人工智能在网络技术中的应用分析(人工智能神经网络技术)

人工智能有哪些应用?机器视觉。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得到应用,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、监视与跟踪、国防系统等。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

人工智能有哪些应用?

机器视觉。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得到应用,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、监视与跟踪、国防系统等。

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。已经走入我们的日常生活,成为目前生物检测学中研究深入、应用广泛、发展成熟的技术。

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,基于人的脸部特征,对输入的图象或者视频流进行判断。

先识别人脸,进而给出每个脸的位置、大小和主要面部器官的位置信息。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。

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。

视网膜是眼睛底部的血液细胞层,视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征,血液细胞的模式就因此被捕捉下来。人工智能技术应用的细分领域:深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

下面,我们就每个细分领域,从概述和技术原理角度稍微做一下展开,供大家拓展一下知识。

1、深度学习

深度学习作为人工智能领域的一个重要应用领域。说到深度学习,大家个想到的肯定是AlphaGo,通过一次又一次的学习、更新算法,终在人机大战中打败围棋大师。

对于一个智能系统来讲,深度学习的能力大小,决定着它在多大程度上能达到用户对它的期待。。

深度学习的技术原理:

1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重;?2.将大量的数据情况输出到这个网络中;?3.网络处理这些动作并且进行学习;?4.如果这个动作符合指定的动作,将会增强权重,如果不符合,将会降低权重;?5.系统通过如上过程调整权重;?6.在成千上万次的学习之后,超过人类的表现;

2、计算机视觉

计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用,其中包括,医疗领域成像分析、人脸识别、公关安全、安防监控等等。

计算机视觉

计算机视觉的技术原理:

计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

3、语音识别

语音识别,是把语音转化为文字,并对其进行识别、认知和处理。语音识别的主要应用包括电话外呼、医疗领域听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

语音识别技术原理:

1、 对声音进行处理,使用移动函数对声音进行分帧;?2、 声音被分帧后,变为很多波形,需要将波形做声学体征提取;?3、 声音特征提取之后,声音就变成了一个矩阵。然后通过音素组合成单词;

4、虚拟个人助理

苹果手机的Siri,以及小米手机上的小爱,都算是虚拟个人助理的应用。

虚拟个人助理技术原理:(以小爱为例)

1、用户对着小爱说话后,语音将立即被编码,并转换成一个压缩数字文件,该文件包含了用户语音的相关信息;?2、由于用户手机处于开机状态,语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中,然后再通过一系列固定电 线发送至用户的互联网服务供应商(ISP),该ISP拥有云计算服务器;?3、该服务器中的内置系列模块,将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。

5、自然语言处理

自然语言处理(NLP),像计算机视觉技术一样,将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合,实现人机间自然语言的通信。

自然语言处理技术原理:

1、汉字编码词法分析;?2、句法分析;?3、语义分析;?4、文本生成;?5、语音识别;

6、智能机器人

智能机器人在生活中随处可见,扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天,还是自主定位导航行走、安防监控等,都离不开人工智能技术的支持。

智能机器人技术原理:

人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上,使得机器人拥有判断、决策的能力,能在各种不同的环境中处理不同的任务。智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。

7、引擎推荐

淘宝、京东等商城,以及36氪等资讯网站,会根据你之前浏览过的商品、页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的产品、或网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。

Google为什么会做免费搜索引擎,目的就是为了搜集大量的自然搜索数据,丰富他的大数据数据库,为后面的人工智能数据库做准备。

引擎推荐技术原理:

推荐引擎是基于用户的行为、属性(用户浏览行为产生的数据),通过算法分析和处理,主动发现用户当前或潜在需求,并主动推送信息给用户的浏览页面。

未来人工智能应用领域的展望

除了上面的应用之外,人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。人工智能的主要应用为机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

值得一提的是,机器翻译是人工智能的重要分支和应用领域。不过就已有的机译成就来看,机译系统的译文质量离目标仍相差甚远;而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出:要提高机译的质量,首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题;单靠若干程序来做机译系统,肯定是无法提高机译质量的;另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下,机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。

其实随着人工智能技术的更加完善,它的实用范围也会更加的广泛的,而2020年,很多朋友都说生活已经是智能化了,这一点从那些被广泛使用的智能化的产品上就可以看出来,其实我们现在的生活不能说是完全的智能化,准确的说是初步的智能化,因为现在的的智能设施并没有全面的的普及,只有在一些发展比较快的地方才可以看到更多的智能产品。虽然说现在的生活并不是完全的智能化,但是人们的生活和以前相比已经是非常的方便了,就比如说智能客服、智能机器人、智能机械等等的出现给人的生活带来改变还是很大的。01. Ostagram

基于Google DeepDream算法,把一张图的颜色过滤到另一张图上。

DeepDream基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network)

F(x,y)对应图像的像素点,W(x,y)是卷积核或者叫滤波器模板,卷积计算用以提取图片特征,至于是什么特征取决于卷积核的设计。

CNN分为卷积层(CONV),池化层(POOL)和全连接层(FC),RELU是一种激活函数。

Ostagram功能很强大,就是排队时间太长了。

02. 腾讯万向优图

唐马儒职业生涯的劲敌,识别能力比绿坝娘好五倍,当然色不色情有时不是一个单纯视觉问题,所以判断上也难免有偏差。

原理应该还是卷积神经网络,因为CNN特别适合于图像识别,其实这个“卷积”更符合图像处理里的“相关”操作,区别在于卷积核转不转180度,卷积转而相关不转,相关不是中国人。

