人工智能十大发展方向
人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI.它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。但不是人的智能,能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。从诞生以来,人工智能理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的容器。正因为如此,人工智能的应用方向才十分之广。
1、机器视觉
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定,得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究,已经开始走入我们的日常生活,成为目前生物检测学中研究最深入,应用最广泛,发展最成熟的技术。
而更深层次的是和大数据打通。尤其人脸大数据,无论在日常生活,还是商业运作上都是语音、动作之后最重要的数据之一,它更能够将个人大数据实现更大化的整合,甚至重建信用体系规则。
数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统,随着应用的进一步发展,存储的信息量越来越大,因此解决智能检索的问题便具有实际意义。
(3)系统具有一定常识性知识,以补充学科范围的专业知识。系统根据这些常识,将能演绎出更一般的一些答案来。
据此前百度公布的信息显示,百度已经建成全球规模最大的深度神经网络,这一称为百度大脑的智能系统,目前可以理解分析200亿个参数,达到了两、三岁儿童的智力水平。随着成本降低和计算机软硬件技术的进步,再过20年,当量变带来质变,用计算机模拟一个10-20岁人类的智力几乎一定可以做到。
似乎可以毫无悬念地预判到人工智能在互联网企业日后竞争中的核心地位,在这个发展的过程了,相信人工智能也会开始接触更多更大,那些我们本以为互联网很难渗透进去的领域。
视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征,血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。
视网膜也是一种用于生物识别的特征,有人甚至认为视网膜是比虹膜更唯一的生物特征,视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜特征的唯一性。
掌纹中最重要的特征是纹线特征,而且这些纹线特征中最清晰的几条纹线基本上是伴随人的一生不发生变化的。并且在低分辨率和低质量的图像中仍能够清晰的辨认。
点特征主要是指手掌上所具有的和指纹类似的皮肤表面特征,如掌纹乳突纹在局部形成的奇异点及纹形。点特征需要在高分辨率和高质量的图像中获取,因此对图像的质量要求较高。
纹理特征,主要是指比纹线更短、更细的一些纹线,但其在手掌上分布是毫无规律的。掌纹的特征还包括几何特征:如手掌的宽度、长度和几何形状,以及手掌不同区域的分布。
掌纹中所包含的信息远比一枚指纹包含的信息丰富,利用掌纹的纹线特征、点特征、纹理特征、几何特征完全可以确定一个人的身份。因此,从理论上讲,掌纹具有比指纹更好的分辨能力和更高的鉴别能力。
规划是一种重要的问题求解技术,它从某个特定的问题状态出发,寻求一系列行为动作,并建立一个操作序列,直到求得目标状态为止。
规划可用来监控问题求解过程,并能够在造成较大的危害之前发现差错。规划的好处可归纳为简化搜索、解决目标矛盾以及为差错补偿提供基础。
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