机器学习|人工智能的十大技术及应用( 二 )

一台计算机若不会学习，就不能称为具有智能的。
机器学习的主要目的是为了从使用者和输入数据等处获得知识，从而可以帮助解决更多问题，减少错误，提高解决问题的效率。
七、神经网络人脑是一个功能特别强大、结构异常复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。对人脑神经元和人工神经网络的研究，可能创造出新一代人工智能机器。
20世纪80年代以来，神经网络研究职又得重大进展。例如，霍普菲尔德(Hopfield)提出用硬件实现神经网络，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等提出多层网络中的反向传播(BP)算法。
目前，神经网网络已在模式识别、图像处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和工智能其他领域获得日益广泛的应用。
八、模式识别模式识别是指识别出给定物体所模仿的标本，如文字识别、汽车牌照识别、指纹识别、语音识别等。这是一种用计算机代替人类或帮助人类的感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接收外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。
九、机器视觉机器视觉或计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。视觉是感知问题之一。在人工智能中研究的感知过程通常包含一组操作。例如，可见的景物由传感器编码，并被表示为一个灰度数值的矩阵。这些灰度数值由检测器加以处理。
检测器搜索主要图像的成分，如线段、简单曲线和角度等。这些成分又被处理，以便根据景物的表面和形状来推断有关景物的三维特性信息。机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导以及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。
十、智能控制智能控制是一类不需要(或需要尽可能少的)人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制，是自动控制的高级阶段。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。十多年后，建立实用智能控制系统的技术逐渐成熟。
百度公司董事长兼首席执行官李彦宏认为，人工智能是具有显著产业溢出效应的基础性技术，能够推动多个领域的变革和跨越式发展。例如：人工智能可以加速发现医治疾病的新疗法，大幅降低新药研发成本；可以带动工业机器人、无人驾驶汽车等新兴产业的飞跃式发展；可以大幅提升国防信息化水平，加速无人作战装备的应用。人工智能技术将极大地提升和扩展人类的能力边界对促进技术创新、提升国家竞争优势，乃至推动人类社会发展产生深远影响。
以上就是人工智能的相关技术及其应用，如何让人工智能带给生活更大提升，不仅仅是技术上的创新，也需要更多的人工智能专业产品经理去思考。
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