¿Cuál es la especialización en inteligencia artificial? ¿Cuáles son las direcciones de empleo?
En primer lugar, el aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un tema interdisciplinario que involucra estadística, identificación de sistemas, teoría de la aproximación, redes neuronales, teoría de la optimización, informática, ciencia del cerebro, etc. campo. Estudiar cómo las computadoras simulan o implementan el comportamiento de aprendizaje humano para adquirir nuevos conocimientos o habilidades, reorganizar las estructuras de conocimiento existentes y mejorar continuamente su propio desempeño es el núcleo de la tecnología de inteligencia artificial. El aprendizaje automático basado en datos es uno de los métodos importantes de la tecnología inteligente moderna. La investigación comienza a partir de datos de observación (muestras) para encontrar patrones y utiliza estos patrones para predecir datos futuros o datos no observables. Existen diferentes métodos de clasificación para el aprendizaje automático basados en diferentes modelos de aprendizaje, métodos de aprendizaje y algoritmos.
Según el modo de aprendizaje, el aprendizaje automático se divide en aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.
Según los métodos de aprendizaje, el aprendizaje automático se puede dividir en aprendizaje automático tradicional y aprendizaje profundo.
2. Mapa de conocimiento
El mapa de conocimiento es esencialmente una base de conocimiento semántica estructurada, que es una estructura de datos gráfica compuesta de nodos y bordes. Describe conceptos y sus relaciones en el mundo físico en forma simbólica, y sus unidades básicas son ternas "entidad-relación-entidad", así como entidades y sus pares relacionados "atributo-valor". Diferentes entidades están conectadas entre sí a través de relaciones, formando una estructura de conocimiento en red. En el gráfico de conocimiento, cada nodo representa una "entidad" en el mundo real y cada borde es una "relación" entre entidades. En general, un mapa de conocimiento es una red de relaciones que conecta varios tipos de información, brindando la capacidad de analizar problemas desde una perspectiva de "relación".
Los gráficos de conocimiento se pueden utilizar en campos de seguridad pública como antifraude, verificación de inconsistencia y fraude grupal, y requieren métodos de extracción de datos como análisis de anomalías, análisis estático y análisis dinámico. En particular, los gráficos de conocimiento tienen grandes ventajas en los motores de búsqueda, visualización visual, marketing de precisión, etc., y se han convertido en una herramienta popular en la industria. Sin embargo, todavía existen grandes desafíos en el desarrollo de gráficos de conocimiento, como el problema del ruido de los datos, es decir, los datos en sí son incorrectos o los datos son redundantes. A medida que se profundiza la aplicación de los gráficos de conocimiento, todavía hay una serie de tecnologías clave que deben superarse.
En tercer lugar, el procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural es una dirección importante en los campos de la informática y la inteligencia artificial. La investigación sobre diversas teorías y métodos que permiten una comunicación eficaz entre humanos y computadoras utilizando el lenguaje natural involucra muchos campos, incluida la traducción automática, la comprensión de lectura automática y los sistemas de preguntas y respuestas.
Traducción automática
La tecnología de traducción automática se refiere al proceso de utilizar tecnología informática para traducir un lenguaje natural a otro lenguaje natural. Los métodos de traducción automática basados en estadísticas superan las limitaciones de los métodos de traducción anteriores basados en reglas e instancias, y el rendimiento de la traducción ha mejorado enormemente. La aplicación exitosa de la traducción automática basada en redes neuronales profundas en algunos escenarios como el lenguaje hablado cotidiano ha mostrado un gran potencial. Con el desarrollo de la representación contextual del contexto y las capacidades de razonamiento lógico del conocimiento, el gráfico de conocimiento del lenguaje natural continúa expandiéndose y la traducción automática logrará mayores avances en campos como la traducción de diálogos de múltiples rondas y la traducción de textos.
Comprensión semántica
La tecnología de comprensión semántica se refiere al proceso de utilizar tecnología informática para comprender un texto y responder preguntas relacionadas con el texto. La comprensión semántica presta más atención a comprender el contexto y controlar la precisión de la respuesta. Con el lanzamiento del conjunto de datos MCTest, la comprensión semántica ha recibido más atención y ha logrado un rápido desarrollo, y también han surgido sin cesar conjuntos de datos relacionados y los modelos de redes neuronales correspondientes. La tecnología de comprensión semántica desempeñará un papel importante en campos relacionados, como el servicio al cliente inteligente y las preguntas y respuestas automáticas sobre productos, mejorando aún más la precisión de los sistemas de preguntas y respuestas y de diálogo.
