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(jī)器進(jìn)修、知識圖譜、自然語言處理、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺、生物特征識別、AR/VR七個(gè)重要關(guān)鍵技術(shù)。

一、機(jī)器進(jìn)修

機(jī)器進(jìn)修(Machine Learning)是一門波及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，鉆研計(jì)算機(jī)怎樣模擬或達(dá)到人類的進(jìn)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(jī)器進(jìn)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(jìn)行預(yù)測。依據(jù)進(jìn)修模式、進(jìn)修方法以及算法的不同，機(jī)器進(jìn)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(diǎn)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(shí)體—關(guān)系—實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其有關(guān)“屬性—值”對。不同實(shí)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(gè)節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實(shí)世界的“實(shí)體”，每條邊為實(shí)體與實(shí)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(gè)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(yàn)證、組團(tuán)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(zhǔn)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(cuò)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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