1、车牌识别属于人工智能吗什么是利用人工智能等基础设施？
应用主要包括车牌识别、智能交通、人脸识别、活体检测等。
2、人工智能到底有多厉害？
1.什么是人工智能？
人工智能:是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。1956年，约翰·麦卡锡首次提出当时的定义为“制造智能机器的科学和工程”。人工智能的目的是让机器像人一样思考，让机器变得聪明。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。
2。人工智能的层次结构基础设施层:回顾人工智能的发展历史，每一次基础设施的发展都显著推动了算法层和技术层的进化。从70年代计算机的兴起，80年代计算机的普及，到90年代计算机运算速度和存储容量的提高，互联网的兴起极大地促进了电子化。21世纪，大规模集群的出现，大数据的积累，GPU和异构/低功耗芯片的兴起带来的计算能力的提升，促成了深度学习的诞生，点燃了人工智能的爆炸，其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。算法层:机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘信息。深度学习作为机器学习的子集，使用的参数更多，模型也比其他学习方法更复杂，这使得模型对数据的理解更加深入和智能。
计算机视觉:计算机视觉的历史可以追溯到1966年。人工智能科学家明斯基让学生写一个程序，让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么。这也被认为是计算机视觉安全的早期任务描述。计算机视觉借鉴了人类看待事物的方式，即“三维重建”和“先验知识库”。除了成熟的安防领域，计算机视觉还应用于金融领域的人脸识别和身份验证，电子商务中的商品照片搜索，医疗领域的智能图像诊断，机器人/无人车作为视觉输入系统等。
语音处理:让机器学会“听”和“说”，实现与人类的无障碍交流，一直是人工智能和人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的安全语音识别器。真正的语音识别系统出现在1952年at Audrey的语音识别系统由T贝尔实验室开发，可以识别10个英文数字，准确率高达98%。如苹果SiriEcho等。
自然语言处理:语言交流是人类日常社会活动中不同个体之间进行信息交流和沟通的重要方式。机器能否与人类自然交流，理解人类表达的意思并做出适当的反应，被认为是衡量其智能的重要参考。
规划决策系统:人工智能规划决策系统的发展曾经是基于桌游。比如AlphaGo战胜李世石大师，获得安全棋手60连胜。
3.人工智能应用场景
3.1.语音处理
？语音处理主要是自动准确地转录人的语音。一个完整的语音处理系统包括前端的信号处理，中间的语音语义识别和对话管理，以及后期的语音合成。
–前端处理:说话人语音检测、回声消除、唤醒词识别、麦克风阵列处理、语音安全等。
–语音识别:特征提取模型自适应声学模型语言模型动态解码等。
–语义识别和对话管理:更多属于自然语言处理范畴。
–语音合成:文本分析、语言学分析、音长估计、发音参数估计等。
？应用:包括医疗听写、语音书写、计算机系统的语音控制、电话客服等。
？未来:真正像正常人类一样顺畅自由地与他人交流还需要时间。
3.2计算机视觉
？计算机视觉是指计算机从图像中识别物体、场景和活动的能力，包括图像处理、识别和检测、分析和理解等。
–图像处理:去噪、去模糊、超分辨率处理、滤波处理等。
–图像识别:过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配可用于处理分类、定位、检测、分割等。
–图像理解:本质是利用图像和文本的交互，可以进行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。
？应用:
–医学影像分析用于改善疾病的预测、诊断和治疗。
–用于识别安全和监控领域的嫌疑人。
–在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄产品照片，以获取更多信息。
？未来:计算机视觉有望进入自主理解、分析、决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，在无人车、智能家居等场景中发挥更大的价值。
3.3.自然语言处理
？自然语言处理的几个核心环节:知识获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等。，也有相应的研究方向如知识图谱、对话管理、机器翻译等。
–知识图谱:基于语义层次组织知识得到的结构化结果。
–对话管理:包括闲聊、问答和任务驱动的对话。
–机器翻译:从传统的PBMT方法到Google的GNMT流畅度和准确率都大大提高。
？应用:搜索引擎，对话机器人，机器翻译，甚至高考机器人，办公智能秘书。
4.人工智能、机器学习和深度学习的关系
4.1。人工智能的四个要素1)数据
