人工智能通识基础 课件 第3章 人工智能的研究领域

人工智能的研究领域第3章人工智能的研究领域涵盖了多个核心方向，每个方向都侧重于应对特定的挑战，赋予机器特定的能力，使机器能够感知、理解、推理和决策，致力于让机器具备类似人类甚至超越人类的智能。这些研究领域推动了不同类型人工智能技术的发展，使机器不仅能与人类进行自然互动，还能在复杂的环境中自主学习和适应变化。本章主要介绍了人工智能的研究领域，包括自然语言处理、计算机视觉、智能语音处理、多模态融合和智能机器人等。自然语言处理智能语音处理计算机视觉多模态融合01020304目录CONTENTS智能机器人0501自然语言处理自然语言通常指的是人类语言，是人类思维的载体和交流的基本工具，更是人类智能发展的外在体现形式之一。自然语言处理（NLP）主要研究用计算机理解和生成自然语言的各种理论和方法，属于人工智能领域的一个重要分支，是计算机科学与语言学等的交叉学科。自然语言理解流程3.1.1自然语言理解自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding，NLU）研究如何让计算机理解自然语言，并能够执行人类所期望的某些语言功能，包括理解并回答人们用自然语言提出的有关问题，生成文本摘要和对文本进行释义，把一种自然语言表示的信息自动地翻译为另一种自然语言等。3.1.2文本生成文本生成系统生成的科幻小说片段文本生成是指利用计算机模型根据给定的输入信息自动生成自然语言文本的过程。文本生成技术被广泛应用于各大领域，包括机器翻译、新闻生成、报告生成等。输入信息可以是各种形式，如关键词、主题、语义框架等。3.1.2文本生成自然语言文本特征通用语言文本特征：直观特征、推断特征、分布特征、关联特征、多模特征。行业语言文本特征：文本撰写格式固定，行文表达灵活；文本语法和语义特征复杂；文本跨语言分析困难；行业文本技术

性强。自然语言文本特征通用语言文本特征：直观特征、推断特征、分布特征、关联特征、多模特征。行业语言文本特征：文本撰写格式固定，行文表达灵活；文本语法和语义特征复杂；文本跨语言分析困难；行业文本技术

性强。n-gram模型的运作流程3.1.2文本生成文本生成的方法基于规则的文本生成方法：这种方法基于预先定义的规则和模板来生成文本。适用于一些格式比较固定、内容相对简单的文本生成任务，如新闻报道、法律文书、产品说明书、天气预报等。统计机器学习文本生成方法：统计机器学习文本生成方法主要有n-gram模型和隐马尔可夫模型。基于深度学习的文本生成方法：词嵌入（WordEmbedding）、循环神经网络（RNN）及其变体、Transformer架构。3.1.2文本生成自然语言文本特征通用语言文本特征：直观特征、推断特征、分布特征、关联特征、多模特征。行业语言文本特征：文本撰写格式固定，行文表达灵活；文本语法和语义特征复杂；文本跨语言分析困难；行业文本技术