人工智能在网络技术中的应用分析

人工智能技术的应用和影响

人工智能(Artificial Intelligence) ,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。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

实际应用如:

生活:普通家庭应用AI,可以自动调节室温(空调),自动开关灯,当联网获取天气情况后,可以自动提醒你多穿衣……

应用到手机时可以和你聊天,甚至帮你出主意……

帮你开车and so on。

影响:如同次,第二次,第三次科技革命一样,会出现第四次科技革命,会使人类进入新纪元,简单理解就跟第三次科技革命出现的电脑,互联网一样,具有很大影响。

想实际体验就去玩质量效应3,里面有个人工智能,看看她带给主人公的好处。人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法,从大脑的结构方面模拟人脑的活动,即结构模拟。

人脑是智能活动的物质基础,是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的,先用电子元件制成神经元模型,然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型) ,以完成某种功能,模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”;1975年日本的福岛设计的“认知机”(自组织多层神经网络) 。

电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑,来模拟人脑的相应功能。这五个部件是:(1) 输入设备,模拟人的感受器(眼、耳、鼻等) ,用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机,并经输入设备把这些存放到存贮器中。(2) 存贮器,模拟人脑的记忆功能, 将输入的信息存储起来,供随时提取使用,是电子计算机的记忆装置。(3) 运算器,模拟人脑的计算、判断和选择功能,能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。(4) 控制器,人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能,根据存贮器内的程序,控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。 (5)输出设备,模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映,把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系,指挥别的机器动作。

以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分,称为硬件。只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能,还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。

人工智能的产生是人类科学技术进步的结果,是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造自然( 自然造成的环境,如江河湖海、山脉森林等) ,创造第二自然( 即人化自然,如人造房屋、车辆机器等) 的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾,生产更多的财富,就要使其生产工具不断向前发展。人工智能,是随着科学技术的发展,在人们创造了各种复杂的机器设备,大大延伸了自己的手脚功能之后,为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。

从哲学上看,物质世界不仅在本原上是统一的,而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人,都存在着共同的信息与控制规律,都是信息转换系统,其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系,改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。总之,一切系统都能通过信息交换与反馈进行自我调节,以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此,可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。

从其它科学上来说,控制论与信息论就是运用系统方法,从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化,即为现象和行为建立一个数学模型;把求解问题的方式机械化,即根据数学模型,制定某种算法和规则,以便机械地执行;把解决问题的过程自动化,即用符号语言把算法和规则编成程序,交给知识智能机器执行某种任务,使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以,控制论、信息论是”智能模拟”的科学依据,“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的重要的实践结果。

人工智能是人类智能的必要补充,但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别:

1 、人工智能是机械的物理过程,不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动,使人形成一个主观世界。因此,电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处,但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看,同一件事,对于两个智能机具有相同的信息量,而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道,外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看,两台机器输出的同一信息,其信息量相等。而同一句话,对于饱于风霜的老人和天真幼稚的儿童,所说的意义却大不相同。

2 、人工智能在解决问题时,不会意识到这是什么问题,它有什么意义,会带来什么后果。电脑没有自觉性,是靠人的操作完成其机械的运行机能;而人脑智能,人的意识都有目的性,可控性,人脑的思维活动是自觉的,能动的。

3 、电脑必须接受人脑的指令,按预定的程序进行工作。它不能输出末经输入的任何东西。所谓结论,只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题,创造性地解决问题,在遇到没有列入程序的“意外”情况时,就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上,提出新概念,作出新判断,创造新表象,具有丰富的想象力和创造性。

4 、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人,其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的,是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此,作为人脑功能的思维能力,是通过社会的教育和训练,通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界所以丰富多采,是由于人的社会联系是丰富的和多方面的,人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来,就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展,思维模拟范围的不断扩大,电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看,它们之间只能是一条渐近线,它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。

人工智能与人脑在功能上是局部超过,整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的,因此,人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的玩物或害虫,…… 保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为,它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。

人工智能充实和演化了辩证唯物主义的意识论。它进一步表明了意识是人脑的机能,物质的属性。电脑对人脑的功能的模拟,表明了意识并不是神秘的不可捉摸的东西,不是游离于肉体内外脱离人脑的灵魂,也不是人脑分泌出来的特殊物质形态,而是人脑的机能属性。这就进一步证明了意识本质的原理。

人工智能的出现深化了意识对物质的反作用的原理。人工智能是人类意识自我认识的产物。电脑的出现,意昧着人类意识已能部分地从人脑中分化出来,物化为物质的机械运动。这不仅延长了意识的器官,也说明意识能反过来创造”人脑”。这是意识对人脑的巨大的反作用。从意识与人脑的相互关系中进一步深化了意识对物质形态进步的反作用,意识作为的物质属性对于物质运动发展的反作用。

人工智能引起了意识结构的变化,扩大了意识论的研究领域。电脑作为一种新形态的机器而进入了意识器官的行列。它不仅能完成人脑的一部分意识活动,而且在某种功能上还优于人脑。如人脑处理信息和采取行动的速度不如电脑,记忆和动作的准确性不如电脑。因此,在现代科学认识活动中,没有人工智能,就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。电脑不仅依赖于人,人也依赖于电脑。这就使得在意识论结构上增加了对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨。同时思维模拟,也把思维形式在思维中的作用问题突出出来,为意识论的研究提出了一个重要课题。

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