人工智能是一门新的技术学科，研究和开发用于模拟人类智慧扩充套件和扩充套件的理论、方法、技术和应用系统。人工智能研究的目标，是让机器执行一些需要智慧人类完成的复杂任务。也就是说，我们希望这台机器能取代我们，解决一些复杂的任务，不仅是重复的机械活动，还有一些需要人类智慧才能参与的任务。在本报导中，我将解释人工智能技术的三个主要方向，即语音辨识、计算机视觉和自然语言处理。
Drew Graham在Unsplash上的照片
语音辨识
语音辨识使计算机能收听，包括 iPhone 上的 Siri，我们可以在日常生活中访问；在谷歌语音输入中，你可以说一句话，这句话变成文字；与谷歌地图说话说我要去哪里，它可以自动为你生成导航。这些是语音辨识的一些应用。 语音辨识可以分为三个方面：
- 语音合成，包括在线和离线语音合成；
- 语音辨识，包括语音听写和其他方面；
- 语义理解是使用神经网络来提取语音的含义，包括语音评估和我们一些常用机器翻译的一些特征。
计算机视觉
计算机视觉使计算机能看到。我们希望计算机能够取代人眼的一些功能。例如，有一种非常有用的文件分析技术，称为 OCR。 我们可以让计算机扫描文件并阅读它。例如，我们可以获得一张发票，以便计算机可以立即扫描它，然后从发票中提取有关金额、税率和我们关心的其他信息的信息。在智慧医学诊断领域，有一些关于计算机视觉的研究。虽然它尚未在商业上提供，但我相信未来会有广泛的应用场景。与此同时，在军事领域，无人机正在取代人类观测和测量导弹轨迹。
计算机视觉的热门方向是：
- 物件辨识和检测。计算机可以快速检测，我们通常从照片中看到的内容。 例如，如果我们拍摄旅游区的风景照片，我们可以立即辨识上面的植物、人、动物或车辆，计算机也是如此。
- 物件移动追踪。 我们已经在某个帧上捕获了一个物体的影象。在随后的影片中，我们可以持续追踪此物件的变化和条件。这不是一项容易的任务。很难准确辨识物体，因为它会在不断变化中受到阳光和光线的影响。
另一个是计算机检视图片和说话的功能。例如，给定一张图片，计算机可以辨识图片中包含的内容，然后告诉一些预制内容。现在，许多展览馆已经使用了这项技术。它可以预先预测解释性词语和指导性词汇。参观者只需使用手机或其他装置扫描展品，或展览区的一些指定地点，即可听到相关的指导词。
自然语言处理
从现在开始，我们的计算机可以听我们说什么，看看我们看到什么。 但我们想要更多。我们更喜欢与计算机互动，使用自然语言进行交流，这是自然语言处理的目的。自然语言处理现在用于机器翻译、信息检索和对话系统。
计算机翻译：它主要包括机器同声翻译。
信息检索：例如，当我告诉计算机我在寻找什么时，它就可以为我搜寻相关内容。
智慧客户服务：我们透过语音与计算机互动，并让它回答我们的问题。
自然语言处理并不那么简单。这相对来说是困难的。我们必须解决以下问题。第一个是语言中的模糊性，有时句子可以用两种或两种以上的可能感官或方式来理解。例如，「我去了银行。」 银行可以是存放钱的地方，也可能是河边。
维多利亚博物馆在Unsplash上拍摄的照片；Fausto Vilca在Unsplash上拍摄的照片
此外，我们需要解决语言的增强性。我们经常在日常演讲中说一些错别字，或者说更少的单词，或者说的单词比原始含义多，这将影响语言的增强性。 此外，可能还有其他暱称可能指同一个人。
另一个是知识依赖。 我们通常使用知识图来解决知识依赖性问题。比方说 Da Yali（在中文中意味着大梨子），它是一种水果，也是中国北京一家非常著名的烤鸭餐厅的名字。就像七天一样，它可以代表时间，也可以代表酒店的名字。这些都依赖于一些背景知识，我们需要使用知识库或知识地图来解决这个问题。
另一个是上下文。根据对话的背景，我们可以准确判断要说什么。例如，「我想吃 Da Yali」，「Da Yali」可能代表一种水果。「我们去 Da Yali」，然后「Da Yali」代表一家餐厅。 在不同的对话中，不同的表达方式表现出一些不同的含义。
总结
在我们转向人工智能的工业应用之前，让我们总结一下我们在上一部分学到的东西。我们学会了语音辨识。计算机可以听到我们并做出一些回应，例如将我们的话语翻译成文字。然后我们研究了计算机视觉，它让计算机能看到。计算机可以透过检视影象来辨识影像中的一些物件，还可以追踪连续影像中物件的变化。这些是计算机解决的一些热门话题。然后，最后，我们了解了自然语言处理，也就是说，计算机不仅需要听到我们说的话，他们还理解我说的话，然后他们可以给我们一些反馈。
人工智能的行业应用
让我们从民用安全、交通、公共安全、自动驾驶汽车、智慧机器人和电信行业介绍人工智慧的相关应用。
民事安全
