人工智能技术的核心是什么？

   AI的应用范围很广，医疗，科技，汽车等等都有涉及。AI的迅速发展，带动了整个社会的发展，在大多数行业中，它是一个爆炸式的增长。以前，我们已经看到了人工智能给我们生活带来的改变，而现在人工智能所呈现的发展趋势更为突出。接下来小编就给大家介绍一下人工智能技术的核心是什么，一起来看看吧。

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人工智能技术的核心是什么？

一是预训练的高级语言模型。

人工智能技术在自然语言处理领域已经取得了很大的进展，其中最重要的一项就是“转换-注意”机制，最常见的应用就是基于转换器的双向编码器表示。这种模式功能强大，对语言的翻译、理解、概括等产生了革命性的影响。

二是机器学习操作操作平台。

机器学习已经进行了一段时间了，它是指机器在生产环境中的学习实践。尽管学习在生产环境中面临着机器“漂移”等诸多挑战，但是这次的爆发给它带来了更加复杂的变化，使人们更加全面地认识到机器学习的必要性。

三是低码和无码。

低码率和无代码技术的应用从普通应用到面向企业的人工智能垂直解决方案，实现了全面增长。有了今天低代码和无代码平台的帮助，操作人员不需要深入学习编程知识，就可以构建一

四是整套生产级人工智能应用。

科技在进步，创新总是发展的第一要素。人工智能是一种先进的智能技术，它的技术也在不断的发展和创新，它走在了科技的前沿，相信在未来人工智能将会给我们的生活带来更多的好处。

五是AI技术日臻完善，已进入工业化大规模生产阶段。

近几年来，AI技术本身以及各种商业层面的解决方案已经成熟，现在正迅速进入“工业化”阶段。随着国内外科技巨头不断加大对AI技术研发的投入，2020年全球将会出现多个AI模型工厂、AI数据工厂，并将AI技术进行模块化集成，产生大量的产出，从而最终实现对各行各业的赋能，以求产业快速转型升级，比如客户服务行业的AI解决方案可以被大规模复制应用于金融、电商、教育等行业。

近些年来，AI芯片已逐渐走向商品化，2020年将是AI芯片大规模应用的关键一年。到那时，端侧AI芯片将呈现出更低成本、更专业化和更系统集成的特点。与此同时，NPU(神经网络处理单元)将成为下一代端侧通用CPU芯片的基本模块，未来越来越多的端侧CPU芯片将采用深度学习技术作为其核心技术，进行全新的芯片规划。基于此，AI也将重新定义计算机体系结构，使AI的训练和预测计算成为异构设计的新思路。

深度学习技术已经深入渗透到各个行业并引发了大规模的应用。

目前，深度学习是人工智能领域最重要的研究内容，也是被业界公认的最有效的算法技术之一。基于深度学习的开放源代码平台大大降低了人工智能技术发展的门槛，有效地提高了人工智能应用的质量和效率。2020年，各行各业都将大规模应用深度学习技术，实施创新，加快产业转型升级步伐。

整个自然语言处理系统由语音识别，语义识别，语音合成三部分组成。在这些领域中，国内企业在语音识别和语音合成方面处于世界领先地位。

语音识别是指让计算机“听”人的声音，目前已比较成熟，特别是汉语在声调识别方面领先英语。据IBM、谷歌和微软公布的2017年词错识别率进步数据显示，它们的识别率都在94%-95%之间，而在此之前，百度、搜狗、科大讯飞等国内语音识别企业的识别率都在97%左右。

语音合成是指计算机将准备好“回复”给人的语句，通过合成音频的形式，利用扬声器进行外部播放。这是一项日臻成熟的技术，百度地图的语音导航，苹果手机的Siri助手背后都有语音合成技术支持。目前，科大讯飞的语音合成技术处于世界领先水平。2018年度，科大讯飞击败了卡内基梅隆等众多高校、科研机构和企业，连续13年获得国际语音合成大赛的冠军。

有别于语音识别“听到”的人语，语义识别更强调“听懂”。在智能系统中，当用户对智能系统说饭店名称时，系统对用户语音进行识别，搜索饭店，这就是“语音识别”；当用户对智能系统说出“自助餐”、“海鲜饭”、“连锁店”等模糊语句时，智能系统根据用户的性别、嗜好、饮食倾向等特点进行智能分析，并给出精确的推荐，这就是“语义分析”。显然，语义识别比语音识别的技术难度要高上几级。

AI创新企业正在蓬勃发展。世界各国企业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重要意义，纷纷调整发展战略。例如，谷歌在其2017年开发者年会上明确提出了发展战略从“移动优先”到“人工智能优先”的转变，微软在2017财年的报告中首次将人工智能作为公司的发展目标。AI是创新和创业的前沿领域。以上就是小编为大家介绍的人工智能技术的核心是什么，希望对您有帮助。