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1、人工智能最新技术：AI五大核心技术已落地实施，人类被替代进入倒计时

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第5章　实现路径：AI的核心技术及其应用

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计算机视觉技术

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计算机视觉（computer vision, CV）是一门研究如何使计算机具备像人眼那样的视觉功能的科学。其主要原理在于利用摄像机和电脑来代替人眼，使得计算机具备像人类视觉那样可以对各种目标进行识别、分辨、跟踪、判断和决策的功能。

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计算机视觉的相关技术包括图像处理技术、信号处理技术、概率统计分析技术、计算几何技术、神经网络技术、机器学习技术等。借助这些技术，计算机能够实现对各种视觉信息的分析和处理。可以说，它是利用计算机技术和设备对人类视觉的一种模拟。作为人工智能领域的重要组成部分，计算机视觉能够使计算机基于二维图像认知三维环境信息。

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◆人工智能与计算机视觉

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计算机视觉与人工智能之间既有联系，又有区别。人工智能是让计算机去理解图像、语音和文字，主要涉及看、听、读三种感知方式。而视觉是人工智能领域的核心，是让计算机实现起来最困难的部分。人类视觉所能感知到的信息占所有感知信息的80%左右，因此，计算机要模拟人类视觉在技术上需要攻克更多的难题。人工智能的革命将从计算机视觉开始，这是其他领域无法胜任的角色。

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人工智能非常重视计算机的推理和决策能力，而计算机视觉还没有达到这个阶段，它主要处于表达图像信息、识别物体的阶段。计算机要识别物体和理解场景也需要对图像特征进行推理和决策，但这种推理和决策与人工智能的推理和决策是有区别的。计算机视觉和人工智能之间主要有以下三方面的关系：计算机视觉是实现人工智能需要解决的一大难题；计算机视觉是人工智能变革的重要引擎，人工智能的许多技术和应用都是从计算机视觉衍生出来的，然后再重新运用于人工智能领域中去；计算机视觉的实现要基于大量人工智能的应用。

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◆计算机视觉技术的原理

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计算机视觉能利用各种成像系统发挥视觉器官的作用，将各种视觉信息存储到计算机内，并利用计算机发挥人脑作用，实现对这些信息的处理和解释。计算机视觉的终极研究目标是使计算机拥有类似于人类的视觉功能，使机器能像人一样观察和理解这个世界，并能自主适应周围的环境。不过，在实现这一终极目标之前，人类需要先完成计算机视觉的中期目标，即使计算机视觉系统能利用某种程度的智能，基于视觉敏感和反馈，完成一定的任务。

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以自动驾驶汽车的视觉导航为例。毫无疑问，自动驾驶汽车的视觉导航是计算机视觉的一个非常重要的应用领域。目前，自动驾驶汽车的视觉导航系统还无法像人那样识别和理解周围环境。因此，人们正在努力进行相关研究，力求使自动驾驶汽车具有道路跟踪能力，开发出规避行人、车辆和其他障碍物的安全可靠的视觉辅助驾驶系统。

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另外，还需要指出一点：要让计算机在视觉系统中代替人眼的作用，并不意味着一定要让计算机按照人类视觉处理信息的方法来处理视觉信息。一般来说，计算机视觉只需要根据计算机系统自身的特点来处理视觉信息即可。

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如果有人问世界上最强大、最完善的视觉系统是什么，根据迄今为止的认知，答案一定是人类视觉系统。无疑，人类对自身视觉处理机制的研究能够在一定程度上启发和指导计算机视觉的研究。同样，利用计算机信息处理技术和方法研究人类视觉的机理并建立相关的计算理论，也是一个非常重要和有趣的研究领域。

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◆计算机视觉的应用领域

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计算机视觉主要应用于以下领域：一是对照片、视频资料的解释，如对航空照片、卫星照片、视频片段等的解释和精确制导；二是移动机器人视觉导航；三是医学辅助诊断；四是工业机器人的手眼系统；五是地图绘制；六是物体三维形状分析与识别；七是智能人机接口。

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早期，利用计算机视觉系统处理数字图像的主要目的是提高照片的质量，在这个过程中，需要利用到各种数字技术对航空图片、卫星图片等进行辅助处理。具体来说，就是进行图片的读取、判别和分类。不过，在实际操作中，需要判读的照片数量巨大，于是，人们开始想方设法创造出一种自动的视觉系统来代替人类完成这项工作。在此背景下，设计者们纷纷投入到视觉系统的研发之中，并催生出专门用于判读航空照片和卫星照片的各种视觉系统和方法。

