一、人工智能包含哪些技术？

一般来说人工智能技术包括：1、机器学习；2、知识图谱；3、自然语言处理；4、人机交互；5、语音识别；6、计算机视觉。 

1、机器学习

机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

2、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

3、自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

4、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

5、语音识别

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。

语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。

6、计算机视觉

计算机视觉是人工智能的一个领域，可训练计算机解释和理解视觉世界。借助摄像机和视频中的数字图像以及深度学习模型，机器可以准确地识别和分类对象，然后对它们“看到的”做出反应。

二、人工智能技术主要包含哪些？

1、大数据

　　大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。

　　2、计算机视觉

　　计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

　　3、语音识别

　　语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。

　　语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。

　　4、自然语言处理

　　自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。

　　针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。国内BAT、京东、科大讯飞都有涉及自然语言处理的业务，另外还出现了爱特曼、出门问问、思必驰、蓦然认知、三角兽科技、森亿智能、乂学教育、智齿客服等新兴企业。

　　5、机器学习

　　机器学习就是让机器具备人一样学习的能力，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心。

　　机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。国内专注于机器学习的公司有优必选、图灵机器人、李群自动化、极智嘉科技、Rokid等。

三、ai技术的优点和缺点？

人工智能的好处包括：可以代替人类做一些人类不想做和做不了的工作，可以持续的创造可观的经济效益，提升工作效率，节约大量的成本。

人工智能的坏处主要是会导致失业率的增加，机器人拥有者不会疲劳的属性，这将代替很多劳动力导致失业率的增加。

四、什么是人工智能技术？运用到我们生活哪些场景呢？

人工智能的定义是让机器实现原来只有人类才能完成的任务，其核心是算法。

当然一方面人工智能的确是未来的方向，而另一方面则是因为人工智能有可能是科技圈中的下一个黑天鹅。说不定什么时候，一只独角兽就会从中诞生。

但在此之前，一定要正确的认清什么才是真正的人工智能。

伪人工智能横行

现在大多数人工智能都属于伪人工智能。为什么这么说，可以从以下两个方面来解释。

第一，人工智能不是一下就能做出来的，需要时间以及实验的积累。

而做出人工智能的这些人才也是一样，他们需要切实的接触到真正的人工智能当中，不过这样的人才在全世界也就寥寥几百个。

但是好像在一瞬间，在中国就有几万个人工智能方面的人才被选拔了出来，可想而知这样的人才是真正的人工智能专家吗？

这些人才往往被大公司冠以年薪30万或50万疯抢，虽然里面的确有很多优秀的人才，但是这样未免显得太过着急。从人才培养角度来看，人工智能领域还存在着大量的泡沫。

第二，许多项目只不过是换了个‘马甲’。

许多创业公司喜欢为自己的项目贴上一个标签，这样的话不但可以吸引眼球，更能得到投资人的青睐。

虽然不能说这种做法是错误的，但这显然也不是真正的人工智能，甚至会误导其他人对于人工智能的认知。

比如许多项目在贴上人工智能标签之前非常简单，只是一些如同机器人学习，或者算法研究之类的项目，如今摇身一变全都成为了人工智能。

什么才是真正的人工智能？

我们既不是专家，也不是专门研究这种领域的学者，有没有简单的方法直接辨别什么是人工智能，什么是伪人工智能？

答案是有的。

举一个简单的例子，之前人们也尝试教计算机下国际象棋。计算机经过学习之后，与人们依然互有胜负，在最终完全战胜人类的时候，时间已经过去了10年。

而谷歌的AlphaGo，从什么都不会到围棋中不可战胜的存在只用了短短一年的时间。

由此可以看出，真正的人工智能体现在其卓越的学习能力。

如果你隔一段时间，大概3个月左右去看一个算法的进步，比如面部识别，如语音识别，如果该算法进步只是代数级，没有达到指数级，那么这种算法可能更多的是机器学习，还未达到人工智能水平。

既然已经辨别了什么是真正的人工智能，那么对于人工智能而言，什么才是最重要的。

可能有些人会说算法，有些人会说设备，有些人会说编程技术。虽然它们也是构成人工智能中重要的一环，但是这些都不是最重要的。

对于真正的人工智能而言，最重要的永远是大数据，只有拥有完整的数据，人工智能才能真正的发展起来。就像是一把宝刀，需要有一块好的磨刀石才能让它更加锐利，而大数据恰好就是这块最好的磨刀石。

就像是谷歌的AlphaGo，有人说为什么AlphaGo不去下象棋，而是只在围棋领域中称雄呢。

AlphaGo的专家则表示，不是他们不想这么做，而是无法这么做。因为在围棋中，日本人一直以来有保存棋谱的习惯，在每个棋谱上都标注了什么是第1手，什么是第100手，这样很容易被AlphaGo学习。

但是对于象棋来说，自古以来大多数都是残局。虽说残局也很精彩，但是对于AlphaGo来说，它不知道残局形成的原因，对之前的步骤一无所知，这样就会对它的认知造成障碍。

这也说明，完整的数据对于人工智能多么重要。任何抛开数据谈人工智能的，全都是耍流氓。

人工智能中的独角兽

目前，中国的大部分数据全都被BAT所掌握着，国外则是Facebook、Google、亚马逊之类的企业。对于创业者而言，想要打破数据的垄断具有相当大的挑战，但也不是没有机会。

