人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否能夠順利應(yīng)用到我們的生活場景中。在人工智能領(lǐng)域，它普遍包括了機器進修、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、AR/VR七個重要關(guān)鍵技術(shù)。

一、機器進修

機器進修(Machine Learning)是一門波及統(tǒng)計學(xué)、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計算機科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，鉆研計算機怎樣模擬或達到人類的進修行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識構(gòu)造使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心。基于數(shù)據(jù)的機器進修是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，鉆研從觀測數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對前景數(shù)據(jù)或沒法觀測的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。依據(jù)進修模式、進修方法以及算法的不同，機器進修存在不同的分類方法。

二、知識圖譜

知識圖譜本質(zhì)上是構(gòu)造化的語義知識庫，是一種由節(jié)點和邊組成的圖數(shù)據(jù)構(gòu)造，以符號形式描述物理世界中的概念及其互有關(guān)系，其根本組成單位是“實體—關(guān)系—實體”三元組，以及實體及其有關(guān)“屬性—值”對。不同實體之間通過關(guān)系互相聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識構(gòu)造。在知識圖譜中，每個節(jié)點表示現(xiàn)實世界的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同品種的信息連接在一起而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的才能。

知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領(lǐng)域，須要用到異常分析、靜態(tài)分析、動態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展現(xiàn)和精準營銷方面有很大的優(yōu)勢，已成為業(yè)界的熱門工具。但是，知識圖譜的開展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問題，即數(shù)據(jù)自身有錯誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。隨著知識圖譜應(yīng)用的不斷深層，還有一系列重要關(guān)鍵技術(shù)須要突破。

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