編輯導語：人工智慧從誕生以來，其理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。本篇作者給我們介紹了人工智慧的十大技術及其相關應用，一起來看看吧。
人工智慧發展到現在已經將近有80年的歷史。近日來特斯拉也說了自己不是汽車公司，是可再生能源公司、是機器人公司、是人工智慧公司，特斯拉也明確表示未來人工智慧汽車自動化駕駛的方向是視覺識別+機器學習。
人工智慧從誕生以來，其理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，接下來我將給大家介紹下人工智慧的十大技術及其相關應用。
一、問題求解
人工智慧的第一個大成就是發展了能夠求解難題的下棋程序。在下棋程序中應用的某些技術，如向前看幾步，把困難的問題分成一些比較容易的子問題，發展成為搜索和問題歸約這樣的人工智慧基本技術。今天的計算機程序能夠下錦標賽水平的各種方盤棋、十五子棋、國際象棋和圍棋。
1997年5月，IBM公司研製的深藍(DeepBlue)計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫(Kasparov)。另一種問題求解程序把各種數學公式符號彙編在一起，其性能達到很高的水平，並正在為許多科學家和工程師所應用。有些程序甚至還能夠用經驗來改善其性能。
二、邏輯推理與定理證明
邏輯推理是人工智慧研究中最持久的子領域之一。其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個大型資料庫中的有關事實上，留意可信的證明，並在出現新信息時適時修正這些證明。對數學中臆測的定理尋找一個證明或反證，確實稱得上是一項智能任務。
為此，不僅需要有根據假設進行演繹的能力，而且需要某些直覺技巧。1976年7月，美國的阿佩爾(K.Appe1)筆人合作解決了長達124年之久的難題–四色定理，轟動了整個計算機界。他們用了三台大型計算機，花了1200小時。
三、自然語言理解
自然語言處理是人工智慧的早期研究領域之一，已經編寫出能夠從內部資料庫回答用英語提出的問題的程序，這些程序通過閱讀文本材料和建立內部資料庫，能夠把句子從一種語言翻譯為另一種語言，執行用英語給出的指令和獲取知識等。有些程序甚至能夠在一定程度上翻譯從話筒輸入的口頭指令（而不是從鍵盤輸入計算機的指令）。人工智慧在語言翻譯與語音理解程序方面已經取得可喜的成就。
四、自動程序設計
自動程序設計是人工智慧的一個重要研究領域。目前已經研製出能夠以各種不同的目的描述來編寫計算機程序。對自動程序設計的研究不僅可以促進半自動軟體開發系統的發展，而且也使通過修正自身數碼進行學習(即修正它們的性能)的人工智慧系統得到發展。
五、專家系統
專家系統是一個具有大量專門知識與經驗的計算機程序系統，它應用人工智慧技術，根據某個領域一個或多個人類專家提供的知識和經驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的複雜問題。
專家系統可以解決的問題一般包括解釋、預測、診斷、設計、規劃、監視、修理、指導和控制等。隨著人工智慧整體水平的提高，專家系統也得到發展。在新一代專家系統中，不但採用基於規則的方法，而且採用基於模型的原理。
六、機器學習
學習是人類智能的主要標誌和獲得知識的基本手段。香克(R.Shank)認為：
一台計算機若不會學習，就不能稱為具有智能的。
機器學習的主要目的是為了從使用者和輸入數據等處獲得知識，從而可以幫助解決更多問題，減少錯誤，提高解決問題的效率。
七、神經網路
人腦是一個功能特彆強大、結構異常複雜的信息處理系統，其基礎是神經元及其互聯關係。對人腦神經元和人工神經網路的研究，可能創造出新一代人工智慧機器。
20世紀80年代以來，神經網路研究職又得重大進展。例如，霍普菲爾德(Hopfield)提出用硬體實現神經網路，魯梅爾哈特(Rumelhart)等提出多層網路中的反向傳播(BP)演算法。
目前，神經網網路已在模式識別、圖像處理、組合優化、自動控制、信息處理、機器人學和工智能其他領域獲得日益廣泛的應用。
八、模式識別
模式識別是指識別出給定物體所模仿的標本，如文字識別、汽車牌照識別、指紋識別、語音識別等。這是一種用計算機代替人類或幫助人類的感知模式，是對人類感知外界功能的模擬，使一個計算機系統具有模擬人類通過感官接收外界信息、識別和理解周圍環境的感知能力。
九、機器視覺
機器視覺或計算機視覺已從模式識別的一個研究領域發展為一門獨立的學科。視覺是感知問題之一。在人工智慧中研究的感知過程通常包含一組操作。例如，可見的景物由感測器編碼，並被表示為一個灰度數值的矩陣。這些灰度數值由檢測器加以處理。
檢測器搜索主要圖像的成分，如線段、簡單曲線和角度等。這些成分又被處理，以便根據景物的表面和形狀來推斷有關景物的三維特性信息。機器視覺已在機器人裝配、衛星圖像處理、工業過程監控、飛行器跟蹤和制導以及電視實況轉播等領域獲得極為廣泛的應用。
十、智能控制
智能控制是一類不需要(或需要儘可能少的)人的干預就能夠獨立地驅動智能機器實現其目標的自動控制，是自動控制的高級階段。1965年，傅京孫首先提出把人工智慧的啟髮式推理規則用於學習控制系統。十多年後，建立實用智能控制系統的技術逐漸成熟。
百度公司董事長兼首席執行官李彥宏認為，人工智慧是具有顯著產業溢出效應的基礎性技術，能夠推動多個領域的變革和跨越式發展。例如：人工智慧可以加速發現醫治疾病的新療法，大幅降低新葯研發成本；可以帶動工業機器人、無人駕駛汽車等新興產業的飛躍式發展；可以大幅提升國防信息化水平，加速無人作戰裝備的應用。人工智慧技術將極大地提升和擴展人類的能力邊界對促進技術創新、提升國家競爭優勢，乃至推動人類社會發展產生深遠影響。
以上就是人工智慧的相關技術及其應用，如何讓人工智慧帶給生活更大提升，不僅僅是技術上的創新，也需要更多的人工智慧專業產品經理去思考。