人工智能三领域 人工智能的三大领域

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一、人工智能技术的三大结合领域

1、人工智能是一门新兴的技术学科,它研究和开发用于模拟人类智能的扩展和扩展的理论、方法、技术和应用系统。

2、人工智能研究的目标是让机器执行一些复杂的任务,这些任务需要聪明的人来完成。也就是说,我们希望机器可以代替我们来解决一些复杂的任务,不仅仅是重复的机械活动,而是一些需要人类智慧才能参与的任务。在本文中,我将解释人工智能技术的三个主要方向,即语音识别,计算机视觉和自然语言处理。

二、人工智能领域都有哪些

智能分类主要针对文本处理,应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件,且案件类型较多样的场景,比如城管事件中有很多这样的分类。

智能语音针对语音进行处理,应用方向主要为语音识别。

智能视频识别针对视频进行处理,主要用于视频流的分析。

机器人应用目前还是比较多,商场、医院、交通枢纽有指引机器人,政务办事大厅有政务事项办理机器人,城市管理有智能清扫机器人、排污机器人,接待室里有讲解机器人等,机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。

人脸识别技术其实不需要多说,现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证,比如扫脸支付、进站检票、证券开户。

三、人工智能涉及领域包括GIS吗

从机器翻译到语音、图像识别,再到无人驾驶,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术正在深入影响着我们的工作和生活。人工智能被视为与计算机、互联网相提并论的重大技术创新,已成为IT企业发展的重要目标,也是国际竞争的新焦点。聚焦GIS领域,人工智能对GIS技术的发展和应用产生了哪些巨大影响,如何驱动GIS未来发展?以下为大家分享GIS基础软件“BitCC”五大技术体系之人工智能GIS技术体系。

在AI与GIS融合的道路上,超图软件不断进行技术创新和探索,2018年推出AIGIS技术,2019年进一步构建了AIGIS技术体系:

1、GeoAI:融合AI的空间分析与处理;

2、AIforGIS:AI赋能GIS,即基于AI技术,增强和优化GIS软件功能;

3、GISforAI:GIS赋能AI,即基于GIS技术,将AI分析结果进行进一步处理分析与空间可视化展现。

基于统计学、机器学习和深度学习等人工智能基础理论与算法,面向地理空间领域问题,超图软件创新实现了一系列人工智能GIS功能,使其服务于GIS空间数据处理、分析、挖掘与综合建模。SuperMapGIS10i产品以丰富的空间统计功能为基础,主要在空间机器学习、空间深度学习两个方面深化与丰富GeoAI功能,支持人工智能GIS应用。

机器学习是现阶段人工智能的研究核心,可以让计算机实现自动“学习”。机器学习领域的三类典型问题包括聚类、分类和回归,因此主要面向这三类基本问题展开空间机器学习的研究。

目前提供的空间机器学习算子包括空间热点分析、空间密度聚类、基于森林的分类与回归分析、广义线性回归分析,帮助解决商业热点区域探查、住宅小区集聚分析、动植物适生区域识别、自然灾害易发区推测、城市不同区域房价预测等自然与社会问题。为了支持空间大数据计算,还将机器学习算法与分布式计算进行有效结合,大幅度提升了空间机器学习的性能。

深度学习是机器学习技术的一个分支,可以让计算机模拟人脑的机制进行学习。由于深度学习技术在计算机视觉、图像理解方面已展现较好应用效果,因此,超图将其应用于遥感影像分析领域,可提高影像处理效率及准确性。SuperMapGIS10i新增了基于深度学习的影像数据检测、分类、提取等算法,包括目标检测、二元分类、地物分类和场景分类等,可用于影像建筑物、道路提取、土地利用分类、局部气候分区,可广泛应用于城市规划、气象建模等领域。

图3基于空间深度学习的影像建筑物提取

由于地理信息应用的多样性,当基础模型不能完全满足用户需求时,便可以用提供的流程工具来训练自己的模型。

机器学习的一般应用步骤是选择模型—训练模型—使用模型,因此相应的GeoAI功能使用需要经历从数据准备到模型应用的完整流程,如下图所示。而SuperMapGIS10i的组件、桌面、服务器产品分别都提供了支持数据准备、模型构建、模型应用的人工智能GIS工作流程工具,方便软件使用者根据自己的数据与应用场景训练和使用自有模型。

AIforGIS,即基于AI技术增强和优化GIS软件功能。比如将AI技术应用到一些GIS传统业务中,实现GIS软件功能的智能进化。

目前SuperMap主要提供四个方面的功能:AI属性采集、AI测图、AI配图和AI交互。

AI属性采集功能可以帮助用户进行视频图像等多类目标的AI识别,例如高效采集违章停车、小广告、井盖等数据;AI测图功能提供更低成本、更为便捷的室内测图服务;AI配图功能为用户免去手工配图的繁琐流程,通过简单操作,进行风格迁移,就可以得到相对满意的地图风格;AI交互功能更是包括使用语音操控、隔空手势等丰富的交互方式,玩转GIS功能。

人工智能在不断发展的道路上,也需要不断吸收融合其他的技术,如GIS。GIS可以将更多空间可视化和空间分析能力赋予AI,将AI分析结果在GIS软件中进行进一步处理与分析。

GIS可以将空间可视化赋能AI,例如交通流量监控、城市管理部件与案件等地图可视化应用,可为决策者提供更直观的信息表达形式;GIS还可以将空间分析赋能AI,例如可进行地理围栏实时告警,车辆行驶路线追踪等,携手AI为用户提供更大价值。

未来,超图软件会持续进行AI技术与GIS技术的深度融合,增加更多的方法和工具,基于AI技术促进GIS业务的深化应用。一方面,AIGIS会持续与深度学习、机器学习等方面的研究相结合,使其逐渐走向成熟;另一方面,AIGIS也会与AutoML、AIPaaS等为代表的AI新技术不断碰撞融合。随着人工智能技术不断蓬勃发展及与GIS的结合不断深入,未来的AIGIS也将从弱人工智能走向通用人工智能。我们将Gartner2019AI光环曲线中的研究方向划分为,AIGIS初步探索涉及的内容,以及AIGIS未来探索的内容两个部分。

注:原文标题《人工智能GIS技术体系来袭》,刊登于《超图通讯》2019年12月刊,作者:超图研究院大数据与AI研发中心郑美玲卢浩

四、三大新兴领域分别是什么

一、三大新兴领域分别是物联网、生物产业、新能源产业。

二、新兴领域通常具有三个特点:1、时代性。每个新兴领域的形成、发展和演变,都建立在特定的历史条件和生产力发展水平上,曾经的新兴领域可能成为当前的传统领域,而现在的新兴领域也将成为未来的传统领域。

2、先进性。新兴领域大多孕育脱胎于传统领域,但其发展演变过程,反映了不同时代最先进生产力和战斗力的发展要求,体现了生产力与生产关系的辩证统一规律。

3、融合性。新兴领域是认知域、物理域、信息域、产业域等综合构成的统一整体。

五、人工智能细分领域有哪些

1、人工智能细分领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统、智能控制、机器人技术等。

2、机器学习是人工智能的核心,涉及到数据分析、模式识别和预测等。

3、自然语言处理关注计算机与人类语言的交互,包括语音识别、语义理解和机器翻译等。

4、计算机视觉致力于让计算机理解和解释图像和视频。专家系统利用专家知识和推理技术解决复杂问题。

5、智能控制涉及自动化和控制理论,用于优化和改进系统性能。

6、机器人技术则关注制造和设计智能机器人,使其能够执行各种任务。

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