Que sont les technologies d'intelligence artificielle ?

La technologie de l'intelligence artificielle comprend cinq parties principales : la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique et le big data. La vision par ordinateur fait référence à l'utilisation de caméras et d'ordinateurs pour remplacer les yeux humains afin d'identifier, de suivre et de mesurer des cibles, et effectue en outre un traitement graphique pour transformer le traitement informatique en images plus adaptées aux yeux humains pour les observer ou les transmettre aux instruments de détection. La technologie de reconnaissance vocale est une technologie de haute technologie qui permet aux machines de convertir les signaux vocaux en textes ou commandes correspondants grâce au processus de reconnaissance et de compréhension, etc.

La technologie de l'intelligence artificielle comprend cinq parties principales : la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique et le big data.

1. Vision par ordinateur

La vision par ordinateur fait référence à l'utilisation de caméras et d'ordinateurs au lieu des yeux humains pour identifier, suivre et mesurer des cibles, et effectue en outre un traitement graphique pour rendre le traitement informatique en images plus adaptées à l'observation de l'œil humain ou à la transmission à la détection d'instruments. .

En tant que discipline scientifique, la vision par ordinateur étudie les théories et technologies connexes, en essayant de construire des systèmes d'intelligence artificielle capables d'obtenir des « informations » à partir d'images ou de données multidimensionnelles. La vision par ordinateur en est encore principalement au stade de l’expression d’informations sur les images et de la reconnaissance d’objets, tandis que l’intelligence artificielle met davantage l’accent sur le raisonnement et la prise de décision. À l'heure actuelle, la vision par ordinateur est principalement utilisée dans les caméras de sécurité, les caméras de circulation, la conduite sans pilote, les drones, la finance, les soins médicaux, etc.

2. Reconnaissance vocale

La technologie de reconnaissance vocale est une technologie de haute technologie qui permet aux machines de convertir les signaux vocaux en texte ou en commandes correspondants grâce au processus de reconnaissance et de compréhension.

La technologie de reconnaissance vocale comprend principalement trois aspects : la technologie d'extraction de caractéristiques, les critères de correspondance de modèles et la technologie de formation de modèles. La reconnaissance vocale est la base de l’interaction homme-machine et résout principalement le problème de faire comprendre clairement aux machines ce que les gens disent. La mise en œuvre la plus réussie de l’intelligence artificielle à l’heure actuelle est la technologie de reconnaissance vocale. La reconnaissance vocale est actuellement principalement utilisée dans l'Internet des véhicules, la traduction intelligente, les maisons intelligentes et la conduite autonome.

3. Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel comprend généralement deux parties : la compréhension du langage naturel et la génération du langage naturel. Réaliser la communication en langage naturel entre les humains et les machines signifie permettre aux ordinateurs de comprendre à la fois la signification du texte en langage naturel et le texte en langage naturel. est utilisé pour exprimer des intentions, des pensées, etc. La première est appelée compréhension du langage naturel et la seconde est appelée génération du langage naturel. Le traitement du langage naturel constitue une direction importante dans les domaines de l’informatique et de l’intelligence artificielle.

Pour certaines applications, des systèmes pratiques dotés de capacités considérables de traitement du langage naturel ont vu le jour. Des exemples typiques incluent : des interfaces en langage naturel pour des bases de données et des systèmes experts multilingues, divers systèmes de traduction automatique, des systèmes de recherche d'informations en texte intégral, des systèmes de synthèse automatique, etc.

4. Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique consiste à donner aux machines la capacité d'apprendre comme les humains. Il se spécialise dans l'étude de la façon dont les ordinateurs peuvent simuler ou mettre en œuvre un comportement d'apprentissage humain pour acquérir de nouvelles connaissances ou compétences et réorganiser les structures de connaissances existantes pour les rendre continues. . Améliorer ses propres performances est au cœur de l’intelligence artificielle.

L'apprentissage automatique a été largement utilisé, notamment : l'exploration de données, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, l'identification biométrique, les moteurs de recherche, le diagnostic médical, l'analyse du marché des valeurs mobilières, le séquençage de séquences d'ADN, la reconnaissance de la parole et de l'écriture manuscrite, les jeux stratégiques et l'utilisation de robots.

5. Big Data

Le Big data, ou d'énormes quantités de données, fait référence à un taux de croissance et une diversification massifs et élevés qui nécessitent un nouveau modèle de traitement pour disposer d'un pouvoir de décision, d'une vision et d'une optimisation des processus plus forts. En d’autres termes, la capacité d’obtenir rapidement des informations précieuses à partir de différents types de données est la technologie du Big Data. Le Big Data constitue la base de la mise à niveau et de l'évolution de l'intelligence artificielle. Grâce au Big Data, l'IA peut mener des exercices de simulation en continu et se rapprocher de la véritable intelligence artificielle.

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