人工智能的子领域

人工智能是一门计算机科学领域，致力于开发能够执行通常需要人类智能的任务的机器或程序。人工智能（AI）是算法和模型的开发，使机器不仅能够理解甚至批评数据，还能够从中做出决策并进行学习。

AI旨在开发能够模仿或模拟人类智能的机器，并以比人类更准确、高效、独立甚至更好的方式完成工作。

AI有许多子领域，它们致力于AI的研究和在更广泛领域中的应用。这些子领域各自有不同的问题、技术和应用，共同构成了AI下丰富多样的研究领域。

AI 的子集

以下是最常见的人工智能子领域：

• 机器学习
• 深度学习
• 自然语言处理
• 专家系统
• 机器人技术
• 神经网络
• 机器视觉
• 语音识别

机器学习

机器学习是AI的一个分支，它赋予机器学习能力，使其能够从经验中学习，而无需显式编程。

• 它主要关注设计和开发允许系统从历史数据中学习的算法。
• 机器学习基于这样一个理念：机器可以从过去的数据中学习，识别模式，并使用算法做出决策。
• 机器学习算法的设计方式能够使其自动学习和提高性能。
• 机器学习有助于发现数据中的模式。

机器学习类型

机器学习可以细分为三种主要类型。

监督式学习

监督学习是一种机器学习类型，其中机器从已知的数据集（训练样本集）中学习，然后预测输出。监督学习的智能体需要找出与给定样本集匹配的函数。

监督学习可以进一步分为两类算法：

• 分类
• 回归

强化学习

强化学习是一种学习类型，其中AI智能体通过接收一些命令进行训练，每个动作都会收到奖励作为反馈。利用这些反馈，智能体可以提高其性能。

奖励反馈可以是正面的或负面的，这意味着每个正确的动作，智能体都会获得正面奖励，而错误的动作则会获得负面奖励。

强化学习有两种类型：

• 正强化学习
• 负强化学习

无监督式学习

无监督学习与无需监督或训练的学习相关。在无监督学习中，算法使用未经标记或分类的数据进行训练。在无监督学习中，智能体需要从模式中学习，而无需对应的输出值。

无监督学习可以分为两类算法：

• 聚类
• 关联 (Association)

自然语言处理

自然语言处理是计算机科学和人工智能的一个子领域。NLP使计算机系统能够理解和处理人类语言，例如英语。

NLP在AI中扮演着重要角色，因为没有NLP，AI智能体就无法处理人类指令，但借助NLP，我们可以用自己的语言向AI系统发出指令。如今，我们无处不在AI，也无处不在NLP，我们可以轻松地用Siri、Google或Cortana用我们的语言寻求帮助。

自然语言处理应用程序使用户能够直接用自己的语言与系统进行交流。

NLP应用程序的输入和输出可以有两种形式：

• 语音
• 文本

深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，它使机器能够在没有人类参与的情况下执行类似人类的任务。它使AI智能体能够模仿人脑。深度学习可以使用监督学习和无监督学习来训练AI智能体。

• 深度学习通过神经网络架构实现，因此也称为深度神经网络。
• 深度学习是自动驾驶汽车、语音识别、图像识别、自动机器翻译等背后的主要技术。
• 深度学习的主要挑战在于它需要大量数据和大量的计算能力。

深度学习如何工作？

• 深度学习算法基于深度神经网络工作，因此称为深度学习。这些深度神经网络由多层组成。
• 第一层称为输入层，最后一层称为输出层，这两层之间的所有层都称为隐藏层。
• 在深度神经网络中，有多个隐藏层，每个层由神经元组成。这些神经元在每个层中相互连接。
• 输入层接收输入数据，神经元将输入信号传播到其上层。
• 隐藏层对输入执行数学运算，然后将处理过的数据转发到输出层。
• 输出层将输出返回给用户。

