一、人工手语叫什么
1、手语(C)是用手势比量动作，根据手势的变化模拟形象或者音节以构成的一定意思或词语，它是听力障碍还有无法言语的人（即聋哑人）互相交际和交流思想的一种手的语言，它是“有声语言的重要辅助工具”，而对于听力障碍的人来说，它则是主要的交际工具。
2、手语与语言的差别则主要在于语音这个问题上和聋哑人是否以手势进行思维。
二、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
三、人工智能包括哪些新技术
人工智能是一个非常广泛的领域，涵盖了许多不同的新技术。以下列举一些目前比较流行和研究深入的人工智能技术：
1.机器学习：通过模拟大脑神经网络的方式，让计算机自动进行学习和改进，从而使其可以识别图像、处理语音等。
2.深度学习：一种机器学习技术，通过建立多层神经网络结构来实现更高效的学习和处理。
3.自然语言处理（NLP）：利用计算机进行语言处理的技术，包括文本分析、信息检索、语义理解、机器翻译等。
4.计算机视觉：使用计算机来模拟人类视觉系统，实现图像识别、目标检测、图像分析等功能。
5.人机交互技术：包括语音识别、手势识别、虚拟现实、增强现实等技术，使计算机与人之间实现更加自然、直接的交互方式。
6.自主移动机器人：利用机器学习和计算机视觉等技术，在不需要人类干预的情况下，让机器人自主地完成任务，如无人驾驶汽车、机器人清洁工等。
7.人工智能芯片：为了更好地支持人工智能应用，设计的专门的硬件芯片，可以加速机器学习、深度学习等任务的处理速度。
四、人工智能时代人机交互方式主要是
触摸交互目前应用非常广范。触摸屏与人们的距离越来越近，真的是到了可以“触摸”的程度
语音识别技术，也被称为自动语音识别。
体感技术也可称之为动作识别，亦称作手势识别技术。
增强现实，简单的说，就是将计算机生成的信息覆盖在现实世界之上。
五、人工智能的最新技术
人工智能前沿科技包括以下几个方面：
1.深度学习（DeepLearning）：深度学习是机器学习中的一种方法，模拟人脑神经网络的工作原理，通过多层次的神经网络结构进行自动特征提取和模式识别，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
2.强化学习（ReinforcementLearning）：强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的互动学习，通过试错和奖励机制来优化决策策略。强化学习在自动驾驶、机器人控制等领域有广泛应用。
3.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）：自然语言处理是让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术，包括文本处理、语音识别、机器翻译等。自然语言处理的发展使得机器能够与人进行更自然的交流。
4.计算机视觉（ComputerVision）：计算机视觉是指让计算机能够理解和分析图像和视频的技术，包括图像识别、物体检测、人脸识别等。计算机视觉的进展使得机器能够感知和理解视觉世界。
5.自主驾驶技术（AutonomousDriving）：自主驾驶技术利用传感器、人工智能算法等技术，使汽车能够在没有人类驾驶员的情况下自主行驶。自主驾驶技术涉及到感知、决策、控制等多个领域的人工智能技术。
6.人机交互（Human-ComputerInteraction）：人机交互是指通过自然的交互方式使人与计算机进行有效沟通和合作的技术。其中包括语音识别、手势识别、虚拟现实等技术。
7.增强现实（AugmentedReality）：增强现实是将虚拟信息与真实世界进行叠加的技术，使用户能够在真实场景中获得增强的体验。增强现实在教育、娱乐、设计等领域有广泛应用。
以上只是人工智能前沿科技的一部分，随着技术的不断进步和创新，人工智能的应用领域还在不断拓展和发展。
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