今天给大家介绍几项只能靠人工开发的关键技术。从语音识别到智能家居，从人机大战到无人驾驶，人工智能的“进化”给我们社会的一些生活细节带来了一次又一次的惊喜。未来，更多的智能产品依托于人工智能技术，会发展成什么？我们来看看人工智能标准化白皮书中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能否成功应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，一般包括机器学习、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七大重要关键技术。1.机器学习机器学习是一门交叉学科，涉及统计学、系统辨识、逼近论、神经网络、优化论、计算机科学、脑科学等诸多领域。它研究计算机如何模拟或实现人类学习以获取新知识或技能，并重组现有知识结构以不断提高自身性能的人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术的重要方法之一。它研究从观察到的数据（样本）中寻找规律，并利用这些规律来预测前景数据或不可观察的数据。根据不同的学习模式、学习方法和算法，机器学习有不同的分类方法。根据学习模式，机器学习可以分为监督学习、非监督学习和强化学习。按照学习方式，机器学习可以分为传统机器学习和深度学习。2.知识图谱知识图谱本质上是一个结构化的语义知识库。它是由节点和边组成的图数据结构。它以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。它的基本单元是“实体-关系-实体三元组”，以及实体及其关联的属性值对。不同的实体通过关系相互连接，形成一个网络化的知识结构。在知识图谱中，每个节点代表一个“实体”在现实世界中，每条边都是实体之间的“关系”。通俗地说，知识图谱就是将所有不同类型的信息连接在一起得到的关系网络，提供了从“关系”的角度分析问题的能力》。知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、群体诈骗等公安领域，需要异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法，尤其是知识图谱具有很大的优势在搜索引擎、视觉展示和精准营销等领域，成为业界流行的工具。知识图谱的开发，比如数据的噪声问题，即数据本身存在错误或者数据冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列重要的关键技术需要突破。3.自然语言处理自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。研究能够利用自然语言实现人机有效交流的各种理论和方法影响到很多领域，主要包括机器翻译、机器浏览理解和问答系统等。实现从一种自然语言到另一种自然语言的翻译。基于统计的机器翻译方法突破了以往基于规则和基于实例的翻译方法的局限性，翻译性能得到了极大的提高。基于深度神经网络的机器翻译在日常英语口语等场景中的成功应用，已经显示出巨大的潜力。随着高低文本上下文表示和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩大，机器翻译将在多轮对话翻译和文本翻译领域取得更大进展。语义理解语义理解技术是指利用计算机技术理解文本文本并回答与文本相关的问题的过程。语义理解更注重对高低文本的理解和对答案准确性的控制。随着MCTest数据集的发布，语义理解得到了更多的关注并得到了快速发展。相关的数据集和相应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答和对话系统的准确率。问答系统问答系统分为开放域对话系统和特定域问答系统。问答系统技术是指让计算机像人一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交以自然语言表达的问题，系统将返回相关性高的答案。虽然问答系统的应用产品已经很多，但现实中大多应用在信息服务系统和智能手机助手等领域，问答系统的健壮性还存在问题和挑战。自然语言处理面临四大挑战：第一，形态、句法、语义、语用、语音等不同层面存在不确定性；第二，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；第三，数据资源不足，难以覆盖复杂的语言现象；第四，语义知识的模糊性和混淆性关联难以用简单的数学模型来描述，语义计算需要进行庞大参数的非线性计算。四、人机交互计算机交互主要研究人与计算机之间的信息交换，主要包括人对计算机和计算机对人的信息交换两部分。是人工智能领域重要的外围技术。人机交互是一门与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术密切相关的综合学科。传统的人与计算机的信息交流主要依靠交互设备，包括键盘、鼠标、摇杆、数据衣、眼球追踪器、位置追踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、显卡等。输出设备，如仪表、显示器、头显、音箱等。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互，还包括语音交互、情感交互、体感交互和脑机交互等技术.5、计算机视觉计算机视觉是利用计算机模仿人类视觉系统，使计算机具有与人类相似的图像和图像序列的提取、处理、理解和分析能力的科学。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域都需要计算机视觉技术从视觉信号中提取和处理信息。近年来，随着深度学习的发展，预处理、特征提取和算法处理逐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据需要克服的问题，计算机视觉可以分为五类：计算成像、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码。目前，计算机视觉技术发展迅速，并具有初步的产业规模。展望计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：第一，如何更好地与不同应用领域的其他技术相结合。计算机视觉在克服某些问题时可以大量利用大数据，逐渐成熟并超越了人类。但在某些问题上无法达到高精度；二是如何减少计算机视觉算法的开发时间和人力成本。目前，计算机视觉算法需要大量的数据和人工标注，需要较长的开发周期，更难以达到应用领域所需的精度和耗时；三是如何加快新算法的设计和开发，随着新的成像硬件和人工智能芯片的出现，针对不同芯片和数据采集设备的计算机视觉算法的设计和开发也是挑战之一。6.生物特征识别生物特征识别技术是指通过个体的生理或行为特征来识别和认证个体身份的技术。从申请流程来看，生物特征识别通常分为注册和身份识别两个阶段。在注册阶段，通过传感器采集人体的生物特征信息，例如利用图像传感器采集指纹、人脸等光学信息，麦克风采集语音等声学信息，利用数据预处理和特征提取技术对对采集到的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。识别过程采用与注册过程相同的信息采集方法，对被识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务来看，生物特征识别一般分为识别和确认两个任务。识别是指从存储库中确定他人身份的过程，这是一个一对多的问题；比对数据库中特定个体??的信息以确定身份的过程是一个一对一的问题。生物识别技术涉及的内容非常广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等生物特征。识别过程涉及图像处理、计算机视觉、语音识别、机器高级训练等多项技术。目前，生物特征识别作为一项重要的智能身份认证技术，已广泛应用于金融、公安、教育、交通等领域。7.VR/AR虚拟现实（VR）/增强现实（AR）是一种以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成视觉、听觉、触觉等方面与真实环境高度相似的数字环境。用户借助必要的设备，与数字环境中的物体进行交互、交互，获得与真实环境相似的感觉和体验。这是通过显示设备、跟踪和定位设备、触觉交互设备、数据采集设备和专用芯片来实现的。从技术特点来看，虚拟现实/增强现实按不同的处理阶段可分为采集与建模技术、分析与利用技术、替换与分发技术、显示与交互技术、技术规范与评价体系五个方面.如何在获取和建模技术上对物理世界或人类创造力进行数字化和建模，难点是三维物理世界的数字化和建模技术；分析利用技术侧重于对数字内容的分析、理解、搜索和知识，难点在于内容的语义表示和分析；置换分发技术主要强调在各种网络环境下为不同的终端用户进行大规模的数字内容流通、转换、集成和个性化服务，其核心是开放性。内容替换和版权管理技术；显示与替换技术重点研究符合人类对数字内容习惯的各种显示技术和交互方式，以提高人们对复杂信息的识别能力。难点在于构建自然和谐的人机交互环境。；标准化与评价体系重点关注虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信息源编码等标准化，以及相应的评价技术。目前，虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在四个方面：智能采集、普适设备、自由交互和感知融合。在硬件平台与器件、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关规范与规范等方面存在一系列科技问题。总的来说，虚拟现实/增强现实呈现出智能化虚拟现实系统的发展趋势，虚拟与现实环境对象无缝融合，自然交互，全方位温馨。
