人工智能的分類概述

人工智能是一個廣闊的計算機科學(xué)領(lǐng)域，主要目的是使機器可以像人一樣在各領(lǐng)域工作，使系統(tǒng)或基于軟件的機器等能夠自主運行。它使機器自主地尋找問題、解決問題成為可能。人工智能有很多方向，而這些方向都在各個領(lǐng)域都有極大貢獻。

一為機器學(xué)習(xí)，是它AI的一種應(yīng)用，它的目的是使系統(tǒng)能夠自動學(xué)習(xí)并改進，而無需明確的命令行。學(xué)習(xí)的過程主要從觀察、現(xiàn)有數(shù)據(jù)、經(jīng)驗或指示開始，以便在數(shù)據(jù)庫中尋找方法并根據(jù)例子在未來做出更好的決策。zui終讓計算機在沒有人為干預(yù)的情況下自動學(xué)習(xí)，并會自動地調(diào)整。

第er是深度學(xué)習(xí)，它與機器學(xué)習(xí)類似，不過是機器學(xué)習(xí)的子集。它比機器學(xué)習(xí)更加深奧，也更難以達成需要的目標。它模仿人腦處理數(shù)據(jù)和做出決策的模式。其網(wǎng)絡(luò)能夠從非結(jié)構(gòu)化或未標記的數(shù)據(jù)中進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

第三為自然語言處理（NLP），它使用自然語言處理計算機與人類之間的交互。NLP的zui終目標是以有價值的方式閱讀、破譯和理解人類語言。不過大多數(shù)NLP技術(shù)是依靠機器學(xué)習(xí)獲取人類語言的含義。

第四為計算機視覺，它用來訓(xùn)練計算機觀察、理解和解釋視覺世界。計算機視覺是從視覺元素例如圖像、人像等提取意義和目的，它們包含的面部、對象、場景和活動等元素都是觀察的目標。

第五是人臉/圖像識別，它需要通過機器學(xué)習(xí)識別人臉。大多數(shù)強大的面部/圖像識別程序都具有一種稱為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的技術(shù)。該系統(tǒng)在連續(xù)階段使用卷積以及其他算法對圖像進行復(fù)雜分析，能識別人、動物、物體。

第六為機器人流程自動化(RPA)，它被用于部分或完全自動化的基于規(guī)則或重復(fù)的人工活動。它通過復(fù)制與軟件應(yīng)用程序交互的人的行為模式來工作，例如執(zhí)行數(shù)據(jù)輸入、處理標準事務(wù)或響應(yīng)簡單的客戶服務(wù)查詢等。

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