Sistema de preguntas y respuestas
El sistema de preguntas y respuestas se divide en un sistema de diálogo de dominio abierto y un sistema de preguntas y respuestas de dominio específico. La tecnología del sistema de preguntas y respuestas se refiere a la tecnología que permite a las computadoras comunicarse con personas utilizando un lenguaje natural como los humanos. Las personas pueden enviar preguntas expresadas en lenguaje natural al sistema de preguntas y respuestas, y el sistema arrojará respuestas muy relevantes. Aunque han aparecido muchos productos de aplicaciones en el sistema de preguntas y respuestas, la mayoría de ellos se utilizan en sistemas de servicios de información reales y asistentes de teléfonos inteligentes. Todavía existen problemas y desafíos en la solidez del sistema de preguntas y respuestas.
El procesamiento del lenguaje natural enfrenta cuatro desafíos principales:
Primero, existen incertidumbres en diferentes niveles, como morfología, sintaxis, semántica, pragmática y fonética;
En segundo lugar, son las nuevas palabras, la nueva terminología, la nueva semántica y la nueva gramática las que conducen a la imprevisibilidad de fenómenos lingüísticos desconocidos;
En tercer lugar, los recursos de datos insuficientes dificultan la cobertura de fenómenos lingüísticos complejos;
Cuarto, la confusión y la complejidad del conocimiento semántico son difíciles de describir con modelos matemáticos simples, y los cálculos semánticos requieren cálculos no lineales de enormes parámetros.
Cuarto, interacción persona-computadora
La interacción persona-computadora estudia principalmente el intercambio de información entre humanos y computadoras, incluidas las dos partes del intercambio de información entre humanos y computadoras. Campo de la inteligencia artificial. Tecnologías periféricas importantes. La interacción persona-computadora es un tema integral estrechamente relacionado con la psicología cognitiva, la ergonomía, la tecnología multimedia y la tecnología de realidad virtual. El intercambio de información tradicional entre personas y computadoras se basa principalmente en dispositivos interactivos, incluidos teclados, ratones, joysticks, trajes de datos, rastreadores oculares, rastreadores de posición, guantes de datos, bolígrafos de presión y otros dispositivos de entrada, así como impresoras, trazadores, monitores, cascos. pantallas montadas, altavoces y otros dispositivos de salida. Además de la interacción básica tradicional y la interacción gráfica, la tecnología de interacción persona-computadora también incluye interacción de voz, interacción emocional, interacción somatosensorial e interacción cerebro-computadora.
Verbo (abreviatura de verbo) visión por computadora
La visión por computadora es el uso de computadoras para imitar el sistema visual humano, lo que permite a las computadoras extraer, procesar, comprender y analizar imágenes y secuencias de imágenes. similar a los humanos La ciencia de la habilidad. La conducción autónoma, la robótica, la medicina inteligente y otros campos requieren tecnología de visión por computadora para extraer y procesar información a partir de señales visuales. En los últimos años, con el desarrollo del aprendizaje profundo, el preprocesamiento, la extracción de características y el procesamiento de algoritmos se han integrado gradualmente, formando una tecnología de algoritmo de inteligencia artificial de extremo a extremo. Según los problemas resueltos, la visión por computadora se puede dividir en cinco categorías principales: imágenes computacionales, comprensión de imágenes, visión tridimensional, visión dinámica y codificación y decodificación de video.
En la actualidad, la tecnología de visión por computadora se está desarrollando rápidamente e inicialmente ha formado una escala industrial. El desarrollo futuro de la tecnología de visión por computadora enfrenta principalmente los siguientes desafíos:
Primero, cómo integrarse mejor con otras tecnologías en diferentes campos de aplicación. La visión por computadora puede hacer un uso extensivo de big data para resolver algunos problemas y gradualmente ha madurado y superado a los humanos, pero no puede lograr una alta precisión en algunos problemas;
En segundo lugar, cómo reducir el desarrollo de la visión por computadora. Algoritmos Tiempo y costes laborales. En la actualidad, los algoritmos de visión por computadora requieren una gran cantidad de datos y anotaciones manuales, y requieren un largo ciclo de desarrollo para lograr la precisión y los requisitos que requieren mucho tiempo en el campo de la aplicación;
El tercero es cómo acelerar Impulsar el diseño y desarrollo de nuevos algoritmos. Con la aparición de nuevos hardware de imágenes y chips de inteligencia artificial, el diseño y desarrollo de algoritmos de visión por computadora para diferentes chips y dispositivos de adquisición de datos también es uno de los desafíos.
