一、人工智能優(yōu)勢

　　人工智能的優(yōu)勢有很多，站在不同的角度來理解人工智能，也會有不同的看法，當(dāng)然這也與自身的知識結(jié)構(gòu)和崗位任務(wù)有較為密切的關(guān)系。

　　從大的方面來理解，人工智能的優(yōu)勢將體現(xiàn)在以下幾個方面：

　　第一：促進(jìn)生產(chǎn)力提升。促進(jìn)生產(chǎn)力提升是推動人工智能技術(shù)發(fā)展的重要原動力之一，從目前人工智能產(chǎn)品在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用情況來看，未來更多的智能體將逐漸走進(jìn)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，人工智能也將是產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域發(fā)展的新動能。當(dāng)然，人工智能落地到產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域也需要搭建相應(yīng)的應(yīng)用場景，這個過程還是相對比較復(fù)雜的，相信在當(dāng)前產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的大潮下，人工智能的落地應(yīng)用會進(jìn)一步提速。

　　第二：降低崗位工作難度。人工智能對于職場人最為積極的一個影響就是會降低崗位工作難度，降低崗位工作難度的同時，也必然會提升崗位工作效率。實(shí)際上，人工智能技術(shù)的運(yùn)用，不僅會降低職場人的崗位工作難度，還會進(jìn)一步拓展職場人的能力邊界，使得職場人在借助于人工智能技術(shù)的情況下，成為一名“全面手”。

　　第三：加速創(chuàng)新。人工智能技術(shù)的運(yùn)用會進(jìn)一步促進(jìn)創(chuàng)新，這在當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的大背景下，具有非常實(shí)際的意義。創(chuàng)新是企業(yè)發(fā)展的原動力，也是企業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展和可持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。人工智能加速創(chuàng)新可以體現(xiàn)在多個方面，比如對于資源的有效管理就是比較常見的途徑。

　　二、人工智能技術(shù)

　　人工智能技術(shù)是一個廣闊的研究領(lǐng)域，主要組成部分包括計算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和語音識別。

　　1、計算機(jī)視覺

　　計算機(jī)視覺是為了讓計算機(jī)具有自主適應(yīng)環(huán)境的能力，能像人那樣通過視覺觀察并理解世界，主要用圖像采集設(shè)備與計算機(jī)等成象系統(tǒng)代替視覺器官，對目標(biāo)進(jìn)行識別、跟蹤、檢測和控制，然后對圖形進(jìn)行處理和分析，從中獲取有效信息。廣泛用于醫(yī)療成像分析、人臉識別、安防監(jiān)控、自動駕駛等。

　　2、深度學(xué)習(xí)

　　深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行學(xué)習(xí)操作，是機(jī)器學(xué)習(xí)一個新的領(lǐng)域。通過建立和模仿新皮層中神經(jīng)元層中的活動，模仿人腦機(jī)制通過學(xué)習(xí)層次結(jié)構(gòu)、表 示級別和抽象級別理解數(shù)據(jù)模式來解釋文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)，讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力。

　　3、自然語言處理

　　自然語言處理是利用計算機(jī)對自然語言進(jìn)行智能化處理并提取有效信息的過程，擁有和人類一樣的文本處理的能力是人工智能技術(shù)最難的部分，通過對語音、語法、詞法、語義分析，讓機(jī)器能夠理解人類語言，用自然語言的方式與人類交流，實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的自然語言通信，最終擁有“智能”，常用的語音對話機(jī)器人就有這樣的能力。

　　4、機(jī)器學(xué)習(xí)

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)之路，是指計算機(jī)通過對已知情況的數(shù)據(jù)提升自身性能的能力。機(jī)器學(xué)習(xí)是訓(xùn)練出來的，而不是明確地用程序編寫出來的，與人類學(xué)習(xí)的過程相似，在學(xué)習(xí)時自動發(fā)現(xiàn)情況，通過以往的經(jīng)驗(yàn)對新遇到的情況作出預(yù)測和判斷，比如銷售庫存預(yù)測、石油勘探等。

　　5、語音識別

　　語音識別是將人類的語言轉(zhuǎn)化為計算機(jī)可讀的數(shù)據(jù)，首先將語音信號轉(zhuǎn)化為電信號，預(yù)處理后進(jìn)行特征提取，然后將提取出的特征與數(shù)據(jù)庫聲學(xué)模型對比，解碼搜索后識別出語言內(nèi)容，方便計算機(jī)進(jìn)行理解和操作。不過發(fā)聲時的語速、環(huán)境、噪音、口音、情緒等都會對語音信號的生成產(chǎn)生很大的影響，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，語音識別進(jìn)入了新的階段，常用在社交聊天、語音導(dǎo)航、語音撥號、智能音箱等。

　　除了上述幾點(diǎn)，人工智能技術(shù)還包括硬件優(yōu)化、決策管理、生物識別、網(wǎng)絡(luò)防御、情感識別、自動化控制等內(nèi)容。近年來隨著深度學(xué)習(xí)、計算處理能力發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的爆發(fā)，讓人工智能在感知認(rèn)知上實(shí)現(xiàn)了巨大突破，人工智能技術(shù)的發(fā)展和使用已成為必然。