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⼈⼯智能领域技术，主要包含了哪些核⼼技术？
从语⾳识别到智能家居，从⼈机⼤战到⽆⼈驾驶，⼈⼯智能的“演化”给我们社会上的⼀些⽣活细节，带来了⼀次⼜⼀次的惊喜，未来更多智能产品依托的⼈⼯智能技术会发展成什么样呢?让我们来看看2018⼈⼯智能标准化⽩⽪书⾥⾯，对⼈⼯智能关键技术的定义。
⼀、机器学习
机器学习(MachineLearning)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。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、⽆监督学习和强化学习等。
根据学习⽅法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
⼆、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。
三、⾃然语⾔处理
中国国家医学考试网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。
机器翻译
2021国考准考证打印机器翻译技术是指利⽤计算机技术实现从⼀种⾃然语⾔到另外⼀种⾃然语⾔的翻译过程。基于统计的机器翻译⽅法突破了之前基于规则和实例翻译⽅法的局限性，翻译性能取得巨⼤提升。基于深度神经⽹络的机器翻译在⽇常⼝语等⼀些场景的成功应⽤已经显现出了巨⼤的潜⼒。随着上下⽂的语境表征和知识逻辑推理能⼒的发展，⾃然语⾔知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更⼤进展。
语义理解
语义理解技术是指利⽤计算机技术实现对⽂本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下⽂的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经⽹络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品⾃动问答等相关领域发挥重要作⽤，进⼀步提⾼问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像⼈类⼀样⽤⾃然语⾔与⼈交流的技术。⼈们可以向问答系统提交⽤⾃然语⾔表达的问题，系统会返回关联性较⾼
新疆考试的答案。尽管问答系统⽬前已经有了不少应⽤产品出现，但⼤多是在实际信息服务系统和智能⼿机助⼿等领域中的应⽤，在问答系统鲁棒性⽅⾯仍然存在着问题和挑战。
⾃然语⾔处理⾯临四⼤挑战：
⼀是在词法、句法、语义、语⽤和语⾳等不同层⾯存在不确定性;
⼆是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语⾔现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语⾔现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以⽤简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞⼤的⾮线性计算
四、⼈机交互
2021国考公务员报名入口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。
五、计算机视觉
计算机视觉是使⽤计算机模仿⼈类视觉系统的科学，让计算机拥有类似⼈类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能⼒。⾃动驾驶、机器⼈、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的⼈⼯智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五⼤类。
河北职称考试网⽬前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要⾯临以下挑战：
⼀是如何在不同的应⽤领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以⼴泛利⽤⼤数据，已经逐渐成熟并且可以超过⼈类，⽽在某些问题上却⽆法达到很⾼的精度;
⼆是如何降低计算机视觉算法的开发时间和⼈⼒成本，⽬前计算机视觉算法需要⼤量的数据与⼈⼯标注，需要较长的研发周期以达到应⽤领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与⼈⼯智能芯⽚的出现，针对不同芯⽚与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之⼀。
六、⽣物特征识别
⽣物特征识别技术是指通过个体⽣理特征或⾏为特征对个体⾝份进⾏识别认证的技术。从应⽤流程看，⽣物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对⼈体的⽣物表征信息进⾏采集，如利⽤图像传感器对指纹和⼈脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进⾏采集，利⽤数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进⾏处理，得到相应的特征进⾏存储。
识别过程采⽤与注册过程⼀致的信息采集⽅式对待识别⼈进⾏信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进⾏⽐对分析，完成识别。从应⽤任务看，⽣物特征识别⼀般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别⼈⾝份的过程，是⼀对多的问题；确认是指将待识别⼈信息与存储库中特定单⼈信息进⾏⽐对，确定⾝份的过程，是⼀对⼀的问题。
⽣物特征识别技术涉及的内容⼗分⼴泛，包括指纹、掌纹、⼈脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种⽣物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语⾳识别、机器学习等多项技术。⽬前⽣物特征识别作为重要的智能化⾝份认证技术，在⾦融、公共安全、教育、交通等领域得到⼴泛的应⽤。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核⼼的新型视听技术。结合相关科学技术，在⼀定范围内⽣成与真实环境在视觉、听觉、触感等⽅⾯⾼度近似的数字化环境。⽤户借助必要的装备与数字化环境中的对象进⾏交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显⽰设备、跟踪定位设备、触⼒觉交互设备、数据获取设备、专⽤芯⽚等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征⾓度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利⽤技术、交换与分发技术、展⽰与交互技术以及技术标准与评价体系五个⽅⾯。获取与建模技术研究如何把物理世界或者⼈类的创意进⾏数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术；分析与利⽤技术重点研究对数字内容进⾏分析、理解、搜索和知识化⽅法，其难点是在于内容的语义表⽰和分析；交换与分发技术主要强调各种⽹络环境下⼤规模的数字化内容流通、转换、集成和⾯向不同终端⽤户的个性化服务等，其核⼼是开放的内容交换和版权管理技术；展⽰与交换技术重点研究符合⼈类习惯数字内容的各种显⽰技术及交互⽅法，以期提⾼⼈对复杂信息的认知能⼒，其难点在于建⽴⾃然和谐的⼈机交互环境；标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编⽬、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
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