¿Cómo elegir una especialización en inteligencia artificial?
I. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un tema interdisciplinario que involucra estadística, identificación de sistemas, teoría de aproximación, redes neuronales, teoría de optimización, informática, cerebro en muchos campos como la ciencia, Estudiamos cómo las computadoras pueden simular o implementar el comportamiento de aprendizaje humano para adquirir nuevos conocimientos o habilidades, reorganizar las estructuras de conocimiento existentes y mejorarse constantemente. Mejorar continuamente el propio desempeño a través de la estructura del conocimiento es el núcleo de la tecnología de inteligencia artificial. El aprendizaje automático basado en datos es uno de los métodos más importantes de la tecnología inteligente moderna. Estudia la búsqueda de patrones a partir de datos observados (muestras) y utiliza estos patrones para predecir datos futuros o no observables. El aprendizaje automático tiene diferentes clasificaciones basadas en diferentes modos de aprendizaje, métodos de aprendizaje y algoritmos.
Según el modo de aprendizaje, el aprendizaje automático se puede dividir en aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.
Según los métodos de aprendizaje, el aprendizaje automático se puede dividir en aprendizaje automático tradicional y aprendizaje profundo.
II. Gráfico de conocimiento
El gráfico de conocimiento es esencialmente una base de conocimiento semántica estructurada. Es una estructura de datos gráfica compuesta por nodos y aristas. y sus relaciones en el mundo físico, su unidad básica es "entidad-relación-entidad", su unidad básica es el triplete "entidad-relación-entidad", y las entidades y sus relacionados "atributos-valor" derecho. Diferentes entidades están conectadas entre sí a través de relaciones, formando una estructura de conocimiento en red. En el gráfico de conocimiento, cada nodo representa una "entidad" en el mundo real y cada borde representa una "relación" entre entidades. En términos sencillos, un gráfico de conocimiento es una red de relaciones que se obtiene conectando información diferente, lo que brinda la capacidad de analizar problemas desde una perspectiva de "relación".
Los gráficos de conocimiento se pueden utilizar en campos de garantía de seguridad pública, como antifraude, verificación de inconsistencia y fraude grupal, y requieren el uso de métodos de extracción de datos como análisis de anomalías, análisis estático y análisis dinámico. Entre ellos, los gráficos de conocimiento tienen grandes ventajas en los motores de búsqueda, visualización visual, marketing de precisión, etc., y se han convertido en una herramienta popular en la industria. Sin embargo, el desarrollo de gráficos de conocimiento todavía enfrenta grandes desafíos, como el problema del ruido de los datos, es decir, hay errores en los datos mismos o redundancia en los datos. A medida que la aplicación de los gráficos de conocimiento continúa profundizándose, todavía hay una serie de tecnologías clave que deben superarse.
3. Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural es una dirección importante en el campo de la informática y la inteligencia artificial. Estudia varias teorías que pueden lograr una comunicación efectiva entre humanos y computadoras. lenguaje natural y métodos, que cubren muchos campos, incluida la traducción automática, la comprensión de lectura automática y los sistemas de preguntas y respuestas.
Traducción automática
La tecnología de traducción automática se refiere al uso de tecnología informática para realizar el proceso de traducción de un lenguaje natural a otro lenguaje natural. Los métodos de traducción automática basados en estadísticas superan las limitaciones de los métodos de traducción anteriores basados en reglas e instancias, y el rendimiento de la traducción ha mejorado enormemente. La aplicación exitosa de la traducción automática basada en redes neuronales profundas en algunos escenarios como el lenguaje hablado cotidiano ha mostrado un gran potencial. Con el desarrollo de la representación contextual y las capacidades de razonamiento lógico basado en el conocimiento, así como la expansión continua de los gráficos de conocimiento del lenguaje natural, la traducción automática logrará mayores avances en campos como la traducción de diálogos de múltiples rondas y la traducción de capítulos.
Comprensión semántica
La tecnología de comprensión semántica se refiere al uso de tecnología informática para comprender capítulos de texto y responder preguntas relacionadas con los capítulos. La comprensión semántica se centra más en comprender el contexto y controlar la precisión de las respuestas. Con el lanzamiento del conjunto de datos MCTest, la comprensión semántica ha recibido más atención y un rápido desarrollo, y también están surgiendo conjuntos de datos relacionados y los correspondientes modelos de redes neuronales. La tecnología de comprensión semántica desempeñará un papel importante en campos relacionados, como el servicio al cliente inteligente y las preguntas y respuestas automáticas sobre productos, mejorando aún más la precisión de los sistemas de preguntas y respuestas y de diálogo.