性强。文本生成的方法基于规则的文本生成方法：这种方法基于预先定义的规则和模板来生成文本。适用于一些格式比较固定、内容相对简单的文本生成任务，如新闻报道、法律文书、产品说明书、天气预报等。统计机器学习文本生成方法：统计机器学习文本生成方法主要有n-gram模型和隐马尔可夫模型。基于深度学习的文本生成方法：词嵌入（WordEmbedding）、循环神经网络（RNN）及其变体、Transformer架构。隐马尔可夫模型的运作流程3.1.3语义分析词义消歧词义消歧（WordSenseDisambiguation，WSD）是指计算机通过上下文分析确定多义词在句子中的具体含义。词向量表示词向量（WordVector）是词嵌入的结果，即每个词语在实数向量空间中的表示。常见的词向量方法有Word2Vec、GloVe、FastText等。词向量表示示意图3.1.3语义分析词义消歧词义消歧（WordSenseDisambiguation，WSD）是指计算机通过上下文分析确定多义词在句子中的具体含义。词向量表示词向量（WordVector）是词嵌入的结果，即每个词语在实数向量空间中的表示。常见的词向量方法有Word2Vec、GloVe、FastText等。基于深度学习的语义分析随着深度学习的发展，基于神经网络的模型（如BERT、GPT、RoBERTa等）在语义分析上表现十分出色。知识图谱辅助的语义分析知识图谱将语义分析与结构化知识库结合起来，使机器能够利用已有的知识分析文本的深层含义。3.1.4情感分析情感词典的构建01基于特征的情感分析02基于深度学习的情感分析03情感分析中的情绪识别05细粒度情感分析04情感与语境的结合0602计算机视觉计算机视觉（ComputerVision）是人工智能领域的一项重要研究分支，旨在使机器具备“看”的能力，通过自动分析和理解图像或视频数据，完成特定任务。计算机视觉技术涉及图像获取、图像处理、特征提取、模式识别和深度学习等多个学科知识。随着深度学习和神经网络的广泛应用，计算机视觉技术不断发展，逐渐应用到身份识别、自动驾驶、医疗诊断、工业检测等领域，为人们的生产和生活带来了巨大的变革。3.2.1图像分割语义分割是将图像中的每个像素归类到特定的类别，使每个像素都有语义标签的过程。语义分割被广泛应用于自动驾驶等领域，通过识别行驶道路和障碍物的类型，帮助车辆做出正确的决策。语义分割实例分割是对图像中每个物体实例进行分割的过程，即不仅标记物体的类别，还要区分同一类别中不同的个体。实例分割在场景理解和物体检测中应用广泛。实例分割全景分割结合了语义分割和实例分割的优点，即同时对图像中的“物体”和“背景”进行识别与分割。全景分割技术被广泛应用于复杂场景理解，使系统可以全面感知环境中的各个对象。全景分割图像分割（ImageSegmentation）是指将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提出感兴趣目标的技术和过程。图像分割技术的3个关键技术如下。全景分割示意图（左为“输入”图，右为“输出”图）3.2.2目标检测目标检测（ObjectDetection）旨在识别图像或视频中的目标物体，并标注其位置。目标检测不仅要识别出物体的类别，还要框出物体的边界位置。目标检测被广泛应用于安防监控、智能驾驶、行为识别等领域。基于深度学习的目标检测卷积神经网络（CNN），是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。基于CNN的常见目标检测算法主要包括以下内容。R-CNN系列：其运作机制基于一种分阶段的处理流程。YOLO系列：其核心创新点在于能够在单次网络推理过程中完成整个目标检测流程。SSD系列：单发多盒检测器（SSD）采用了一种独特的基于卷积特征金字塔的检测架构，该架构可被视作构建了一个多层次的特征金字塔体系，其中每一层特征图都能针对不同尺寸的物体进行位置预测。R-CNN运作机制3.2.2目标检测基于深度学习的目标检测卷积神经网络（CNN），是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。基于CNN的常见目标检测算法主要包括以下内容。R-CNN系列：其运作机制基于一种分阶段的处理流程。YOLO系列：其核心创新点在于能够在单次网络推理过程中完成整个目标检测流程。SSD系列：单发多盒检测器（SSD）采用了一种独特的基于卷积特征金字塔的检测架构，该架构可被视作构建了一个多层次的特征金字塔体系，其中每一层特征图都能针对不同尺寸的物体进行位置预测。多目标检测多目标检测（Multi-ObjectDetection）是指在图像或视频中同时检测多个物体的检测技术。虽然多目标检测技术面临着遮挡、视角变化等挑战，但其可以借助非极大值抑制（NMS）和多尺度特征融合等技术，提升多目标检测的精度和稳定性。目标检测（ObjectDetection）旨在识别图像或视频中的目标物体，并标注其位置。目标检测不仅要识别出物体的类别，还要框出物体的边界位置。目标检测被广泛应用于安防监控、智能驾驶、行为识别等领域。3.2.3目标识别目标识别（ObjectRecognition）是在目标检测的基础上，进一步识别出物体的具体类别的过程。目前，目标识别被广泛应用于人脸识别、指纹识别和商品识别等领域。人脸识别计算机在人脸识别任务中，首先会对输入的人脸图像进行预处理操作。之后，计算机会利用先进的特征提取算法来获取人脸的关键特征。在特征匹配阶段，计算机将待识别的人脸特征向量与数据库中存储的已知人脸特征向量进行比对。指纹识别计算机在指纹识别过程中，先通过指纹采集设备获取指纹图像，然后对图像进行预处理。接着，计算机会提取指纹的特征点，如脊线、谷线的端点和分叉点等关键信息，并将这些特征点转化为特定的特征模板。在识别时，计算机会把待识别指纹的特征模板与数据库中的已有指纹模板进行匹配。商品识别计算机在进行商品识别时，首先利用图像采集设备获取商品的图像信息，然后对图像进行处理和分析，提取商品的关键特征，包括商品的形状、颜色、包装图案及商品上的标识文字等。计算机能够将提取的商品特征与商品数据库中的信息进行匹配。3.2.4目标跟踪目标跟踪（ObjectTracking）是指在视频序列中持续跟踪一个或多个目标的位置和运动轨迹的技术。目标跟踪在智能监控、自动驾驶和视频分析等场景中具有重要应用价值。目标跟踪算法分为多种类型，主要包括单目标跟踪、多目标跟踪和视觉-运动融合跟踪。3.2.5图像理解图像理解（ImageUnderstanding）是指对图像进行深层次的语义分析，使系统能够“理解”图像内容的含义。图像理解是完成高级计算机视觉任务的关键环节，如场景理解、图像描述生成、视觉问答等。场景理解场景理解是指人工智能系统分析图像或视频中包含的场景信息的过程，如城市街道、室内空间等。通过场景理解，系统可以识别出图像中的物体关系和空间