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自动判读只是视觉系统需要完成的第一步，接下来还要进一步确定目标的性质，这就需要引入实时自动分类功能，并将视觉系统与制导系统相结合。目前，普遍使用的制导方式有三类，分别是激光制导、图像制导和电视制导。例如，导弹系统就会利用到图像制导，即利用图像来进行精确制导，不过这种制导方式还需要与惯性制导相结合。计算机视觉在工业机器人手眼系统中的应用也非常成功。在工业生产中，光照条件、城乡因素等诸多因素都是可控的，这大大简化了对计算机视觉的功能要求，更加便于形成可靠的工业机器人手眼系统。

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与工业机器人相比，移动机器人对计算机视觉的功能要求更加苛刻，因为移动机器人具有行为能力，在解决计算机视觉问题的同时还要解决行为规划问题，或者说要让计算机视觉对周围环境进行理解。随着移动机器人的发展，人们对计算机视觉的功能要求也越来越多，比如要求计算机视觉具备道路跟踪、目标识别、障碍回避等诸多功能。现阶段，人们主要采用遥控和远视的方式来设计移动机器人视觉系统，整体的研究尚处于实验阶段。

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计算机视觉在医学上的应用主要涉及压缩、存储、传输、分类、判读等功能。对医生来说，计算机视觉还可作为一种辅助训练手段。此外，计算机视觉还可用于三维结构的快速重建。长期以来，地图绘制都是一件费时费力的工作，需要投入大量的人力、物力和时间。传统的地图绘制工作都是由人工测量并绘制完成。随着绘制技术的突破，地图绘制的效率有了较大的提高，主要利用航测和立体视觉技术来绘制地图。在绘制地图过程中，绘制员会利用立体视觉技术将航测数据生成物体三维形状，同时利用计算机视觉对这些物体三维形状进行分析与识别，提取和表示景物的特征，存储、检索和匹配识别相关知识，形成三维景物分析系统。

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近年来，生物特征识别技术获得快速发展和应用，并受到社会各界的广泛重视。生物特征识别技术主要是对人的面部、虹膜、指纹、声音等特征进行识别，这些识别大多都需要利用到视觉信息。生物特征识别技术可以用于构成智能人机接口。

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目前，除了一些高端工业计算机和特殊仪器外，计算机与人之间的交流仍处于机械式阶段。台式电脑、笔记本电脑等普通计算机还无法自动识别用户的真实身份，输入手段依然以键盘、鼠标为主，其他方式尚不成熟。将计算机视觉应用到计算机上，可以通过检测用户是否存在改变计算机的运行状态，通过对人的面部、虹膜、指纹、声音等特征的识别鉴别用户身份，同时也能通过识别用户点头、摇头等身体姿势给出合理化建议。另外，基于计算机视觉的人机交互方式，还可应用于入口安全检测、边境人员验放等多种场合。

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机器学习技术

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作为人工智能的核心，机器学习是涉及统计学、概率论等多门学科的多领域交叉学科。它主要研究的是计算机对人类学习行为的模拟和实现，即计算机如何通过对大量数据的搜集和分析来提高自身的性能。比如，当机器学习系统获得一个关于信用卡交易的数据库信息后，就可以进行信用卡欺诈方面的预测。

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如今，机器学习的应用已经遍及人工智能的各个领域。凡是产生庞大数据的活动，几乎都有机器学习的发挥之地。而且，能够获得的有效数据规模越大，机器学习的价值往往越不容小觑。

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◆应用领域1：人工智能助理

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苹果公司开发的Siri、微软公司推出的小冰、百度出品的度秘等都是典型的人工智能助理。其使用往往是通过语音识别、自然语言处理等方式与用户沟通。比如，当用户提出航班查询、日程安排、闹钟设定、待办事项提醒等问题时，人工智能助理就可以进行相关数据处理并回应用户需求。

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虚拟人工助理运行的关键就是机器学习。正是依托机器系统强大的数据搜索和处理能力，虚拟人工助理可以准确地理解用户的多种需求，为用户提供具有针对性的个性化服务。

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◆应用领域2：预测交通态势

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城市交通拥堵带来的市民出行难问题，给城市交通管理部门带来了极大的挑战。而协助城市交管部门实现智能高效管理，基于机器学习的“智慧交通”功不可没。

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机器学习可以在分析历史交通数据的基础上建立交通模型，从而对车流、人流的情况进行分析和预测，并进行相应的调整。比如，有些城市推出的路口摄像头解析技术，可以根据实时的人流、车流等信息优化路口信号灯的参数，提高交通运行的效率，改善城市的交通拥堵状况。

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◆应用领域3：智能视频监控

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城市视频监控的应用愈来愈广，随之产生的视频数据更是海量。面对如此庞杂的数据，如果想快速、高效地获得需要的信息，最大化地发挥其中的价值，必然要通过足够智能化的解决方案。

