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人工智能(Artificial Intelligence, AI)是計算機科學的一個分支，它是研究、開發用于模 擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統。它旨在了解智能的實質，并生產出 一種能夠像人類智能那樣以相似的方式做出反應的智能化機器，該領域包括機器人、語言識 別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能是對人思維過程的模擬，對規律的應 用也只限于人類的認知范圍，但是，人工智能不是人的智能，卻能夠像人那樣思考甚至在速 度、廣度方面超過人的智能。

1.    人工智能技術

人工智能技術可以包括機器學習、計算機視覺、自然語言處理、智能機器人、虛擬個人助 理、實時語音翻譯、情境感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。

1)      深度學習

深度學習(Deep Learning)［也稱為深度結構學習(Deep Structured Learning)、層次學 習(Hierarchical Learning)或者深度機器學習(Deep Machine Learning)］是一類算法集合， 是機器學習的一個分支。它嘗試為數據的高層次摘要進行建模。AlphaG。就是深度學習 的一個典型案例,AlphaGo通過不斷的學習、更新算法，在2016年人機大戰中打敗圍棋大 師李世石。人們驚覺地發現：人工智能的力量已經不容忽視。

深度學習算法使機器人擁有自主學習能力，如AlphaGo Zero,在不需任何人類指導下， 通過全新的強化學習方式使自己成為自己的老師，在圍棋領域達到超人類的精通程度。如 今，深度學習被廣泛地應用于語音、圖像、自然語言處理等領域，開始縱深發展，并由此帶動 了一系列新的產業。

2)      計算機視覺

計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力稱為計算機視覺。計算機視覺包括醫 療成像分析、人臉識別等場景。其中，醫療成像分析被用來提高疾病的預測、診斷和治療能 力；人臉識別用來自動識別照片里的人物，如網上支付、人員驗證判斷服務等。

計算機視覺的基本技術原理：運用圖像處理操作以及和其他的技術組合成的序列，將 圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務，這就是計算機視覺的基本技術原理。這樣可以

從圖像中檢測到物體的邊緣及紋理，確定識別到的特征是否能夠代表系統已知的一類物體。

3)       語音識別

語音識別技術就是將語音轉化為文字，并對其進行識別辨認和處理的這樣一種技術。 語音識別目前主要應用于醫療聽寫、語音書寫、計算機系統聲控、移動應用、電話客服等 方面。

語音識別技術原理：

(1)        對聲音進行處理,使用移動窗函數對聲音進行分幀。

(2)        聲音分幀后，變為很多波形，波形經過聲學體征提取，變為狀態。

(3)        經過特征提取，聲音會變成矩陣。再通過音素組合成單詞。

4)       虛擬個人助理

虛擬個人助理如Siri技術原理：

(1)       用戶對著Siri說話后，語音會經過編碼、轉換形成一個包含用戶語音的相關信息的 壓縮數字文件。

(2)       語音信號由用戶手機被轉入移動運營商的基站中，再通過通信網發送至用戶的擁 有云計算服務器互聯網服務供應商(ISP)O

(3)       通過服務器中的內置模塊識別用戶剛才說過的內容。

5)       自然語言處理

同計算機視覺技術一樣，自然語言處理(NPL)也是采用了多種技術的融合。語言處理 技術基本流程：

(1)        漢字編碼詞法分析。

(2)        句法分析。

(3)        語義分析。

(4)        文本生成。

(5)        語音識別。

6)       智能機器人

智能機器人在生活中逐步普及，如掃地機器人、陪伴機器人等，用的核心技術是人工智 能技術。