首先，让我们告诉你民事安全领域。随着智慧家居的普及，人工智能逐渐在民用安全中发挥了作用。例如，家庭安全摄影机可以从影像中学习，并透过日常拍摄来辨识哪些属于我们的家庭。当我们家人进入影像监控范围时，它不会触发警报。然而，当局外人非法进入时，它会立即提醒我们，例如向我们传送简讯或发出响亮的警报声音。这些是智慧安全摄影机的一些简单应用。
Sebastian Scholz（Nuki）在Unsplash上拍摄的照片
交通
在交通领域，我们可以透过人工智能分析交通影像，并利用资料数据做出决策。我们可以分析当前的道路是否堵塞，情况如何，然后使用人工智能自动做出决定。例如，让人工智能调整交通讯号中的时间，以引导交通，或实施大规模的交通连线排程，以提高整个城市的营运效率。
照片由chuttersnap在Unsplash上拍摄
公共安全
在公共安全领域，人工智能在使用影像辨识和人脸辨识方面，也有特别明显的应用。例如，我们在海量影像信息中发现了嫌疑人的线索；或者，鉴于某些特征，人工智能从与影像中特征相吻合的人或物品中提取信息，这既快速又准确。
照片由chuttersnap在Unsplash上拍摄
自动驾驶仪
人工智能在自动驾驶领域也有许多应用。自动驾驶实际上需要很多技术，包括对环境的感知。我们透过一系列装置感知周围环境，如相关摄影机、雷射测距仪、微传感器、车辆雷达等，然后透过人工智能将这些信息整合在一起，以确定周围环境的情况。在根据环境感知的结果，收集了行为决策所需的所有信息后，有必要使用人工智能来决定汽车接下来应该做什么，是踩剎车还是油门。最后一个是动作控制模块。AI 做出决定后，它必须将该决定传递给运动控制模块来控制汽车，例如实际按下剎车或实际按下油门。
智慧机器人
智慧机器人在服务业、教育业和医疗行业具有巨大的应用潜力。例如，许多银行现在有一个自动问答机器人，它可以指导来银行的人做生意，或排队等候号码，或者只是介绍一些业务，这提高了银行的效率，也方便了客户，大多数人去银行做生意。
照片由Austin Distel在Unsplash上拍摄
人工智能在电信行业中的应用
人工智能在电信行业的应用是什么？电信行业也欢迎人工智能时代的到来。 许多行动公司抓住了这个时代的机会，开发并建立了一个用于人工智能核心能力的网络平台。这个人工智能网络平台，具有大数据分析和机器学习功能。它自动检测行动网络的状况，自动排除故障，并执行流量分类、异常检测和预测。同时，你可以最佳化资源利用，并执行相关网络最佳化，以提高行动网络的智慧，并透过最佳化增强使用者体验。
一些行动通信公司动还独立开发了智慧手机客户服务问答机器人，该机器人使用机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术，来自动化业务流程，更智慧地回答使用者问题，并解决业务咨询、业务处理和流量查询等问题的其他方面，如客户服务、网络覆盖范围、计费和其他相关服务。
此外，在使用者方面，人工智能和机器学习还将帮助电信营运商解决描述和分析使用者信息、提高转化率、分析内容使用趋势和网络活动等功能。在人工智能和资料分析的帮助下，营运商还可以在正确的时间辨识目标客户，并为客户提供各种服务。
行动通信动公司还专注于五个主要领域：网络、安全、管理、客户服务和营销，使用人工智能技术来扩大应用的规模。
在网络领域，人工智能技术在网络自助机器人、智慧 VoLTE 语音质量测量、智慧家庭宽带安装中实现了大规模应用。
在安全领域，反欺诈系统已经能够拦截诈骗电话，中国每月拦截量超过 1400 万。
在管理领域，还实施了合同和账单的审计点。智慧机器已经取代了手动审计，这每年可以节省数亿成本。
在客户服务领域，智慧客户服务问题解答机器人，目前每月可以回答超过 2.1 亿次。
电信公司结合自身在垂直行业的业务优势，积极在各个行业部署人工智能应用，包括智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧工业智慧农业等各个方面。
总结
最后，我们总结了这部分的学习内容。 在这一部分，我们学习并理解了民用安全领域的人工智能安全摄影机。透过影像辨识，运输领域的人工智能可以透过机器学习，为我们的运输提供决策的基础，甚至自动做出决策。在公共安全领域，影像辨识可以为侦查公安案件和嫌疑人的位置提供快速基础。自动驾驶汽车不仅使用人工智能技术，让汽车感知周围环境，还允许汽车决定下一步该做什么，并操作车辆以实现自动驾驶的目的。智慧机器人在我们的生活中也很常见。他们通常扮演客户服务的角色来帮助我们。最后，我们简要介绍了人工智能在电信行业的应用和发展，主要介绍了移动公司和人工智能客户服务机器人使用的人工智能网络平台。