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以机器学习为基础的智能分析系统，不仅具有超强的数据处理能力，而且可以根据需求融合其他软件的多种业务功能。可以说，智能视频监控所具有的不只是精准的数据采集能力，还包括高效的数据处理能力，让用户得以准确、全面地获得需要的信息。

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◆应用领域4：智能客服系统

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在市场竞争日益激烈的大环境下，与商品销售相配套的客户服务愈来愈被企业重视。随着人工智能和移动互联网的发展，传统的人工客服体系已经难以满足企业业务发展的需求，智能客服系统则体现出了其难以匹敌的价值。

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比如，当我们在电商平台购物时，往往需要对商品的信息等进行咨询，这对于单一的人工客服而言工作量极其巨大。智能客服系统不仅可以随着与客户的沟通搜集更多信息，为用户提供更加人性化、个性化、智能化的解决方案，还可以根据实时需求合理进行售前、售后等分工，而这一系列的实现也均是由机器学习驱动的。

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◆应用领域5：搜索引擎优化

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搜索引擎优化是指在自然搜索结果的基础上，进行一系列调整优化，从而改进关键词在搜索引擎中的排名。因为信息的流动性，搜索引擎的搜索结果也需要不断更改，所以搜索引擎的优化是持续进行的，而非一劳永逸。

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当用户进行关键词搜索时，搜索引擎后端的算法便会留意到用户的行为；当用户在某个搜索页面停留的时间更长时，后端算法便倾向于认为这样的搜索结果与用户需求的匹配度更高，继而提高其搜索排名。

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◆应用领域6：智能金融反欺诈

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人工智能已经深度渗透进了金融行业的各个领域，比如信息挖掘、移动支付、客户服务、产品开发、风险控制等，可以说人工智能金融是大势所趋。

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另外，值得关注的是，人工智能不仅可以应用于金融业务本身，其在预防金融犯罪方面的作用也不容小觑。比如，2019年1月20日，电商平台拼多多被“羊毛党”利用其系统漏洞盗取优惠券，进行不正当牟利，致使平台损失惨重。基于机器学习的智能金融反欺诈系统，在类似事件的预防和应对方面将能发挥巨大的作用。

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自然语言处理技术

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自然语言处理（natural language processing, NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要研究方向，它研究人与计算机之间以自然语言为媒介沟通的理论和方法。其涉及的领域涵盖了语言学，但又与传统的语言学有很大区别，其目的不在于研究单纯的自然语言，重点是通过与计算机科学等学科的融合，设计出能够实现有效自然语言通信的计算机系统。因此，自然语言处理对人与计算机之间的交互方式有十分重要的影响。

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语言是人类区别其他动物的本质特性。人类的语言经过数千年的发展，不仅承载着非常丰富的信息，也与人类的多种智能活动有着极其密切的联系。而自然语言处理将跨越人类通信与数字数据之间的鸿沟，成为人工智能的核心组成部分，主要应用领域分析如下：

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◆机器翻译

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机器翻译，也称为自动翻译，是计算机系统将不同自然语言（自然源语言和自然目标语言）进行转换的过程。

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随着经济全球化和互联网的飞速发展，国际的联系越来越紧密，人们接触到的信息量更是急剧增加，传统的人工翻译方式已经难以满足人们对于处理庞杂信息的需求。机器翻译作为人工智能的重要组成部分，不仅具有重要的科学研究价值，在促进政治、经济、文化发展等方面也起到了至关重要的作用。目前，谷歌、百度、网易等国内外大型互联网企业都推出了自己的机器翻译工具，依托强大的平台优势和人工智能发展实力，其机器翻译工具兼具了高效性和准确性，满足了人们对于多语言快速翻译的需求。

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◆反垃圾邮件

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电子邮件如今已经成为网络交流的重要工具，但随着互联网的发展，垃圾邮件的数量也越来越多。大量垃圾邮件的出现不仅会给个人和企业造成严重的损失，也可能成为计算机病毒的主要传播途径，扰乱网络秩序。

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通过一般的垃圾邮件过滤工具确实可以过滤掉大量垃圾邮件，但由于其设计往往是比较简单的“关键词过滤”，所以准确性方面存在比较大的问题。一方面，正常邮件中如果含有该类关键词，会被误判为垃圾邮件；另一方面，垃圾邮件中的关键词如果进行伪装处理，则会被过滤系统放过。

