主页 > 人工智能 > 人工智能研究的领域不包括什么?

人工智能研究的领域不包括什么?

一、人工智能研究的领域不包括什么?

不包括:程序设计方法。

人工智能研究的领域包括自然语言理解;自动程序设计;自动定理证明。

人工智能是一门极富挑战性的科学,人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

二、人工智能领域的研究不包括哪些方面?

不包括虚拟现实和程序设计方法。

人工智能,是一个以计算机科学为基础,由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科,研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

三、体育学研究领域包括哪些?

体育学是研究人类运动和体育活动的学科,其研究领域涵盖了很多方面,主要包括以下几个方面:

1. 运动生理学:研究人体在运动过程中的生理变化和适应机制,探讨运动对身体机能、代谢和免疫功能等方面的影响,以及运动损伤的预防和康复。

2. 运动心理学:研究人类运动和体育活动的心理因素,包括运动员的情绪、行为、认知和人格等方面的特征,以及心理干预和心理训练的策略和效果。

3. 运动行为学:研究决定个体参与运动和体育活动的因素,包括个体的动机、能力、信念、道德和文化价值观等方面,以及运动和体育活动的社会、文化和经济影响。

4. 运动管理学:研究体育组织的管理和运营问题,包括体育政策和制度、组织结构、人力资源管理、财务管理等方面,以及体育市场和商业化的问题。

5. 运动教育学:研究体育教育的理论和实践问题,包括教学目标、教学方法、教学评价、课程设计等方面,以及体育教育与社会、文化和人类发展的关系。

6. 运动史学:研究体育活动的历史演变和发展趋势,了解各种运动及其发展、变迁的历史和背景。

这些是体育学比较常见的研究方向,当然在实际研究中,还有其他相关领域和交叉学科的研究。

四、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(Artificial Intelligence, 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。

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AI GIS技术,2019年进一步构建了AI GIS技术体系:

  该体系包含三个核心内容:

  1、GeoAI:融合AI的空间分析与处理;

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

  3、GIS for AI: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。

  图1 AI GIS 三部曲

 

 GeoAI

  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。SuperMap GIS 10i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。

空间机器学习

  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。

图2 房产价格空间回归

空间深度学习

  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。SuperMap GIS 10i 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

人工智能GIS流程工具

  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SuperMap GIS 10i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。

 图4 GeoAI 工作流程

AI for GIS

  AI for GIS,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。

 

GIS for AI

  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。

  

AI GIS未来会怎样?

  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,AI GIS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,AI GIS也会与AutoML、AI PaaS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AI GIS也将从弱人工智能走向通用人工智能。我们将Gartner 2019 AI光环曲线中的研究方向划分为,AI GIS初步探索涉及的内容,以及AI GIS未来探索的内容两个部分。

  

图5 AI GIS探索

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

五、人工智能研究领域的新技能?

 他们给自己的人工智能进行了67次核磁共振扫描的训练,其中38人是老年痴呆症患者,29人则来自健康对照组。研究人员将扫描结果分为几个小区域,并让他们的人工智能分析各个神经元之间的联系。

在培训结束后,他们对这一算法进行了测试,方法是让148名受试者进行脑部扫描。在总人数中,对患有这种疾病的48人进行了扫描,同时也对患有轻度认知障碍的48人进行了扫描,而患有轻度认知障碍的人最终将会发展成老年痴呆症。

  人工智能诊断出阿尔茨海默症的几率为86%。更重要的是,它检测轻微认知损伤的几率能够达到84%,使其成为早期诊断的有效工具。

不幸的是,研究数据仅限于南加州大学洛杉矶的阿尔茨海默神经成像数据库的扫描结果。然而,随着研究更多的样本和进一步开发,人工智能可能会变得更加精确,直到它的结果可靠到能成为一种非侵入性的早期检测系统。

六、人工智能的研究领域有哪些?

人工智能研究的领域极为广泛,几乎涉及到人类创造所需要的诸如数学、物理、信息科学、心理学、生理学、医学、语言学、逻辑学以及经济、法律、哲学等重要学科。应用领域也分布的广,人工智能主要分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。

人工智能的研究领域可以分为以下几个方面:深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计。

七、数值运算的研究领域包括什么呢?

科学计算(或称为数值计算) 早期的计算机主要用于科学计算。目前,科学计算仍然是计算机应用的一个重要领域。如高能物理、工程设计、地震预测、气象预报、航天技术等。由于计算机具有高运算速度和精度以及逻辑判断能力,因此出现了计算力学、计算物理、计算化学、生物控制论等新的学科。

八、人工智能的研究领域主要是什么?

人工智能(AI)的研究领域十分广泛,主要涵盖了多个方面。以下是一些主要的研究领域:

机器学习:机器学习是人工智能的核心技术之一,它通过分析大量数据来训练模型,使计算机能够自动识别和提取数据中的模式和规律。机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种类型。

自然语言处理(NLP):自然语言处理是指利用计算机处理人类语言的能力,实现人机之间的自然语言交互。这包括语音识别、综合、人机对话、机器翻译等内容。

计算机视觉:计算机视觉是指利用计算机对图像和视频进行识别、理解和解释的技术。这包括图像分割、阈值设定、图像采样、光度立体视觉等内容。

机器人技术:机器人技术是人工智能的一个重要应用领域,它涉及到机械、电子、计算机等多个学科的知识。智能机器人需要具备环境感知、路径规划、行动执行等多个方面的能力。

认知和推理:这是研究机器人的思维能力,包括各种身体和社会常识的认知和推理。

游戏和道德:这个领域主要研究多智能体、机器人和社会整合的互动、对抗和合作等多方面的内容。

除了上述主要领域外,人工智能还涉及到许多其他领域,如专家系统、知识表示和推理、人工智能规划、智能控制、自然语言理解、计算机视觉、智能感知、智能学习、数据挖掘、知识管理、人工智能伦理等。这些领域共同构成了人工智能的丰富内涵和广泛应用。

此外,人工智能的应用范围也非常广泛,包括计算机科学、金融贸易、医药、诊断、重工业、运输、远程通讯、在线和电话服务、法律、科学发现、玩具和游戏、音乐等诸多方面。随着技术的不断发展,人工智能将在未来发挥更加重要的作用,为各行各业带来更多的变革和创新。

九、什么不是人工智能研究的主要领域?

人工智能三要素不包括分析能力

人工智能的三要素:数据、算力和算法。这三要素缺一不可,都是人工智能取得成就的必备条件。

人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

十、人工智能在垂直领域的应用包括?

人工智能主要应用领域

1、农业:农业中已经用到很多的AI技术,无人机喷撒农药,除草,农作物状态实时监控,物料采购,数据收集,灌溉,收获,销售等。通过应用人工智能设备终端等,大大提高了农牧业的产量,大大减少了许多人工成本和时间成本。

2、通信:智能外呼系统,客户数据处理(订单管理系统),通信故障排除,病毒拦截(360等),

相关推荐