一、人工智能為何如此關鍵?

　　得益于數(shù)據的激增、以及云處理和計算能力方面創(chuàng)新的成熟，人工智能的應用正以遠超過往的速度攀升。企業(yè)現(xiàn)在可以訪問前所未有的數(shù)據量，包括直到現(xiàn)在才意識到的暗數(shù)據。這些寶貴資源為人工智能的發(fā)展帶來了福音。

　　使用得當，人工智能將成為至關重要的業(yè)務價值源泉。一直以來，人們始終認為人工智能潛藏著激發(fā)業(yè)務創(chuàng)新的巨大力量。隨著各項支持要素的到位，企業(yè)開始看到人工智能如何為其增加價值。自動化降低了成本，并為業(yè)務流程帶來了更高程度的一致性、運作速度和可擴展性。實際上，埃森哲的一些客戶發(fā)現(xiàn)，由此節(jié)省的時間達70%。然而，更加引人注目的是人工智能推動增長的能力。成功進行技術擴展的企業(yè)與仍處于試驗階段的同行相比，人工智能帶來的投資回報是后者的三倍。因此我們便不難理解，84%的首席高管一致認為，必須利用AI來實現(xiàn)其增長目標。

　　二、人工智能包括了哪些主要技術

　　人工智能技術是一個廣闊的研究領域，主要組成部分包括計算機視覺、深度學習、自然語言處理、機器學習和語音識別。

　　1、計算機視覺

　　計算機視覺是為了讓計算機具有自主適應環(huán)境的能力，能像人那樣通過視覺觀察并理解世界，主要用圖像采集設備與計算機等成象系統(tǒng)代替視覺器官，對目標進行識別、跟蹤、檢測和控制，然后對圖形進行處理和分析，從中獲取有效信息。廣泛用于醫(yī)療成像分析、人臉識別、安防監(jiān)控、自動駕駛等。

　　2、深度學習

　　深度學習是機器學習的一種，在現(xiàn)有的數(shù)據基礎上進行學習操作，是機器學習一個新的領域。通過建立和模仿新皮層中神經元層中的活動，模仿人腦機制通過學習層次結構、表 示級別和抽象級別理解數(shù)據模式來解釋文字，圖像和聲音等數(shù)據，讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力。

　　3、自然語言處理

　　自然語言處理是利用計算機對自然語言進行智能化處理并提取有效信息的過程，擁有和人類一樣的文本處理的能力是人工智能技術最難的部分，通過對語音、語法、詞法、語義分析，讓機器能夠理解人類語言，用自然語言的方式與人類交流，實現(xiàn)人機之間的自然語言通信，最終擁有“智能”，常用的語音對話機器人就有這樣的能力。

　　4、機器學習

　　機器學習是實現(xiàn)人工智能的必經之路，是指計算機通過對已知情況的數(shù)據提升自身性能的能力。機器學習是訓練出來的，而不是明確地用程序編寫出來的，與人類學習的過程相似，在學習時自動發(fā)現(xiàn)情況，通過以往的經驗對新遇到的情況作出預測和判斷，比如銷售庫存預測、石油勘探等。

　　5、語音識別

　　語音識別是將人類的語言轉化為計算機可讀的數(shù)據，首先將語音信號轉化為電信號，預處理后進行特征提取，然后將提取出的特征與數(shù)據庫聲學模型對比，解碼搜索后識別出語言內容，方便計算機進行理解和操作。不過發(fā)聲時的語速、環(huán)境、噪音、口音、情緒等都會對語音信號的生成產生很大的影響，隨著深度學習的發(fā)展，語音識別進入了新的階段，常用在社交聊天、語音導航、語音撥號、智能音箱等。