人工智能工资高吗?人工智能都有哪些?

人工智能技术有：智能搜索引擎、自动驾驶（OSO系统)、人像识别、文字识别、图像识别、车牌识别、机器翻译和自然语言理解、专家系统、机器人学、自动程序设计、航天应用、机器学习、信息处理等。

人工智能属于社会科学、技术科学、自然科学三向交叉学科，知识面涉及信息论、控制论、心理学、计算机科学等。

对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。

人工智能技术的应用：

人工智能是研究、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。

其实际应用有机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、还有航天应用等。

其应用领域有语音识别领域，除了大家已较为熟悉的科大讯飞输入法，一家叫作云知声的人工智能公司，最近开发了智能医疗语音录入系统，采用了国内面向医疗领域的智能“语音识别”技术，能实时准确地将语音转换成文本。金融智能投资领域。所谓智能投资顾问，即利用计算机的算法优化理财资产配置。

人工智能产品如下：

具体的：

1. 人脸检测和识别。

2. 泛图像识别 (延伸到视频）: 例如看看照片里都出现了什么物品，识别下logo之类的。

3. 语言识别：例如Siri和各种音箱的底层技术。

4. 聊天机器人：自然语言处理的应用 ：首先分析意图，之后去数据库里面召回相关的对话。

5. 智能搜索 、推荐。

6. 时间序列预测性问题：胜者为王。通过AI来预测股价等等。

7. 机器人相关应用：其实吧，如果只是仓库里面的机器人不出去，直接彻底overfit了训练集就行了，没必要考虑泛化。

目前仍未知的：

1. 自动驾驶：没有装雷达的车，我看着就躲。

2. NLG： 文本生成不可控，人工审核不能避免，效率提升不明确。

3. 图像生成：换脸等技术。要想工业化还有段路要走。

比如阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。

人工智能有：

1、自然语言生成

利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。代表性厂商包括：Attivio、Cambridge Semantics、Digital Reason、Lucidworks、Narrative Science和SAS。

2、语音识别

将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。代表性厂商包括：NICE、Nuance Communications、OpenText和Verint Systems。

3、虚拟代理

弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相报道的对象。”从简单的聊天机器人，到可以与人类进行交际的高级系统，不一而足。目前应用于客户服务和支持以及充当智能家居管理器。代表性厂商包括：亚马逊、苹果、Artificial Solutions、Assist AI、Creative Virtual、谷歌、IBM、IPsoft、微软和Satisfi。

4、机器学习平台

不仅提供了设计和训练模型，并将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力，还提供了算法、应用编程接口（API）、开发工具包和训练工具包。目前应用于一系列广泛的企业应用领域，主要涉及预测或分类。代表性厂商包括：亚马逊、Fractal Analytics、谷歌、H2O.ai、微软、SAS和Skytree。

针对人工智能优化的硬件：这是专门设计的图形处理单元（GPU）和设备，其架构旨在高效地运行面向人工智能的计算任务。目前主要在深度学习应用领域发挥作用。代表性厂商包括：Alluviate、克雷、谷歌、IBM、英特尔和英伟达。

5、决策管理

引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统，并用于初始的设置／训练和日常的维护和调优。这是一项成熟的技术，应用于一系列广泛的企业应用领域，协助或执行自动决策。代表性厂商包括：Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems和UiPat。

工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。
人工智能（Artificial_Intelligence），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。
说起人工智能我们大家都很熟悉，各种人工智能概念，AI概念层不出穷，仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”，和我们脑海中的“AI印象”，如：终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。
目前，普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议，早期人工智能研究中，如何定义人工智能是个喋喋不休的问题，但基调始终是：像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。

