¿Qué son las tecnologías de inteligencia artificial?
1. Visión por computadora
La visión por computadora se refiere al uso de cámaras y computadoras en lugar de ojos humanos para identificar, rastrear y medir objetivos, y realizar además procesamiento de gráficos para hacer que el procesamiento por computadora sea más adecuado. Imágenes observadas por ojos humanos o transmitidas a instrumentos para su detección.
Como disciplina científica, la visión por ordenador estudia teorías y tecnologías relacionadas, intentando construir sistemas de inteligencia artificial que puedan obtener "información" a partir de imágenes o datos multidimensionales. La visión por computadora todavía se encuentra principalmente en la etapa de expresión de información de imágenes y reconocimiento de objetos, mientras que la inteligencia artificial pone más énfasis en el razonamiento y la toma de decisiones. En la actualidad, la visión por ordenador se utiliza principalmente en cámaras de seguridad, cámaras de tráfico, conducción no tripulada, drones, finanzas, atención médica, etc.
2. Reconocimiento de voz
La tecnología de reconocimiento de voz es una tecnología de alta tecnología que permite a las máquinas convertir señales de voz en el texto o comandos correspondientes a través del proceso de reconocimiento y comprensión.
La tecnología de reconocimiento de voz incluye principalmente tres aspectos: tecnología de extracción de características, criterios de coincidencia de patrones y tecnología de entrenamiento de modelos. El reconocimiento de voz es la base de la interacción entre humanos y computadoras y resuelve principalmente el problema de hacer que las máquinas comprendan claramente lo que las personas dicen. La implementación más exitosa de la inteligencia artificial en la actualidad es la tecnología de reconocimiento de voz. Actualmente, el reconocimiento de voz se utiliza principalmente en Internet de vehículos, traducción inteligente, hogares inteligentes y conducción autónoma.
3. Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural generalmente incluye dos partes: comprensión del lenguaje natural y generación del lenguaje natural. Realizar la comunicación del lenguaje natural entre humanos y máquinas significa hacer que las computadoras sean capaces de comprender ambas cosas. el significado del texto en lenguaje natural también puede expresar determinadas intenciones, pensamientos, etc. en un texto en lenguaje natural. La primera se denomina comprensión del lenguaje natural y la segunda se denomina generación del lenguaje natural. El procesamiento del lenguaje natural es una dirección importante en los campos de la informática y la inteligencia artificial.
Para determinadas aplicaciones, han surgido sistemas prácticos con considerables capacidades de procesamiento del lenguaje natural. Los ejemplos típicos incluyen: interfaces de lenguaje natural para bases de datos multilingües y sistemas expertos, varios sistemas de traducción automática y sistemas de recuperación automática de información de texto completo. sistema de resumen, etc.
4. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático consiste en dar a las máquinas la capacidad de aprender como los humanos. Se especializa en estudiar cómo las computadoras pueden simular o implementar el comportamiento de aprendizaje humano para adquirir nuevos conocimientos o habilidades. Reorganizar la estructura de conocimiento existente para mejorar continuamente su desempeño es el núcleo de la inteligencia artificial.
El aprendizaje automático se ha utilizado ampliamente, tales como: minería de datos, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural, identificación biométrica, motores de búsqueda, diagnóstico médico, detección de fraude con tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores y secuenciación de secuencias de ADN. , reconocimiento de voz y escritura, juegos estratégicos y aplicaciones de robótica.
5. Big Data
Big data, o grandes cantidades de datos, se refiere a la necesidad de un nuevo modelo de procesamiento que tenga un mayor poder de decisión, conocimiento y optimización masiva de procesos. capacidades, altas tasas de crecimiento y diversos activos de información. En otras palabras, la capacidad de obtener rápidamente información valiosa a partir de varios tipos de datos es la tecnología de big data. Big data es la base para la actualización y evolución de la inteligencia artificial. Con big data, la IA puede realizar continuamente ejercicios de simulación y acercarse a la verdadera inteligencia artificial.