Sistema de preguntas y respuestas
El sistema de preguntas y respuestas se divide en un sistema de diálogo de dominio abierto y un sistema de preguntas y respuestas de dominio específico. La tecnología de sistemas de preguntas y respuestas es una tecnología que permite a las computadoras comunicarse con personas utilizando un lenguaje natural como los humanos. Las personas pueden enviar preguntas expresadas en lenguaje natural al sistema de preguntas y respuestas, y el sistema arrojará respuestas más relevantes.
Aunque han aparecido muchos productos de aplicaciones en sistemas de preguntas y respuestas, se utilizan principalmente en campos como sistemas de servicios de información reales y asistentes de teléfonos inteligentes, y todavía existen problemas y desafíos en la solidez de los sistemas de preguntas y respuestas.
El procesamiento del lenguaje natural enfrenta cuatro desafíos principales:
Primero, existen incertidumbres en diferentes niveles, como morfología, sintaxis, semántica, pragmática y fonética;
El segundo es la imprevisibilidad de los fenómenos lingüísticos desconocidos provocados por el nuevo vocabulario, la nueva terminología, la nueva semántica y la nueva gramática;
El tercero es la insuficiencia de recursos de datos para cubrir fenómenos lingüísticos complejos;
La cuarta es que la confusión y las intrincadas correlaciones del conocimiento semántico son difíciles de describir con modelos matemáticos simples. Los cálculos semánticos requieren cálculos no lineales con parámetros enormes.
La cuarta es la interacción persona-computadora
V. Visión por Computador
La visión por computadora es una ciencia que utiliza computadoras para imitar el sistema visual humano, permitiendo a las computadoras extraer, procesar, comprender y analizar imágenes y secuencias de imágenes como los humanos. La conducción autónoma, la robótica, la medicina inteligente y otros campos requieren tecnología de visión por computadora para extraer y procesar información en señales visuales. En los últimos años, con el desarrollo del aprendizaje profundo, el preprocesamiento, la extracción de características y el procesamiento de algoritmos se han integrado gradualmente para formar una tecnología de algoritmos de inteligencia artificial de extremo a extremo. Según los problemas resueltos, la visión por computadora se puede dividir en cinco categorías principales: imágenes computacionales, comprensión de imágenes, visión tridimensional, visión dinámica y codificación y decodificación de video.
En la actualidad, la tecnología de visión por computadora se está desarrollando rápidamente e inicialmente ha formado una escala industrial. El desarrollo futuro de la tecnología de visión por computadora enfrenta principalmente los siguientes desafíos:
Primero, cómo combinar mejor con otras tecnologías en diferentes campos de aplicación, la visión por computadora puede hacer un uso extensivo de big data al resolver ciertos problemas. Ha madurado gradualmente y puede superar a los humanos, pero aún no puede lograr una alta precisión en algunos temas;
El segundo es cómo reducir el tiempo de desarrollo y el costo laboral de los algoritmos de visión por computadora. El tiempo de desarrollo actual de la visión por computadora. algoritmos
El tercero es cómo acelerar el diseño y desarrollo de nuevos algoritmos con la aparición de nuevos hardware de imágenes y chips de inteligencia artificial, el diseño y desarrollo de algoritmos de visión por computadora para diferentes chips y dispositivos de adquisición de datos. es también uno de los desafíos. El diseño y desarrollo de algoritmos de visión por computadora para diferentes chips y dispositivos de adquisición de datos también es uno de los desafíos.
6. Biometría
La tecnología biométrica se refiere a la tecnología que identifica y autentifica la identidad de un individuo a través de sus características fisiológicas o de comportamiento. Desde el proceso de solicitud, la identificación biométrica suele dividirse en dos etapas: registro e identificación. Durante la fase de registro, se utilizan sensores para recopilar información de representación biológica del cuerpo humano. Por ejemplo, se utilizan sensores de imágenes para recopilar información óptica, como huellas dactilares y rostros, y micrófonos para recopilar información acústica, como preprocesamiento de datos y. La tecnología de extracción de características se utiliza para procesar los datos recopilados y obtener las características correspondientes para el almacenamiento.
