¿Cuáles son las cinco categorías principales de inteligencia artificial?
La tecnología de inteligencia artificial incluye cinco categorías: visión por computadora, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático y big data.
1. Visión por ordenador
La visión por ordenador de la inteligencia artificial es una ciencia que estudia cómo hacer que las máquinas "vean". Utiliza cámaras y ordenadores en sustitución de los ojos humanos para identificar y rastrear objetivos. y mediciones, etc., y realizar además procesamiento gráfico para que el procesamiento por computadora sea una imagen más adecuada para la observación del ojo humano o transmitida al instrumento para su detección. Desde la perspectiva de la inteligencia artificial, la visión por computadora brinda a las máquinas la inteligencia para "ver", que es similar a la inteligencia que el reconocimiento de voz brinda a las máquinas para "escuchar", y ambas pertenecen a la categoría de inteligencia perceptiva.
2. Reconocimiento de voz
El reconocimiento de voz requiere preprocesamiento, extracción de características, entrenamiento de modelos acústicos, entrenamiento de modelos de lenguaje, decodificación de voz y otros procesos. El preprocesamiento es el procesamiento digital del sonido, incluido el muestreo, la cuantización, el preénfasis y otras operaciones. La extracción de características consiste en extraer características del sonido procesado y extraer información que refleje las características del habla, como el espectro del sonido, el vector del sonido, etc.
3. Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una dirección importante en el campo de la inteligencia artificial y se centra en varios aspectos de la comunicación efectiva entre humanos y computadoras utilizando el lenguaje natural. . teorías y métodos. La investigación de la PNL involucra el lenguaje natural, es decir, el lenguaje utilizado por las personas todos los días. El objetivo es desarrollar sistemas informáticos que puedan realizar de manera efectiva la comunicación en lenguaje natural, especialmente los sistemas de software.
4. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un campo interdisciplinario que involucra teoría de probabilidad, estadística, teoría de aproximación, análisis convexo, teoría de la complejidad de algoritmos y otras disciplinas. Utiliza tecnología informática para calcular y analizar los datos recopilados y mejora la precisión al completar un sistema específico mejorando continuamente los métodos de cálculo. El aprendizaje automático ingresa datos a un algoritmo de aprendizaje. El algoritmo genera un modelo de cálculo basado en los datos de entrada, luego se ingresa otro conjunto de datos de prueba en el modelo y el modelo puede generar un resultado de juicio.
5. Big data
La inteligencia artificial y el big data implican procesamiento y análisis de datos, pero su enfoque y propósito son diferentes. La inteligencia artificial tiene como objetivo resolver diversos problemas mediante algoritmos basados en datos, incluido el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural, etc., para lograr la inteligencia artificial. Big data se centra en analizar y extraer datos a gran escala para descubrir patrones y valores con el fin de brindar apoyo a las decisiones de empresas u organizaciones.
El desarrollo de la inteligencia artificial:
En la época dorada de la IA, la inteligencia artificial era muy utilizada en diferentes campos, como la traducción automática, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador, etc. Durante este período también surgieron algunos proyectos de inteligencia artificial famosos, como Stanford Cart y Shakey. Sin embargo, en la década de 1970, la inteligencia artificial alcanzó su primer punto bajo, principalmente porque algunos proyectos fracasaron y los fondos escasearon.
En el período en el que la IA vuelve a estar en auge, la inteligencia artificial se ha desarrollado y aplicado aún más. Durante este período, surgieron algunas soluciones nuevas de IA, como redes neuronales y algoritmos genéticos. Estas nuevas soluciones proporcionan nuevas direcciones para la aplicación y el desarrollo de la inteligencia artificial.
Desde la década de 1990, la inteligencia artificial ha comenzado a ser más utilizada, como en la fabricación inteligente, el transporte inteligente, la agricultura inteligente, etc. Al mismo tiempo, los algoritmos de inteligencia artificial se optimizan y desarrollan constantemente, como la aplicación de algoritmos de aprendizaje profundo en el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y otros campos. El desarrollo de estos campos de aplicación ha traído más innovación y oportunidades a la inteligencia artificial.