6. Biometría
La tecnología de reconocimiento biométrico se refiere a la tecnología que identifica y autentifica la identidad de un individuo a través de sus características fisiológicas o de comportamiento. Desde el proceso de solicitud, la identificación biométrica suele dividirse en dos etapas: registro e identificación. En la fase de registro, la información biométrica del cuerpo humano se recopila a través de sensores, como sensores de imagen que recopilan información óptica, como huellas dactilares y rostros, y micrófonos que recopilan información acústica, como la voz. Los datos recopilados se procesan mediante funciones y preprocesamiento de datos. Se almacena la tecnología de extracción para obtener las características correspondientes.
En el proceso de identificación, se utiliza el método de recolección de información consistente con el proceso de registro para recolectar información, preprocesar los datos, extraer las características de la persona a identificar y luego comparar las características extraídas con las almacenadas. características para completar la identificación. Desde la perspectiva de las tareas de aplicación, la identificación biométrica generalmente se divide en dos tareas: identificación y confirmación. El reconocimiento de identidad se refiere al proceso de determinar la identidad de la persona identificada a partir de la base de conocimientos. Es un problema de uno a muchos. La confirmación se refiere al proceso de comparar información sobre la persona que se va a identificar con información sobre una persona específica en el repositorio para determinar la identidad, lo cual es un problema uno a uno.
La tecnología biométrica implica una amplia gama de contenidos, incluidas huellas dactilares, huellas palmares, rostros, iris, venas de los dedos, huellas de voz, forma de andar y otras características biométricas. El proceso de reconocimiento implica procesamiento de imágenes, visión por computadora, reconocimiento de voz y máquinas. aprendizaje y muchas otras tecnologías. En la actualidad, la identificación biométrica, como importante tecnología inteligente de autenticación de identidad, se ha utilizado ampliamente en finanzas, seguridad pública, educación, transporte y otros campos.
Siete.
Realidad virtual/realidad aumentada
La realidad virtual (VR)/realidad aumentada (AR) es un nuevo tipo de tecnología audiovisual con computadoras como núcleo. Combinado con ciencia y tecnología relevantes, se genera un entorno digital que es muy similar al entorno real en términos de visión, oído y tacto dentro de un cierto rango. Los usuarios interactúan con objetos en el entorno digital a través de los equipos necesarios para obtener sentimientos y experiencias cercanas al entorno real. Estos sentimientos y experiencias se realizan a través de dispositivos de visualización, dispositivos de seguimiento y posicionamiento, dispositivos de interacción táctil, dispositivos de recopilación de datos, chips especiales, etc.
La realidad virtual/realidad aumentada se puede dividir en cinco aspectos según las diferentes etapas de procesamiento: tecnología de adquisición y modelado, tecnología de análisis y utilización, tecnología de intercambio y distribución, tecnología de visualización e interacción, estándares técnicos y sistema de evaluación. La tecnología de adquisición y modelado estudia cómo digitalizar y modelar el mundo físico o la creatividad humana. La dificultad es que la tecnología de digitalización y modelado del mundo físico tridimensional se centra en el análisis, la comprensión, la búsqueda y los métodos inteligentes de lo digital; contenido, la dificultad radica en la representación semántica y el análisis del contenido; la tecnología de intercambio y distribución enfatiza principalmente la circulación, conversión, integración y servicios personalizados de contenido digital a gran escala para diferentes usuarios finales en diversos entornos de red. La tecnología de gestión de derechos de autor; la tecnología de visualización e intercambio se centra en diversas tecnologías de visualización y métodos de interacción de contenido digital que están en línea con los hábitos humanos para mejorar la capacidad cognitiva de las personas ante información compleja. La dificultad radica en establecer un entorno de interacción humano-computadora natural y armonioso; estándares y El sistema de evaluación se centra en el estudio de los recursos básicos de realidad virtual/realidad aumentada, catalogación de contenidos, estándares de código fuente y tecnologías de evaluación correspondientes.
Los retos actuales a los que se enfrenta la realidad virtual/realidad aumentada se reflejan principalmente en cuatro aspectos: adquisición inteligente, dispositivos ubicuos, interacción libre y fusión de percepciones. Hay una serie de cuestiones científicas y técnicas en términos de plataformas y dispositivos de hardware, chips y dispositivos centrales, plataformas y herramientas de software, estándares y especificaciones relevantes, etc. En general, la realidad virtual/realidad aumentada presenta la tendencia de desarrollo de sistemas inteligentes de realidad virtual, integración perfecta de objetos del entorno virtual y real, interacción natural y comodidad.