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自然语言处理在反垃圾邮件方面比关键词过滤更加智能，它通过对邮件内容的分析来判定其是否为垃圾邮件，具有比较高的准确性。比如，备受关注的贝叶斯过滤器就是基于自我学习的智能技术，通过对大量垃圾邮件和正常邮件的处理，搜集其中的垃圾词库和非垃圾词库，然后再做出目标邮件是否为垃圾邮件的判定概率。

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◆信息提取

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由于金融领域的高变动性和不可控性，由个体的人进行决策往往会具有比较高的失误率。而以算法交易（也称为自动交易、黑盒交易）等进行的决策被越来越多地应用到金融领域，比如购买基金、投资银行等活动中，算法交易可以对大额的资金进行分割，以应对市场风险和冲击。

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自然语言处理在其中则可以充分获得有效的信息，比如政策公告、交易参与者、收购价格等，将其输入算法交易中，从而带来比较可观的收益。

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◆文本情感分析

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移动互联网的发展使得人们可以获得海量的信息，信息过载已经成为一个不容忽视的现象。对个体而言，处理如此繁杂的信息几乎是不可能完成的任务，而且有时候信息的复杂性也会增加个体处理的难度。

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自然语言处理所能做的便不仅是搜集到充分的信息，而且可以从中识别出更加深层的因素，类似文本中蕴含的情感，其功能也具有巨大的市场潜力。比如，在商品的买家评价或企业的市场反馈信息中，可以挖掘到更多深层有效的价值。

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◆自动问答

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在搜索或者电商等平台中，人们要获得更加精确的信息，依靠传统的搜索引擎技术或者人工客服问答已经难以满足需求，而基于自然语言处理的自动问答技术可以有效解决这一问题。

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自动问答，顾名思义，就是计算机可以主动地回答客户的问题、回应客户的需求。首先，它能正确分析用户的问题，提取出有效的信息，然后在系统的知识库中进行检索和匹配，从而给出正确回应，像人一样理解和回复客户的问题。

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◆个性化推荐

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相关平台的大数据中囊括了用户的历史行为记录，自然语言处理则可以从中筛选出用户的兴趣爱好、购物记录、浏览时长等，从而对用户的意图有比较精准的理解和把控，进而制定针对性、个性化的推荐方案。

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比如，电商平台根据用户的浏览记录和购买行为猜测用户的购物偏好，进行精准的商品推荐；社交网站可以根据用户的关注分布和使用的移动设备型号等分析用户从属的行业，推送用户想要关注的信息；媒体平台可以根据用户的阅读时长、评论习惯等进行新闻定制服务。

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自然语言处理的最终目标是使计算机能够像人类一样理解自然语言，进而实现高度智能化。当然，自然语言处理的应用不仅限于以上场景，未来其必然面对更大的挑战，拥有更广阔的发展空间。

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智能机器人技术

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作为计算机科学的一个分支，人工智能从诞生以来，理论和技术便有了飞速发展，其应用领域更是不断壮大。目前机器人已经成为人工智能的重要研究领域，人工智能与机器人的结合，不仅能完成更加复杂、困难的工作，而且可以为经济社会的发展提供强大助力。

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在与人工智能结合之前，机器人领域的发展大致经历了三个阶段：

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●第一阶段是机器人的最初始阶段，主要体现机器的机械性和结构性，比如为了适应崎岖山路运输的机械。

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●第二阶段是在机械结构基础上添加进内部动力的阶段，比如蒸汽机等的使用。

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●第三阶段不仅采用了大规模集成电路，而且进行了比较固定的程序设定，也具备了相对初级的计算能力，能够在既定模式下进行一系列的机械操作，比如遥控无人机、数控机床等。

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而人工智能的参与，则使得机器人的发展实现了质的飞跃。智能机器人以高度集成、高度灵敏的人工智能神经单元为基础，具有超强的自主学习能力，能够在多种复杂场景中发挥其极致效用。

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◆智能机器人的研究方向

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智能机器人的研究方向主要有三个：

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（1）模式识别

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模式识别作为计算机技术的一种，是利用计算的方法将相同特征的样本划分到同一类别中。在人工智能系统中，借助先进的计算机技术，计算机系统可以模拟人类对于外部世界的感知，建立完善的智能识别系统。

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智能机器人模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，该过程需要进行信息提取、信息处理、模式分类等多个步骤。智能机器人模式识别的应用领域包括人脸识别、语音识别、文字识别等。

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（2）机器视觉

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机器视觉技术要实现的不仅是使机器人具备人类视觉的识别功能，而且需要探索识别基础上的理解功能。即智能机器人在捕捉到外界的图像信息后，能够对其进一步进行探索分析，获得更全面的追踪结果。机器视觉的研究，拥有非常广阔的发展空间，是智能机器人的重要研究方向。

