺詐等公共安全保障領(lǐng)域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動(dòng)態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準(zhǔn)營銷方面有很大的優(yōu)勢，已成為業(yè)界的熱門工具。但是，知識圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問題，即數(shù)據(jù)本身有錯(cuò)誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。隨著知識圖譜應(yīng)用的不斷深入，還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

三、自然語言處理

自然語言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向，研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯、機(jī)器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程?；诮y(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實(shí)例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯在日?？谡Z等一些場景的成功應(yīng)用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識邏輯推理能力的發(fā)展，自然語言知識圖譜不斷擴(kuò)充，機(jī)器翻譯將會(huì)在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進(jìn)展。

語義理解

語義理解技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)問題的過程。語義理解更注重于對上下文的理解以及對答案精準(zhǔn)程度的把控。隨著MCTest數(shù)據(jù)集的發(fā)布，語義理解受到更多關(guān)注，取得了快速發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)集和對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮。語義理解技術(shù)將在智能客服、產(chǎn)品自動(dòng)問答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進(jìn)一步提高問答與對話系統(tǒng)的精度。

問答系統(tǒng)

問答系統(tǒng)分為開放領(lǐng)域的對話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計(jì)算機(jī)像人類一樣用自然語言與人交流的技術(shù)。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語言表達(dá)的問題，系統(tǒng)會(huì)返回關(guān)聯(lián)性較高的答案。盡管問答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)，但大多是在實(shí)際信息服務(wù)系統(tǒng)和智能手機(jī)助手等領(lǐng)域中的應(yīng)用，在問答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰(zhàn)。

自然語言處理面臨四大挑戰(zhàn)：

一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;

二是新的詞匯、術(shù)語、語義和語法導(dǎo)致未知語言現(xiàn)象的不可預(yù)測性;

三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復(fù)雜的語言現(xiàn)象;

四是語義知識的模糊性和錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性難以用簡單的數(shù)學(xué)模型描述，語義計(jì)算需要參數(shù)龐大的非線性計(jì)算

四、人機(jī)交互

人機(jī)交互主要研究人和計(jì)算機(jī)之間的信息交換，主要包括人到計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。人機(jī)交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科。傳統(tǒng)的人與計(jì)算機(jī)之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進(jìn)行，主要包括鍵盤、鼠標(biāo)、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動(dòng)跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設(shè)備，以及打印機(jī)、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機(jī)交互等技術(shù)。

五、計(jì)算機(jī)視覺

計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)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(dòng)駕駛、機(jī)器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)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(shù)。根據(jù)解決的問題，計(jì)算機(jī)視覺可分為計(jì)算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺、動(dòng)態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。

目前，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展迅速，已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。未來計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計(jì)算機(jī)視覺在解決某些問題時(shí)可以廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達(dá)到很高的精度;

二是如何降低計(jì)算機(jī)視覺算法的開發(fā)時(shí)間和人力成本，目前計(jì)算機(jī)視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注，需要較長的研發(fā)周期以達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度與耗時(shí);

三是如何加快新型算法的設(shè)計(jì)開發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計(jì)算機(jī)視覺算法的設(shè)計(jì)與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識別

生物特征識別技術(shù)是指通過個(gè)體生理特征或行為特征對個(gè)體身份進(jìn)行識別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個(gè)階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對說話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲(chǔ)。

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(jìn)行信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲(chǔ)的特征進(jìn)行比對分析，完成識別。從應(yīng)用任務(wù)看，生物特征識別一般分為辨認(rèn)與確認(rèn)兩種任務(wù)，辨認(rèn)是指從存儲(chǔ)庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認(rèn)是指將待識別人信息與存儲(chǔ)庫中特定單人信息進(jìn)行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。

生物特征識別技術(shù)涉及的內(nèi)容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識別過程涉及到圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多項(xiàng)技術(shù)。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

七、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)是以計(jì)算機(jī)為核心的新型視聽技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實(shí)環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對象進(jìn)行交互，相互影響，獲得近似真實(shí)環(huán)境的感受和體驗(yàn)，通過顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實(shí)現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、交換與分發(fā)技術(shù)、展示與交互技術(shù)以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與評價(jià)體系五個(gè)方面。獲取與建模技術(shù)研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進(jìn)行數(shù)字化和模型化，難點(diǎn)是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術(shù);分析與利用技術(shù)重點(diǎn)研究對數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點(diǎn)是在于內(nèi)容的語義表示和分析;交換與分發(fā)技術(shù)主要強(qiáng)調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶的個(gè)性化服務(wù)等，其核心是開放的內(nèi)容交換和版權(quán)管理技術(shù);展示與交換技術(shù)重點(diǎn)研究符合人類習(xí)慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對復(fù)雜信息的認(rèn)知能力，其難點(diǎn)在于建立自然和諧的人機(jī)交互環(huán)境;標(biāo)準(zhǔn)與評價(jià)體系重點(diǎn)研究虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的評估技術(shù)。

目前虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個(gè)方面。在硬件平臺與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺與工具、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問題?？傮w來說虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)智能化、虛實(shí)環(huán)境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢

四、人工智能怎么做？

人工智能包括五大核心技術(shù)：

1.計(jì)算機(jī)視覺：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)運(yùn)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)。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動(dòng)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(huì)越準(zhǔn)確。

3.自然語言處理：對自然語言文本的處理是指計(jì)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(dòng)識別文檔中被提及的人物、地點(diǎn)等，或?qū)⒑贤械臈l款提取出來制作成表。

4.機(jī)器人技術(shù)：近年來，隨著算法等核心技術(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。

5.生物識別技術(shù)：生物識別可融合計(jì)算機(jī)、光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)，利用人體固有的生體特性如指紋、人臉、虹膜、靜脈、聲音、步態(tài)等進(jìn)行個(gè)人身份鑒定，最初運(yùn)用于司法鑒定。人工智能包括五大核心技術(shù)：

以上就是關(guān)于人工智能五大類別相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。