Was sind Technologien der künstlichen Intelligenz?

Die Technologie der künstlichen Intelligenz umfasst fünf Hauptteile: Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und Big Data. Computer Vision bezieht sich auf die Verwendung von Kameras und Computern anstelle von menschlichen Augen, um Ziele zu identifizieren, zu verfolgen und zu messen, und führt darüber hinaus eine Grafikverarbeitung durch, um die Computerverarbeitung in Bilder umzuwandeln, die für das menschliche Auge besser geeignet sind, um sie zu beobachten oder an Instrumente zur Erkennung zu übertragen. Bei der Spracherkennungstechnologie handelt es sich um eine High-Tech-Technologie, die es Maschinen ermöglicht, Sprachsignale durch den Prozess des Erkennens und Verstehens usw. in entsprechende Texte oder Befehle umzuwandeln.

Die Technologie der künstlichen Intelligenz umfasst fünf Hauptteile: Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und Big Data.

1. Computer Vision

Computer Vision bezieht sich auf die Verwendung von Kameras und Computern anstelle des menschlichen Auges, um Ziele zu identifizieren, zu verfolgen und zu messen, und führt darüber hinaus eine Grafikverarbeitung durch, um die Computerverarbeitung in Bilder besser für die Beobachtung mit dem menschlichen Auge oder die Übertragung zur Instrumentenerkennung zu machen . .

Als wissenschaftliche Disziplin untersucht Computer Vision verwandte Theorien und Technologien und versucht, Systeme der künstlichen Intelligenz aufzubauen, die „Informationen“ aus Bildern oder mehrdimensionalen Daten gewinnen können. Computer Vision befindet sich noch hauptsächlich in der Phase des Ausdrucks von Bildinformationen und der Objekterkennung, während künstliche Intelligenz mehr Wert auf Argumentation und Entscheidungsfindung legt. Derzeit wird Computer Vision hauptsächlich in Überwachungskameras, Verkehrskameras, unbemanntem Fahren, Drohnen, Finanzen, medizinischer Versorgung usw. eingesetzt.

2. Spracherkennung

Spracherkennungstechnologie ist eine High-Tech-Technologie, die es Maschinen ermöglicht, Sprachsignale durch den Prozess der Erkennung und des Verstehens in entsprechende Texte oder Befehle umzuwandeln.

Die Spracherkennungstechnologie umfasst hauptsächlich drei Aspekte: Merkmalsextraktionstechnologie, Mustervergleichskriterien und Modelltrainingstechnologie. Spracherkennung ist die Grundlage der Mensch-Computer-Interaktion und löst hauptsächlich das Problem, Maschinen klar und deutlich verstehen zu lassen, was Menschen sagen. Die derzeit erfolgreichste Umsetzung künstlicher Intelligenz ist die Spracherkennungstechnologie. Spracherkennung wird derzeit hauptsächlich im Internet der Fahrzeuge, intelligenter Übersetzung, Smart Homes und autonomem Fahren eingesetzt.

3. Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache umfasst im Allgemeinen zwei Teile: das Verstehen natürlicher Sprache und die Erzeugung natürlicher Sprache. Die Verwirklichung der Kommunikation natürlicher Sprache zwischen Menschen und Maschinen bedeutet, dass Computer sowohl die Bedeutung von Texten in natürlicher Sprache verstehen als auch Texte in natürlicher Sprache verstehen können wird verwendet, um bestimmte Absichten, Gedanken usw. auszudrücken. Ersteres wird als natürliches Sprachverständnis und letzteres als natürliche Sprachgenerierung bezeichnet. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine wichtige Richtung in den Bereichen Informatik und künstliche Intelligenz.

Für bestimmte Anwendungen sind praktische Systeme mit erheblichen Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache entstanden. Typische Beispiele sind: Schnittstellen in natürlicher Sprache für mehrsprachige Datenbanken und Expertensysteme, verschiedene maschinelle Übersetzungssysteme, Systeme zum Abrufen von Volltextinformationen, automatische Zusammenfassungssysteme usw.

4. Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen soll Maschinen die Fähigkeit verleihen, wie Menschen zu lernen. Es ist darauf spezialisiert, zu untersuchen, wie Computer menschliches Lernverhalten simulieren oder implementieren können, um neues Wissen oder Fähigkeiten zu erwerben und bestehende Wissensstrukturen neu zu organisieren, um sie kontinuierlich zu machen . Die Verbesserung der eigenen Leistung ist der Kern der künstlichen Intelligenz.

Maschinelles Lernen ist weit verbreitet, beispielsweise in den Bereichen Data Mining, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, biometrische Identifizierung, Suchmaschinen, medizinische Diagnose, Wertpapiermarktanalyse, DNA-Sequenzsequenzierung, Sprach- und Handschrifterkennung, strategische Spiele und Robotereinsatz.

5. Big Data oder riesige Datenmengen beziehen sich auf massive, hohe Wachstumsraten und Diversifizierung, die ein neues Verarbeitungsmodell erfordern, um über stärkere Entscheidungskraft, Einblicke und Prozessoptimierungsmöglichkeiten zu verfügen. Mit anderen Worten: Die Fähigkeit, aus verschiedenen Datentypen schnell wertvolle Informationen zu gewinnen, ist Big-Data-Technologie. Big Data ist die Grundlage für die Verbesserung und Weiterentwicklung der KI-Intelligenz. Mit Big Data kann KI kontinuierlich Simulationsübungen durchführen und sich der echten künstlichen Intelligenz annähern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind Technologien der künstlichen Intelligenz?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!