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机器视觉作为一项涵盖图像处理、光学成像、传感器、机械工程技术、电光源照明、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术等综合技术，目前正处于快速发展当中，其技术可以应用到交通、科研、军事、医药、农业等国民经济的各个行业。在一些不适合人类工作的领域，机器视觉的发展将代替人类视觉。

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例如，在高温、高辐射等不适合人类工作的环境中，机器视觉可以代替人类进入工作区域，完成生产任务。对于一些微小物件的精密测量，机器视觉的表现也比人类视觉更加出色。凭借较宽的光谱响应范围，机器视觉可以捕捉到人眼无法识别的细节，让检测结果更加精准。

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（3）分布式人工智能

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分布式人工智能研究的初始目的是建立一个由多个协同合作的子系统构成的协作系统。子系统科学合理的分布不仅能够充分捕捉到需要的信息，而且能协同合作提高效率，适应更加复杂多变的环境。例如，在金融风险防控领域，对金融市场发展态势的精准评估是做出科学决策的重要前提。利用分布式人工智能可以构建一个由多个子系统构成的协作系统，将金融市场发展态势评估问题分解成N个子问题，然后将这N个子问题作为N个子任务分配给N个相应的子系统，这些子系统相互协作得出一个相对准确的结论。但对目前的分布式人工智能而言，其发展还存在一些亟须改进的地方，尤其是各个子系统无法独立工作，这降低了分布式人工智能系统的灵活性和机动性。

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◆智能机器人的实际应用

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（1）人工神经网络在机器人定位与导航中的应用

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人工神经网络即机器视觉研究的应用，指的是对人类的视觉神经系统进行模拟，使其进行信息的采集和处理。人工神经网络技术的应用具有明显的优势。比如：对于缺乏模型和明显规则的视觉信息，一般的机器计算难以处理，人工神经网络技术则可以对其进行精准、高效的处理；人工神经网络技术的信息融合性更强，能够提供更加全面的信息；对非线性系统而言，人工神经网络技术使得信息的描述更加统一。

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人工神经网络在信息感应、信息传输以及数据处理等方面的功能，使得其能完美地应用于机器人定位与导航中，大大提升了机器人定位与导航的准确性。

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（2）专家系统在机器人控制中的应用

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随着社会的发展和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求不断提高，智能机器人所取得的成果也越来越多。智能机器人虽然能够模拟人类进行感觉、识别、推理和判断，但由于智能机器人的动力学特性和环境的复杂性，有时并不能进行准确的参数设定。将专家系统引入智能机器人的控制中，则可以降低机器人的运算量，有效提升其反应速度。

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（3）进化算法在机器人路径规划中的应用

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路径规划作为运动规划的主要研究内容，在多个领域都有广泛应用。比如：GPS导航、城市道路网规划导航，以及无人机的避障突防飞行、机器人的自主无碰行动等高新科技领域。路径规划的方法很多，智能机器人的路径规划是以机器人的智能化为最终目的，进化算法在机器人路径规划中的应用，将有效地处理传统算法难以解决的复杂问题。

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语音识别技术

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语言是人类的交际工具，而人工智能的实现则需要使机器能够识别和理解人类的语言。人类语言的交流是基于一套具有共同处理规则来进行表达的沟通指令，而人机语言交互依赖的则是语音识别技术。

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语音识别技术，也称自动语音识别（automatic speech recognition, ASR），其目的是将人类的语言单位转换为计算机可以读入的编码或序列等。移动互联网的快速发展和数据处理技术的进步，带来了海量的数据，而语音识别技术将拥有广阔的发展空间，如今在工业、通信、医疗、家庭服务等领域都已经不难发现语音识别技术的身影。

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人类的语言虽然具有一定的稳定性，但仍然会因为交际双方的语言背景、经验范围、交流环境等因素的影响使得信息沟通不畅，让机器精准识别人类的语言更加困难。由于语言本身的复杂特性，以及语言传达个体存在声音、语速、语调、口音等方面的不同，语音识别技术的发展容易受到比较大的制约。

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语音识别系统的构建大致可以分成两大块：语音的训练和语音的识别。

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语音的训练可以理解为机器进行声学特征提取，从而构建其声学模型和语言模型。这一部分通常是离线完成的，一般贯穿于语音识别系统运行的始终，因为其训练往往不能一蹴而就，需要一个不断完善的过程。

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与语音的训练不同，语音的识别是在线完成的，是对用户输出的语音进行实时识别。其实际上也可以分为两个步骤：“前端”和“后端”。“前端”模块可以理解为语音的初步处理，即去除无意义的音节、进行降噪和特征提取等；“后端”模块则可以理解为“解码”的过程，即通过语音识别系统的声学模型和语言模型分析用户输入的语言，得到其中的信息。

