理解人工智能的识别模式

理解人工智能的识别模式

在七种展示人工智能不同实现方式的类型中，最受欢迎的是识别模式。识别模式背后的原理是使用机器学习和认知技术，将无结构数据分类和归类为不同的分类。无结构数据可以包括图像、视频、文本，甚至是定量数据。之所以如此有效，是因为它让机器能够像我们的大脑一样轻松地检测我们周围真实世界中所看到的内容。

识别模式的独特之处在于，为了解决图像识别问题而采取的努力，引起了对于深度学习技术在人工智能领域的兴趣，并帮助开启了人工智能投资和热情的新趋势。然而，识别模式远不止于图像识别。事实上，我们可以利用机器学习来检测和理解声音、图像、手写、人脸等物体、手势和面部表情。这种设计的目的是使机器能够识别和理解非结构化数据。这种类型的人工智能是人工智能解决方案的重要组成部分，由于其广泛的应用。

非结构化数据和结构化数据的主要区别在于结构化数据是有标签且易于阅读的。然而，大多数组织遇到困难的是非结构化数据。某些组织的数据中高达90%都是非结构化数据。对于公司来说，理解和解释这些数据至关重要，而人工智能可以在此时发挥帮助的作用。虽然我们可以使用现有的查询技术和信息系统来获取结构化数据集中的分析数据，但是将这些方法应用于非结构化数据并不容易。这就是为什么当机器学习应用于这些问题时，它成为一个强大的工具的原因。

机器学习是一种强大的能力，可以检测数据中观察到的模式。特别地，我们使用有监督的机器学习方法来识别这种模式。在有监督的方法中，我们利用干净的、标记良好的数据来训练计算机将输入分类为不同的类别。算法接触到各种信息点，利用这些数据点创建一个人工神经网络，来对数据进行分类。算法在这些图像之间创建神经连接。

此外，通过反复显示图像，旨在最终使计算机通过学习来理解图像的内容。当然，这需要依赖高质量、经过良好标注的数据，以代表模型在实际环境中可能遇到的数据类型。在这些类型的系统中，垃圾进，垃圾出。

识别模式的许多应用

识别模式允许机器学习系统“查看”未经结构化、分类或归类的数据。最终，它们可以理解仅仅是未结构化的“值块”，而目前没有被利用起来。这种模式的应用可以在许多不同的领域中看到，从医学影像、自动驾驶车辆手写识别、人脸识别或语音识别，甚至是各种数据和视频中最精确的对象。机器学习实现的识别为监控和安全系统提供了相当大的能力，使其能够实时监控多个视频，并识别出诸如送货车辆或甚至是在某个特定时间不应该出现在某个区域的人员。

利用识别模式的企业应用非常广泛。例如，在电子商务和在线零售行业，需要识别和标记在互联网上销售的商品图像。以前，人们必须根据所有属性、标签和类别仔细编目每个图像。如今，基于机器学习的识别系统可以快速找到目录中未列出的商品，并利用所需的所有信息和元数据在互联网上进行宣传，无需人工参与。这对于人工智能来说是一个绝佳的机会，可以比人类更快、更高效地完成这项工作，而人类最终会感到无聊或疲劳。此外，人工智能系统能够避免人为错误，使工作人员能够专注于更有价值的任务。

这种识别模式不仅用于图像识别，也用于语音识别。目前有各种应用程序可以识别正在播放的歌曲，甚至检测说话人的声音。此模式的另一个潜在应用是识别动物声音。在野生动植物和保护研究领域使用自动化声音识别是有益的。利用能够识别不同动物声音的机器，可以很好地跟踪动物种群及其习性，了解不同物种。甚至还可以将其应用于车辆维护等领域，机器可以检测发动机产生的不同声音，然后告知操作人员需要解决的问题及其紧急程度。

人工智能最常用的模式识别应用是文本和手写体识别。尽管长期以来我们一直有能够将印刷字符转化为文本的光学字符识别（OCR）技术，但传统的OCR在处理手写和任何类型的字体时有限。使用机器学习技术的手写和识别在这方面要好得多，因为它能够识别各种手写或印刷模式中的文本，并识别存储数据的类型。例如，如果文本格式化为表格或列形式，它能够识别表格或列，并将其转化为机器可用的正确格式。此外，系统能够识别数据中的模式，如社会安全号码或信用卡号码。使用这种技术的一个应用是在自动柜员机上自动存款支票。客户将自己手写的支票放入机器中，然后无需亲自去银行柜台，就可以存款。

人工智能的识别模式也可以用于识别人类动作。这已经在游戏领域得到应用。用户可以使用特定的动作或手势，在游戏中移动角色或完成任务。另一个重要的应用可以让玩家模拟各种服装和配饰。在医疗领域，外科医生使用此技术来帮助他们完成任务，并指导人们如何在实践中完成特定任务。借助这种识别模式的帮助，机器甚至能够理解手语、理解手势并在需要时进行翻译，无需人工干预。

在医疗领域，人工智能被用于检测各种放射学图像中的模式。例如，系统用于识别骨折、阻塞、动脉瘤和可能具有癌症结构的部分，甚至用于识别可能与结核病和冠状病毒相关的疾病。分析公司Coanalytic预测，未来几年内，机器将开始对所有放射学图像进行首次分析，可以立即识别图像中的模式或异常，然后再进一步由人类放射科医生评估。

识别模式被用来检测假货。基于机器学习的识别系统会检测假冒商品，如太阳镜、钱包或假药。

这种人工智能的应用对各个行业都有直接影响，从使用图像获取保险报价，到研究自然灾害后的卫星图像以确定损失。鉴于机器学习在识别模式和应用识别方面的有效性，对于这种人工智能很可能会继续广泛采用，对于我们来说，两三年内将会习以为常地接受人工智能的识别模式，甚至不再将其视为人工智能。这证明了这种受人工智能启发的模式的强大力量。