人工智能的核心揭秘
人工智能的主要目標是求證各種智能的本質，製造出類人智能的智能機器，其主要技術包括機器視覺、機器學習、自然語言處理、語音識別等，主要應用領域包括智能機器人、人工大腦、人工生命等。
機器視覺是利用機器實現類似高級動物的視覺功能，特別是利用計算機自動識別圖像中的物體、場景和活動等。機器視覺技術利用圖像處理和其他技術將圖像分析任務分解成小的、可管理的任務，例如，從圖像中檢測出對象的輪廓、顏色分布、紋理等特征的子任務，利用已提取的各類特征進行物體識別的聚類分析的子任務。機器視覺已得到廣泛應用，如在醫學影像分析領域，可用來改善疾病的預測、診斷和治療；在安全和監測領域，可用來自動識別人臉照片，進而確定嫌疑人。機器視覺還可以被廣泛應用於工業生產領域，實現工業自動化或工廠的可視化管理。
機器學習是指計算機係統利用人類的學習方法，實現機器自身性能的提高，其本質是從經驗或數據中發掘有價值的知識或規律。例如，在交易時間、商家、地點、價格等方麵建立一個機器學習係統，通過對數據庫中的信用卡交易數據等有效信息進行學習，機器可以實現對信用卡欺詐的預測。係統處理的交易數據越多，其預測就越準確。
機器學習有廣泛的應用，對於產生龐大數據的活動，它有提高其相關性能的潛力。這類活動除了金融欺詐預測之外，還包括產品銷售預測、資源勘探及公共醫療衛生。機器學習技術在其他認知技術中也發揮著特別重要的作用，如機器視覺，通過不斷的訓練，如使用巨大的圖像庫，改進視覺模型，提高物體識別的能力。如今，機器學習已經成為最熱門的科學研究方向之一，在2011—2015年，機器學習相關公司累計獲得了10億美元左右的風險投資，如穀歌於2014年以4億美元投資了Deepmind（一家研究機器學習的公司）。
自然語言處理是指使機器擁有處理人類文本的能力。例如，從可讀且語法正確的文本中自動提取關鍵詞並理解其中的含義。雖然機器並不理解人類處理語言的方式，但它可以實現對文本的複雜操作。例如，自動識別出文檔中所有的人名、地名；自動提取文檔文本的摘要；自動將一堆合同或契約中的條款和條件提取出來，並生成相應的表格。
自然語言處理，像機器視覺一樣，結合了多種技術來實現其相應的目標。例如，利用建模的方法，建立某一種語言表達的概率模型，實現計算給定語言單位表達某一語義的概率。可以選擇某些特征元素，將其組合起來識別一段文字，通過對這些元素的識別，可以把某些單詞和其他單詞分開，如普通郵件中垃圾郵件的識別分析。
機器人、機器視覺、自動規劃等相關技術可以集成到微型設備中來工作。如設計巧妙的高性能傳感器，將有助於新一代機器人的產生。這種機器人具有一定的類人智能，可以適應多種未知的環境，這樣無人機和智能機器人便可以幫助人類完成一些具體的工作。
語音識別著重於人類語音的自動識別。該技術必然麵臨一些技術難題，如處理不同的方言、不同的口音、環境噪音，區分同音單詞等，以及具備跟上正常說話速度的工作速度。語音識別軟件會使用一些自然語言處理技術，並結合其他相關技術，來解決這些技術難題。語音識別技術具有廣泛的應用空間，如智能抄錄係統、語音交互、語音控製係統等。
這幾項技術的產業化是人工智能產業化的重要因素。人工智能將是一個萬億美元，甚至十萬億美元的市場，它將帶來一些擁有巨大市場容量的新型產業，如家政服務機器人、新型智能環保家電、智能無人機、雲計算環境下的智能醫療等。
未來的智能機器人可以按應用程序級別大致分為以下類別：第一類是工業機器人，以富士康（Fox）為例，隨著人工費用的提升，勞動力成本越來越高，富士康便引進工業機器人，成功地解決了這個問題。第二類是監護機器人，它可以照顧家庭或醫院裏的病人，也可實現對老人或兒童的護理。隨著人口老齡化和勞動力成本的上升，中國對智能機器人的需求非常迫切，特別是在民用市場。第三類是探索機器人，如它可以被用於采礦，使人類盡可能避免危險。當然，也有用於戰鬥的軍用機器人等其他類別。
網絡媒體預測機器人將代替或協助人類完成許多工種的工作，電話服務員、校對員、保險工作人員、維修人員、司機等都可能被替代。在全球勞動力價格不斷上升的情況下，機器人的價格卻隨著科技的發展和機器人技術的成熟不斷下降。預計到2020年，機器人將被廣泛地應用於許多行業，甚至可能造成一部分人失業。
與此同時，人工智能技術的發展或將為許多“老”行業帶來新活力，其中最典型的就是汽車行業。汽車行業已經存在數百年，在此期間雖然變化很大，但一直是由人駕駛車輛。近年來，隨著各相關公司的大力投入，如穀歌研製的無人駕駛，汽車行業的規模也將達到萬億美元，這個行業也將帶動新能源工業的發展，兩者融合在一起，將形成一個“汽車互聯網+電動汽車”的新型產業。
毫無疑問，像互聯網一樣，智能技術將滲透到幾乎所有的“老”行業。華泰證券在《人工智能行業研究報告》中提到9個受智能技術影響的行業：生活O2O（在線離線br線上到線下）、醫療、零售、金融、數字營銷、農業、工業、商業和在線教育。事實上，很多“老”行業將會因為人工智能技術而獲得新生，如軍事、媒體、醫療、生命科學、能源、公共事務，甚至虛擬產業也會受到VRbrAR（虛擬現實br增強現實）技術發展的影響。