今天给大家介绍下人工只能发展的几个关键技术。从语音识别到智能家居，从人机大战到没人驾驶，人工智能的“演化”给我们社会上的一些生活细节，带来了一次又一次的惊喜，前景更多智能产品依托的人工智能技术会开展成什么样呢?让我们来看看人工智能规范化白皮书里面，对人工智能重要关键技术的定义。
人工智能技术关系到人工智能产品是否能够顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包括了机器进修、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个重要关键技术。
一、机器进修
机器进修(Machine Learning)是一门波及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，钻研计算机怎样模拟或达到人类的进修行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识构造使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器进修是现代智能技术中的重要方法之一，钻研从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对前景数据或没法观测的数据进行预测。依据进修模式、进修方法以及算法的不同，机器进修存在不同的分类方法。
依据进修模式将机器进修分类为监督进修、没监督进修和强化进修等。
依据进修方法能够将机器进修分为传统机器进修和深度进修。
二、知识图谱
知识图谱本质上是构造化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据构造，以符号形式描述物理世界中的概念及其互有关系，其根本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其有关“属性—值”对。不同实体之间通过关系互相联结，构成网状的知识构造。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同品种的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的才能。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，须要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展现和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的开展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据自身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深层，还有一系列重要关键技术须要突破。
三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，钻研能达到人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，波及的领域较多，主要包含机器翻译、机器浏览了解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术达到从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得宏大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了宏大的潜力。随着高低文的语境表征和知识逻辑推理才能的开展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义了解
语义了解技术是指利用计算机技术达到对文本篇章的了解，并且答复与篇章有关问题的过程。语义了解更注重于对高低文的了解以及对答案精准程度的把控。随着 MCTest 数据集的发布，语义了解受到更多关注，取得了快捷开展，有关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义了解技术将在智能客服、产品自动问答等有关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们能够向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。只管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在现实中信息效劳系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面依然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以笼罩复杂的语言现象;
四是语义知识的含糊性和扑朔迷离的关联性难以用简略的数学模型描述，语义计算须要参数庞大的非线性计算
四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
五、计算机视觉
计算机视觉是运用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、了解和分析图像以及图像序列的才能。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均须要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度进修的开展，预处理、特征提取与算法处理慢慢融合，构成端到端的人工智能算法技术。依据攻克的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像了解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术开展迅速，已具备初步的产业规模。前景计算机视觉技术的开展主要面临以下挑战：
一是怎么样在不同的应用领域和其他技术更好的联合，计算机视觉在攻克某些问题时能够广泛利用大数据，已经渐渐成熟并且能够超过人类，而在某些问题上却没法到达很高的精度;
二是怎么样降低计算机视觉算法的开发时长和人力老本，目前计算机视觉算法须要大量的数据与人工标注，须要较长的研发周期以到达应用领域所要求的精度与耗时;
三是怎么样加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识他人进行信息采集、数据预处理和特征提取，其次将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识他人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识他人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术波及的内容十分广泛，包含指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程波及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器进修等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。联合有关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，互相影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等达到。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，依照不同处理阶段，能够分为获取与建模技术、分析与利用技术、替换与分发技术、展现与交互技术以及技术规范与评价体系五个方面。获取与建模技术钻研怎么样把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点钻研对数字内容进行分析、了解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;替换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化效劳等，其核心是开放的内容替换和版权管理技术;展现与替换技术重点钻研合乎人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知才能，其难点在于建设自然和谐的人机交互环境;规范与评价体系重点钻研虚拟现实/增强现实根底资源、内容编目、信源编码等的规范规范以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体此时智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、有关规范与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象没缝融合、自然交互全方位与温馨化的开展趋势。
本文转载自51CTO，本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
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