人工智能英语(智能英语)
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人工智能是当今科技领域最热门的技术之一，也是众多业界和业界人士关注的焦点。但我们每天都在关注着人工智能的投融资行情，人工智能独角兽企业的动态，科技巨头们在人工智能领域的布局，人工智能技术研发的状况，等等，很少有静下心来去梳理，但要想对人工智能有更深入、更长远的关注，首先要对人工智能产业链有一个更清晰的了解。接下来，根据一下几个方面给大家详细讲讲人工智能~
互联网小常识：密码学分为密码编码学和密码分析学。在设计加密系统时，加密算法是可以公开的，真正需要保密的是密钥，对于同一个加密算法，密码的位数越长，破译的难度也就越大，安全性也就越好。
关于人工智能的相关问题，你究竟了解多少？
一起看看这篇文章，带你快速了解关于人工智能的全部问题！
什么是人工智能？人工智能的应用有哪些？有哪些人工智能技术？一、什么是人工智能？
人工智能（Artificial Intelligence），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做出反应的智能机器，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。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的容器。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
二、人工智能的应用有哪些？
1.无人驾驶汽车
自动驾驶汽车是智能汽车的一种，也叫轮式移动机器人，它主要依赖于车内电脑系统为主的智能驾驶控制器来实现自动驾驶。无人机技术涉及到许多方面，如计算机视觉技术、自动控制技术等。
近几年来，随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为热门的话题，国内外很多企业都在致力于自动驾驶和无人驾驶技术的研究。但近两年来，人们发现无人驾驶的复杂性远远超过了几年前的预期，离真正商业化还有一段距离。
2.人脸识别
脸部识别又称人像识别，脸部识别是一种以人的脸部特征信息为基础的生物识别技术。脸部识别涉及的技术主要有计算机视觉、图像处理等。
从20世纪60年代开始研究人脸识别系统，80年代随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平不断提高。上世纪90年代后期，人脸识别进入应用的初级阶段。当前，人脸识别技术在金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等领域的应用越来越广泛。
3.机器翻译
计算机翻译是计算语言学的一个分支，它是将一种自然语言转化为另一种自然语言的过程。目前，用于机器翻译的技术主要是神经机器翻译技术(NMT)，其在许多语言中的应用已经超越了人类。
伴随着经济全球化和互联网的快速发展，机器翻译技术在政治、经济和文化交流中的价值日益凸显，同时也为人们的生活带来了诸多便利。
4.声纹识别
除人脸识别外，生物特征识别技术有许多种，目前使用较多的是声纹识别技术。语音识别是一种生物识别技术，又称说话者识别，它包括对说话者的识别和说话者的确认。
声音识别的工作过程是，系统采集说话者的声音信息并将其输入数据库，当说话者再次说话时，系统采集此声音信息并自动与数据库中现有的声音信息进行对比，以确定说话者的身份。
5.智能客服机器人
智能化客户服务机器人是利用机器来模拟人的行为的人工智能实体形态，它能实现语音识别和自然语义理解，并具有商务推理、对话响应等功能。
互联网小常识：IPV6地址长度为128位，分为单播地址、组播地址、多播地址和特殊地址。如果某一段全为0则可以缩写为0，多个连续的0可以缩写为0：：0，但是在地址中只能出现一次。
智能客服机器人在用户访问网站并进行会话时，根据系统获得的访问者地址、IP和访问路径等信息，对用户的意图进行快速分析，回复用户的真实需求。与此同时，智能客服机器人拥有庞大的行业背景知识库，可以对常规用户咨询问题进行标准应答，提高应答准确率。
三、有哪些人工智能技术？
1.大数据
大数据，或称为海量数据，是指需要一个全新的处理模式，以获得更强的决策力、洞察力和流程优化能力，从而使信息资产达到高增长率和多样化。即能够从各种类型的数据中快速地获取有价值的信息，是一种大数据技术。海量数据是智能升级和进化的基础，有了海量数据，海量数据就能不断模拟演练，不断向真正的人工智能靠拢。
2.计算机视觉
顾名思义，计算机视觉就是使计算机具有人眼所能观察和识别的能力，再进一步说，就是用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，再进一步做图形处理，使计算机处理的图像更适合于人眼所看到或传输到仪器进行检测。
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。
4.自然语言处理
自然语言处理主要包括自然语言理解和自然语言产生两个方面，实现人与人之间的自然语言通信，就是使计算机既能理解自然语言文本，又能用自然语言文本表达特定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言产生。
5.机器学习
人工智能的核心是机器学习，机器学习让机器拥有与人一样的学习能力，专门研究计算机如何模拟或实现人的学习行为，从而获得新的知识或技能，重组已有的知识结构，使其不断提高自身的性能。
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