人工智能带来了哪些发展技术？

机器学习(Machine Learning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。

根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。

为此，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appe1)笔人合作解决了长达124年之久的难题–四色定理，轰动了整个计算机界。他们用了三台大型计算机，花了1200小时。

近几年，人工智能不断扩张，随着发展技术的不断成熟，人工智能在众多领域蓬勃发展。那么人工智能发展技术有哪些?最热门是哪几个?下面我们详细介绍。

1、 语言的自动生成

利用计算数据算法生成文本。当前主要适用于客服服务、报告生成及总结商业智能洞察力。

2、 语言自动识别系统

主要是将人类转录或者转换成计算机应用软件的文本格式。当前主要适用于交互式语音应答系统和移动应用领域。

3、 机器学习系统

提供设计和训练模型，主要是讲模型部署到应用软件、流程及其他机器计算当中;同时还提供应用编程接口、算法、工具包及训练工具包等。当前适用于企业领域，主要涉及预测和分类等。

4、 深度学习平台系统

主要是特殊类机器学习，包括拥有多个抽象层人工神经网络。当前主要适用于一些很庞大的数据模式识别分类应用。

5、 虚拟代理系统

弗雷斯特公司称，“虚拟对代理是媒介主要的竞争对象”，从简单聊天机器人到可以和人类进行交际的高级系统。当前主要适用于客服服务及智能管家等。

6、 决策及管理系统

搜索引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统，同时用于初始设置训练和日常的维护和调优当中，这是一项成熟的技术，主要适用于一系列企业应用领域，并协助或执行自动决策。

7、 机器人自动化流程系统

用脚本及其他方式实现人类操作自动化，从而支持高效的业务流程。当前适用于人类执行任务或流程成本太高或效率太低的地方。

8、 生物识别技术系统

支持人类与机器之间的自然交互，包括但不限于图像和触摸识别、语言和自身语言。当前主要适用于市场研究。

虽然人工智能驱动的设备和技术已经成为我们生活的重要组成部分，但机器智能仍可能在一些领域做出重大改进。

为了填补这些隐喻性的空白，非人工智能技术可以派上用场。

人工智能 (AI) 是一种“具有合成智能的新兴计算机技术”。人们普遍认为，我们在日常生活中看到的人工智能应用只是其力量和能力的冰山一角。人工智能领域需要不断演进和不断发展，以消除常见的人工智能局限性。

通常，人工智能由以下子领域组成，如认知计算，也通常包括在内，但以下领域几乎在所有人工智能系统中无处不在：

机器学习：机器学习结合使用来自神经网络的数据、一般和特定统计数据、操作结果和其他来源，在不受外部引导的情况下发现信息中的模式。深度学习使用包含多个复杂处理单元层的神经网络。深度学习使用更大的数据集来提供复杂的输出，如语音和图像识别。

神经网络：神经网络(也称为人工神经网络)利用数字和数学信息进行数据处理。神经网络包含几个类似神经元和突触的数据节点，模拟人类大脑的功能。

计算机视觉：利用模式识别和深度学习，计算机视觉识别图像和视频中的内容。通过对图像和视频的处理、分析和获取知识，计算机视觉帮助人工智能实时解释周围环境。

自然语言处理：这些是深度学习算法，使人工智能系统能够理解、处理和生成人类的口语和书面语言。

非AI技术会让AI变得更先进(或者至少减少AI的局限性)，通常会增强其中一个部分，或积极地影响其输入、处理或输出能力。

一. 深度学习

机器学习是实现人工智能的一种重要方法，机器学习是利用运算法则对数据进行分析，然后自动地将其归纳为模型，最终通过模型进行推理和预测。人脸识别就是机器深度学习最为成熟的应用。

二. 计算机视觉

计算机视觉是指计算机识别物体、场景和活动的一种能力。利用计算机视觉技术把图像处理和其它技术结合起来，把图像分析工作分成几个小块，方便地进行管理。计算机视觉在我们身边也有着广泛的运用，其中包括

三. 自然语言处理

自然语言处理是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类语言之间的相互作用的领域。因此，自然语言处理是与人机交互的领域有关的。其中语音识别，机器翻译，语言建模等等都是属于人工智能得自然语言处理。

四. 数据挖掘

数据挖掘是指从大连的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘包括统计应用，通过计算机对于某一产品或事物得统计，进一步推算出相关信息。