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AI的类型:人工智能的9个分支

人工智能(ai)近年来引起了很多关注。得益于机器学习和深度学习的发展,ai在照片标记、人机翻译、计算机视觉和语言翻译等工作中变得更加熟练。

ai应用的范围广泛,从自动驾驶汽车和自动化金融咨询到能理解语音和手写的复杂用户界面。因此,在今天的数字世界中,学习不同类型的ai是必不可少的。

根据marketsandmarkets的研究,到2027年,人工智能市场将从2022年的867亿美元增长到4070亿美元,年复合增长率为36.6%。这种增长是由于大数据分析和许多行业对基于ai的解决方案的需求上升。然而,只有当您对人工智能或ai行业的运作方式有疑问时,才可以扩展此页面之外。

这里有9种广泛的ai类型,为您进行了全面解释。

机器学习(ml)

这个ai分支会让您大开眼界。它是智能的,使机器能够从数据中学习并做出判断,而无需明确的编程。预测分析、自然语言处理和图片识别仅是机器学习的一些用途。

这种类型的ai算法使用统计方法在数据中找到模式,生成预测或判断。我们可以将机器学习分为三类:强化学习、无监督学习和监督学习。

监督学习是使用带有标签的数据和已知输出来训练模型。而无监督学习则是在不知道最终结果的情况下使用未标记的数据构建模型,监督学习使用算法独立地找到模式和结构。

另一方面,强化学习涉及训练模型通过与其周围环境的交互和反馈(以奖励或惩罚特定行为的形式)来从经验中学习。

机器学习被应用于制造业、医疗保健和金融等各个行业,未来还有更广泛的应用潜力。机器学习算法和方法的不断进步和改进有助于人工智能和技术的显著进展。

机器学习有三种类型:强化学习、监督学习和无监督学习。

©bhjary/shutterstock.com

自然语言处理(nlp)

自然语言处理(nlp)是人工智能的一个重要分支,让计算机能够使用我们自己的语言理解和交流。它的目标是使人与机器之间的交流变得更加容易。nlp算法是实现这一目标的关键,并且它们被用于诸如聊天机器人、虚拟助手、从文本中判断人们的情感以及总结文本等各种领域。

这个ai(nlp)算法分析人类语言,使用机器学习、深度学习和“自然语言理解”(nlu)等技术。这些算法分析大量的文本数据,提取关键信息,如关键词、情感和目的。nlp的另一个组成部分语义分析使计算机能够理解单词的含义及其适用的上下文。

通过自然语言处理(nlp),开发智能虚拟助手能够解释和反应人类语言成为可能。因此,情感分析技术应运而生,帮助企业更好地理解客户反馈并改善其产品和服务。

自然语言处理的应用包括自动语音识别和机器翻译等各种领域。同时,它也适用于各种情况,包括机器翻译、情感分析、自然语言生成、文本挖掘和问答系统。

natural language processing is used to emulate human speech patterns.

©cono0430/shutterstock.com

机器人技术

机器人技术是处理创建、应用和使用多种任务的人工智能类型之一。机器人技术是设计和开发能够使用机器学习和计算机视觉等人工智能技术自主执行任务的机器。

机器人通常使用带有附加传感器的机械臂或机械腿,以使机器人能够与其环境进行交互或独立完成任务,而无需人类的指导或控制。

其目标是构建能够独立检测、推理和行动的设备。机器人技术结合了许多其他学科,如计算机科学、机械工程和电气工程。许多行业使用机器人,包括医疗保健和太空探索。

机器人技术使用各种人工智能方法,如计算机视觉和机器学习,帮助机器人理解其周围环境并与之交互。同样,它们可以执行复杂的活动,如手术、搜救行动和生产装配线。

你听说过最新的机器人技术发展吗?真是令人难以置信。我们现在可以创建能够从经验中学习并适应不同条件的智能机器人。这些机器人正在改变许多行业,使其比以往更具生产力和效率。

使用机器人最重要的好处之一是它们可以执行危险任务,这对人类工作者来说是危险的,例如处理危险物质或在恶劣条件下工作。使用机器人可以减少对人类工作者的风险并确保他们的安全。看到我们在机器人技术方面取得的长足进步,真是令人难以置信,我们迫不及待地想看到接下来会发生什么!

robots are, well, robots, and they’re taught to do human tasks.

©istock.com/ilexx

计算机视觉

这是一个非常了不起的领域,教会机器通过视觉数据分析和理解周围世界。计算机视觉算法使用机器学习、图像处理和深度学习来分析和解释图像和视频。

许多行业使用计算机视觉技术,包括自动驾驶汽车、物体检测、人脸识别和图像识别。计算机视觉可以使用计算机视觉算法分析图像和视频,找到和跟踪物体,发现变化,甚至预测未来。

计算机视觉系统使用各种方法,包括:

物体检测

您可以使用机器学习技术来定位图像或视频中的物体。例如,计算机可以根据面部识别出个人,根据车牌识别出车辆,或根据毛皮颜色识别出动物。

图像分割

这种方法根据物体的边缘而不是位置来识别图片或视频中的物体。例如,计算机可以准确地确定图像或视频剪辑中每个物体的起始和结束点。

视频分类

这个过程是根据颜色、形状和运动等特征对物体进行分类,这些特征可能出现在照片或摄像机捕捉到的移动影片中。例如,计算机可以根据物体的外观将其识别为动物或人。

计算机视觉技术的进步使得算法能够更精确、更准确地分析图像和视频。这些突破使得物体识别算法能够以非凡的精确度识别图像中的特定元素,如汽车或狗。

从医疗保健到零售业,计算机视觉有潜力彻底改变各行各业。例如,在医学诊断中使用计算机视觉可以帮助临床医生更快、更准确地识别和治疗疾病。计算机视觉在零售业中有助于监测消费者行为和偏好,使公司能够提供更专业的购物体验。