比如说医疗数据，BAT就还没有形成垄断。金融方面数据，更多的掌握在金融公司手中，这些互联网企业也没有。

在这两个领域，不管你的技术水平如何，至少在数据方面是在同一起跑线上，这对于创业者或后进入的公司是一个难得机遇。同时，下一个巨头也有可能在这两个领域诞生。

就拿医疗来说，国外已经有许多家企业与医院达成协作，直接读取医院中的病例以及X光片或者CT片。

医生一天看10张并且分析出症状都已经是非常有经验了，而人工智能，则可以在1个小时内看10万张，效率不可同日而语。

对于医生而言，诊断病因需要基于自己的经验积累。但是对于人工智能来说这就太简单了，通过图像和最终诊断结果的闭环学习，人工智能很快就能对X光片或CT片进行病因分析。当然这一过程需要不断完善，才能提升正确性及智能化。

在国外由于隐私保护非常严密，很多数据无法开放，因此无法做到大量数据录入。

但是由于如今中国民众对于隐私保护还没有那么严格，因此中国企业还是有机会在这个领域中实现超越的。

只要

一、交通运输

1、物流

所有流动运输中的设备都通过智能标签发送定位信息、设备标识码、状态到物联网中，以便统一调度、指挥。

智能物流系统：是在智能交通系统和相关信息技术的基础上，以电子商务方式运作的现代物流服务体系。

智能物流系统：通过智能交通系统和相关信息技术解决物流作业的实时信息采集，并在一个集成的环境下，对采集的信息进行分析和处理。通过在各个物流环节中的信息传输，为物流服务提供商和客户提供详尽的信息和咨询服务的系统。智能物流系统包括：物流运输机器人（无人机、无人驾驶快递汽车）、物流导航、控制、调度。

2、城市交通

智能交通系统：是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。

智能交通系统的应用范围：包括机场、车站客流疏导系统，城市交通智能调度系统，高速公路智能调度系统，运营车辆调度管理系统，机动车自动控制系统等。

无人驾驶汽车：特斯拉。

3、智能停车场

智能车牌识别系统主要是由：摄像头、控制程序、嵌入式硬件和停车栏杆控制系统组成。

港珠澳大桥珠海口岸配套的停车场，采用人工智能识别、导航寻车系统。包括停车场+车牌识别/卡片系统、视频车位引导+反向寻车+线上打折及缴费系统等，三个区域停车场共计18个车道，约2500个车位。由智慧城市公司打造的智慧停车系统，整合了智能硬件、视频识别、车位引导、室内定位、云平台等技术，实现了便捷停车、线上缴费、车位引导、自助寻车、动态导航等功能。

4、快递。

智能快递分捡系统、智能快递柜。

二、安全系统

1、安防监控

智能门禁系统：用人脸识别、指纹识别开门。

2、安检识别

智能安检仪：基于银河水滴自主研发的深度结构表达模型，通过大量的样本学习、训练，自动识别液体、管制刀具、枪支等违禁品并报警，辅助安检人员进行快速准确的违禁品识别，提升安检速度。

对地铁轨道与隧道进行智能巡检。该检测车打破国外技术垄断，拥有完全自主知识产权，集成钢轨及锁扣缺陷检测、钢轨内部缺陷检测、车辆限界检测、隧道环境异常检测、接触网缺陷检测、轨距检测等六大功能。

三、社会交流

1、识别系统：人脸识别、语音识别、指纹识别。

2、人机互动：图灵机器人、棋牌机器人、主持机器人、语音翻译机器人。

3、智能创作：新闻稿件写作、音乐、绘画。

四、服务系统

1、家庭服务早教机器人、儿童乐高机器人、伴侣、早教、家务、马桶、医疗保健、远程监控、盲人导航。

2、共公服务主要运用于银行、餐厅、博览馆、超市、机场等公共场所的迎宾服务，高速公路交警机器人、收费机器人。

3、智能家居

炒菜机器人、扫地僧机器人、家庭背物机器人、室内送物机器人。

五、工业机器人

1、智能检测

人工智能就是神经网络，AI芯片就是神经网络芯片。人工智能整体核心基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破，设计、代工、封测技术达到国际水平，神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用，开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。

智能检测识别信息技术，涉及光电检测、核磁共振、红外紫外、生物识别、基因检测诊断等专业技术，广泛应用于工业、交通、金融、军工、公共事业、医疗、环境监测等领域。

智能识别及分析技术的主要应用方向，包括高速机器视觉、数据智能分析等。机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。智能分析是人工智能的重要分支。

2、自动化机器人

工程挖掘机器人、水下机器人、航拍无人机、农业喷淋农药无人机，装卸机器人、水下打捞机器人、生命探测机器人、地下钻井机器人。

3、步态识别

步态识别，是指通过身体体型和行走姿态来分析人的身份，其物理基础是每个人不同的生理结构，如头型、腿骨、肌肉特点、步幅等。

目前，银河水滴拥有全球最先进的步态识别技术和最大的步态数据库。

与指纹识别、人脸识别、虹膜识别比较，步态识别最大的好处就是非接触、远距离。

中国现在已经有3000万个摄像机，并且每年增长20%，因此，在安防、安全监控方面大有作为。

当出现远距离、非配合、全视角（只有侧面和背面）、光线弱、有意遮挡面部、多次换服装等情况时，用步态识别技术进行搜检几乎是最优或唯一的选择。

六、智能围棋手

阿尔法狗（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。

2016年3月份，AlphaGo与李世石的那场围棋人机大战，在科技界和围棋界产生了深远的影响，引爆了人工智能的火花。

2017年5月其与排名第一的世界围棋冠军柯洁的对战，又将人工智能技术推到了普通公众视线中。

七、智能教育

机器人保育员、机器人讲课员、机器人教师。

八、智能视觉

航拍

五、什么是人工智能，它有哪些特点？

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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。 对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。 “机器思维”同人类思维的本质区别： 1.人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程。 2.人工智能没有社会性。 3.人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力。 4.两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。[编辑本段]【强人工智能和弱人工智能】　　人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy|）在1956年的达特矛斯会议（DartmouthConference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。 希望能帮到你