Klassifizierung der Technologie der künstlichen Intelligenz

Nach mehr als sechzig Jahren Entwicklung konzentriert sich die Technologie der künstlichen Intelligenz derzeit auf sechs Hauptforschungsbereiche, nämlich maschinelles Lernen, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Wissensdarstellung, automatisches Denken und Robotik.

Mit der Entwicklung von Big Data haben maschinelles Lernen, Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache verwandte Technologien große Aufmerksamkeit erhalten, und einige Agenten (Produkte der künstlichen Intelligenz), die auf der Technologie des maschinellen Lernens basieren, wurden nach und nach in Produktionsumgebungen eingesetzt. (Empfohlenes Lernen: PHP-Video-Tutorial)

Obwohl der Markt derzeit lautstark nach künstlicher Intelligenz verlangt und viele große Internetunternehmen damit begonnen haben, sich auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz zu engagieren, ist der Bereich der künstlichen Intelligenz befindet sich noch in den frühen Stadien der Branchenentwicklung. Aktuelle Produkte für künstliche Intelligenz befinden sich noch im „schwachen Stadium der künstlichen Intelligenz“, und Agenten haben immer noch viele Anforderungen an Betriebsszenarien.

Die Entwicklung und Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz erfordert die Unterstützung einer Reihe von Technologien, darunter Internet-of-Things-Technologie, Cloud-Computing-Technologie, Edge-Computing-Technologie, Big-Data-Technologie usw.

Die Schritte des maschinellen Lernens umfassen Datenerfassung, Datensortierung, Algorithmusdesign, Algorithmusimplementierung, Algorithmustraining, Algorithmusüberprüfung und Algorithmusanwendung. Der Algorithmusentwurf ist der Kern des maschinellen Lernens und der Daten Sammlung Es ist die Grundlage des maschinellen Lernens. Daher hat sich maschinelles Lernen mit Unterstützung von Big Data im Big-Data-Zeitalter bis zu einem gewissen Grad weiterentwickelt. Einfach ausgedrückt: Je größer die Datenmenge, desto besser ist der Effekt des maschinellen Lernens.

Computer Vision ist die Wissenschaft, Computer sehen zu lassen. Machine Vision nutzt Kameras, Analog-Digital-Umwandlung und digitale Signalverarbeitung, um visuelle Informationen zu erfassen und zu analysieren. Es wird oft mit dem menschlichen Sehen verglichen, aber das maschinelle Sehen ist nicht an die Biologie gebunden und kann so programmiert werden, dass es durch Wände sieht. Es wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von der Signaturerkennung bis zur medizinischen Bildanalyse. Computer Vision, die sich auf die maschinenbasierte Bildverarbeitung konzentriert, wird oft mit maschinellem Sehen verwechselt.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist die Verarbeitung menschlicher statt Computersprache durch Computerprogramme. Eines der älteren und bekanntesten Beispiele für NLP ist die Spam-Erkennung, die die Betreffzeile und den Text einer E-Mail untersucht und feststellt, ob es sich um Spam handelt. Aktuelle NLP-Methoden basieren auf maschinellem Lernen. Zu den NLP-Aufgaben gehören Textübersetzung, Stimmungsanalyse und Spracherkennung.

Wissensrepräsentation ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich auf die Identifizierung von Mustern in Daten konzentriert.

Robotik ist ein Ingenieurbereich, der sich auf die Entwicklung und Herstellung von Robotern konzentriert. Roboter werden häufig zur Ausführung von Aufgaben eingesetzt, die für Menschen nur schwer oder dauerhaft auszuführen sind. Sie werden an Fließbändern in der Automobilproduktion oder bei der NASA eingesetzt, um große Objekte im Weltraum zu bewegen. Kürzlich nutzen Forscher maschinelles Lernen, um Roboter zu bauen, die in sozialen Umgebungen interagieren können.

Gegenwärtig fördert unser Land weiterhin die Modernisierung der Industriestruktur, und Vernetzung und Intelligenz sind wichtige Inhalte der Modernisierung der Industriestruktur. Daher ist der zukünftige Entwicklungsraum der Technologie der künstlichen Intelligenz noch sehr groß es lohnt sich, darauf zu freuen. Hinter der Modernisierung der Industriestruktur muss die Modernisierung der Talentstruktur stehen. Daher wird die Beherrschung bestimmter Technologien der künstlichen Intelligenz ihre Wettbewerbsfähigkeit am Arbeitsplatz in gewissem Maße verbessern.

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