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人工智能簡介

         人工智能最早出現在1956年，經過多年的發展，現在它已經是研究、開發用于模擬、延 伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門學科。人工智能是計算機科學的一 個分支，通過剖析智能的實質，生產出能和人類智能相似的方式做出反應的技術，優勢是快 速處理海量數據，代替人的大量重復勞動，并提升智能層次，這個領域的研究包括語言識別、 圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術都不斷成熟，應 用領域也不斷擴大。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的 智能，但卻能像人那樣思考。人工智能對人類未知的自然規律研究不具有優勢，但可以協助 人類處理海量數據，代替人類承擔大量重復勞動。

人工智能相關技術

         人工智能技術應用的細分領域有深度學習、計算機視覺、虛擬個人助理、自然語言處理、 實時語音翻譯、情境感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、電話機器人、推薦引擎等。

1.深度學習

         深度學習作為人工智能領域的一個重要應用分支，如AlphaGo通過一次又一次的學 習、更新算法，先是在2015年以5 : 0完勝歐洲圍棋冠軍樊麾，又在2016年以4 : 1打敗世 界圍棋冠軍李世石。AlphaGo的勝利讓人們驚覺人工智能的力量已經不容忽視。過去十 多年，算法、數據和計算三大要素助推了人工智能迅速崛起，互聯網中存儲了多年的海量數 據有了重大應用價值：訓練機器。

深度學習的技術原理：

(1)建立一個網絡并隨機初始化所有連接的權重。

(2)將產生的大量數據輸出到這個網絡中。 

(3)網絡自動處理這些動作并且進行學習。

(4)如果能查到這個相應的動作，權重將會增強，如果找不到，權重將會降低。

(5)系統通過如上過程后權重得到重新調整。

(6)在經歷成千上萬次的學習之后，可以超過人類的表現。

2.計算機視覺

         計算機視覺是一門專門用來研究讓計算機學習生物視覺技術的學科，是人工智能的一 個分支，它讓計算機從圖像中識別出物體、場景和活動。計算機視覺又可以細分為不同的應 用領域，包括醫療成像分析用來提高疾病的預測、預診斷和治療；人臉識別被應用在一些機 密場所、安防及監控身份識別、支付等領域。

         計算機視覺的技術原理：計算機視覺技術運用圖像處理等技術將圖像分解為便于管理 的小塊任務，如從圖像中檢測到物體的邊緣及紋理。分類技術可用作確定識別到的特征是 否能夠代表系統已知的一類物體來進行識別。

3.語音識別

         語音識別技術是將語音轉化為文字，并對其進行識別認知和處理。語音識別的主要應 用有醫療聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服系統等。語音識別技術原理：

(1)使用移動窗函數對聲音進行處理、分幀。

(2)分幀后聲音變成數字波形，將波形做聲學體征提取，變為狀態。

(3)特征提取之后，聲音就變成了一個N列方陣。最后通過音素組合成單詞。

4.虛擬個人助理

         虛擬個人助理產品有Siri^Windows 10的Cortana等。虛擬個人助理技術原理(以Siri為例)：

(1)使用者對Siri說話后，語音即被編碼，并轉換成一個壓縮數字文件，該文件包含了 用戶語音的所有信息。

(2)語音信號通過移動終端及移動網絡發送至用戶的互聯網服務供應商(ISP),該ISP 擁有云計算服務器。

(3)該服務器中的模塊完成采用技術手段來識別用戶的語音內容。虛擬助理軟件的工 作原理就是“本地語音識別+云計算服務”。

5.自然語言處理