¿Cuáles son las cinco categorías principales de inteligencia artificial?
1. Visión por ordenador
La visión por ordenador de la inteligencia artificial es la ciencia que estudia cómo hacer que las máquinas "vean". Utiliza cámaras y computadoras para identificar, rastrear y medir objetivos en lugar de ojos humanos, y procesa además gráficos para que la computadora pueda procesar imágenes más adecuadas para que las observen los ojos humanos o enviarlas a instrumentos para su detección. Desde la perspectiva de la inteligencia artificial, la visión por computadora debería dar a las máquinas la inteligencia de "ver", similar a la inteligencia de "escuchar" que proporciona el reconocimiento de voz. Ambos 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 consiste en procesar sonidos digitalmente, incluido el muestreo, la cuantización, el preénfasis y otras operaciones. La extracción de características consiste en extraer características del habla procesada 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. Se centra en el estudio de diversos métodos de comunicación efectiva entre humanos y. Computadoras usando lenguaje natural. Teoría y Métodos. El estudio de la PNL involucra el lenguaje natural, el lenguaje que la gente usa todos los días. El objetivo es desarrollar un sistema informático, especialmente un sistema de software, que pueda realizar eficazmente la comunicación en lenguaje natural.
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 muchas otras disciplinas. Utiliza tecnología informática para calcular y analizar los datos recopilados y mejora continuamente los métodos de cálculo para mejorar la precisión al completar un sistema específico. El aprendizaje automático ingresa datos en un algoritmo de aprendizaje, el algoritmo de aprendizaje genera un modelo de cálculo basado en los datos de entrada y luego ingresa otro conjunto de datos de prueba en el modelo, y el modelo puede generar resultados de juicio.
5. Big data
La inteligencia artificial y el big data implican procesamiento y análisis de datos, pero el enfoque y el 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 inteligencia artificial. Big data se centra en el análisis y la extracción de datos a gran escala para descubrir sus patrones y valores, brindando así apoyo a las decisiones de empresas u organizaciones.
El desarrollo de la inteligencia artificial:
En la época dorada de la IA, la inteligencia artificial es muy utilizada en diferentes campos, como la traducción automática, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador, etc. Durante este período, surgieron algunos proyectos de inteligencia artificial famosos, como Stanford Cart y Shakey. Sin embargo, en la década de 1970, la inteligencia artificial encontró 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 nuevas soluciones de inteligencia artificial, 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 se ha utilizado ampliamente, 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.