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人工智能相關課題有哪些（人工智能相關課題有哪些內容）

發(fā)布時間：2023-05-23 18:26:10 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 147

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于人工智能相關課題有哪些的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

在人工智能的所有子課題中所牽涉范圍最廣的是
人工智能包括哪些方面？
人工智能有哪些研究方向？
人工智能領域都有哪些
人工智能的研究課題

人工智能相關課題有哪些（人工智能相關課題有哪些內容）

在人工智能的所有子課題中所牽涉范圍最廣的是

在人工智能的所有子課題中所牽涉范圍最廣的是自然語言處理。

人工智能子課題有很多包括機器視覺、非確定條件下的語言推理、機器聽覺等等，很多時候會在人工智能專業(yè)的理論考試中出現類似的選擇或是填空題。

語言是人類區(qū)別其他動物的本質特性。在所有生物中，只有人類才具有語言能力。人類的多種智能都與語言有著密切的關系。人類的邏輯思維以語言為形式，人類的絕大部分知識也是以語言文字的形式記載和流傳下來的。因而，它也是人工智能的一個重要，甚至核心部分。

自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的科學。

人工智能包括哪些方面？

工智能（Artificial Intelligence）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新技術科學。人工智能領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新技術科學。
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，可以產出一種新的可以和人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究主要有機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
自從人工智能誕生以來，理論和技術越來越成熟，應用領域在不斷的擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以把人的意識、思維的信息過程的模擬。雖然人工智能不是人的智能，但可以像人那樣思考、最終可能超過人的智能。
優(yōu)點：
1、在生產方面，效率更高且成本低廉的機器及人工智能實體代替了人的各種能力，人類的勞動力將大大被解放。
2、人類環(huán)境問題將會得到一定的改善，較少的資源可以滿足更大的需求。
3、人工智能可以提高人類認識世界、適應世界的能力。
缺點：
1、人工智能代替了人類做各種各樣的事情，人類失業(yè)率會明顯的增高，人類就會處于無依靠可生存的狀態(tài)。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被壞人利用在犯罪上，那么人類將會陷入恐慌。
3、如果我們無法很好控制和利用人工智能，我們反而會被人工智能所控制與利用，那么人類將走向滅亡，世界也將變得慌亂。

人工智能有哪些研究方向？

人工智能可分為六個研究方向：
1、機器視覺，包括3D重建，模式識別，圖像理解等。
2、語言理解和溝通，包括語音識別，綜合，人機對話，機器翻譯等;
3、機器人技術，包括力學，控制，設計，運動規(guī)劃，任務規(guī)劃等;
4、認知和推理，包括各種身體和社會常識的認知和推理;
5、游戲和道德，包括多智能體，機器人和社會整合的互動，對抗和合作;
6、機器學習，包括各種統(tǒng)計建模，分析工具和計算方法;
人工智能作為下一代信息技術的重要領域，是一種具有普遍性的新型通用技術，可應用于經濟社會，生產和生活的各個方面（Trajtenberg，2018）; 無意中與此同時，人工智能已經滲透到生產和生活的許多方面，并悄然改變了經濟和社會組織的運作模式。雖然人工智能技術可以使人類擺脫繁瑣的程式化工作，但它也是應對人口老齡化的有效手段，但其推廣也意味著在應用領域取代就業(yè)領域（部分），并將最終影響就業(yè)結構和收入分配格局。

人工智能相關課題有哪些（人工智能相關課題有哪些內容）

人工智能領域都有哪些

什么是人工智能？

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學，是認知、決策、反饋的過程。

人工智能技術的細分領域有哪些？

人工智能技術應用的細分領域：深度學習、計算機視覺、智能機器人、虛擬個人助理、自然語言處理—語音識別、自然語言處理—通用、實時語音翻譯、情境感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。

下面，我們就每個細分領域，從概述和技術原理角度稍微做一下展開，供大家拓展一下知識。

1、深度學習

深度學習作為人工智能領域的一個重要應用領域。說到深度學習，大家第一個想到的肯定是AlphaGo，通過一次又一次的學習、更新算法，最終在人機大戰(zhàn)中打敗圍棋大師。

對于一個智能系統(tǒng)來講，深度學習的能力大小，決定著它在多大程度上能達到用戶對它的期待。。

深度學習的技術原理：

1.構建一個網絡并且隨機初始化所有連接的權重； 2.將大量的數據情況輸出到這個網絡中； 3.網絡處理這些動作并且進行學習； 4.如果這個動作符合指定的動作，將會增強權重，如果不符合，將會降低權重； 5.系統(tǒng)通過如上過程調整權重； 6.在成千上萬次的學習之后，超過人類的表現；

2、計算機視覺

計算機視覺是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。計算機視覺有著廣泛的細分應用，其中包括，醫(yī)療領域成像分析、人臉識別、公關安全、安防監(jiān)控等等。

計算機視覺

計算機視覺的技術原理：

計算機視覺技術運用由圖像處理操作及其他技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務。

3、語音識別

語音識別，是把語音轉化為文字，并對其進行識別、認知和處理。語音識別的主要應用包括電話外呼、醫(yī)療領域聽寫、語音書寫、電腦系統(tǒng)聲控、電話客服等。

語音識別

語音識別技術原理：

1、對聲音進行處理，使用移動函數對聲音進行分幀； 2、聲音被分幀后，變?yōu)楹芏嗖ㄐ?，需要將波形做聲學體征提取； 3、聲音特征提取之后，聲音就變成了一個矩陣。然后通過音素組合成單詞；