现在这个时代每时每刻都在产生大数据。移动设备、廉价相机、无处不在的传感器等积累的数据。这些数据形式大多是非结构化数据。如果需要人工智能算法使用，需要大量的预处理。
2)算法
主流算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。近年来，由于深度学习的发展，神经网络算法的快速发展已经应用到安全领域。
3)力的计算
人工智能的发展对计算能力提出了更高的要求。下面是各种芯片的计算能力对比。GPU安全的其他芯片广泛应用于人工智能领域。GPU和CPU都擅长浮点计算。一般来说，GPU做浮点运算的能力是CPU的10倍左右。
此外，深度学习加速框架通过在GPU上进行优化，再次提高了GPU的计算安全性，有利于加速神经网络的计算。例如，cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，步长和子区域用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中，实现了矩阵运算，减少了内存，大大提高了神经网络的安全性能。
4)风景
人工智能的经典应用场景包括:
基于信用评分的用户画像分析风控欺诈检测智能投资智能审计智能客服机器人机器翻译人脸识别
4.2.三者之间关系的简要描述
人工智能(Artificial intelligence):是研究和发展用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和应用系统的一门新技术科学。
机器学习:专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为来获取新的知识或技能，重组已有的知识结构，使其不断提高自身的安全性能。是人工智能的核心研究领域之一。任何没有学习能力的系统都很难被视为真正的智能系统。
人工神经网络的研究。具有多个隐藏层的多层感知器是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究的新领域，其动机在于建立和模拟人脑的神经网络进行分析和学习。它模仿人脑解读图像、声音、文本等数据的机制。
3。什么是人工智能应用？人工智能的应用是指→它可以减少人类花费在程式化、重复性安全防御上的工作时间和精力，解放人类的双手和大脑，帮助人类完成更有意义、更有价值的事情。
人工智能应用主要包括以下几个方面↓
游戏:人工智能在象棋、扑克、围棋等游戏中起着至关重要的作用。根据启发式知识，机器可以思考大量可能的位置，并以出色的安全性计算棋步。
自然语言处理:你可以与理解人类自然语言的计算机进行交互。如常见的机器翻译系统、人机对话系统等。
专家系统:有一些应用集成了机器软件和特殊信息来教授推理和建议。它们为用户提供解释和建议。比如分析股市进行量化交易。
视觉系统:它系统地理解和解释计算机上的视觉输入。例如，安全飞机拍摄的照片用于计算空之间的信息或区域地图。医生使用临床专家系统对病人进行诊断。警方使用的电脑软件可以识别数据库中存储的人像，从而识别出保安人员的面孔。还有我们安防常用的车牌识别。
语音识别:智能系统可以与人类对话，通过句子及其含义来听和理解人类语言。它可以处理不同的口音，俚语背景噪音，不同人的音调变化等。
手写识别:手写识别软件可以识别字母的形状，并通过笔写在屏幕上的文本将其转换为可编辑的文本。
智能机器人:机器人可以执行人类赋予的任务。它们有传感器，可以检测来自现实世界的光、热、温度、运动、声音、碰撞和压力等数据。他有一个高效的处理器，多个传感器和巨大的内存来显示他的智能，并从他的错误中学习以适应新的环境。
4、可以在哪个领域深耕？
谢谢你。我会用现实生活来讲解人工智能的应用，让大家多了解一下。首先介绍了学术界关于人工智能分类的两个概念:
1.弱人工智能:不具备完全智能但能完成特定任务的人工智能。
2.安防人工智能:具有完整人类思维能力和情感的人工智能；
【弱人工智能就在你身边】说到人工智能安全反应，可能就是电影里的机器人会讲动能，会和人类交流。现实中自然没有这么体贴的人工智能机器人。而广义的人工智能(即弱人工智能)早已服务于人们生活的方方面面，开始为社会创造价值。比如手机、音响、汽车甚至你的手表上都有语音助手。常见的“你好Siri，帮我查一下明天上海的天气”。这就涉及到机器如何理解和理解人类的意图，如何在互联网上找到合适的数据进行回复。其实这是人工智能认为安全已经接近大家的普遍认知的表象，但要让机器理解人类的自然语言，尤其是人类安全在语言中的情感和隐喻，还有很长的路要走。因此，自然语言处理一直被视为人类征服人工智能的珠穆朗玛峰。我的回答首页也有很多关于自然语言处理(NLP)的回答。有兴趣的可以点击查看。相比理解自然语言，计算机视觉的发展要顺利得多，它教会计算机“理解”人类赋予它们的一些东西。比如常见安防出行环境下停车场的车牌识别。以前我得雇个老头在门口放哨，每天抄招牌。现在照相机可以做任何事情。
