人工智能技術的核心是什么？
AI的應用范圍很廣，醫療，科技，汽車等等都有涉及。AI的迅速發展，帶動了整個社會的發展，在大多數行業中，它是一個爆炸式的增長。以前，我們已經看到了人工智能給我們生活帶來的改變，而現在人工智能所呈現的發展趨勢更為突出。接下來小編就給大家介紹一下人工智能技術的核心是什么，一起來看看吧。
人工智能技術的核心是什么？
一是預訓練的高級語言模型。
人工智能技術在自然語言處理領域已經取得了很大的進展，其中最重要的一項就是“轉換-注意”機制，最常見的應用就是基于轉換器的雙向編碼器表示。這種模式功能強大，對語言的翻譯、理解、概括等產生了革命性的影響。
二是機器學習操作操作平臺。
機器學習已經進行了一段時間了，它是指機器在生產環境中的學習實踐。盡管學習在生產環境中面臨著機器“漂移”等諸多挑戰，但是這次的爆發給它帶來了更加復雜的變化，使人們更加全面地認識到機器學習的必要性。
三是低碼和無碼。
低碼率和無代碼技術的應用從普通應用到面向企業的人工智能垂直解決方案，實現了全面增長。有了今天低代碼和無代碼平臺的幫助，操作人員不需要深入學習編程知識，就可以構建一
四是整套生產級人工智能應用。
科技在進步，創新總是發展的第一要素。人工智能是一種先進的智能技術，它的技術也在不斷的發展和創新，它走在了科技的前沿，相信在未來人工智能將會給我們的生活帶來更多的好處。
五是AI技術日臻完善，已進入工業化大規模生產階段。
近幾年來，AI技術本身以及各種商業層面的解決方案已經成熟，現在正迅速進入“工業化”階段。隨著國內外科技巨頭不斷加大對AI技術研發的投入，2020年全球將會出現多個AI模型工廠、AI數據工廠，并將AI技術進行模塊化集成，產生大量的產出，從而最終實現對各行各業的賦能，以求產業快速轉型升級，比如客戶服務行業的AI解決方案可以被大規模復制應用于金融、電商、教育等行業。
近些年來，AI芯片已逐漸走向商品化，2020年將是AI芯片大規模應用的關鍵一年。到那時，端側AI芯片將呈現出更低成本、更專業化和更系統集成的特點。與此同時，NPU(神經網絡處理單元)將成為下一代端側通用CPU芯片的基本模塊，未來越來越多的端側CPU芯片將采用深度學習技術作為其核心技術，進行全新的芯片規劃。基于此，AI也將重新定義計算機體系結構，使AI的訓練和預測計算成為異構設計的新思路。
深度學習技術已經深入滲透到各個行業并引發了大規模的應用。
目前，深度學習是人工智能領域最重要的研究內容，也是被業界公認的最有效的算法技術之一。基于深度學習的開放源代碼平臺大大降低了人工智能技術發展的門檻，有效地提高了人工智能應用的質量和效率。2020年，各行各業都將大規模應用深度學習技術，實施創新，加快產業轉型升級步伐。
整個自然語言處理系統由語音識別，語義識別，語音合成三部分組成。在這些領域中，國內企業在語音識別和語音合成方面處于世界領先地位。
語音識別是指讓計算機“聽”人的聲音，目前已比較成熟，特別是漢語在聲調識別方面領先英語。據IBM、谷歌和微軟公布的2017年詞錯識別率進步數據顯示，它們的識別率都在94%-95%之間，而在此之前，百度、搜狗、科大訊飛等國內語音識別企業的識別率都在97%左右。
語音合成是指計算機將準備好“回復”給人的語句，通過合成音頻的形式，利用揚聲器進行外部播放。這是一項日臻成熟的技術，百度地圖的語音導航，蘋果手機的Siri助手背后都有語音合成技術支持。目前，科大訊飛的語音合成技術處于世界領先水平。2018年度，科大訊飛擊敗了卡內基梅隆等眾多高校、科研機構和企業，連續13年獲得國際語音合成大賽的冠軍。
有別于語音識別“聽到”的人語，語義識別更強調“聽懂”。在智能系統中，當用戶對智能系統說飯店名稱時，系統對用戶語音進行識別，搜索飯店，這就是“語音識別”；當用戶對智能系統說出“自助餐”、“海鮮飯”、“連鎖店”等模糊語句時，智能系統根據用戶的性別、嗜好、飲食傾向等特點進行智能分析，并給出精確的推薦，這就是“語義分析”。顯然，語義識別比語音識別的技術難度要高上幾級。
AI創新企業正在蓬勃發展。世界各國企業界充分認識到人工智能技術引領新一輪產業變革的重要意義，紛紛調整發展戰略。例如，谷歌在其2017年開發者年會上明確提出了發展戰略從“移動優先”到“人工智能優先”的轉變，微軟在2017財年的報告中首次將人工智能作為公司的發展目標。AI是創新和創業的前沿領域。以上就是小編為大家介紹的人工智能技術的核心是什么，希望對您有幫助。
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