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此外，“后端”模块除“解码”外，还可以通过对用户语言的学习，修改、完善系统的声学模型和语言模型，提高语音识别系统的准确性。

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语音识别技术涵盖的领域有人工智能、信息论、概率论、模式识别等，其主要的技术则包括特征参数提取技术、模式匹配技术和模型训练技术。其中，特征参数提取技术是在语音信号中提取出有用信息参数的技术，通过进一步的分析处理筛选出其中的关键信息；模式匹配技术是将获取的未知模式基于系统规则标准与系统模型进行匹配的技术；模型训练技术是在大量已有模式的基础上，提取出能够代表其本质特征的模型参数的技术。

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2000年以后，语音识别技术获得了比较快速的发展，如今其识别的准确性已经达到了比较理想的水平。在电脑、智能手机、智能音箱等设备中基本都配备了语音识别技术，以往操作十分烦琐的程序依靠一条语音输入便能轻松解决，使用十分便利，大大提升了用户的满意度。相信随着人工智能的发展，未来语音识别技术将拥有更广阔的施展空间。

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人工智能这五大核心技术已经实现了落地应用，形成了各自的产业链，在医疗、交通、金融、教育、工业、安防等领域均有不俗的表现，将人类从危险、重复、高压的工作环境中解脱出来，不仅保证了工作人员的人身安全，而且极大地提高了工作效率。未来，随着技术愈发成熟，这五大核心技术将在更多行业得到应用，使传统行业实现创新发展，为新基建的推进提供更强有力的技术支持与应用支持。

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2、人工智能最新技术，人工智能十大技术突破

导读：我国《人工智能标准化白皮书（2018年）》中也给出了人工智能的定义：“人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。”

人工智能的核心思想在于构造智能的人工系统。人工智能是一项知识工程，利用机器模仿人类完成一系列的动作。根据是否能够实现理解、思考、推理、解决问题等高级行为。

在未来，人工智能应用主要会体现如下几大核心技术特点。

作者：达观数据

来源：华章科技

01 机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）

RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）的定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。

与大家通常所认为的具备机械实体的“机器人”不同，RPA本质上是一种能按特定指令完成工作的软件，这种软件安装在个人计算机或大型服务器上，通过模拟键盘、鼠标等人工操作来实现办公操作的自动化。

▲图1-1 RPA是未来办公创新和发展的趋势

RPA也被形象地称为数字化劳动力（Digital Labor），是因为其综合运用了大数据、人工智能、云计算等技术，通过操纵用户图形界面（GUI）中的元素，模拟并增强人与计算机的交互过程，从而能够辅助执行以往只有人类才能完成的工作，或者作为人类高强度工作的劳动力补充。

自2015年以来，人工智能技术和RPA在同一时间大幅度发展和进步，恰好相辅相成，汇合在了一起。自然而然地，RPA和AI两者的结合运用，带来了一股非常独特的智能化应用的发展潮流，我们称之为智能RPA技术，或者IPA技术（Intelligent Processing Automation），即智能流程自动化技术（如图1-2所示）。

▲图1-2 智能RPA的构成：RPA AI=IPA

换句话说就是，RPA是基础，需要与其他技术手段整合在一起，方能实现IPA及其优势。

商业社会对流程自动化的功能的期望将与日俱增，将机器学习等AI技术运用到RPA中，将人工智能功能集成到产品套件中，以提供更多类型的自动化功能，已经成为未来RPA发展的主流趋势。

02 光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）

OCR技术是指利用电子设备（例如扫描仪或数码相机）将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。通俗地说就是，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，以获取文字及版面信息的技术。

OCR技术一般可分为如图3-1所示的5个阶段。

▲图3-1 OCR技术的5个阶段

下面具体说明OCR的识别流程。

1. 图像处理

针对图像的成像问题进行修正。常见的图像预处理过程包括：几何变换（透视、扭曲、旋转等）、畸变校正、去除模糊、图像增强和光线校正、二值化处理等。

2. 文字检测

检测文本所在位置、范围及其布局，通常还包括版面分析和文字行检测等。文字检测解决的主要问题是哪里有文字，文字的范围有多大。

文字检测采用的处理算法一般包括：Faster-RCNN、Mask-RCNN、FPN、PANet、Unet、IoUNet、YOLO、SSD。

3. 文字识别

在文本检测的基础上，对文本内容进行识别，将图像中的文本信息转化为计算机可识别和处理的文本信息。文字识别主要解决的问题是每个文字是什么。

文字识别常采用的处理算法包括：CRNN、Attention OCR、RNNLM、BERT。

4. 文本抽取

从文字识别结果中抽取出需要的字段或要素。

文本抽取常采用的处理算法包括：CRF、HMM、HAN、DPCNN、BiLSTM CRF、BERT CRF、Regex。

5. 输出

输出最终的文字识别结果或者文本抽取结果。

03 机器学习/大数据分析

机器学习/大数据分析是一种用于设计复杂模型和算法并以此实现预测功能的方法，即计算机有能力去学习，而不是依靠预先编写的代码。它能够基于对现有结构化数据的观察，自行识别结构化数据中的模型，并以此来输出对未来结果的预测。

