人工智能哪方面有前景?
人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI.它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。接下来金投小编给大家介绍人工智能哪方面有前景?
1、机器视觉
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
人工智能能使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策,要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算,还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够看到周围的环境,并能够理解它们。就像人做的那样。所以机器视觉是人工智能中非常重要的一个领域。
机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用,如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等,机器视觉更突出他的优越性。现在机器视觉已在一些领域的到应用,如零件识别与定位,产品的检验,移动机器人导航遥感图像分析,安全减半、监视与跟踪,国防系统等。它们的应用于机器视觉的发展起着相互促进的作用。
2、指纹识别
指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来,通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较,就可以验证他的真实身份。每个人(包括指纹在内)皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,也就是说,是唯一的,并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性,我们才能创造指纹识别技术。
指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定,得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究,已经开始走入我们的日常生活,成为目前生物检测学中研究最深入,应用最广泛,发展最成熟的技术。
指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。
3、人脸识别
人脸识别,特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,人脸追踪侦测,自动调整影像放大,夜间红外侦测,自动调整曝光强度;它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。
人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图象或者视频流。首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。
在人工智能与人脸识别技术结合上,百度可能已经领先众人一步,有人在秘密上爆料,说是百度人脸识别技术有了新成果,估计是与支付相关。如果百度这次推出的确实是人脸识别支付,则在移动支付上就可以甩开阿里、企鹅很大一步。
百度的人脸识别技术加支付场景,有两个层面上的解读。第一方面是将识图技术与商业层面打通,建立更加丰富的购物场景。目前我们的购物支付场景多是遵循常规的手法:code,命令。人脸在很大程度上可以提升交易安全性和速度,是未来的必要趋势。
而更深层次的是和大数据打通。尤其人脸大数据,无论在日常生活,还是商业运作上都是语音、动作之后最重要的数据之一,它更能够将个人大数据实现更大化的整合,甚至重建信用体系规则。
4、智能信息检索技术
数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统,随着应用的进一步发展,存储的信息量越来越大,因此解决智能检索的问题便具有实际意义。
智能信息检索系统应具有如下的功能:
(1)能理解自然语言,允许用自然语言提出各种询问;
(2)具有推理能力,能根据存储的事实,演绎出所需的答案;
(3)系统具有一定常识性知识,以补充学科范围的专业知识。系统根据这些常识,将能演绎出更一般的一些答案来。
实现这些功能要应用人工智能的方法。
据此前百度公布的信息显示,百度已经建成全球规模最大的深度神经网络,这一称为百度大脑的智能系统,目前可以理解分析200亿个参数,达到了两、三岁儿童的智力水平。随着成本降低和计算机软硬件技术的进步,再过20年,当量变带来质变,用计算机模拟一个10-20岁人类的智力几乎一定可以做到。
似乎可以毫无悬念地预判到人工智能在互联网企业日后竞争中的核心地位,在这个发展的过程了,相信人工智能也会开始接触更多更大,那些我们本以为互联网很难渗透进去的领域。
5、智能控制
智能控制(intelligentcontrols)在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。控制理论发展至今已有100多年的历史,经历了经典控制理论和现代控制理论的发展阶段,已进入大系统理论和智能控制理论阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来,信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透,也推动了控制科学与工程研究的不断深入,控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。
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