说道人工智能,很多人都会下意识的脱口而出AI,特别是在现在各行各业,其实AI并不是一个个体,而是众多数据科学技术的集合。而在现阶段的发展中这些技术还未被很好地整合起来,更不能说被易于使用。
AI只是其数据科学组成部分的一个集合,组成AI的数据科学组成部分分为以下几类。其中可能会有些重叠,但是这些将会是你在媒体上看到的详细类别。
Deep Learning深度学习
Natural Language Processing 自然语言过程
Image Recognition 图像识别
Reinforcement Learning 强化学习
Question Answering Machines 问答机
Adversarial Training 对抗训练
Robotics 机器人学
它们之间的联系并不紧密,多数是被初创公司和技术界的重要公司同时应用在一些新奇的项目上。它们在被成功地应用时能够产生1+1>2的效果,例如在Watson和Echo/Alexa网站上的应用,或者是开始被用在无人驾驶汽车技术中。尽管如此,这些技术的整合仍会是一个很大的挑战。
看:现在仍为视频图像识别
听:通过文字或口头语言获得输入信息
说:对我们的输入以相同的语言或外语作出有意义的回应
模仿人类做出决策:提供建议或新的知识
学习:基于其所处环境的改变对其自身行为做出改变
移动:并模仿物理对象的行为
因为直到今天,很多在商业上对AI的应用只要求其中的几种能力。但是我们期望中更复杂的应用将会需要所有这些功能。