你好，应用人工智能技术的产品有很多，这里只举例几个顶尖的案例：

1，制造机器人。智能制造中的工厂流水线，大量的使用机器人来代替人工

2，自动驾驶汽车。特斯拉有四款车型使用了自动驾驶，可以实现自动刹车、变道和停车

3，电商机器人以及个性化推荐。类似还有资讯、视频app的大数据分析推荐等等

4，自动化金融投资。通过数据分析来避免人工操作可能出现的失误

其他还有智能服务助手、聊天机器人等等，希望我的回答能帮助到你！

1、Youtube自动字幕

2009年，google利用现有的语音识别技术，给Youtube视频加入了字幕，让人们可以在免打扰的情况下，可以观赏各个国家的影片。

2、人工智能仿生眼

英国曼彻斯特皇家眼科医院，已经成功完成了世界上首例人工智能仿生眼移植手术。这个仿生眼的装置被人们叫做ArgusII，由体内植入和体外穿戴这两个部分组成。于是，第二视觉公司开发了人工智能眼球，此产品，可以帮助失明的人重新恢复视力，拥有一双明亮的双眼。

3、新闻写作机器人

Wordsmith平台自动撰写系统，可以帮助企业节省人力，让新闻记者可以抽身出来，做更有意义的工作，比如：新闻策划和新闻源拓展等等。

4、Skype实时翻译工具

微软公司，将语音识别技术和静态机器翻译技术很好地结合在了一起，研发出了Skype实时翻译工具，可以帮助人们解决语言不通的问题。如今，Skype实时翻译工具，已经支持法语、日语等50多个国家的语言互翻。

5、IBMWatson

IBM发布了WatsonAnalyTIcs。WatsonAnalyTIcs实现了基于自然语言的认知服务，可以为商务人士即时提供预测和可视化分析工具。WatsonAnalyTIcs将于本年末推出基于云服务的免费增值应用版本（FreemiumVersion），可在电脑及移动设备上使用。

WatsonAnalytics可提供自助式分析功能，包括数据访问、数据清洗、数据仓库，帮助企业用户获取和准备数据，并基于此进行分析、实现结果可视化，为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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（Artificial Intelligence），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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，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”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

人工智能共涉及九大板块，具体包括：1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）

评论

人工智能（Artificial Intelligence），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。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

人工智能包括五大核心技术：

　1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

　　2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。

　　3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。

　　4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。

　　5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。

“人工智能领域的研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。”

做人工智能产品的公司从岗位来看，大致分为研发岗位和算法工程师岗位。研发岗位大多是博士研究生学历，很多公司还喜欢招聘海归高学历人才，年薪自然不会低。那天和朋友聊天还听说某211大学的博士搞AI，年薪40多万，当然这个数不算高。在BAT做AI收入固然高，但有些不差钱的东家投资人工智能领域的产品，也不会亏待研发人员，所以总体而言看行业、看产品的市场前景。如果产品运营的好，实现可观的营收，并能迅速占领市场并可持续，搞研发的岗位薪资水平非常可观。
想做研发本身也要具备科研背景，所以在求学过程中前期投入也很大，金钱成本、时间成本也都要在考虑范围内。而且现在人工智能比较“火”，能够赶上这个好时机的人也算是幸运者。其实关于人工智能的研究，很多高等院校在上世纪就已经开始了，最熟悉的自动驾驶汽车本来就不是什么新鲜的事情，记得当时某高校的科研团队展示自动驾驶技术，用的是类似于金杯客车那样的车型，车外各种天线传感器，车内则是各种主机显示器。现在的自动驾驶技术要比那个时候成熟很多，甚至已经达到了可以应用的阶段。总之，人工智能开始普遍应用，一方面是因为硬件设备的升级，另一方面是因为信息社会数据量的庞大，使得人工智能技术在数据处理的方面优势很大。
刚才提到的算法工程师和研发人员相比更多的倾向于技术的执行层面，即便是码代码，也要对人工智能算法有较深的理解。从事AI的企业也喜欢招聘相关专业的硕士研究生，有一部分是高校教授或导师的学生；当然社招的也不少，薪资大概年薪20万以上，不过还是要看行业。搞AI，最好有扎实的数学基础和计算机基础，如果今后AI进一步在互联网产品中普及，AI工程师的需求量也会非常大，而且做传统互联网行业的程序员或工程师也有必要学习和了解人工智能的相关知识。
总体上来说，从事人工智能的程序开发工作，算法是基础，同时还要有建模与实验研究的意识，有扎实的基础知识。这样，从事该行业的前景还是比较乐观的。