人工智能主要分支

1. 人工智能 —> 机器学习 ----> 深度学习

• 机器学习是人工智能的一个实现途径
• 深度学习是机器学习的一个方法（神经网络）发展而来

2. 主要分支介绍

（1） 通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和机器人。在NLP领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别。

（2）分支一：计算机视觉

• 计算机视觉（CV）是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。

（3）分支二：语音识别

• 语音识别是指识别语音（说出的语言）并将其转换成对应文本的技术。相反的任务（文本转语音/TTS）也是这一领域内一个类似的研究主题
• 鸡尾酒会效应：（cocktail party effect）是指人的一种听力选择能力，在这种情况下，注意力集中在某一个人的谈话之中而忽略背景中其他的对话或噪音。该效应揭示了人类听觉系统中令人惊奇的能力，即我们可以在噪声中谈话。
  鸡尾酒会现象是图形-背景现象的听觉版本。这里的“图形”是我们所注意或引起我们注意的声音，“背景”是其他的声音。

（4）分支三：文本挖掘/分类

• 这里的文本挖掘主要是指文本分类、该技术可用于理解、组织和分类结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。

（5）分支四：机器翻译

• 机器翻译（MT）是利用机器的力量自动将一种自然语言（源语言）的文本翻译成另一种语言（目标语言）。机器翻译方法通常可分为三大类：基于规则的机器翻译（RBMT）、统计机器翻译（SMT）和神经机器翻译（NMT）

（6）分支五：机器人

• 机器人学（Robotics）研究的是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控他们的计算机系统、传感反馈和信息处理。