1、AI分为三种类型：
2、狭窄的人工智能是我们大多数人每天都在互动的东西。想想Google智能助理，谷歌翻译，Siri，Cortana或Alexa。它们都是使用自然语言处理(NLP)的机器智能。
3、语音识别
4、机器学习
5、自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。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。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。
6、语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。
7、是人工智能，人工智能，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科，主要实现技术的平台就是计算机，除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
8、自然语言理解和自然语言生成就是自然语言处理，自然语言在现在是计算机科学和人工智能中一个非常重要的发展方向。这项技术的终极目标就是能够让自然语言和计算机进行通信，让人们可以用自己习惯的语言来使用计算机，这样就可以不用花费时间和精力去学习各种计算机语言了。
9、机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。
10、a)数据，大量的数据
11、)认知AI（cognitiveAI）
12、为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(InternetofThings)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。
13、人工智能就是一门新的计算机科学技术，是以人的智力范围为基础，在科学的理论与方法的帮助下，无限向外延伸的一种技术。
14、然而机器学习需要三个关键因素才能有效：
15、针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。国内BAT、京东、科大讯飞都有涉及自然语言处理的业务，另外还出现了爱特曼、出门问问、思必驰、蓦然认知、三角兽科技、森亿智能、乂学教育、智齿等新兴企业。
16、这项技术是为了让机器可以具备人的学习能力，让计算机模拟人类的学习行为，从中学到人类的知识，将自身学习到的知识结构不断的完善，这是人工智能最为核心的。
17、语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。
18、机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。国内专注于机器学习的公司有优必选、灵机器人、李群自动化、极智嘉科技、Rokid等。
19、现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。
20、计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的像。
21、计算机视觉
22、浪潮服务器相信，智能时代是会彻底走进人们的生活，带给万千人家更多的生活便利。
23、人工智能的研究领域很宽泛，包括机器人、像识别、专家系统、语言识别、自然语言处理等。人工智能可以模拟人的思维和意识，但终究不能代替人的位置。
24、)机器学习AI（MachineLearningAI）
25、认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。
26、大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。
27、机器通过识别和题解语音信号，把这转变为命令和文本。语音识别主要是包括提取技术和、模式匹配和模型训练三个方面，最主要的就是让机器能够听懂人在说上面。而目前最成功的就是语音识别技术。
28、机器学习就是让机器具备人一样学习的能力，专门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，它是人工智能的核心。
29、大数据是指从各种各样的数据之中，能够很快的获得有价值信息的能力，能够对这些信息进行整理计算，这就是大数据技术。大数据就是AI智能进化的基础条件，只有拥有大数据，AI才能够不断的进化，才能真正的变成人们所说的人工智能。
30、计算机视觉就是让计算机能够像人一样有着观察和识别的能力，更加准确的来讲，就是摄像机和电脑可以代替人类的眼睛，进行识别和测量等能力，能够进行形处理。
31、人工窄体智能(ANI)专注于单一狭义任务人工智能(ANI)，也称为窄AI或弱AI，是一种的人工智能。它拥有一系列狭隘的能力。这是目前唯一存在的人工智能。
32、自然语言处理
33、人工智能包括机器学习，神经学习，人脸识别，语音识别，语义识别，表情识别，智能控制等等。
34、NLP用于聊天机器人和其他类似的应用程序。通过用自然语言理解语音和文本，他们被编程为以个性化，自然的方式与人交互。
