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人工智能系統(tǒng)感知人類能力的概述
人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，旨在研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)，人工智能系統(tǒng)感知人類能力是指人工智能系統(tǒng)通過各種技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)對人類行為的識別、理解和預(yù)測，從而更好地服務(wù)于人類，本文將從以下幾個方面詳細(xì)介紹人工智能系統(tǒng)如何感知人類的能力。
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語音識別技術(shù)
語音識別技術(shù)是人工智能系統(tǒng)中的一種重要技術(shù)，它可以將人類的語音信號轉(zhuǎn)換成文本信息，語音識別技術(shù)主要包括特征提取、聲學(xué)模型和語言模型三個部分。
1、特征提取：特征提取是從原始語音信號中提取有用信息的過程，常用的特征提取方法有MFCC(Mel頻率倒譜系數(shù))、PLP(Perceptual Linear Prediction)等。
2、聲學(xué)模型：聲學(xué)模型是根據(jù)輸入的語音信號，預(yù)測其對應(yīng)的文本信息的過程，常用的聲學(xué)模型有隱馬爾可夫模型(HMM)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)等。
3、語言模型：語言模型是根據(jù)上下文信息，預(yù)測某個詞或短語出現(xiàn)的概率的過程，常用的語言模型有N-gram模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型(RNNLM)等。
圖像識別技術(shù)
圖像識別技術(shù)是人工智能系統(tǒng)中的另一種重要技術(shù)，它可以將人類拍攝的圖片或視頻中的物體、場景等內(nèi)容識別出來，圖像識別技術(shù)主要包括特征提取、分類器和檢測器三個部分。
1、特征提?。禾卣魈崛∈菑脑紙D像中提取有用信息的過程，常用的特征提取方法有SIFT(尺度不變特征變換)、SURF(加速穩(wěn)健特征)等。
2、分類器：分類器是根據(jù)輸入的特征信息，預(yù)測其對應(yīng)的類別標(biāo)簽的過程，常用的分類器有支持向量機(jī)(SVM)、決策樹(Decision Tree)、隨機(jī)森林(Random Forest)等。
3、檢測器：檢測器是根據(jù)輸入的特征信息，預(yù)測其是否包含某個目標(biāo)物體的過程，常用的檢測器有滑動窗口平均法(Sliding Window Average)、HOG(Histogram of Oriented Gradients)等。
自然語言處理技術(shù)
自然語言處理(Natural Language Processing,簡稱NLP)是人工智能系統(tǒng)中的一種重要技術(shù)，它可以實(shí)現(xiàn)對人類自然語言的理解、生成和交互，自然語言處理技術(shù)主要包括分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識別、句法分析、情感分析等。
1、分詞：分詞是將連續(xù)的文本序列切分成有意義的詞匯單元的過程，常用的分詞方法有基于規(guī)則的分詞、基于統(tǒng)計(jì)的分詞、深度學(xué)習(xí)的分詞等。
2、詞性標(biāo)注：詞性標(biāo)注是給文本中的每個詞匯分配一個詞性標(biāo)簽的過程，常用的詞性標(biāo)注方法有隱馬爾可夫模型(HMM)、條件隨機(jī)場(CRF)等。
3、命名實(shí)體識別：命名實(shí)體識別是識別文本中的實(shí)體(如人名、地名、組織名等)的過程，常用的命名實(shí)體識別方法有基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計(jì)的方法、深度學(xué)習(xí)的方法等。
4、句法分析：句法分析是分析文本中句子的結(jié)構(gòu)和語法關(guān)系的過程，常用的句法分析方法有基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計(jì)的方法、深度學(xué)習(xí)的方法等。
5、情感分析：情感分析是判斷文本中表達(dá)的情感傾向(如正面、負(fù)面等)的過程，常用的情感分析方法有基于詞典的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法、深度學(xué)習(xí)的方法等。
知識圖譜技術(shù)
知識圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識表示方法，它可以表示現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體及其關(guān)系，知識圖譜技術(shù)主要包括知識表示、知識獲取和知識推理三個部分。
1、知識表示：知識表示是將現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體和關(guān)系表示為圖譜中的節(jié)點(diǎn)和邊的過程，常用的知識表示方法有RDF(Resource Description Framework)、OWL(Web Ontology Language)等。
2、知識獲?。褐R獲取是從外部數(shù)據(jù)源中抽取知識并添加到圖譜中的過程，常用的知識獲取方法有爬蟲技術(shù)、API接口調(diào)用等。
3、知識推理：知識推理是在已知圖譜中的知識基礎(chǔ)上，回答用戶提出的問題或進(jìn)行相關(guān)任務(wù)的過程，常用的知識推理方法有基于規(guī)則的方法、基于邏輯的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法等。
名稱欄目：了解人工智能系統(tǒng)如何感知人類的能力
網(wǎng)頁URL：http://m.fisionsoft.com.cn/article/djchdho.html