4、虛擬個人助理

蘋果手機的Siri，以及小米手機上的小愛，都算是虛擬個人助理的應用。

虛擬個人助理技術原理：（以小愛為例）

1、用戶對著小愛說話后，語音將立即被編碼，并轉換成一個壓縮數字文件，該文件包含了用戶語音的相關信息； 2、由于用戶手機處于開機狀態(tài)，語音信號將被轉入用戶所使用移動運營商的基站當中，然后再通過一系列固定電線發(fā)送至用戶的互聯(lián)網服務供應商(ISP)，該ISP擁有云計算服務器； 3、該服務器中的內置系列模塊，將通過技術手段來識別用戶剛才說過的內容。

5、自然語言處理

自然語言處理（NLP），像計算機視覺技術一樣，將各種有助于實現目標的多種技術進行了融合，實現人機間自然語言的通信。

NLP

自然語言處理技術原理：

1、漢字編碼詞法分析； 2、句法分析； 3、語義分析； 4、文本生成； 5、語音識別；

6、智能機器人

智能機器人在生活中隨處可見，掃地機器人、陪伴機器人……這些機器人不管是跟人語音聊天，還是自主定位導航行走、安防監(jiān)控等，都離不開人工智能技術的支持。

智能機器人技術原理：

人工智能技術把機器視覺、自動規(guī)劃等認知技術、各種傳感器整合到機器人身上，使得機器人擁有判斷、決策的能力，能在各種不同的環(huán)境中處理不同的任務。智能穿戴設備、智能家電、智能出行或者無人機設備其實都是類似的原理。

7、引擎推薦

淘寶、京東等商城，以及36氪等資訊網站，會根據你之前瀏覽過的商品、頁面、搜索過的關鍵字推送給你一些相關的產品、或網站內容。這其實就是引擎推薦技術的一種表現。

Google為什么會做免費搜索引擎，目的就是為了搜集大量的自然搜索數據，豐富他的大數據數據庫，為后面的人工智能數據庫做準備。

引擎推薦技術原理：

推薦引擎是基于用戶的行為、屬性（用戶瀏覽行為產生的數據），通過算法分析和處理，主動發(fā)現用戶當前或潛在需求，并主動推送信息給用戶的瀏覽頁面。

人工智能的研究課題

人工智能的研究方向已經被分成幾個子領域，研究人員希望一個人工智能系統(tǒng)應該具有某些特定能力，以下將這些能力列出并說明。早期的人工智能研究人員直接模仿人類進行逐步的推理，就像是玩棋盤游戲或進行邏輯推理時人類的思考模式。到了1980和1990年代，利用概率和經濟學上的概念，人工智能研究還發(fā)展了非常成功的方法處理不確定或不完整的資訊。
對于困難的問題，有可能需要大量的運算資源，也就是發(fā)生了“可能組合爆增”：當問題超過一定的規(guī)模時，電腦會需要天文數量級的存儲器或是運算時間。尋找更有效的算法是優(yōu)先的人工智能研究項目。
人類解決問題的模式通常是用最快捷，直觀的判斷，而不是有意識的，一步一步的推導，早期人工智能研究通常使用逐步推導的方式。人工智能研究已經于這種“次表征性的”解決問題方法取得進展：實體化AGENT研究強調感知運動的重要性。神經網絡研究試圖以模擬人類和動物的大腦結構重現這種技能。 AN ONTOLOGY REPRESENTS KNOWLEDGE AS A SET OF CONCEPTS WITHIN A DOMAIN AND THE RELATIONSHIPS BETWEEN THOSE CONCEPTS.
主條目：知識表示和常識知識庫主條目：機器學習
機械學習的主要目的是為了從使用者和輸入數據等處獲得知識，從而可以幫助解決更多問題，減少錯誤，提高解決問題的效率。對于人工智能來說，機械學習從一開始就很重要。1956年，在最初的達特茅斯夏季會議上，雷蒙德索洛莫諾夫寫了一篇關于不監(jiān)視的概率性機械學習：一個歸納推理的機械。主條目：機器感知、計算機視覺和語音識別
機器感知是指能夠使用傳感器所輸入的資料(如照相機，麥克風，聲納以及其他的特殊傳感器)然后推斷世界的狀態(tài)。計算機視覺能夠分析影像輸入。另外還有語音識別、人臉辨識和物體辨識。主條目：情感計算
KISMET, 一個具有表情等社交能力的機器人
情感和社交技能對于一個智能AGENT是很重要的。首先，通過了解他們的動機和情感狀態(tài)，代理人能夠預測別人的行動(這涉及要素博弈論、決策理論以及能夠塑造人的情感和情緒感知能力檢測)。此外，為了良好的人機互動，智慧代理人也需要表現出情緒來。至少它必須出現禮貌地和人類打交道。至少，它本身應該有正常的情緒。主條目：計算機創(chuàng)造力
一個人工智能的子領域，代表了理論(從哲學和心理學的角度)和實際(通過特定的實現產生的系統(tǒng)的輸出是可以考慮的創(chuàng)意，或系統(tǒng)識別和評估創(chuàng)造力)所定義的創(chuàng)造力。相關領域研究的包括了人工直覺和人工想像。（1）人工智能對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助于人類最終認識自身智能的形成。
（2）人工智能對經濟的影響。專家系統(tǒng)更深入各行各業(yè)，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業(yè)網絡工業(yè)的發(fā)展。但同時，也帶來了勞務就業(yè)問題。由于AI在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。
（3）人工智能對社會的影響。AI也為人類文化生活提供了新的模式?，F有的游戲將逐步發(fā)展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發(fā)中。　　伴隨著人工智能和智能機器人的發(fā)展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。

以上就是關于人工智能相關課題有哪些相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。