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2018年烏鎮世界網際網路大會上，百度公司創始人、董事長兼CEO李彥宏說，網際網路時代和人工智慧時代是兩個不同的時代，過去20年人類社會走在網際網路時代，但是未來30～50年應該是人們進入人工智慧的時代。

由此可見，未來是屬於人工智慧的，那麼，你知道什麼是人工智慧嗎？

什麼是人工智慧？

人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，是認知、決策、反饋的過程。

人工智慧技術的細分領域有哪些？

人工智慧技術應用的細分領域：深度學習、計算機視覺、智慧機器人、虛擬個人助理、自然語言處理—語音識別、自然語言處理—通用、實時語音翻譯、情境感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。

下面，我們就每個細分領域，從概述和技術原理角度稍微做一下展開，供大家拓展一下知識。

1、深度學習

深度學習作為人工智慧領域的一個重要應用領域。說到深度學習，大家第一個想到的肯定是AlphaGo，透過一次又一次的學習、更新演算法，最終在人機大戰中打敗圍棋大師。

對於一個智慧系統來講，深度學習的能力大小，決定著它在多大程度上能達到使用者對它的期待。。

深度學習的技術原理：

1.構建一個網路並且隨機初始化所有連線的權重；

2.將大量的資料情況輸出到這個網路中；

3.網路處理這些動作並且進行學習；

4.如果這個動作符合指定的動作，將會增強權重，如果不符合，將會降低權重；

5.系統透過如上過程調整權重；

6.在成千上萬次的學習之後，超過人類的表現；

2、計算機視覺

計算機視覺是指計算機從影象中識別出物體、場景和活動的能力。計算機視覺有著廣泛的細分應用，其中包括，醫療領域成像分析、人臉識別、公關安全、安防監控等等。

計算機視覺

計算機視覺的技術原理：

計算機視覺技術運用由影象處理操作及其他技術所組成的序列來將影象分析任務分解為便於管理的小塊任務。

3、語音識別

語音識別，是把語音轉化為文字，並對其進行識別、認知和處理。語音識別的主要應用包括電話外呼、醫療領域聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。

語音識別

語音識別技術原理：

1、 對聲音進行處理，使用移動函式對聲音進行分幀；

2、 聲音被分幀後，變為很多波形，需要將波形做聲學體徵提取；

3、 聲音特徵提取之後，聲音就變成了一個矩陣。然後透過音素組合成單詞；

4、虛擬個人助理

蘋果手機的Siri，以及小米手機上的小愛，都算是虛擬個人助理的應用。

虛擬個人助理技術原理：（以小愛為例）

1、使用者對著小愛說話後，語音將立即被編碼，並轉換成一個壓縮數字檔案，該檔案包含了使用者語音的相關資訊；

2、由於使用者手機處於開機狀態，語音訊號將被轉入使用者所使用移動運營商的基站當中，然後再透過一系列固定電 線傳送至使用者的網際網路服務供應商(ISP)，該ISP擁有云計算伺服器；

3、該伺服器中的內建系列模組，將透過技術手段來識別使用者剛才說過的內容。

5、自然語言處理

自然語言處理（NLP），像計算機視覺技術一樣，將各種有助於實現目標的多種技術進行了融合，實現人機間自然語言的通訊。

NLP

自然語言處理技術原理：

1、漢字編碼詞法分析；

2、句法分析；

3、語義分析；

4、文字生成；

5、語音識別；

6、智慧機器人

智慧機器人在生活中隨處可見，掃地機器人、陪伴機器人……這些機器人不管是跟人語音聊天，還是自主定位導航行走、安防監控等，都離不開人工智慧技術的支援。

智慧機器人技術原理：

人工智慧技術把機器視覺、自動規劃等認知技術、各種感測器整合到機器人身上，使得機器人擁有判斷、決策的能力，能在各種不同的環境中處理不同的任務。智慧穿戴裝置、智慧家電、智慧出行或者無人機裝置其實都是類似的原理。

7、引擎推薦

淘寶、京東等商城，以及36氪等資訊網站，會根據你之前瀏覽過的商品、頁面、搜尋過的關鍵字推送給你一些相關的產品、或網站內容。這其實就是引擎推薦技術的一種表現。

Google為什麼會做免費搜尋引擎，目的就是為了蒐集大量的自然搜尋資料，豐富他的大資料資料庫，為後面的人工智慧資料庫做準備。

引擎推薦技術原理：

推薦引擎是基於使用者的行為、屬性（使用者瀏覽行為產生的資料），透過演算法分析和處理，主動發現使用者當前或潛在需求，並主動推送資訊給使用者的瀏覽頁面。

未來人工智慧應用領域的展望

除了上面的應用之外，人工智慧技術肯定會朝著越來越多的分支領域發展。醫療、教育、金融、衣食住行等等涉及人類生活的各個方面都會有所滲透。

未來已來，順應未來發展大勢，讓自己的企業具備應對未來發展環境的能力，這就是你最應該做的事情。希望大家能在讀了本片文章後，能激發出更大的興趣去了解、學習人工智慧的知識，也許，下一步可以從《人工智慧簡史》開始。

作為一名科技工作者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下這個問題。

從專業學科的角度來看，人工智慧涉及到哲學、數學、計算機、控制學、經濟學、神經學和語言學等學科，所以人工智慧是一個非常典型的交叉學科，不僅知識量比較大，學習難度也相對比較高。雖然人工智慧領域經過了半個多世紀的發展，但是目前人工智慧領域的知識體系依然處在發展的初期，所以長期以來人工智慧領域的人才培養，一直以研究生教育為主。

從人工智慧技術體系目前的研發方向來看，主要有六大研究方向，涉及到計算機視覺、自然語言處理、機器學習（深度學習）、機器人學、自動推理和知識表示，其中計算機視覺、自然語言處理和機器學習這三個方向的熱度比較高，很多研究生也更願意選擇這三個研究方向。

人工智慧領域的研發涉及到三個大的基礎，分別是資料、算力和演算法，所以要想從事人工智慧領域的研發也需要重視場景的搭建，這也是為什麼大資料和雲計算對於人工智慧研發比較重要的原因。大資料和人工智慧在技術體系結構上有較強的關聯性，比如機器學習就是大資料兩個重要的資料分析方式之一，所以很多從事大資料的研發人員，要想轉向到人工智慧領域也會更容易一些。

在產業網際網路時代，人工智慧與傳統行業的結合也會越來越緊密，比如智慧裝備就是當前一個熱點的研究領域。除此之外，人工智慧與出行、醫療、教育、金融等領域的結合也越來越密切，所以人工智慧涉及到的行業領域也非常廣泛。