人工智能技术概述_2.人工智能关键技术

1.自然语言处理（Natrual Language Processing，NLP）

自然语言处理属于交叉学科领域，在人工智能发展中占据重要地位。它主要研究构建人机有效沟通所需理论与方法的各种领域。该学科涉及的主要方向包括：

• 机器翻译技术：旨在使计算机具备将一种语言转换为另一种语言的能力。
• 语义理解技术：通过计算分析帮助系统深入理解文本信息并提供相关支持。
• 问答系统技术：模拟人类对话模式构建智能化交流系统。

2.计算机视觉（Computer Vision）

计算机视觉 是一门让计算机具备类似于人类视觉系统能力的科学领域。它赋予计算机从图像和视频中提取和处理信息的能力，并将复杂度较高的图像分析任务划分为更易管理的小模块。多个应用领域如自动驾驶、机器人技术和智能医疗正利用这一技术从大量 视觉数据 中提取有价值的信息。近年来深度学习的进步使预处理与特征提取逐步融入整体算法框架中，在线生成完整的智能化解决方案。

3.知识图谱（Knowledge Graph）

知识图谱作为一种形式化地组织了概念及其关系的知识库，在信息科学领域具有重要地位。它通过节点与边的关系构建了一个高度可扩展的数据模型，在符号逻辑体系下实现了对实体间关系的表示与推理。基于这一技术体系的知识图谱不仅能够有效支持反欺诈检测系统的设计与运行，在数据完整性分析方面也展现出显著优势，并且在异常事件监测系统中发挥着关键作用。这种技术框架不仅能够帮助用户快速构建高效的业务分析平台，在搜索引擎应用、可视化展示以及精准营销方面具有显著优势，并且已经成为当前数据科学领域的重要研究方向与技术支撑点之一

4.人机交互（Human-Computer Interaction，HCI）

人机交互 研究的核心是人类与计算机之间的信息传递机制，这一过程涉及人类向计算机发送指令以及计算机向人类反馈信息的双向互动过程，并可被视为人工智能领域的重要支撑性技术领域。交叉学科涵盖了认知心理学、人机工程学等多个相关领域。具体表现为键盘输入、鼠标操作以及手柄控制等多种形式的人-机交流方式，在输出端则通过打印机、绘图仪等方式将处理结果呈现给用户。值得注意的是，在这一过程中还发展出了语音识别、情感读取等多种新型互动方式。

5.虚拟现实或增强现实（Virtual Reality / Augmented Reality，VR/AR）

虚拟现实或增强现实 是以高性能计算机为核心的新型视听技术体系。基于多种相关科学技术，在有限区域内构建出具有视觉和听觉感知效果与真实环境高度相似的数字化仿真空间。这一系统中的用户可借助相应的交互设备与仿真空间内的物体进行互动操作，并从该仿真环境中获得类似于真实世界体验的感受信息；系统运行主要依赖于多种先进显示设备（如全息投影屏）、体感定位追踪系统以及精密计算芯片等硬件设施来实现功能目标。

6.机器学习

机器学习（ML）作为人工智能的关键领域之一涵盖了统计学系统辨识逼近理论神经网络优化理论以及相关的交叉学科其最初的目的是使计算机具备类似人类的学习能力以实现人工智能的具体而言机器学习是基于数据分析找出规律并据此预测未来趋势目前在多个领域得到广泛应用包括但不限于数据挖掘计算视觉自然语言处理生物特征识别等