专家系统

专家系统是人工智能的一个应用。在人工智能领域，专家系统是计算机程序，它们依赖于获取人类专家的知识并将这些知识编程到系统中。

专家系统模仿人类专家的决策能力。这些系统旨在通过知识体系而非传统的程序化代码来解决复杂问题。

专家系统的一个例子是Google搜索框中输入时的拼写错误建议。

以下是专家系统的一些特点：

• 高性能
• 可靠
• 响应迅速
• 易于理解

机器人技术

• 机器人学是人工智能和工程学的一个领域，用于设计和制造机器人。
• 但机器人是经过编程的机器，能够半自动或全自动地执行一系列动作。
• AI可以用于机器人，因为智能机器人通过其智能来操作和完成工作。机器人需要能够执行更复杂的任务，这需要AI算法。
• 目前，AI和机器学习的应用已应用于机器人制造智能机器人，这些机器人还可以像人类一样进行社交互动。AI在机器人学中的最佳例子是Sophia机器人。

神经网络

神经网络或人工神经网络（ANN）是一类受生物神经系统结构和功能启发的计算模型。ANN是AI的子领域，在数据处理和分析、模式检测和预测方面通过多种应用取得了巨大成功。

神经网络由相互连接的节点或神经元层组成。节点接收数据，处理这些数据，并将产生的输出信号通过加权连接传递到其他节点。在称为训练的过程中，神经网络通过标记数据进行训练，以随着时间的推移提高其性能，从而调整节点互连。

根据结构的不同，有不同类型的神经网络，例如前馈神经网络、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络。每种类型都有其特定的数据适用性和特性。

神经网络已用于许多应用，包括金融预测、自动驾驶汽车、自然语言处理、药物发现、图像和语音识别、推荐系统等。然而，作为AI研究和开发领域，其相关性不断提高，并在广泛的领域中得到了成功应用。

机器视觉

• 机器视觉是计算机视觉的一个应用，它使机器能够识别物体。
• 机器视觉使用一个或多个视频摄像头、模数转换和数字信号处理来捕获和分析视觉信息。
• 机器视觉系统被编程用于执行狭义定义的任务，例如计数物体、读取序列号等。
• 计算机系统不像人眼那样“看”，但它也不受人眼局限的束缚，例如穿墙而视。
• 借助机器学习和机器视觉，AI智能体将能够穿墙而视。

语音识别

语音识别是一项技术，它使机器能够理解口语并将其转换为机器可读的格式。它也可以称为自动语音识别和计算机语音识别。这是一种与计算机对话的方式，计算机可以根据该命令执行特定任务。它是AI的一个分支，称为自然语言处理（NLP），专注于计算机与人类语言之间的关系。

我们需要训练我们的语音识别系统来理解我们的语言。过去，这些系统仅设计用于将语音转换为文本，但现在，各种设备可以直接将语音转换为命令。

语音识别系统接收音频信号，通过一系列算法和技术进行处理和分析，然后将其转换为文本。这些系统可用于多种目的，例如语音到文本功能、Siri和Alexa等语音助手、呼叫中心自动化、转录服务、汽车系统等。此外，它们还可以识别各种语言、口音和说话方式。

语音识别是一个包含多个步骤的过程。首先，系统开始记录通过声音输入（如麦克风或任何其他音频设备）进入的声音。然后对声音信号进行预处理，以消除噪音、标准化音量并进行其他改进。

然后，从声音信号中提取特征，去除声音信号的相关特征（例如，频谱和时间特征）。然后，将这些特征输入语音识别算法，该算法使用统计模型、机器学习或深度学习方法将口语转换为文本。

语音识别系统可在以下领域使用：

• 系统控制或导航系统
• 工业应用
• 语音拨号系统

语音识别有两种类型：

• 与说话人有关
• 与说话人无关

结论

人工智能及其子领域是一个专业领域，它使AI系统能够复制人类智能的特征并执行各种复杂的任务。机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人学和神经网络是关键的子领域，它们例如能够自主执行任务，如从数据中学习、理解语言、识别模式和与环境互动。在医疗保健、金融和交通等现实世界应用中，所有这些组件通常协同工作。

每个子领域的增长都取决于其所使用的算法的改进以及其可用的计算能力，这些都促成了其未来的创新，从而增加了AI的潜力。在开发高效、智能且可配置的系统以解决各种、多样的、特定领域挑战方面存在许多挑战，而这些子领域对于开发此类系统至关重要。