人工智能技术有哪些？人工智能十大技术趋势解析

2022-07-03 12:45:24 作者：C-C 2130

人工智能作为当前研究火热的领域，被人们广泛关注，人工智能技术有着广阔应用前景，能够极大地促进社会经济发展。目前，人工智能技术包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据五大部分。

(1)自然语言处理
自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，能够实现人机间自然语言通信也就是使得计算机能够理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。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。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。
针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，比如多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。当前我国涉及自然语言处理的业务企业有BAT、京东、科大讯飞等老牌企业，还出现了爱特曼、出门问问、思必驰、蓦然认知、三角兽科技、森亿智能、乂学教育、智齿客服等新兴企业。

(2)计算机视觉
计算机视觉，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉和人工智能的联系
作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。计算机视觉目前还主要停留在图像信息表达和物体识别阶段，人工智能更强调推理和决策。
目前计算机视觉主要应用在安防摄像头、交通摄像头、无人驾驶、无人机、金融、医疗等方面。国内代表性公司有海康威视、大华股份等传统大公司，还有商汤科技、云从科技、依图科技以及旷视科技等独角兽企业，还有思岚科技、速感科技、阅面科技、云天励飞、Yi+、图漾信息、码隆科技、格灵深瞳、Insta360等创业企业。
人工智能产业链梳理之AI技术 (3)语音识别
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。
语音识别在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面等方面应用广泛，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。
(4)机器学习
机器学习就是让机器具备人一样学习的能力，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心。
机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。国内专注于机器学习的公司有优必选、图灵机器人、李群自动化、极智嘉科技、Rokid等。

(5)大数据
大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。

2 2021年人工智能十大技术趋势

根据智源研究院发布的《2021年十大人工智能技术趋势》，未来人工智能技术将朝以下十大趋势发展

趋势1：科学计算中的数据与机理融合建模。机器学习与科学计算的结合，即数据和机理的融合计算，为科学研究提供了新的手段和范式，成为了前沿计算的典型代表。

趋势2：深度学习理论迎来整合与突破。深度学习的理论分析需要从数学、统计和计算的不同角度，以及表示能力、泛化能力、算法收敛性和稳定性等多个方面进行探索和创新。

趋势3;机器学习向分布式隐私保护方向演进。分布式隐私保护机器学习通过加密、分布式存储等方式保护机器学习模型训练的输入数据，是打破数据孤岛、完成多机构联合训练建模的可行方案。

趋势4：大规模自监督预训练方法进一步发展。GPT-3的出现激发了研究人员在视觉等更广泛的范围内，对大规模自监督预训练方法继续开展探索和研究，未来，基于大规模图像、语音、视频等多模态数据，以及跨语言的自监督预训练模型将进一步发展

趋势5：基于因果学习的信息检索模型与系统成为重要发展方向。因果学习能够识别信息检索中变量间的因果关系，厘清事物发展变化的前因后果，全面认识用户需求和检索方法的本质，修正检索模型中的偏差，提升检索系统的可解释性、可操作性和可溯源性。

趋势6：类脑计算系统从“专用”向“通用”逐步演进。类脑计算基础软件将整合已有类脑计算编程语言与框架，提出与具体芯片无关的高层次编程抽象与统一开发框架，针对目标芯片研发类脑计算编译优化与映射优化技术，实现类脑计算系统从“专用”向“通用”的逐步演进。

趋势7：类脑计算从散点独立研究向多点迭代发展迈进。未来的类脑计算将更加注重在单点独立研究的同时与其他层面研究的结合，推动类脑计算的基础理论算法、芯片硬件平台、评估测试基准、编程编译工具以及系统应用的相互协同和促进，构建更具全栈性的类脑计算迭代发展生态，进入良性前进的轨道。

趋势8：神经形态硬件特性得到进一步的发掘并用于实现更为先进的智能系统。新型神经形态器件，如RRAM(可变电阻式存储器)、PCM(相变存储器)等，目前已经在人工智能领域发挥了重大作用，基于这些器件构建的智能硬件系统已经能够有效地提升智能算法执行的速度和能效，并保持算法的性能。

趋势9：人工智能从脑结构启发走向结构与功能启发并重。脑启发的人工智能在强调对脑结构和神经形态模仿的同时，还需要了解人类神经元和神经回路的功能与机制。

趋势10：人工智能计算中心成为智能化时代的关键基础设施。未来，随着智能化社会的不断发展，人工智能计算中心将成为关键的信息基础设施，推动数字经济与传统产业深度融合，加速产业转型升级，促进经济高质量发展。