【AI】人工智慧技術應用不斷突破瓶頸，讓「機器」理解這個世界！

　　人工智慧興起於上世紀五十年代中期，當時是基於計算機技術的發展，開始往人工智慧方向研究，並首次提出了「人工智慧」這個術語，然而，當時研究人工智慧的起點並沒有多麼「高大上」，他們的目標只是實現簡單的模仿人類行為的機器人，事實上，他們已經取得了不錯的成就，起碼在知識理論上，為我們下一步人工智慧的發展奠定了基礎，讓我們站在「巨人的肩膀上」，創造出更多人工智慧技術應用。

　　當然，人工智慧技術不同時期，不能相提並論。過去人工智慧的發展，技術尚未成熟，產品應用不廣泛，其成就未超我們想像，甚至沒有意識到它未來的發展如何。現階段的人工智慧處於高速發展時期，人工智慧產業鏈則涵蓋了基礎層、技術層、應用層、業務層等多個方面，自2015年開始受到資本市場的關注，許多人工智慧創業公司、互聯網巨頭紛紛入局，在語音識別、自然語言處理、計算機視覺、機器人等人工智慧技術領域取得不俗成就，這是以往人工智慧發展所不能達到的一種繁榮景象。

　　語音識別技術

　　語音識別是讓機器通過識別和理解與人類「交流」過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高技術，這在人工智慧感知上，取得的重大突破，進而實現信息時代利用「語音」識別技術最便捷的手段進行人機交互的功能。語音識別系統使用一些與自然語言處理系統相同的技術，再輔以其他技術，主要應用包括醫療聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。

　　自然語言處理

　　自然語言處理是指計算機擁有的人類般的文本處理的能力。

　　實現人機間自然語言通信意味著要使計算機既能理解自然語言文本的意義，也能以自然語言文本來表達給定的意圖、思想等。前者稱為自然語言理解，後者稱為自然語言生成。因此，自然語言處理大體包括了自然語言理解和自然語言生成兩個部分。

　　計算機視覺

　　計算機視覺技術是由圖像處理操作及機器學習等技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便於管理的小塊任務。

　　作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取『信息』的人工智慧系統。我們所熟悉的計算機視覺技術應用，可以說有人臉圖像識別、相機圖像處理、身份驗證、安全安防等，這些都是視覺圖像的基礎應用。

　　機器人

　　一般來說，機器人是靠自身動力和控制能力來實現各種功能的一種機器。這是我們對機器人最容易理解的概念，同時它也是人工智慧技術應用的「集成」載體。因為說到人工智慧，我們大多都會想到的機器人，但這兩者並不等同。機器人在工業、醫學、農業、建築業甚至軍事等領域中均有重要用途，這可以說是各項技術應用得比較成熟的體現。

　　上面提及到人工智慧應用落地的背後，除了自身人工智慧技術的成熟，也離不開國家政策支持。而且依託人工智慧技術的應用將成為發展的重點，也是諸多人工智慧（包括提供AI行業解決方案）公司以計算機視覺、智能語音語義等AI通用技術為基礎，向垂直領域產業鏈上下游延伸，將硬體、軟體、演算法技術集成為一體化解決方案，為用戶提供智能化的人工智慧解決方案。

　　機器人是以語義技術為核心驅動力的人工智慧解決方法，致力於「讓機器理解世界」，當中產品服務包括機器人開放平台、機器人OS和場景方案。其中核心系統技術MEOS是一款可模擬人類情感和思維模式的智能機器人操作系統，具備最接近人類的多模態人機交互能力，包括情感計算，思維強化和自我學習三大引擎。

　　情感計算引擎：具備25種情感識別與情感表達，以及對應的肢體動作、言語聲音表現。情感相關的參數開放。

　　思維強化引擎：在規則學習的基礎上，賦予機器人類人的思維方式。思維強化引擎使人機交互時長大幅提升。

　　自主學習引擎：讓機器人能夠自我學習進化，並在感知自身與周邊環境的變化中不斷學習。在與用戶相處的過程中，機器人會逐漸掌握服務對象的特徵，諸如身份、偏好、習慣等，並調整行為與決策策略，從而迎合用戶期望。

　　MEOS對話式機器人操作系統是您好科技虛擬機器人以語義技術為核心驅動力，融合了AI與基礎交互服務，具有豐富的技能服務，能夠讓每一位合作夥伴更加輕鬆地開發屬於自己的實體機器人與智能應用，並將它們運用到各個相關領域。

資訊來源：搜狐