ai技术包括哪些技术

Posted 2023-05-15

人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科，人工智能技术核心具体包括：

1、计算机视觉

人们认识世界, 91%是通过视觉来实现。同样, 计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界, 它主要是通过算法对图像进行识别分析, 目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。

2、 机器学习

机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

3、自然语言处理

自然语言处理 (NLP) [30]是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力, 是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别, 人类的思维建立在语言之上, 所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统7个方向。自然语言处理主要有5类技术, 分别是分类、匹配、翻译、结构预测及序列决策过程。

4、语音识别

现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态, 所以人们对于机器运用的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言, 或者转换为自然语言的一种过程。 参考技术A 人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科，人工智能技术核心具体包括：

1、计算机视觉

人们认识世界, 91%是通过视觉来实现。同样, 计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界, 它主要是通过算法对图像进行识别分析, 目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。

2、 机器学习

机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

3、自然语言处理

自然语言处理 (NLP) [30]是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力, 是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别, 人类的思维建立在语言之上, 所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统7个方向。自然语言处理主要有5类技术, 分别是分类、匹配、翻译、结构预测及序列决策过程。

4、语音识别

现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态, 所以人们对于机器运用的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言, 或者转换为自然语言的一种过程。 参考技术B 人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科，人工智能技术核心具体包括：

1、计算机视觉

人们认识世界, 91%是通过视觉来实现。同样, 计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界, 它主要是通过算法对图像进行识别分析, 目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。

2、 机器学习

机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

3、自然语言处理

自然语言处理 (NLP) [30]是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力, 是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别, 人类的思维建立在语言之上, 所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统7个方向。自然语言处理主要有5类技术, 分别是分类、匹配、翻译、结构预测及序列决策过程。

4、语音识别

现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态, 所以人们对于机器运用的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言, 或者转换为自然语言的一种过程。

区块链与AI大数据等技术融合，将带来哪些产业变革？

随着数据时代的发展，数据成为重要的资源，数据治理和数据安全的重要性更加凸显。7月10日，在2021世界人工智能大会区块链论坛上，多位专家、学者围绕数据强调了区块链技术与大数据、人工智能、隐私计算等技术融合的重要性。

“只靠区块链单一的技术，很难满足产业的发展需求。应该以客户的价值为先，很多技术之间创新融合，解决商业中现实的问题，成为整个区块链技术发展的主流趋势。”蚂蚁集团副总裁蒋国飞说。

| 与大数据、AI结合：解决数据可信与价值挖掘

欧科云链研究院高级研究员王海峰提到，大数据技术是对数据的有效捕捉和采集，而AI技术的成长离不开基于数据的深度学习，区块链技术则是数据真实性、可靠性的重要保障。从这个意义上而言，区块链及大数据、人工智能等在未来时代，具有着极强的互补与共生关系。

万向区块链执行总裁王允臻在论坛视频中表示，“区块链和大数据的结合，一方面从源头解决数据可信的问题，另一方面保障了数据主权。最终对大数据在主权和可信保障的情况下，通过知识图谱、人工智能，进行有效的价值挖掘，建立合理的数据流转的商业模式。”

在数据价值挖掘上，王允臻表示，区块链+知识图谱可以在数据孤岛打通的情况下，形成更丰富的数据流转，同时高效地组织数据，链接海量的城市数据，支持快速高效的查询，通过AI技术，进行预测与分析，防患于未然。

蒋国飞则认为，区块链加AI能打通IP产业全链路服务。他举例道，蚂蚁链推出了IP商业平台，把IP引入方与天猫所有小商家打通，根据商品实际使用量付费，创新的基础底层是区块链与AI技术的融合，实现版权链上确权、存证、全网智能侵权的检测，侵权固证等，大大降低维权成本，也促进了版权正向的流动。

| 与隐私计算结合：解决隐私保护与数据流转的矛盾

那么，隐私安全问题催生下的隐私计算技术与区块链技术则有怎样的融合可能性？

蒋国飞认为，区块链与隐私计算的结合能破解数据流转的困局。有一个三角不可同时满足的问题：数据所有方要求强隐私，数据的使用方要求易用性，中间的流通渠道需要有一定的流动性。所以今天很难有一个方案，能解决所有的隐私计算问题。

他表示，利用区块链技术，蚂蚁结合了三方不同的需求，提供了从L1到L4不同强度的隐私计算和数据流转保护的一些方式，可以很好解决数据共享和隐私保护相互之间的矛盾，确保数据流转的困局。比如一些场景允许明文的数据流转，但是需要全文的授权、审计、追溯。有的数据流转涉及到非常强的数据隐私，要通过多方安全计算技术保证数据流转的强隐私。

王允臻也指出，隐私计算的零知识证明（既能证明自己是某种权益的合法拥有者，又不泄露信息）、动态加密、安全多方计算技术保障了区块链+基础的身份体系。基于区块链和隐私计算，可以利用先进密码学知识，解决数字城市中数据不愿共享，数据不敢共享的问题，实现数据价值的可用而不可见。同时可信数据流转也保障了政府治理，市场经济、数字经济充满活力的发展中的协同，以及垂直化的高效处理机制和管理机制，与水平的、更广泛的社会资源整合，集中一切资源办技术创新、数字城市建设这样的大事。

| 与AIOT结合：解决资产数字化和价值流转问题

此外，蒋国飞表示，区块链与AIoT（人工智能加物联网）的结合可以解决物理世界到数字世界衍生的问题。AIoT帮助解决区块链源头可信的问题，因为不管区块链怎么流转，还需把物理资产锚到数字的世界里。同时区块链也帮助了AIoT解决资产数字化和价值的流转问题。

他举例道，蚂蚁与奇瑞合作，将车辆的信息、电池信息等加密、上链，实现了资产和数据的源头可信，基于可信的数据构建互信的新能源汽车产业协作网络，迅速的降低协作的成本。通过AIoT与区块链平台的结合，显著提高新能源车的循环利用率。

奇瑞控股集团副总经理、奇瑞商用车公司总经理鲍思语也在论坛上提到，汽车正在从传统的代步工具，逐步转化为移动的智能终端，为AI、人工智能、大数据等一些新型技术的制高点。上线的数据打破信息孤岛，提高快速决策能力，但面临着数据可篡改能力，数据可信问题。而区块链技术能够让其数据在生态系统中做到有效的访问，共享数据并保证数据真实有效，解决了信任问题，大幅度降低了沟通成本。

“区块链技术的融合，正在深刻的改变产业协作的市场关系。产业协作数字化的浪潮已经到来，而且将进一步的刺激产业经济迸发出新的活力，释放巨大的产业协作数字化的红利。”蒋国飞说。

来源 | 澎湃新闻