人工智能技術有哪些？人工智能十大技術趨勢解析

人工智能作為當前研究火熱的領域，被人們廣泛關注，人工智能技術有著廣闊應用前景，能夠極大地促進社會經濟發展。目前，人工智能技術包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習、大數據五大部分。

(1)自然語言處理
自然語言處理大體包括了自然語言理解和自然語言生成兩個部分，能夠實現人機間自然語言通信也就是使得計算機能夠理解自然語言文本的意義，也能以自然語言文本來表達給定的意圖、思想等，前者稱為自然語言理解，后者稱為自然語言生成。自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。自然語言處理的終極目標是用自然語言與計算機進行通信，使人們可以用自己最習慣的語言來使用計算機，而無需再花大量的時間和精力去學習不很自然和習慣的各種計算機語言。
針對一定應用，具有相當自然語言處理能力的實用系統已經出現，比如多語種數據庫和專家系統的自然語言接口、各種機器翻譯系統、全文信息檢索系統、自動文摘系統等。當前我國涉及自然語言處理的業務企業有BAT、京東、科大訊飛等老牌企業，還出現了愛特曼、出門問問、思必馳、驀然認知、三角獸科技、森億智能、乂學教育、智齒客服等新興企業。

(2)計算機視覺
計算機視覺，就是讓計算機具備像人眼一樣觀察和識別的能力，更進一步的說，就是指用攝像機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。
計算機視覺和人工智能的聯系
作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取“信息”的人工智能系統。計算機視覺目前還主要停留在圖像信息表達和物體識別階段，人工智能更強調推理和決策。
目前計算機視覺主要應用在安防攝像頭、交通攝像頭、無人駕駛、無人機、金融、醫療等方面。國內代表性公司有?？低?、大華股份等傳統大公司，還有商湯科技、云從科技、依圖科技以及曠視科技等獨角獸企業，還有思嵐科技、速感科技、閱面科技、云天勵飛、Yi+、圖漾信息、碼隆科技、格靈深瞳、Insta360等創業企業。
(3)語音識別
語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高新技術。語音識別技術主要包括特征提取技術、模式匹配準則及模型訓練技術三個方面。語音識別是人機交互的基礎，主要解決讓機器聽清楚人說什么的難題。人工智能目前落地最成功的就是語音識別技術。
語音識別在車聯網、智能翻譯、智能家居、自動駕駛方面等方面應用廣泛，國內最具代表性的企業是科大訊飛，此外還有云知聲、普強信息、聲智科技、GMEMS通用微科技等初創企業。
(4)機器學習
機器學習就是讓機器具備人一樣學習的能力，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，它是人工智能的核心。
機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。國內專注于機器學習的公司有優必選、圖靈機器人、李群自動化、極智嘉科技、Rokid等。

(5)大數據
大數據，或者稱之為巨量資料，指的是需要全新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。也就是說，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。大數據是AI智能化程度升級和進化的基礎，擁有大數據，AI才能夠不斷的進行模擬演練，不斷向著真正的人工智能靠攏。

2 2021年人工智能十大技術趨勢

根據智源研究院發布的《2021年十大人工智能技術趨勢》，未來人工智能技術將朝以下十大趨勢發展

趨勢1：科學計算中的數據與機理融合建模。機器學習與科學計算的結合，即數據和機理的融合計算，為科學研究提供了新的手段和范式，成為了前沿計算的典型代表。

趨勢2：深度學習理論迎來整合與突破。深度學習的理論分析需要從數學、統計和計算的不同角度，以及表示能力、泛化能力、算法收斂性和穩定性等多個方面進行探索和創新。

趨勢3;機器學習向分布式隱私保護方向演進。分布式隱私保護機器學習通過加密、分布式存儲等方式保護機器學習模型訓練的輸入數據，是打破數據孤島、完成多機構聯合訓練建模的可行方案。

趨勢4：大規模自監督預訓練方法進一步發展。GPT-3的出現激發了研究人員在視覺等更廣泛的范圍內，對大規模自監督預訓練方法繼續開展探索和研究，未來，基于大規模圖像、語音、視頻等多模態數據，以及跨語言的自監督預訓練模型將進一步發展

趨勢5：基于因果學習的信息檢索模型與系統成為重要發展方向。因果學習能夠識別信息檢索中變量間的因果關系，厘清事物發展變化的前因后果，全面認識用戶需求和檢索方法的本質，修正檢索模型中的偏差，提升檢索系統的可解釋性、可操作性和可溯源性。

趨勢6：類腦計算系統從“專用”向“通用”逐步演進。類腦計算基礎軟件將整合已有類腦計算編程語言與框架，提出與具體芯片無關的高層次編程抽象與統一開發框架，針對目標芯片研發類腦計算編譯優化與映射優化技術，實現類腦計算系統從“專用”向“通用”的逐步演進。

趨勢7：類腦計算從散點獨立研究向多點迭代發展邁進。未來的類腦計算將更加注重在單點獨立研究的同時與其他層面研究的結合，推動類腦計算的基礎理論算法、芯片硬件平臺、評估測試基準、編程編譯工具以及系統應用的相互協同和促進，構建更具全棧性的類腦計算迭代發展生態，進入良性前進的軌道。

趨勢8：神經形態硬件特性得到進一步的發掘并用于實現更為先進的智能系統。新型神經形態器件，如RRAM(可變電阻式存儲器)、PCM(相變存儲器)等，目前已經在人工智能領域發揮了重大作用，基于這些器件構建的智能硬件系統已經能夠有效地提升智能算法執行的速度和能效，并保持算法的性能。

趨勢9：人工智能從腦結構啟發走向結構與功能啟發并重。腦啟發的人工智能在強調對腦結構和神經形態模仿的同時，還需要了解人類神經元和神經回路的功能與機制。

趨勢10：人工智能計算中心成為智能化時代的關鍵基礎設施。未來，隨著智能化社會的不斷發展，人工智能計算中心將成為關鍵的信息基礎設施，推動數字經濟與傳統產業深度融合，加速產業轉型升級，促進經濟高質量發展。

以上就是對人工智能技術的簡單介紹，希望對你有所幫助。更多相關內容，敬請關注三個皮匠報告的行業知識欄目了解。

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