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人工智能的七大分支

热门资讯 2025年07月27日 21:09 1 admin
人工智能的七大分支

人工智能在众多行业中取得了显著进展。那些模仿人类行为和特征的系统能够学习、推理、理解任务并采取行动。

要理解人工智能中用于解决现实世界问题的不同概念，我们可以通过实施机器学习等流程和技术来实现 —— 机器学习是人工智能的一个分支。

本文将介绍人工智能的主要分支。


人工智能的基本组成部分

在深入探讨人工智能的各种元素之前，有必要明确人工智能的涵盖范围。人工智能指的是机器处理、整理和推断信息，进而执行通常与人类智力相关的认知任务的能力。

下面，让我们一同探究工程师和科学家们研发的人工智能创新成果 —— 正是这些成果塑造了我们如今所使用的技术。

1. 学习。学习是人工智能的一个关键方面，它使人工智能系统能够自主学习并增强自身功能，无需人类直接编程。人工智能技术通过数据标注、模式识别和反馈强化（通常通过奖励或惩罚，其中惩罚是与不良结果或行为相关的负面后果）来实现改进。

示例：Siri 或 Alexa 等系统通过持续学习，不断完善对正确语法和语言结构的理解。

2. 推理与决策。推理与决策是人工智能的另一个重要组成部分。这些系统运用逻辑规则、概率模型和算法，基于推断得出结论并做出决策。

人工智能模型在面对挑战时，旨在通过推理产生可靠的结果。

示例：Grammarly 等工具能够判断何时应适当插入逗号和其他标点符号。

3. 解决问题。与推理和决策密切相关，人工智能中的问题解决涉及处理数据、对数据进行分析，并将其应用于特定问题的解决方案设计。

示例：在国际象棋中，人工智能会分析对手的走棋，并根据游戏规则和预期的未来场景制定最佳应对策略。

4. 感知。感知是人工智能的最后一个关键组成部分，它涉及技术对真实或模拟感觉器官的运用。人工智能系统通过解读数据来识别物体，并理解自身与这些物体的物理关系（如距离）。这一过程通常包括图像识别、目标检测、图像分割和视频分析等任务。

示例：配备特斯拉导航技术的自动驾驶汽车会处理视觉数据，以检测道路、车道和障碍物，并将这些元素整合到一张连贯的地图中。


人工智能的 7 大主要分支

1. 计算机视觉。计算机视觉是当前最受欢迎的人工智能分支之一，其目标是开发帮助计算机 “看见” 并理解数字图像和视频的技术。

通过将机器学习模型应用于图像，计算机能够识别物体、人脸、人、动物等。算法模型帮助计算机自主学习，当足够多的数据输入模型后，计算机能够学会区分不同的图像。

卷积神经网络与模型协同工作，将图像分解为像素，并为这些像素添加标签。然后，神经网络利用这些标签进行卷积运算（一种两个函数之间的数学运算，生成第三个函数），从而对所 “看到” 的内容做出预测。

计算机视觉在多个行业都有应用，例如：

（1）目标跟踪：对检测到的物体进行跟踪。

（2）图像分类：对图像进行分类，并准确预测其所属类别。

（3）人脸识别：智能手机上的人脸解锁功能通过映射和匹配面部特征来解锁设备。

2. 模糊逻辑。模糊逻辑是一种用于解决非真即假问题或陈述的技术。这种方法通过考虑 “是” 与 “否” 这两个数字值之间的所有可能情况来模仿人类决策。

你可以利用这一人工智能分支对不确定的话题进行推理。它是一种便捷且灵活的机器学习技术实现方式，能够模仿人类思维。

模糊逻辑的架构由四个部分组成：

（1）规则库：包含所有规则和 “如果 - 那么” 条件。

（2）模糊化：帮助转换输入数据。

（3）推理引擎：确定规则与模糊输入之间的匹配程度。

（4）去模糊化：将模糊集合转换为明确值。

日产公司利用模糊逻辑在危险情况下控制刹车，其控制依据包括车辆的加速度、速度和轮速等。

3. 专家系统。专家系统是一种专门执行特定任务的程序，就像人类专家一样。这些系统主要用于解决复杂问题，具备类似人类的决策能力。

它们使用一组由数据输入的知识库所定义的推理规则。通过运用 “如果 - 那么” 的逻辑概念，专家系统能够解决复杂问题，并在信息管理、病毒检测、贷款分析等方面提供帮助。

第一个专家系统研发于 20 世纪 70 年代，为人工智能的成功做出了重要贡献。CaDeT（一种诊断支持系统）就是专家系统的一个例子，它能帮助医疗专业人员检测早期癌症。

4. 机器人技术。机器人是能够自动执行一系列复杂动作的可编程机器。人们可以通过外部设备控制它们，其控制系统也可以嵌入自身内部。

机器人帮助人类完成繁琐和重复性的任务。特别是人工智能驱动的机器人，能为美国国家航空航天局（NASA）等机构的太空探索提供助力。类人机器人是机器人技术发展的最新成果，也是广为人知的例子。

由汉森机器人公司研发的索菲亚机器人，通过人工智能和神经网络的结合实现运作。她能够识别人类面孔、理解情感和手势，甚至可以与人互动。

日常生活中，机器人技术的常见应用领域包括制造业、医疗保健、零售业等。

5. 机器学习。机器学习是机器从数据和算法中自主学习的能力，是人工智能中要求较高的分支之一。机器学习通过过往经验提升性能，能够在无需专门编程的情况下做出决策。

其过程始于收集历史数据（如指令和直接经验），以便为未来的推断构建逻辑模型。输出的准确性取决于数据量 —— 数据越多，构建的模型就越好，准确性也就越高。

机器学习算法分为三类：

（1）监督学习：机器使用带标签的数据进行训练，以预测结果。

（2）无监督学习：机器使用无标签的数据进行训练，模型从输入中提取信息以识别特征和模式，进而生成结果。

（3）强化学习：机器通过试错学习，利用反馈来形成行动策略。

6. 神经网络 / 深度学习。神经网络也被称为人工神经网络（ANN）或模拟神经网络（SNN）。作为深度学习算法的核心，神经网络受人类大脑的启发，模仿生物神经元之间的信号传递方式。

人工神经网络包含节点层，由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成。每个节点（也称为人工神经元）与其他神经元相连，并具有相关的阈值和权重。

当单个节点的输出超过指定的阈值时，该节点被激活，将数据发送到下一个网络层。神经网络需要训练数据来学习并提高准确性。

7. 语言处理。自然语言处理使计算机能够像人类一样理解文本和口语。它结合了机器学习、语言学和深度学习模型，让计算机能够处理语音或文本形式的人类语言，以理解其完整含义、意图和情感。

例如，在语音识别（或语音转文本）中，语音数据被可靠地转换为文本数据。这一过程具有一定挑战性，因为人们说话时的语调、重音和口音各不相同。程序员必须从一开始就教导计算机使用自然语言驱动的应用程序，使其能够理解和识别数据。

自然语言处理的一些应用场景包括：

（1）虚拟聊天机器人：它们能够识别上下文信息，随着时间的推移为客户提供更优质的响应。

（2）垃圾邮件检测：自然语言处理的文本分类功能可以扫描电子邮件中的语言，以检测钓鱼邮件或垃圾邮件。

（3）情感分析：通过分析社交媒体平台上发布的帖子、评论，提取人们对产品的情感和态度。


本文转载自 雪兽软件

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