计算机视觉利用视觉图像来教授机器。

©lassedesignen/shutterstock.com

专家系统

在讨论人工智能的类型时,很难忽视专家系统——模拟人类专家在特定领域中决策过程的计算机程序。

大多数专家系统包括一个知识库、一个推理引擎和一个用户界面。这个推理引擎利用逻辑推理从知识库中推断解决方案,知识库包含关于特定主题的一组规则和事实。它还能与系统进行通信,并为用户提供反馈。

我们可以将专家系统应用于医学、金融、工程和法律等行业,这些行业人类专家的知识和技能至关重要。它们可以诊断疾病、预测金融结果,并提供法律咨询。

专家系统的优点包括可以基于规则和数据做出决策,而不是依赖于偏见或直觉。然而,也存在一些缺点,比如推理引擎的准确性以及知识库的完整性和质量。随着人工智能技术的进步,预计专家系统将变得更加复杂,能够解决更复杂的问题。

专家系统用于做出复杂的、类似人类的决策。

©jirsak/shutterstock.com

认知计算

这种类型的人工智能在科技行业中引起了轰动,因为它试图模仿人脑的工作方式。其目标是使机器以更像与人交谈而不是与计算机交谈的方式与我们互动。技术专家们使用机器学习算法、自然语言处理等高级技术来实现这一目标。

认知计算系统可以学习、推理和理解自然语言。它们可以处理和解读大量的非结构化数据,包括文本、图像和音频。因此,它们对于语音转文字、图像识别和情感分析等项目非常有价值。

认知计算的一个主要特点是它能够从经验中学习。这些系统可以根据环境的变化而改变,并随着时间的推移变得更好。用户还可以根据他们的行为和兴趣提供定制的推荐。

包括金融和客户服务在内的许多行业可以从认知计算中获益。例如,它可以检查医疗记录,帮助医生提供更精确的诊断,分析财务数据和提供投资建议。

此外,认知计算系统可以处理安全和隐私问题。确保为保护用户数据提供适当的保障非常重要,因为这些系统在发展中逐渐能够处理敏感数据。

认知计算使用各种实践和算法来教会机器模仿人脑。

©istock.com/metamorworks

深度学习

这个人工智能分支使用人工神经网络来学习和预测未来。深度学习可以处理大量的数据以找到模式和关系。尽管如此,它们模仿了人脑的结构和运作方式。

这种人工智能算法可以使用复杂、多层的神经网络,在一段时间内准确识别和分类数据。这些算法的典型应用包括音频和图像识别、自然语言处理和自主车辆控制。

深度学习的一个主要特点是它能够在没有明确编程的情况下从大数据集中学习。这使它非常适合需要大量数据的情况。然而,编写精确的规则或算法来分析数据可能需要时间和精力。

然而,深度学习可能很难训练和调整,并且需要大量的处理能力。尽管存在这些困难,深度学习在金融、医疗保健和自主系统等各个领域都有巨大的潜力。随着人工智能技术的进一步发展,深度学习将变得更加强大和灵活。

深度学习使用人工神经网络。

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强化学习

这是市场上常用的人工智能类型之一。强化学习使用一个代理来在奖励和惩罚的系统中做出决策。它适用于游戏、机器人和自主系统等任务。它从人类和动物通过试错学习的方式获得启发。

在强化学习中,代理接收一组在特定环境中执行的动作,并根据这些动作的结果获得奖励或惩罚。代理的目标是逐渐发展出通过选择具有产生有利结果的最佳机会的活动来最大化奖励的能力。

强化学习适用于那些难以明确设计的任务,比如玩象棋等具有挑战性的视频游戏或者穿梭在迷宫等复杂环境中。当进行自主驾驶等活动时,代理必须根据周围环境做出实时决策。

这种特定类型的人工智能可以从经验中学习并适应不断变化的环境,这是它的优点之一。然而,训练和优化可能很困难,需要大量的处理能力。

强化学习使用一种奖励和惩罚的系统,就像对待人类一样。

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生成对抗网络(gan)

这种类型的人工智能通过结合两个神经网络的输出,即生成器和判别器,来工作。这导致生成高度逼真的输出,如图像和视频。gan在自然语言处理(nlp)等各个领域也显示出了潜力。

在gan中,生成器网络根据随机输入数据(如图片或文本)生成新的输出,而判别器网络负责评估输出的真实性。生成器会产生越来越逼真的输出,而判别器则在两个网络共同工作时努力提高对真伪的判断能力。

gan之所以能够产生逼真、高质量的输出,而无需明确的编程,这是它们的主要优势之一。然而,训练和优化也可能具有挑战性,并且可能需要大量的计算机资源。

尽管存在这些困难,gan在娱乐、设计和艺术等各个领域都很受欢迎。随着人工智能技术的不断发展,gan变得更加强大和适应,应用于多个行业和领域。

生成对抗网络致力于创建逼真的输出,如图像和视频。

©whitemocca/shutterstock.com

总结

随着人工智能革命的进展和自然语言处理在我们日常生活中的不断整合,观察这项技术的演变将是令人着迷的。未来,计算机可能不再需要编程来执行任务,因为它们可以与我们互动并不断从数据中学习。这可能会彻底改变我们与技术的互动方式,并使计算机能够轻松承担更复杂的责任。

各种类型的人工智能为解决复杂问题和从数据中得出深入结论提供了独特的方法。每个人工智能分支都有其优点和缺点。因此,选择特定任务或应用的最佳策略需要仔细分析其独特的需求和限制。

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