El proceso de identificación utiliza el mismo método de recopilación de información que el proceso de registro para recopilar información. El preprocesamiento de datos y la extracción de características se realizan en la persona que se va a identificar, y luego las características extraídas se comparan y analizan con las almacenadas. características para completar la identificación. Desde la perspectiva de las tareas de aplicación, la identificación biométrica generalmente se divide en dos tareas: identificación y confirmación se refiere al proceso de determinar la identidad de la persona identificada desde el repositorio, que es un problema de confirmación de uno a muchos; el proceso de identificar a la persona identificada del repositorio El proceso de comparar información con la de un individuo específico en el repositorio para determinar la identidad es un problema uno a uno.
La tecnología biométrica implica una amplia gama de contenidos, incluidas huellas dactilares, huellas palmares, rostros, iris, venas de los dedos, huellas de voz, forma de andar y otras características biométricas. El proceso de reconocimiento implica procesamiento de imágenes, visión por computadora, reconocimiento de voz y máquinas. aprendizaje y muchas otras tecnologías.
En la actualidad, la biometría, como importante tecnología de autenticación de identidad inteligente, se utiliza ampliamente en finanzas, seguridad pública, educación, transporte y otros campos.
7. VR/AR
La realidad virtual (VR)/realidad aumentada (AR) es una nueva tecnología audiovisual con la computadora como núcleo. Combinado con ciencia y tecnología relevantes, se genera dentro de un cierto rango un entorno digital muy similar al entorno real en términos de visión, oído, tacto, etc. Los usuarios utilizan el equipo necesario para interactuar con objetos en el entorno digital, influirse unos en otros y obtener sentimientos y experiencias cercanas al entorno real. Esto se logra a través de dispositivos de visualización, dispositivos de seguimiento y posicionamiento, dispositivos de interacción táctil, dispositivos de recopilación de datos y chips especiales. , etc.
Desde la perspectiva de las características técnicas, la realidad virtual/realidad aumentada se puede dividir en tecnología de adquisición y modelado, tecnología de análisis y utilización, tecnología de intercambio y distribución, tecnología de visualización e interacción y estándares técnicos según diferentes procesamientos. etapas y cinco aspectos del sistema de evaluación. La tecnología de adquisición y modelado estudia cómo digitalizar y modelar el mundo físico o la creatividad humana. La dificultad radica en la tecnología de digitalización y modelado del mundo físico tridimensional, la tecnología de análisis y utilización se centra en el análisis, la comprensión, la búsqueda y la inteligencia de lo digital. contentización, la dificultad radica en la representación semántica y el análisis del contenido; la tecnología de intercambio y distribución enfatiza principalmente la circulación, conversión, integración de contenido digital a gran escala en varios entornos de red y servicios personalizados para diferentes usuarios finales. la tecnología de intercambio de contenidos y de gestión de derechos de autor; la tecnología de visualización e intercambio se centra en la investigación de diversas tecnologías de visualización y métodos de interacción de contenidos digitales que estén en consonancia con los hábitos humanos, con el fin de mejorar la capacidad cognitiva de las personas ante la información compleja. y entorno armonioso de interacción entre humanos y computadoras. El sistema de estándares y evaluación se centra en recursos básicos de realidad virtual/realidad aumentada, catalogación de contenidos y métodos basados en el conocimiento. Recursos básicos de realidad aumentada, catalogación de contenidos, codificación fuente y otros estándares normativos y tecnologías de evaluación correspondientes.
Actualmente, los retos a los que se enfrenta la realidad virtual/realidad aumentada se reflejan principalmente en cuatro aspectos: adquisición de inteligencia, universalidad de dispositivos, interacción libre y fusión de percepciones. Hay una serie de cuestiones científicas y tecnológicas en términos de plataformas y equipos de hardware, chips y dispositivos centrales, plataformas y herramientas de software, estándares y especificaciones relevantes, etc. En términos generales, la realidad virtual/realidad aumentada muestra la tendencia de desarrollo de los sistemas inteligentes de realidad virtual, la perfecta integración de los objetos del entorno virtual y los objetos del entorno real, y una interacción completa, cómoda y natural.