隨著智能家電、穿戴設備、智能機器人等產物的出現和普及，人工智能技術已經進入到生活的各個領域，引發越來越多的關注。那么，人工智能目前都應用在哪些領域，運用了怎樣的技術原理呢？人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，是認知、決策、反饋的過程。

曾經有很多人戲稱，人工智能就像一列火車，你苦苦期盼，它終于來了，然后它呼嘯而過，把你拋在身后。雖然這是一種笑談，但也反應了人工智能技術發展的迅速和無法想象的快，可能一個不小心，你就被遠遠甩在身后。人工智能技術應用的細分領域：深度學習、計算機視覺、智能機器人、虛擬個人助理、自然語言處理—語音識別、實時語音翻譯、情境感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。

深度學習作為人工智能領域的一個應用分支，不管是從市面上公司的數量還是投資人投資喜好的角度來說，都是一重要應用領域。說到深度學習，大家第一個想到的肯定是AlphaGo，通過一次又一次的學習、更新算法，最終在人機大戰中打敗圍棋大師李世石。百度的機器人“小度”多次參加最強大腦的“人機大戰”，并取得勝利，亦是深度學習的結果。

深度學習的技術原理：1.構建一個網絡并且隨機初始化所有連接的權重；2.將大量的數據情況輸出到這個網絡中；3.網絡處理這些動作并且進行學習；4.如果這個動作符合指定的動作，將會增強權重，如果不符合，將會降低權重；5.系統通過如上過程調整權重；6.在成千上萬次的學習之后，超過人類的表現。

計算機視覺是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。計算機視覺有著廣泛的細分應用，其中包括，醫療成像分析被用來提高疾病的預測、診斷和治療；人臉識別被支付寶或者網上一些自助服務用來自動識別照片里的人物。同時在安防及監控領域，也有很多的應。

計算機視覺的技術原理：計算機視覺技術運用由圖像處理操作及其他技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務。比如，一些技術能夠從圖像中檢測到物體的邊緣及紋理。分類技術可被用作確定識別到的特征是否能夠代表系統已知的一類物體。語音識別技術最通俗易懂的講法就是語音轉化為文字，并對其進行識別認知和處理。語音識別的主要應用包括醫療聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。

語音識別技術原理：1、 對聲音進行處理，使用移動窗函數對聲音進行分幀；2、 聲音被分幀后，變為很多波形，需要將波形做聲學體征提取，變為狀態；3、 特征提起之后，聲音就變成了一個N行、N列的矩陣。然后通過音素組合成單詞；4、虛擬個人助理。說到虛擬個人助理，可能大家腦子里還沒有具體的概念。但是說到Siri，你肯定就能立馬明白什么是虛擬個人助理。除了Siri之外，Windows 10的Cortana也是典型代表。

虛擬個人助理技術原理：1、用戶對著Siri說話后，語音將立即被編碼，并轉換成一個壓縮數字文件，該文件包含了用戶語音的相關信息；2、由于用戶手機處于開機狀態，語音信號將被轉入用戶所使用移動運營商的基站當中，然后再通過一系列固定電線發送至用戶的互聯網服務供應商（ISP），該ISP擁有云計算服務器；3、該服務器中的內置系列模塊，將通過技術手段來識別用戶剛才說過的內容。總而言之，Siri等虛擬助理軟件的工作原理就是“本地語音識別+云計算服務”。

自然語言處理（NPL），像計算機視覺技術一樣，將各種有助于實現目標的多種技術進行了融合，實現人機間自然語言通信。語言處理技術原理：1、漢字編碼詞法分析；2、句法分析；3、語義分析；4、文本生成；5、語音識別；6、智能機器人。

智能機器人在生活中隨處可見，掃地機器人、陪伴機器人……這些機器人不管是跟人語音聊天，還是自主定位導航行走、安防監控等，都離不開人工智能技術的支持。智能機器人技術原理：人工智能技術把機器視覺、自動規劃等認知技術、各種傳感器整合到機器人身上，使得機器人擁有判斷、決策的能力，能在各種不同的環境中處理不同的任務。智能穿戴設備、智能家電、智能出行或者無人機設備其實都是類似的原理。

不知道大家現在上網有沒有這樣的體驗，那就是網站會根據你之前瀏覽過的頁面、搜索過的關鍵字推送給你一些相關的網站內容。這其實就是引擎推薦技術的一種表現。Google為什么會做免費搜索引擎，目的就是為了搜集大量的自然搜索數據，豐富他的大數據數據庫，為后面的人工智能數據庫做準備。引擎推薦技術原理：推薦引擎是基于用戶的行為、屬性（用戶瀏覽網站產生的數據），通過算法分析和處理，主動發現用戶當前或潛在需求，并主動推送信息給用戶的信息網絡。快速推薦給用戶信息，提高瀏覽效率和轉化率。