理解人工智能的识别模式

在阐释人工智能不同实现方式的七种人工智能类型中，识别模式是最流行的一种。识别模式的原理是利用机器学习和认知技术将非结构化数据分类为不同的类别。非结构化数据可能包括图像、视频、文本，甚至是量化数据。这种方法之所以如此有效，是因为它允许机器做我们大脑毫不费力就能做到的事情：检测我们周围真实世界中看到的东西。

识别模式之所以独特，是因为正是为了解决图像识别问题所做的努力，才促使人们对人工智能的深度学习技术产生了更大的兴趣，并开启了人工智能投资和热情的新趋势。然而，识别模式远不止图像识别。事实上，我们可以利用机器学习来检测和理解声音、图像、手写文字、物体（如人脸）、手势和面部表情。这种设计的目标是制造能够识别和理解非结构化数据的机器。由于其广泛的应用，这种类型的人工智能是人工智能解决方案的重要组成部分。

非结构化数据和结构化数据之间的主要区别在于，结构化数据是经过标记的，易于读取。然而，非结构化数据是大多数组织遇到困难的地方。组织中高达 90% 的数据是非结构化的。公司理解和解释这些数据至关重要，而这正是人工智能可以提供帮助的地方。虽然我们可以使用现有的查询技术和信息系统来从结构化数据集中获取分析数据的价值，但将这些方法应用于非结构化数据并不容易。这就是机器学习在解决此类问题时如此强大的原因。

机器学习具有强大的能力来检测数据中观察到的模式。特别是，我们采用有监督的机器学习方法来识别这种模式。在有监督的方法中，我们使用干净、标记良好的数据来训练计算机将输入分类为不同的类别。算法会接触到各种信息点，并利用这些数据点创建人工神经网络，将数据分类到这些类别中。算法在这些图片之间创建神经连接。

此外，它反复显示图像，目的是最终让计算机通过学习理解图像的内容。当然，它们依赖于高质量、标记良好的数据，这些数据代表了最终模型在实际世界中将遇到的数据类型。在这种类型的系统中，输入垃圾，输出垃圾。

识别模式的多种应用

识别模式允许机器学习系统“查看”未结构化、未分类或未归类的数据。最后，它们理解可能只是未被利用的非结构化“数据块”的价值。识别模式是机器学习和人工智能中的一个基本概念，广泛应用于各个领域。在医疗保健领域，它通过分析医学图像和患者数据来帮助诊断疾病。在金融领域，它通过识别异常交易模式来为欺诈检测系统提供支持。在安全领域，它增强了用于身份验证和监控的人脸识别系统。此外，在零售领域，它通过购买历史识别客户偏好，实现个性化营销。这些应用展示了识别模式在处理和解释复杂数据方面的多功能性，推动了各行业的创新。

利用识别模式的商业应用有很多。例如，在电子商务和在线零售行业，需要识别和标记在线销售的商品图像。以前，人类必须根据商品的所有属性、标签和类别仔细地编目每张图片。现在，基于机器学习的识别系统可以快速找到未列入目录的商品，然后利用所有必要的信息和元数据，在无需人工干预的情况下在线销售这些商品。这是人工智能加入竞争并比人类更快、更高效地完成工作的绝佳机会，因为人类最终会感到厌倦或疲惫。此外，人工智能系统将能够避免人为错误，并允许员工专注于更高价值的任务。

在娱乐行业，识别模式通过根据观看和收听习惯推荐电影、音乐和内容来增强用户体验。这种模式也应用于游戏领域，它有助于创建适应性强、智能化的非玩家角色 (NPC)，这些角色会响应玩家的动作。在教育领域，识别模式应用于自适应学习系统，这些系统根据学生的进度和理解程度定制教育内容，从而改善个性化学习体验。

这种识别模式正在用于图像，但它也用于检测语音。有各种可用的应用程序可以识别正在播放的歌曲，甚至可以检测说话者的声音。这种识别模式的另一个可能应用是识别动物的声音。自动声音识别的使用在野生动物和保护研究领域是有益的。使用能够识别不同动物声音的机器可能是跟踪种群及其习性以及了解不同物种的绝佳方法。甚至有可能将其用于车辆维护等领域，机器能够检测发动机产生的不同声音，然后告知车辆操作员问题以及需要解决的问题和速度。

人工智能最常用的模式识别应用涉及文本和手写识别。尽管我们长期以来一直拥有能够将打印字符翻译成文本的光学字符识别 (OCR) 技术，但传统的 OCR 在处理手写和各种字体方面的能力有限。机器学习支持的手写和识别在这方面要好得多，因为它能够识别各种手写或打印模式中的文本，并识别所存储的数据类型。例如，如果文本以表格或列形式格式化，它能够识别表格或列并将其转换为机器使用的正确格式。此外，这些系统能够辨别数据中的模式，例如社会安全号码或信用卡号码。这种技术的一种用途是自动取款机的支票自动存款。客户将手写支票放入机器。然后用于存款支票，而无需亲自前往存款支票。

人工智能的识别模式也可以用于识别人体运动。这已经在游戏领域得到应用。用户可以使用某些动作或手势，这些动作或手势可以在游戏中用于移动角色或完成任务。另一个重要的应用允许玩家模拟各种服装和配饰。它也被用于医疗领域，外科医生可以借助它完成任务，并指导人们如何在真人上练习相同的任务之前完成某些任务。通过这种识别模式的帮助，机器甚至能够理解手语，理解手势并在需要时进行翻译，无需人工干预。

在医疗领域，人工智能被用于检测各种放射影像中的模式。例如，这些系统被用于识别骨折、阻塞、动脉瘤，以及可能的癌性结构，甚至被用于识别可能的结核病和冠状病毒相关疾病。分析公司 Coanalytic 预测，在短短几年内，机器将开始对所有放射影像进行首次分析，从而在将影像发送给人类放射科医生进行进一步评估之前，立即识别出模式或异常。

在环境监测领域，识别模式被应用于分析卫星图像，以检测土地利用、森林砍伐和城市扩张的变化。它们还用于天气预报模型中，以识别气候数据中的模式，从而帮助进行准确的预报。此外，在农业领域，识别模式通过分析无人机图像来帮助监测作物健康，识别需要关注的区域并优化产量。这些多样化的应用展示了识别模式在改进跨行业的决策和运营效率方面的深远影响。

这种类型的人工智能的应用对每个行业都有直接影响，从使用图像接收保险报价到研究自然灾害后的卫星图像以确定损害。鉴于机器学习在识别模式和将其应用于识别方面的有效性，这种类型的人工智能将继续得到广泛采用，这应该不足为奇。事实上，在两三年内，我们可能会习惯人工智能的识别模式，并将其视为理所当然，甚至不再将其视为人工智能。这证明了这种人工智能启发模式的力量。