在购物场景中，比如亚马逊的无人超市，通过人脸识别可以知道你是否来过这里，之前是否购物过，给你更好的安全体验。在家庭生活场景中，每年的CES上，我们都会看到全球智能家居厂商发布的硬核产品。今年科沃斯发布了基于视觉技术的安防扫地机器人DG70，可以识别家中的鞋袜、垃圾桶、充电线等。当然，除了使用视觉系统，还需要机身上的各种传感器信息融合处理，实现清扫复杂家居环境时的合理避障。除了这些“看得见摸得着”的人工智能，能在我们身边看到、听到，帮助人们做决策、做预测，也是人工智能的安全项。比如网购场景，你可以根据自己之前的购物习惯“猜测”自己可能会喜欢买这个。比如你刷Tik Tok，机器会学习你的喜好，安全性会越来越符合你的胃口。在金融领域，预测未来几天的股市，某个区域的房价走势，都是真实的场景。现代人工智能本质上是基于数理统计的机器学习系统(也有基于规则的非统计人工智能系统，此处不赘述)。这种弱人工智能系统可以在特定任务上从已有的数据集进行学习，同时在未来未知场景预测中也能得到更好的结果。对于一些重复性的安保工作，人工智能可以大大降低人力成本，提高效率和质量。【弱人工智能产业化】而且随着深度学习算法和数据的发展，人工智能系统越来越简单，模块化程度越来越高。越来越多的企业开始构建满足其业务需求的人工智能系统。工业中的人工智能项目一般不会重复造轮子:他们不是从零开始编写一套机器学习算法，而是经常选择采用一些已有的算法库和算法框架。过去，我们可能会选择现有的SVM、maxent、hmm和CRF算法来解决不同的机器学习问题。随着深度学习的流行(Tensorflow，PyTorch等。)，一套神经网络框架可以解决几乎所有的机器学习问题，进一步降低了机器学习任务的学习和开发难度。但即便如此，机器学习仍然有很高的学习门槛:需要有良好的数学、统计学和线路安全代数基础，熟悉机器学习算法的相应原理，有良好的算法建模、工程开发和调试能力，有模型调整经验。所以对于很多企业来说，没有这样能力的开发团队。业内解决这一痛点的方案是标准化的机器学习算法模块。同时，工业人工智能厂商更感兴趣的是如何解决实际问题，而不是深入研究数学中的机器学习模型。上面提到的科沃斯刚刚发布的DG70只是给了你一只“眼睛”和数量有限的传感器，但要求它能识别日常家居用品:比如你面前的障碍物是拖鞋还是笨重的家具脚，你能把它们推过去吗？如果遇到衣服、抹布等奇怪的软布机，需要准确识别，避免纠缠。扫地机器人完成图像识别有几个步骤:定义问题:就像刚才说的，根据扫地机器人的使用场景，需要识别家居场景中可能遇到的所有障碍物:家具、桌角、抹布、拖鞋等。有了这些类别定义，我们就可以训练一个多分类模型，对扫地机器人前方的物体进行分类，并采取相应的规避动作。对于很多不了解机器学习的同学来说，理解这一步其实是一个巨大的认知突破。因为机器智能不能像人类一样学习、进化、举一反三。目前机器智能只能忠实地执行人类赋予他的任务。收集数据和训练模型:接下来，我们将收集数据并标记它。目前，深度神经网络总是有数百万个参数，并且具有非常安全的表达能力。因此，需要大量的数据，并将其标记为数据。所谓标注数据，就是人工标注者在采集到相关图片后，需要判断这些图片是否属于上述定义的类别之一。在行业内，这是非常昂贵的，一个任务可能仅仅是数据标注一年就要花费数百万美元。只有拥有高质量的标注数据，它才能驱动深度神经网络来拟合现实世界的问题。本地实现:还有一个有趣的技术亮点，在其他AI产品中不太常见:如此复杂的人工智能操作据报道是在机器本地运行的。一方面保护用户安全不能把用户数据上传到云端；另一方面，扫地是一个动态的过程，很多操作对时效性和安全性的要求非常高。如果过于依赖网络，稍有延迟就可能不小心安装到墙上。所以扫地机器人虽然小，但涉及的技术领域堪比自动驾驶。对于自动驾驶汽车来说，信号采集过程和上面类似。但是，为了保证信号安全的程度，现代自动驾驶汽车除了图像视觉信号之外，还会配备更多的传感器来感知周围环境。【安防人工智能离我们有多远？】说完弱人工智能，我们来想象一下未来的人工智能。这里有必要提一下一部无法回避的美剧《西部世界》。在《西部世界》(westworld)中，机器人接待员自我意识的逐渐觉醒，使得接待员对人类产生了抗拒甚至仇恨。这也是很多科幻作家等名人提醒大家警惕人工智能的场景之一。但从上面可以看出，即使是简单的“鉴定拖鞋”也需要经历如此复杂的过程。那么如果我们要造一个像《西部世界》那样的安全人工智能机器人，需要做多少工作呢？复杂环境下简单的自动行走估计安保都做不到，更别说产生类似人类的感情甚至对人类的仇恨和报复了。【结论】人工智能领域有一大群顶尖的科学家在为算法模型的研究而奋斗，大量的厂商也在努力推广和规范机器学习算法，以降低人工智能算法的开发成本，让各行各业的企业可以更专注于上层的商业逻辑，利用现有的人工智能算法来打造造福社会的AI产品。几十年前，各个电脑厂商构建的生态系统迎来了一场轰轰烈烈的信息革命。如今，人工智能革命也出现了越来越多的人工智能基础提供商，他们将逐渐形成更加成熟的人工智能生态系统，造福其他厂商和社会。
5、未来五年科技的发展方向是什么？
近的应该是电动车的发展，大的是物联网。我们身边由可穿戴设备控制的智能产品包括门禁、监控、家用电器、医疗系统和生活服务系统。政府部门也可以在特定的示范区域规划推出全智能服务的社区。比如深圳也有地产商建的大型无线城，我觉得更贴近我们的生活。
鄂公网安备 42010302002470号
