人工智能包含哪些技术

人工智能（Artificial Intelligence, AI）包括许多技术和方法，主要可以分为以下几类：

1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种通过样本数据训练机器系统来识别模式和规律的技术。其包括有监督学习、无监督学习、强化学习等方法。

2. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：NLP是指使计算机学会理解、分析和生成人类语言的技术。主要包括词法分析、句法分析、语义分析、语音识别等。

3. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉指让计算机系统具备识别、解析、理解和处理图像或视频的能力。这包括图像分割、目标检测、特征提取、视觉跟踪等。

4. 专家系统（Expert System）：专家系统是一种基于知识库和推理引擎的人工智能应用。它能够通过推理和决策帮助用户解决复杂的问题。

5. 智能代理（Intelligent Agent）：智能代理是指一种具有自主性、协调性和自适应性的人工智能系统。包括简单反应、模型基础反应、目标导向反应、智能反应等多种类型。

6. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种基于人造神经网络的机器学习技术，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等。

总之，人工智能包含的技术非常广泛，不断发展变化，随着各种新技术的出现和应用，人工智能应用的领域正在不断拓展。

人工智能技术包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据五大部分。

计算机视觉是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

一般来说人工智能技术包括：1、机器学习；2、知识图谱；3、自然语言处理；4、人机交互；5、语音识别；6、计算机视觉。 

1、机器学习

机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

2、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

3、自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

4、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

5、语音识别

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。

语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。

6、计算机视觉

计算机视觉是人工智能的一个领域，可训练计算机解释和理解视觉世界。借助摄像机和视频中的数字图像以及深度学习模型，机器可以准确地识别和分类对象，然后对它们“看到的”做出反应。