人工智能的核心技术

　　AI技术市场正在蓬勃发展，这些年国内也出现大量AI技术型公司，大的方向有BAT，小的有AI细分市场的领先者，当然这里面也有些是大肆炒作的，市场前景是光明的，据IDC公司估计，人工智能市场将从2016年的80亿美元，增加到2020年的470亿美元。
　　市场很多时候是需要感谢技术的，技术一直在驱动着市场的快速发展，技术是基础，它会越来越强大，有时拼的就是速度，你研究不出来，别人不会等待你，你在大肆炒作的时候别人在沉下心来做研发，一开始你就输了。其实这些年AI的相关核心技术都在快速地发展，比如机器学习、自然语言处理、语音识别、机器人、计算机视觉、生物特征识别等等，百度发布了人工智能平台＂天智＂，腾讯成立了人工智能实验室，阿里巴巴开始推动＂NASA＂计划，在机器学习、AI芯片、IoT、生物识别等领域重点发力，国外如微软、谷歌、苹果、Facebook等知名企业更是不断发力。
　　机器学习
　　机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。机器学习的一个非常通常的任务是这样的：给出了一个目标的信息，从而能够知道它属于哪个种类。在深度学习的过程中，程序想要决定在目前游戏状态下如何进行下一步动作。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越准确。
　　机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。目前应用于一系列广泛的企业应用领域，主要涉及预测或分类。代表性厂商包括：亚马逊、Fractal Analytics、谷歌、H2O.ai、微软、SAS和Skytree。
　　自然语言处理
　　自然语言处理是指计算机拥有的人类般的文本处理的能力。比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式，但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本。例如，自动识别一份文档中所有被提及的人与地点；识别文档的核心议题；在一堆仅人类可读的合同中，将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成，后者仅针对简单的文本匹配与模式就能进行操作。
　　目前应用于欺诈检测和安全、一系列广泛的自动化助理以及挖掘非结构化数据等领域。代表性厂商包括：Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd和Synapsify。
　　语音识别
　　语音识别是将语音转换为文本的技术，是自然语言处理的一个分支。前台主要步骤分为信号搜集、降噪和特征提取三步，提取的特征在后台由经过语音大数据训练得到的语音模型对其进行解码，终把语音转化为文本，实现达到让机器识别和理解语音的目的。根据公开资料显示，目前语音识别的技术成熟度较高，已达到95%的准确度。然而，需要指出的是，从95%到99%的准确度带来的改变才是质的飞跃，将使人们从偶尔使用语音变到常常使用。
　　据Research and Markets研究报告显示，全球智能语音市场将持续显著增长，预计到2020年，全球语音市场规模预计将达191.7亿美元。根据Capvision 报告显示，从语音行业市场份额角度来看，全球范围内，由Nuance领跑，国内则是科大讯飞占据主导地位。
　　语义识别
　　语义识别是人工智能的重要分支之一，解决的是＂ 听得懂＂的问题。其大的作用是改变人机交互模 式，将人机交互由原始的鼠标、键盘交互转变为语音对话的方式。此外，我们认为目前的语义识别行业还未出现绝对垄断者，新进入的创业公司仍具备一定机会。
　　语义识别是自然语言处理(NLP)技术的重要组成部分。NLP在实际应用中大的困难还是语义的复杂性 ，此外，深度学习算法也不是语义识别领域的优算法。但随着整个AI行业发展进程加速，将为NLP带来长足的进步。
　　计算机视觉
　　计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
　　计算机视觉有着广泛的应用，其中包括：医疗成像分析被用来提高疾病预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。
　　机器人
　　机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。
　　机器人是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。
　　2016年12月，国务院印发的《＂十三五＂国家战略性新兴产业发展规划》要求，加快基于人工智能的计算机视听觉、生物特征识别、新型人机交互、智能决策控制等应用技术研发和产业化，支持人工智能领域的基础软硬件开发，提出到2020年新一代信息技术、高端装备、新材料等战略性新兴产业增加值占国内生产总值比重达到15%，新一代信息技术产业总产值规模超过12万亿元。
　　基于此政策，国内科技科技企业大力投入研发，人工智能技术得到了不断突破。交通、医疗、教育、制造业等场景的应用需求和切合确定场景的商业模式出现推动人工智能快速发展。随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业将持续高速成长。预计到2022年，国内中国人工智能行业市场规模将达到680亿元。