人工(gōng)智能(néng)的核心技(jì )术分(fēn)是什么呢(ne)？一般有(yǒu)机器學(xué)习、自然语言处理(lǐ)、计算机视觉和数据挖掘这四大核心技(jì )术。
1.机器學(xué)习
机器學(xué)习是一门涉及统计學(xué)、系统辨识、逼近理(lǐ)论、神经网络、优化理(lǐ)论、计算机科(kē)學(xué)、脑科(kē)學(xué)等诸多(duō)领域的交叉學(xué)科(kē)。它研究计算机怎样模拟或实现人类的學(xué)习行為(wèi)，以获取新(xīn)的知识或技(jì )能(néng)，重新(xīn)组织已有(yǒu)的知识结构使之不断改善自身的性能(néng)，是人工(gōng)智能(néng)技(jì )术的核心。
机器學(xué)习的概念来自早期的人工(gōng)智能(néng)研究者，简单来说，机器學(xué)习就是使用(yòng)算法分(fēn)析数据，从中(zhōng)學(xué)习并自动归纳总结成模型，最后使用(yòng)模型做出推断或预测。与传统的编程语言开发软件不同，我们使用(yòng)大量的数据送给机器學(xué)习，这个过程叫做“训练”。
根据學(xué)习模式的不同，将机器學(xué)习分(fēn)类為(wèi)监督學(xué)习、无监督學(xué)习和强化學(xué)习等。根据學(xué)习方法的不同，将机器學(xué)习分(fēn)為(wèi)传统机器學(xué)习和深度學(xué)习。
2.自然语言处理(lǐ)
自然语言处理(lǐ)研究人与计算机之间用(yòng)自然语言进行有(yǒu)效通信的各种理(lǐ)论和方法，涉及的领域较多(duō)，主要包括机器翻译、机器阅读理(lǐ)解和问答(dá)系统等。自然语言处理(lǐ)（NLP）是计算机科(kē)學(xué)，人工(gōng)智能(néng)，语言學(xué)关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作(zuò)用(yòng)的领域。因此，自然语言处理(lǐ)是与人机交互的领域有(yǒu)关的。在自然语言处理(lǐ)面临很(hěn)多(duō)挑战，包括自然语言理(lǐ)解，因此，自然语言处理(lǐ)涉及人机交互的面积。在NLP诸多(duō)挑战涉及自然语言理(lǐ)解，即计算机源于人為(wèi)或自然语言输入的意思，和其他(tā)涉及到自然语言生成。
3. 计算机视觉
计算机视觉是使用(yòng)计算机模仿人类视觉系统的科(kē)學(xué)，让计算机拥有(yǒu)类似人类提取、处理(lǐ)、理(lǐ)解和分(fēn)析图像以及图像序列的能(néng)力。计算机视觉技(jì )术运用(yòng)由图像处理(lǐ)操作(zuò)及其他(tā)技(jì )术所组成的序列，来将图像分(fēn)析任務(wù)分(fēn)解為(wèi)便于管理(lǐ)的小(xiǎo)块任務(wù)。根据解决的问题，计算机视觉可(kě)分(fēn)為(wèi)计算成像學(xué)、图像理(lǐ)解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
4.数据挖掘
数据挖掘不是新(xīn)产(chǎn)生的东西，它在很(hěn)多(duō)年前就被提出了。随着近几年人工(gōng)智能(néng)领域受到关注，数据挖掘也开始被人提起。数据挖掘是指从大量的数据中(zhōng)通过算法搜索隐藏于其中(zhōng)信息的过程。数据挖掘通常与计算机科(kē)學(xué)有(yǒu)关，并通过统计、在線(xiàn)分(fēn)析处理(lǐ)、情报检索、机器學(xué)习、专家系统和模式识别等诸多(duō)方法来实现上述目标。