机器学习是一种通过“监督”和“无监督”学习来识别结构化数据中的模式（例如日常性能数据）的算法。监督算法是指在根据自己的输入做出预测之前，会从输入和输出的结构化数据集来进行学习。无监督算法是指观察结构化数据，并对已识别的模式提供相关见解。

机器学习和高级分析可能会改变保险公司的游戏规则，例如，在提高合规性、降低成本结构，以及从新的见解中获得竞争优势。高级分析已经在领先的人力资源部门中得到了广泛应用，主要用于确定和评估领导者和管理者的核心品质，以便更好地预测行为、规划职业发展道路和下一任领导岗位归属。

04 自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）

计算机具有与人一样的表达能力和写作能力，它遵循某种规则，将从数据中观察到的信息转换成高质量的自然语言文本。例如，自动识别会议邮件中的主题、数字地名、人名地址并生成行程表备忘录，或者识别出合同条款的关键内容并将摘要的重点生成列表。

关于自然语言生成及自然语言处理的详细介绍，请阅读《详解自然语言处理（NLP）5大语义分析技术及14类应用（建议收藏） 》

05 智能工作流（Smart Workflow）

智能工作流是一种用于流程管理的软件工具，其中集成了由人和机器共同执行的工作，允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态，以便于管理不同组之间的切换，包括机器人与人类用户之间的切换，同时还能提供瓶颈阶段的统计数据。

随着社会和科技的不断进步，各个领域都开始逐步朝着自动化、智能化的方向快速发展。工作流相关技术的研究也越来越受重视，并广泛地应用于制造业、软件开发、银行金融、生物医学等不同领域。

工作流不但能够自动化地处理相关的活动和任务，减少人机交互处理过程中带来的潜在错误，而且能够精确化每一个处理步骤，最大化地提高生成效率，并且将工作流应用到动态、可变且灵活的应用场景当中。

近年来，在大数据、人工智能的背景下，工作流中的业务流程日趋复杂，所面临的环境和数据也日趋复杂，由需求分析引起的业务过程重新建模或由维护升级引起的过程模式变更和改进也变得越来越频繁。

在这种动态多变的复杂环境下，如何快速识别出任务，然后快速高效并有针对性地处理工作流问题，已成为目前工作流任务研究的关键问题。

RPA软件机器人在工作过程中，也会遇到很多类似的情况。工作流的复杂多变，会导致RPA作业流程的复杂多变，使其无法做到自适应，这将会大大影响RPA软件机器人的作业效率。

因此，需要通过智能工作流的技术，实现动态地调整RPA里的任务设定，以及RPA业务流程的自动变更和自动升级，在智能工作流的指导下实现自适应作业模式。

实现智能工作流的方法有很多，比如，美国J.H.Holland教授提出的基于遗传算法的工作流调度，Pandey S等提出的基于粒子群优化算法的启发式算法（PSO）可用于不同资源的智能调度。除此之外，还有很多基于自然界和仿生学的智能算法，比如，混合蛙跳算法、布谷鸟搜索算法、蝙蝠算法、人工蜂群算法等。

目前比较常见的方法是实现一种基于智能规划的工作流处理模式，该模式不再是单纯地将不同的活动当作对彼此没有影响的单独事件，而是有针对性地考虑多个事件的共同影响。

该模式充分考虑了工作流和智能规划之间的相似之处，通过智能规划推导出不同工作流任务之间的内在逻辑关系，并从其他的渠道和外部信息中充分挖掘潜在的关系。

逐步改进传统工作流中的问题，使用全新的智能规划的手段，从表面动作中挖掘出潜在的信息，过滤噪声数据，进而实现流程的自动修正，最后，通过前面得出的结论，有针对性地修改之前的RPA作业流程，实现自适应性的作业模式和作业过程。

06 认知智能体（Cognitive Agent）

认知智能体是一种结合了机器学习和自然语言生成的技术，并在此基础上加入情感检测功能以做出判断和分析，使其能够执行任务，交流沟通，从数据集中学习，甚至根据情感检测结果作出决策。换句话说，机器会像人一样产生“情感共鸣、精神共振”，真正成为一个完全虚拟的劳动力（或者智能体）。

