按日归档：2019-05-15

人工智能需要研究的主要学科有哪些？

人工智能是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要的任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，与原子能技术，空间技术一起被称为20世界三大尖端科技。

人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。人工智能目前在计算机领域内得到了愈发广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用，在机器视觉上可应用为：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统等。

想要研究人工智能还需一下几门学科的积累：

• 需要数学基础：高等数学、线性代数，概率论述理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
• 需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等，当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM，总之算法很多需要时间的积累。
• 需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是需要编程，如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

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人工智能中的自然语言理解含义是什么？

人工智能自然语言理解（NLP）即文本理解，和人工智能另外的组成部分语音图像的模式识别技术有着本质的区别，语言作为知识的载体，承载了复杂的信息量，具有高度的抽象性，对语言的理解属于认知层面，不能仅靠模式匹配的方式完成。

自然语言理解的应用：自然语言理解最典型的两种应用为搜索引擎和机器翻译。搜索引擎可以在一定程度上理解人类的自然语言，从自然语言中抽取出关键内容并用作检索，最终达到搜索引擎和自然语言用户之间的良好衔接，可以在两者之间建立起更高效，更深层的传递。

自然语言理解技术在机器人翻译中的应用。事实上搜索引擎和机器翻译并不分家，互联网、移动互联网为其充实了语料库使得其发展模态发生了质的改变。互联网、移动互联网除了将原先线下的信息进行在线化外，还衍生出新型的UGC模式：知识分享数据，像维基百科、百度百科等都是人为校准过的词条，噪声小；社交数据，像微博和微信等展现用户的个性化、主观化、时效性，可以用来做个性化推荐、情感倾向分析、以及热点舆情的监测和跟踪等等。社区、论坛数据，像果壳、知乎等为搜索引擎提供了问答知识，问答资源等数据源。

在另一方面，因为深度学习采用的层次结构从大规模数据中自发学习的黑盒子模式是不可解释的，而以语言为媒介的人与人之间沟通应该要建立在相互理解的基础上，所以深度学习在搜索引擎和机器翻译上的效用没有语音图像识别领域来得显著。

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国外人工智能龙头企业的发展趋势是什么？

人工智能作为全世界科研人员着重研究的领域，不仅中国对其重视，国外的学者在这方面也做出了很大的贡献。国外的人工智能龙头企业主要有：谷歌、苹果、亚马逊、微软等等，他们未来的发展趋势又将是怎样的呢？

通过一些资料我们可以看到各大公司的主要系统或多或少都是开放的，这样的好处是大公司利用技术和资源建设好基础平台，无论中小企业是否能够颠覆他们的产品，但是本质上是绕不开的，也是为大公司的平台舔砖加瓦。对于中小企业而言，也可以节省在基础技术上的投入，专注于做应用。

国外企业的IBM偏保守状态，谷歌的技术优势，亚马逊商业化很强，在人工智能上，也依然是这样，公司基因会伴随公司一直发展。

健康医疗将会是人工智能的主要突破点，随着时代的发展，解决医疗问题以及健康长寿会是主要需求，理论上人工智能也具备这个能力。因为对大众来说，健康医疗最大的问题就是缺乏个性化和长期追踪，对于人来说这是很难做到的，但是对于机器来说却不是问题，特别是加上人工智能后。

因此我们可以看到很多大公司都会在这上面做文章，包括谷歌，他们在这方面做的工作也是走在前列的。

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人工智能技术得以飞速发展的原因是什么？

近年来，随着计算机视觉、语音识别、机器翻译等技术的发展和商业化，数字广告和智能基础设施等领域基于机器学习的后台技术进行普遍部署，人工智能已经从实验室的研究项目编程了实际生产系统不可或缺的关键技术。

也正式因为积累的海量数据、计算能力得到了前所未有的高度发展，机器人学习方法的不断进展、系统软件和架构的持续创新，以及方便相关技术落地的开源项目和云计算平台，促使了人工智能技术的广泛应用。

下一代的人工智能系统也将更广泛地影响我们的生活，人工智能将会通过与环境交互替人力日进行更关键的和更个性化的对策。人工智能之所以能够得到快速发展，主要是因为以下几个原因：

• 大数据技术
• 高扩展性的计算机和软件系统
• 开源软件以及公有云服务的兴起和流行，使得研究人员可以很容易地租用服务器来验证他们的算法。

虽然人工智能已经应用到了众多的领域，但是我们希望能在更多领域发挥人工智能的作用，包括医疗健康、交通运输、工业制造、国防、娱乐、能源、农业、销售也等等领域，大规模系统和机器学习框架已经帮助人工智能取得了一定程度的成功，我们期待计算机系统能够可以更进一步地促进人工智能的发展。

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面向人工智能行业解决方案可以给企业带来哪些优势？

人工智能（Artificial Intelligence,简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用的一门新的技术科学。人工智能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作出反应的智能机器，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，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能计算任务的策略化管理提供专业的企业级作业管理功能和强大的调度策略。

人工智能计算任务的负载均衡与资源优化使用，能够保证CPU、GPU等资源的合理高效的利用，最大化资源利用率。

可视化人工智能开发环境提供了一整套可扩展定制化的可视化框架，提高人工智能的建模和训练效率。

同时支持多种人工智能计算框架，且与HPC集群或大数据集群共享计算资源。

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