程式設計師轉AI工程師很難嗎？這6個技術是關鍵

** 機械學習 **

機械學習是多領域交叉的學科，可以從學習模式和學習方法上面進行分類，學習模式將機器學習分類為監督學習、無監督學習和強化學習等，學習方法可以將機器學習分為傳統機器學習和深度學習。

機器學習按學習方式分為監督學習、無監督學習和強化學習。

機器學習是一門涉及統計學、系統識別、逼近理論、神經網路、最佳化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科。它研究計算機如何模擬或實現人類的學習行為，以獲得新的知識或技能，重新組織現有的知識結構並使其持續。提高其效能是人工智慧技術的核心。基於資料的機器學習是現代智慧技術中最重要的方法之一。根據不同的學習模式、學習方法和演算法，機器學習有不同的分類方法。

 

** 知識圖譜 **

知識圖譜本質上是語義網路（ Semantic Network ）的知識庫”。但這有點抽象，所以換個角度，從實際應用的角度出發其實可以簡單地把知識圖譜理解成多關係圖。

本質上來說知識圖譜是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖資料結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關係，其基本組成單位是 “實體—關係—實體”三元組，以及實體及其相關“屬性—值”對。不同實體之間透過關係相互聯結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節點表示現實世界的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關係”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的資訊連線在一起而得到的一個關係網路，提供了從“關係”的角度去分析問題的能力。

知識圖譜可用於反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領域，需要用到異常分析、靜態分析、動態分析等資料探勘方法。特別地，知識圖譜在搜尋引擎、視覺化展示和精準營銷方面有很大的優勢，已成為業界的熱門工具。但是，知識圖譜的發展還有很大的挑戰，如資料的噪聲問題，即資料本身有錯誤或者資料存在冗餘。隨著知識圖譜應用的不斷深入，還有一系列關鍵技術需要突破。

 

** 自然語言處理 **

自然語言處理是電腦科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通訊的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。

機器翻譯

機器翻譯技術是指利用計算機技術實現從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基於統計的機器翻譯方法突破了之前基於規則和例項翻譯方法的侷限性，翻譯效能取得巨大提升。基於深度神經網路的機器翻譯在日常口語等一些場景的成功應用已經顯現出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表徵和知識邏輯推理能力的發展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領域取得更大進展。

語義理解

語義理解技術是指利用計算機技術實現對文字篇章的理解，並且回答與篇章相關問題的過程。語義理解更注重於對上下文的理解以及對答案精準程度的把控。隨著 MCTest 資料集的釋出，語義理解受到更多關注，取得了快速發展，相關資料集和對應的神經網路模型層出不窮。語義理解技術將在智慧客服、產品自動問答等相關領域發揮重要作用，進一步提高問答與對話系統的精度。

問答系統

問答系統分為開放領域的對話系統和特定領域的問答系統。問答系統技術是指讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流的技術。人們可以向問答系統提交用自然語言表達的問題，系統會返回關聯性較高的答案。常常用於企業的智慧電話機器人開發之中，基於關鍵詞識別和爬蟲的索引找出一一對應的語句，然後進行答覆。問答系統目前已經有了不少應用產品出現，大多是在實際資訊服務系統和智慧手機助手等領域中的應用，這是人工智慧較為成熟的一個領域，在不斷市場化擴張的同時，機遇與挑戰並存，一款智慧電話機器人好不好用同樣需要面臨自然語言處理的四大挑戰：

1. 詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性；

2. 新的詞彙、術語、語義和語法導致未知語言現象的不可預測性；

3. 資料資源的不充分使其難以覆蓋複雜的語言現象；

4. 語義知識的模糊性和錯綜複雜的關聯性難以用簡單的數學模型描述，語義計算需要引數龐大的非線性計算

 

** 人機互動 **

人機互動是人工智慧領域的重要外圍技術。主要研究人與計算機之間的資訊交換，包括人與計算機、計算機與人之間的資訊交換。人機互動是一門與認知心理學、人機工程學、多媒體技術和虛擬現實技術密切相關的綜合性學科。傳統的人與計算機之間的資訊交換主要依賴於互動裝置，包括鍵盤、滑鼠、操縱桿、資料服裝、眼球跟蹤器、位置跟蹤器、資料手套、壓力筆等輸入裝置，以及印表機、繪圖儀、顯示器、頭盔顯示器、揚聲器等輸出裝置。 . 人機互動技術除了傳統的基本互動和圖形互動外，還包括語音互動、情感互動、體感互動和腦機互動。

 

** 計算機視覺 **

計算機視覺是利用計算機模擬人的視覺系統的科學。它使計算機能夠提取、處理、理解和分析與人類相似的影像和影像序列。汽車駕駛、機器人、智慧醫療等領域需要透過計算機視覺技術從視覺訊號中提取和處理資訊。近年來，隨著深度學習的發展，預處理、特徵提取和演算法處理逐漸融合，形成了一種端到端的人工智慧演算法技術。根據所解決的問題，計算機視覺可分為五類：計算成像、影像理解、三維視覺、動態視覺和影片編解碼。

目前，計算機視覺技術發展迅速，具有初步的產業規模。未來計算機視覺技術的發展將面臨以下挑戰：

首先，如何更好地將不同的應用領域與其他技術結合起來，計算機視覺可以廣泛地利用大資料來解決一些問題，這些問題已經逐漸成熟，可以超越人類，但在某些問題上不能達到高精

度。

其次，如何減少計算機視覺演算法的開發時間和人力成本。目前，計算機視覺演算法需要大量的資料和人工標記，並且需要較長的研究和開發週期，才能在應用領域達到要求的精度和耗時。

如何加快新演算法的設計和開發。隨著新的成像硬體和人工智慧晶片的出現，針對不同晶片和資料採集裝置的計算機視覺演算法的設計和開發也是一個挑戰。

 

** 生物特徵識別技術 **

生物識別技術是指透過個體的生理或行為特徵來識別和鑑別個體身份。從應用過程來看，生物特徵識別通常分為註冊和識別兩個階段。在註冊階段，人體的生物特徵資訊由指紋、人臉等光學資訊、話筒語音等聲學資訊、資料預處理和特徵提取技術等感測器採集，並儲存相應的特徵。

 

在識別過程中，根據配準過程將識別器作為資訊採集、資料預處理和特徵提取，然後將提取的特徵與儲存的特徵進行比較，完成識別。從應用任務的角度來看，生物特徵識別一般分為識別和確認任務。識別是指從儲存庫中識別待識別人員身份的過程，這是一對多的問題。識別是指透過將資訊與儲存庫中特定的個人資訊進行比較來識別待識別人員的過程。