在客服领域，英国某汽车保险公司通过使用认知智能体技术，将客户转化率提高了22%，验证错误率降低了40%，整体投资回报率达到了330%。

当然，德勤、安永等咨询公司也坦然表示，就现阶段许多企业的流程管理与系统的基础能力来看，仍存在着大量的基础建设工作有待开展。而打造智能流程自动化所需的部分核心技术（例如认知智能体等）也还停留在雏形阶段。

智能包含三个方面，分别是计算智能、感知智能和认知智能。

• 在计算智能方面，计算机的速度早已远远超过人工的效率。
• 在感知智能方面，随着OCR、NLP等技术的发展，目前也已经能够实现很多的效果。
• 但是在认知智能方面，即使在某些特定领域，自然语言的处理也已经可以得到比人工更好的成绩，但是在某些领域，特别是知识理解、知识推理、知识判断等方面，还有很多需要逐步积累、逐步完善的地方。

按照机器能否产生自我认知和机器人的适用范围，人工智能分为弱人工智能和强人工智能，其中弱人工智能里的机器没有自我意识，不具备真正的推理和独立解决问题的能力，通常只适用于解决特定条件下的某种问题。当前人工智能的研究主要在弱人工智能领域。

而在强人工智能方面，机器具有一定的自我意识，能够通过学习拓展功能。对于当前不具备的功能或者当前不了解的知识，能通过自行学习获得。

当前条件下，全面的强人工智能还面临技术能力、社会伦理等多方面的挑战，但是在某些领域的特定场景下，具备认知智能能力和学习能力的人工智能软件，不仅能够优化作业流程、快速响应、覆盖更多不同的情况，同时还能够最大限度地避免技术风险和应用风险，是一个非常有价值的研究方向。

认知智能有很多种定义，其中，复旦大学肖仰华教授曾经提到过，所谓让机器具备认知智能是指让机器能够像人一样思考，而这种思考能力具体体现在如下几个方面。

• 第一，机器具备能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力。
• 第二，机器具备能够解释数据、解释过程进而解释现象的能力。
• 第三，机器具备推理、规划等一系列人类所独有的认知能力，也就是说认知智能需要解决推理、规划、联想、创作等一系列复杂任务。

智能体是指驻留在某一环境下，能够持续自主地发挥作用，具备驻留性、反应性、社会性、主动性特征的计算实体。根据著名人工智能学者，美国斯坦福大学Hayes-Roth教授的理论“智能体能够持续执行三项功能：感知环境中的动态条件、执行动作影响环境、进行推理以解释感知信息、求解问题和决定动作”。

从前面的定义我们可以看出，认知智能体能够感知到环境中的动态条件，然后根据这些条件执行相应的动作来影响现有的环境，同时其还能够用推理来解释感知信息，求解相关问题，决定后续动作。

将认知智能体与RPA相结合，我们能够得到一个具备认知智能的机器人，它可以根据所涉及的应用系统和其他环境的变化动态感知下一步需要做的事情，同时执行相应的动作来影响对应的环境信息，实现智能录入、智能监控、智能文档处理和辅助判定。

与此同时，认知智能体通过RPA技术在处理业务的同时，还能够学习到相关的经验和知识，逐步掌握识别重点的能力。

认知智能体的研究包含了多种不同的方法，近年来，随着分布式人工智能、信息科学和网络科学的不断发展，面向动态环境下的分布式协同决策已经成为认知智能体的一个重要的研究方式。这种方式在以多无人机系统、多机器人系统为代表的典型无中心式多智能体系统中得到了广泛的应用。

与此同时，受限于自身设计，智能体对所在环境和系统常呈现出信息的部分可观测特征，而有限的智能体之间的交互和外部的约束也使得获得全局信息需要付出极高的代价。

同时，无中心式的多智能体系统在应用中呈现出了与社会网络相类似的自组结构和相应的复杂网络特征，即网络中单个智能体通常仅能连接/交互所在局部网络中的小部分智能体，传统的集中式协同模型则不再适用。

此外，类似于社会网络中人与人之间的有限信息交换便可大大提升个体的决策效率，同样的方法能否应用到相应的研究当中，也处于不断的尝试过程中。

关于作者：达观数据，中国智能RPA领域的龙头企业，独立开发了全套“RPA AI”系统，拥有核心知识产权。达观智能RPA产品是业界不依赖微软底层开发框架、未使用第三方开源框架的RPA产品。

本文摘编自《智能RPA实战》，经出版方授权发布。

延伸阅读《智能RPA实战》

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