人工智能三大核心技术 人工智能三大技术支撑是什么

人工智能三大技术支撑是什么

人工智能三大技术支撑是数据、算法和计算力。

数据是实现人工智能的首要因素，是一切智慧物体的学习资源。将这三要素融合运用，就可以构建出人类看到的种种应用产品，例如人脸识别、智能语音、智能机器人等。人工智能技术的迅速发展，得益于大数据技术的突飞猛进，以及计算能力的提升。

数据是实现人工智能的重要因素，是一切智慧物体的学习资源。也就是说，如果想要实现人工智能，首先需要拥有海量的数据。人工智能可以通过对海量数据的分析，从而“学习”出人类的行为模式，达到替代人类做出决策的目的。以自动驾驶汽车为例，它需要收集大量的道路和交通数据，通过机器学习算法进行训练，才能够实现自动驾驶的功能。

算法是实现人工智能的关键因素。算法是指解决问题或完成任务的一系列步骤。在人工智能领域，算法被用来训练模型，使其能够从数据中“学习”到人类的行为模式。机器学习算法是实现人工智能的重要手段，通过对数据的训练，可以使得机器具备像人类一样的“学习”能力。深度学习算法是机器学习算法中的一种，它模仿人脑神经元的连接方式，可以处理更加复杂的任务，例如图像识别和自然语言处理。

计算力是实现人工智能的基础因素。人工智能算法需要进行大量的计算，才能够从数据中“学习”到人类的行为模式。高性能计算机和GPU等计算设备的发展，为人工智能的发展提供了强大的计算力支持。例如，AlphaGo能够战胜人类围棋冠军，除了其先进的算法之外，还得益于其强大的计算力支持。

综上所述，数据、算法和计算力是人工智能的三大技术支撑，它们共同推动了人工智能的发展和应用。

人工智能的核心技术有哪些

计算机视觉

计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

机器学习

机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越准确。

机器人

将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。

语音识别

语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词(“buy”和“by”听起来是一样的)方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。