計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人和語音識別是人工智能的核心。

　　1、計算機視覺是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。計算機視覺技術運用由圖像處理操作及其他技術所組成的序列，來將圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務。比如，一些技術能夠從圖像中檢測到物體的邊緣及紋理，分類技術可被用作確定識別到的特征是否能夠代表系統已知的一類物體。

　　2、機器學習指的是計算機系統無須遵照顯式的程序指令，而只依靠數據來提升自身性能的能力。其核心在于，機器學習是從數據中自動發現模式，模式一旦被發現便可用于預測。比如，給予機器學習系統一個關于交易時間、商家、地點、價格及交易是否正當等信用卡交易信息的數據庫，系統就會學習到可用來預測信用卡欺詐的模式。處理的交易數據越多，預測就會越準確。

　　3、自然語言處理是指計算機擁有的人類般的文本處理的能力。比如，從文本中提取意義，甚至從那些可讀的、風格自然、語法正確的文本中自主解讀出含義。一個自然語言處理系統并不了解人類處理文本的方式，但是它卻可以用非常復雜與成熟的手段巧妙處理文本。例如，自動識別一份文檔中所有被提及的人與地點；識別文檔的核心議題；在一堆僅人類可讀的合同中，將各種條款與條件提取出來并制作成表。以上這些任務通過傳統的文本處理軟件根本不可能完成，后者僅針對簡單的文本匹配與模式就能進行操作。

　　4、機器人是將機器視覺、自動規劃等認知技術整合至極小卻高性能的傳感器、制動器以及設計巧妙的硬件中，這就催生了新一代的機器人，它有能力與人類一起工作，能在各種未知環境中靈活處理不同的任務。例如，無人機、可以在車間為人類分擔工作的“cobots”等。

　　5、語音識別主要是關注自動且準確地轉錄人類的語音技術。該技術必須面對一些與自然語言處理類似的問題，在不同口音的處理、背景噪聲、區分同音異形/異義詞方面存在一些困難，同時還需要具有跟上正常語速的工作速度。語音識別系統使用一些與自然語言處理系統相同的技術，再輔以其他技術，比如描述聲音和其出現在特定序列與語言中概率的聲學模型等。語音識別的主要應用包括醫療聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。比如Domino 抯Pizza，最近推出了一個允許用戶通過語音下單的移動APP。

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