2.2　人工智能应用技术

人工智能是通过对人的思维过程的模拟，试图解析人类智能的本质并制造出与人类智能拥有相同本质特性的机器的技术学科。人工智能领域的覆盖面十分广，包含的技术丰富多样，本节将重点介绍目前比较主流的7种应用技术：机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、联邦学习、图计算和图神经网络。

机器学习是研究计算机如何模拟人类实现学习行为，重构已有的知识结构以获取新的知识或者技能的一种技术。如果说机器学习是使计算机“学”的技术，那么计算机视觉就是使计算机“看”的技术。计算机视觉就是指用摄影机和计算机对目标进行识别、测量等，并进一步将图形处理为适合人眼观察或机器检测的技术，在人脸识别和图像识别等方面有广泛应用。除了让计算机具备“看”的能力，还要让计算机具备“听”的能力，因此，让计算机能够“听懂”的自然语言理解技术和能够“听见”的语音识别技术也必不可少。

现如今，监管环境对于人工智能技术中的数据联合共享有着越来越严格的管控，联邦学习就是支持其他人工智能技术如机器学习等在保护数据隐私的同时进行数据联合计算的一种技术。人工智能需要处理的数据多种多样，图结构数据就是其中一种重要的数据类型，图计算就是主要对图结构数据进行处理和针对性优化的技术。另外，图神经网络是深度学习结合图计算技术衍生出来的能够更好地拟合现实世界的新神经网络范式。

接下来，我们将详细介绍这7种应用技术。