人工智能研究的两个领域是什么

人脸识别、语音识别是人工智能应用最为人熟知的两个领域。智能音箱、人脸门禁也已经走进不少人的生活。去年大火的无人货柜,则用到了“物品识别”技术。接下来,人工智能推广应用会怎么走?靠算法的不断提升吗?

海康威视高级副总裁徐习明说:“今天的人工智能还是一种弱人工智能。基于深度学习的算法精度会无限逼近100%,但永远无法达到。随着‘准确率’提升,最后竞争的更多是场景落地能力。”
码隆科技首席科学家黄伟林也认同这个说法。码隆科技是一家聚焦于“物品”图像识别的公司,无人货柜是其主要应用场景之一。“在物品识别领域,目前难点在于跟垂直领域内企业的需求不断磨合,这是一个长期的过程。一些场景,预想中觉得好做,但操作下来可能难度很大,或者不是刚需。”
“现实购买场景复杂,商品品类太多,增加了数据标注以及类别定义的难度。”黄伟林说,“我们先聚焦于难度小或者刚需的环节。比如减少‘货损’是刚需,我们就在收银环节帮助识别货物与条码能否对应;无人零售柜则由于商品品类有限,识别难度降低。”
黄伟林说:“目前来看,大家更多是想找一个好的应用场景,不断迭代算法和数据,教育市场,培养用户。”
除了人脸识别、语音识别等主流外,一些小众细分领域也开始出现。“我们把设备放到工厂之后,就能根据设备发出的噪声,判断设备的磨损情况或者其他故障。是不是要加润滑油?车床刀具磨损程度如何,什么时候更换?等等。”硕橙科技创始人谭熠说。
人工智能还能参与到创意活动中来。据了解,已经有音乐人工智能伴奏系统在中国亮相。人工智能通过数据分析与学习,找到相对固定模板,然后通过套用模板进行“创作”和演出。
随着应用场景增多,如何判断不同领域与人工智能的结合成熟度?
“有一些指标,首先是基础设施情况,包括算法的成熟度、行业数据完善程度等。”上海临港国际人工智能研究院最近发布了《2018年度人工智能产业格局及创新实践研究报告》,据其副院长李笙凯介绍,“一些领域如农业、教育,行业解决方案的个性化程度比较高,工业领域则面临设备核心数据获取难的问题,医疗领域也缺乏对应的病因和图像检查等数据,因此较难应用人工智能。”
而金融等领域由于基础设施完善,积累了大量的用户行为数据、表现数据,与人工智能结合较好。“目前来看,应用最成熟的领域依次是广告营销、金融、公共安全、家居、零售、交通、医疗等。”李笙凯说。
随着人工智能在智能安防、智能驾驶、无人零售等领域落地生根,细分领域内领军企业如商汤、地平线等公司已获得较高估值。在市场充满机会的同时,李笙凯也提醒:“由于时间尚短,各应用的市场仍需经过长期验证。”

⑵ 人工智能和人脸识别是什么关系有什么区别

可 以 这样 理 解 :用 机 器来代替人 眼 做 一些 测 量 跟 判 断,称为 机 器视 觉,人 脸 识 别 技 术就 是 机器视觉所研 究的一个 方面。 而人工 智 能的研究范 围 就很大 了 , 机 器视觉 就 是 其 中 之 一。

⑶ 人工智能有哪些研究方向

你好,技术方面的话,主要是计算机视觉,自然语言处理,数据挖掘。
计算机视觉就包括图像识别,视频识别,具体应用有人脸识别,步态识别,无人驾驶汽车等等。
自然语言处理包括机器翻译,语音识别,文本挖掘等等,像siri,谷歌翻译里面都有很多的自然语言处理技术。
数据挖掘主要是各种推荐和预测,包括电子商务的商品推荐,计算广告,社交网络分析(微博好友推荐等),预测一些趋势,比如股市的走向,天气的变化等。

作者:李Shawn

⑷ 人工智能的研究目的有哪些

人工智能的研究目的:

1、人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。

2、人工智能的一个很重要的方向是数据挖掘技术,这种技术的原理是用计算机进行数据分析,然后进行人性化的推荐和预测。比如,我们电脑上的广告是根据我们日常浏览网页的兴趣进行推荐的,微博上、网站上最显眼的也是我们最感兴趣的内容,这些都是计算机分析而得出的。

3、人工智能的另外一大重要方向是自然语言处理技术,包括机器翻译、语音识别等等。其中语音识别是最核心、普及程度最高的一种自然语言处理技术。

语音识别技术是将人语音当中的词汇内容识别出来,通过技术手段,转换为计算机可读取的内容。通俗点来说,就是要让机器学会“听人话”,让计算机作我们的“耳朵”。

(4)人工智能人脸识别研究扩展阅读:

科学介绍

1、实际应用

机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。

2、学科范畴

人工智能是一门边缘学科,属于自然科学和社会科学的交叉。

3、涉及学科

哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论。

⑸ 人工智能研究内容有哪些(简答题)

人工智能学来科研究的主要自内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

(5)人工智能人脸识别研究扩展阅读

智能模拟:机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,逻辑推理,博弈,信息感应与辨证处理。

学科范畴:人工智能是一门边沿学科,属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。

涉及学科:哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学,社会结构学与科学发展观。

⑹ 人脸识别和人工智能的关系

人脸识别属于人工智能的一个重要分支,人工智能主要是指技术行业,是一整个AI大环境,大平台,人脸识别属于其中一部分,和指纹、虹膜等类似,基本上御用身份确认。视觉伟业提供全行业人脸识别解决方案

⑺ 人工智能做人脸识别的原理的什么

说到底就是一个数学公式。类似三角函数勾股定理那样得一个公式回,人们利用计算机技术,拟答合了人脸的识别函数,然后我们把人脸的图像输入计算机之后,计算机通过对每一个像素的数据进行计算,最终得出结果。和三角函数相比,这个人脸识别的函数,稍微复杂了一点,但是原理是一样的。就如同1+1等于2一样。

⑻ 人工智能主要研究什么

机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹版膜识别,掌纹识权别,专家系统,智能搜索,定理证明,逻辑推理,博弈,信息感应与辨证处理。
语言的学习与处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法人类思维方式,最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。