AI研发如何落实到应用层面？了解AI应用领域的三大部分

AI的研发实际可以追溯到上个世纪，只不过在生成式AI爆火之前，人们并没有明确感受到其为生产力与社会结构所带来的变化。如果想要适应这波新浪潮，我们必须要了解未来的人机协同如何进行；但在此之前，了解一下AI在应用领域的构成，也许能够帮你更加深入了解这其中的原理。

语音识别：语音识别又称自动语音识别（ASR）。通过输入设备对数字语音信号的识别，将原始的语音文件进行预处理，对其中的噪声、回音等部分进行抑制，强调其中的人声部分。接下来，语音文件会被解码，通过声学模型、语言模型等功能进行进一步解读，直到解码完成后输出结果或执行相对应的命令。

影像识别：影像识别技术是对实时画面的分析，能够对关键信息进行抓拍，并从中提取重要内容。运行原理大致为，计算机会先通过图片内容的特征结构进行分析，采集其中被训练识别的内容。在分析之后，AI会根据预测的结果进行强化训练，提升自己在模型预测以及解码图像内容的能力。

自然语言处理：所谓自然语言处理，是让人工智能从输入的文字或语音内容中，了解人类所说的语言以及具体内容，并对其内容进行分析，从而理解其中的含义。这其中会涉及语素、语法以及语义等各层面的分析，分析结果会与其在训练时所标注的内容进行结合。在按照一定规律进行排列组合后，便会输出一段符合人类逻辑的语句。

当前的AI模型中，大多是对上述三个内容进行拆分理解。不过，科学家们也在研究多模态大模型，试图让AI能够像人类一样，能够从更多维度去了解同一事物，增强其理解能力。说不定在未来，AI真的也会像人类一样诞生出意识。