布局。图像描述

生成图像描述生成是通过自然语言生成算法，为图像生成符合人类理解的描述文字。图像描述生成在视觉和语言融合方面有重要应用，尤其在视觉辅助、智能搜索等领域，图像描述生成能够有效提升用户体验。视觉问答视觉问答是一项基于图像的问答技术，使系统能够回答有关图像内容的问题。视觉问答应用于智能客服、图片搜索、教育辅助等场景，能够使人工智能系统通过“理解”图像信息来辅助人类回答问题。03智能语音处理智能语音处理是人工智能和自然语言处理领域的重要分支，其核心目标是使机器具备识别、理解、生成人类语音的能力，从而实现更自然的人机交互体验。这一领域的研究涵盖了语音识别、语音合成等技术。3.3.1语音识别语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别等技术让机器自动识别和理解人类的语言内容。通俗地说，就是让机器能听懂人类说话。“雷克斯”（Radio Rex）玩具3.3.1语音识别语音识别的原理机器要识别出人类说的话，也需要进行学习，这个过程被称为训练。训练包括声学模型训练和语言模型训练。声学模型训练的目的是将声音特征提取的参数转换为有序的音素输出，简单来说就是把声音信号对应到单个文字的发音。语言模型训练的目的是根据声学模型输出的结果，根据组合的可能性大小给出文字序列。拼音输入法给出的词组排序3.3.1语音识别语音识别的原理机器要识别出人类说的话，也需要进行学习，这个过程被称为训练。训练包括声学模型训练和语言模型训练。声学模型训练的目的是将声音特征提取的参数转换为有序的音素输出，简单来说就是把声音信号对应到单个文字的发音。语言模型训练的目的是根据声学模型输出的结果，根据组合的可能性大小给出文字序列。语音识别的过程要想让机器听懂人类说的话，首先机器必须清楚人类说了哪些字、词、句，这一步是语音识别需要完成的内容。因为几乎所有人类的语言都对应有文字，而文字是容易编码并被机器识别的，所以语音识别最核心的任务就是语音转文字。简单来说，语音识别是一个先编码后解码的过程，主要包括语音采集、预处理、特征提取和后处理。语音识别的过程3.3.2语音合成语音合成的原理要想让机器像人类一样说话，可以仿照人的言语过程模型，在机器中首先形成一个要讲的内容，它一般以表示信息的字符代码形式存在；然后按照复杂的语言规则，将信息的字符代码形式转换成由基本发音单元组成的序列，同时检查内容的上下文，决定声调、重音、必要的停顿等韵律特性，以及陈述、命令、疑问等语气，并给出相应的符号代码表示。这样组成的代码序列相当于一种“言语码”。语音合成是一种将文本转换为语音的技术。它把文字信息转化为可听的语音信号，使机器能够像人一样开口说话。例如，现在人们使用的语音导航软件、有声读物软件等都广泛应用了语音合成技术。发声模型3.3.2语音合成语音合成的原理要想让机器像人类一样说话，可以仿照人的言语过程模型，在机器中首先形成一个要讲的内容，它一般以表示信息的字符代码形式存在；然后按照复杂的语言规则，将信息的字符代码形式转换成由基本发音单元组成的序列，同时检查内容的上下文，决定声调、重音、必要的停顿等韵律特性，以及陈述、命令、疑问等语气，并给出相应的符号代码表示。这样组成的代码序列相当于一种“言语码”。语音合成是一种将文本转换为语音的技术。它把文字信息转化为可听的语音信号，使机器能够像人一样开口说话。例如，现在人们使用的语音导航软件、有声读物软件等都广泛应用了语音合成技术。语音合成的过程音合成模型模仿的是人类的发声系统。语音合成的过程一般由文本分析、韵律处理、声学处理、声码器、语音片段挑选、语音后处理等组成。文本处理系统一般由独立的自然语言处理模块独立完成，而语音合成系统则更注重在韵律模型、声学模型、语音库以及声码器几方面的研究。语音合成的过程04多模态融合模态指的是信息的来源或形式。多模态融合是一种结合不同类型的数据（如文本、图像、语音等）进行分析和决策的技术，旨在使人工智能系统获得对复杂环境的全