人工智能AI 自然语言处理技术

人工智能（AI），是一门新兴的交叉学科，与计算机科学、信息论、控制理论等有密切联系，也是大有互联的研究方向。

“人工智能”一词最早出现在1956年的美国，是指利用现代计算技术和各种方法实现模拟人类智能的过程。

AI在人工智能系统中，将起到：1、感知周围环境）2、认知（理解他人心理活动）3、决策（对信息进行决策）4、行动（实现预定目标）5、反馈（对数据和信息进行处理）6、持续学习（自我进化）

一、机器视觉

机器视觉（Machine Visual Image，简称 ML）技术是计算机视觉的一个分支，是计算机科学与信息、控制科学相结合的产物，主要研究图像（视频）在不同处理阶段的性质、方法和原理。

机器视觉是指在无人操作的情况下，利用传感器所采集到的图像信息及视频等信息，来实现对目标的检测、识别、分类及检测等一系列功能。

机器视觉是人工智能发展的重要组成部分之一，被认为是人工智能（AI）研究领域中最有前途的方向之一。

机器视觉技术（Machine Visual Image，简称 ML）主要包含两大内容：（1）图像预处理技术。通常用来获取待识别目标图像所需信息，包括边缘提取、分类识别与描述等；（2）对象检测和理解技术。通过对图片中对象进行特征提取、分类和描述等处理后，得到物体所处图像位置、形状等更精确的信息。

1、机器视觉技术发展

在计算机视觉领域，机器视觉技术有非常重要的意义，它对整个计算机软硬件系统设计和制造都提出了新的挑战。

从应用上讲，机器视觉技术可以解决传统计算机视觉中存在的一些问题，如物体识别、行为分析、图像压缩、模式识别等，其应用领域非常广泛，并且随着计算机硬件性能的不断提高及软件技术的不断发展，它还将继续向更深层次和广度发展。

机器视觉技术起源于20世纪60年代初期。

最早用于研究工业过程中自动控制系统的设计与分析方法，并以此解决工业过程中实际问题上。

20世纪80年代以来，随着计算机技术和数字处理能力的提高和大规模集成电路的应用以及图像处理技术的迅速发展，机器视觉领域取得了巨大进步；

20世纪90年代以来更是进入了飞速发展阶段，其应用领域也逐渐向多个行业扩展。

2、产业应用

机器视觉技术在制造业、服务业、交通运输业和建筑业中都有很大的应用前景。

制造业：在机械制造行业，可以应用于产品检测、质量控制、装配质量控制以及生产过程控制等方面；在物流领域，可以利用机器视觉技术进行货物检测、产品缺陷分析；在交通运输行业，可以利用机器视觉技术进行交通监控和调度。

服务业：工业服务领域应用前景广阔，包括物流行业的商品信息采集和处理、仓储管理，制造业的产品质量监控、产品缺陷分析与预测分析等。

交通运输业：随着公路交通运输的发展和智能化水平提高，交通运输领域将迎来高速发展的新阶段。

制造业：在食品饮料行业，可以利用机器视觉技术对食品进行自动检测；在包装行业，利用机器视觉技术对包装物进行在线监测；在医药行业，可以利用机眼对药品包装内的成分进行分析；在医药工业领域中，可以利用机器视觉技术进行药品成分检测以及包装生产过程质量监控。

二、自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是研究自然语言的统计、建模以及语义表示等理论与方法的一门学科。

主要任务包括：识别语句、理解句子结构、处理句子语义、提取词义并进行语义标注与分析。

主要内容包括：

1)语法规则与语言模型研究：包括词法分析、句法和篇章结构的研究。

2)词法特征及其应用研究：包括词素匹配（WordNet），词性标注（CSS），同义词检索，词性标注与短语挖掘等。

3)统计语料库与语言模型研究：包括自然语音处理（NLP）和自然语言处理理论研究。

4)文本处理：包括文档表示，篇章级分析等。

5)信息抽取及应用研究：通过对信息抽取技术的原理和方法的实验总结，设计具有实际应用价值的信息抽出机制、技术和应用程序等；进行数据挖掘技术探索。

6)智能问答系统及知识图谱研究：通过计算机模拟人在智能问答过程中产生的大量数据，进行数据处理和知识表示后形成新一代的知识库；并通过该知识库对用户提问进行解答和回答过程分析。

大有互联在自然语言处理主要解决的问题是：

1)如何从文本中提取信息？

2)如何理解自然语言？

3)如何用简单方法实现自然语音识别、理解及处理？

三、主要内容：

（1）对中文文本进行自动识别和理解，自动从大量文本中抽取信息，并能有效地将这些资料转化为知识；

（2）对自然语言进行分析及理解，将其转换为人类可以直接理解的可读数据；

（3）用现代科学技术手段将人类已经掌握的知识转变为知识，并能通过智能技术得到应用。

人机交互和对话系统以及自然语言处理理论研究与技术开发应用领域：包括文本通信与处理、信息检索、人机界面（UI/UE/UI设计）等。

人机交互——机器可模拟人的感觉器官对外部环境做出反应。

信息检索——将文本和数字输入设备里，在设备里查找所需信息。

人机界面设计将人类的操作方式和语言输入系统所显示出来的方式加以匹配，让使用者能够方便地使用他们想要看到的信息。

UI/UE/UI设计——以人为中心，设计各种不同类型和风格的界面系统及各种设备和操作系统等相关程序。

自然语言处理技术主要应用于：信息检索、知识搜索、机器翻译和对话系统等领域。

自然语言理解是人工智能中最重要研究方向之一，也是大有互联最基础的研究方向。主要涉及语义、语料库、语法分析等几个方面内容。其中语义理解自然语言提供了必要基础平台；语法分析则是从不同层面分析人类语言表达中存在的语法问题；语义理解则是研究人类在自然语言表达中所使用的各种语法规则及语义知识；语料库则是研究如何将人类在语料库中所获得的知识用于对各种自然语言进行自动翻译以及生成有关文本文档等方面活动。