人工智能技术有哪些？

现在人工智能的类型太多了，随着人工智能的普及，应用范围的拓展，还将进入更多的领域。

现在人工智能所涉及的学科有：认知科学，数学，神经生理学，信息论，控制论，不定性论，计算机科学，心理学，哲学，语言，自然科学和社会科学等等几乎所有的学科。

应用领域有：翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言，图像理解，遗传编程，自动程序设计，大信息的处理，储存，管理，执行一些生命体无法执行的任务，或者复杂的和规模庞大的任务等等。

具体应用方面有：网络，工业，农业，航空航天，军事，自然，家庭，个人等等，各行各业都有人工智能的身影。

数据挖掘技术，是否也属于人工智能的范畴？所谓的人工智能的技术具体包括哪些？

数据挖掘支撑着人工智能，也就是人工智能是离不开数据挖掘的。随着大数据的出现从而才诞生出人工智能，人工智能是建立在数据之上的。所以数据是人工智能的基础，是人工智能必不可少的一部分。

为什么要有数据之后才会有人工智能？其实就要从智能的本质出发。人类为什么会有智慧，智慧其实不是与生俱来，它是历经人类日积月累不断进化而来。自打人类开启进化之后，人类开始形成了语言，或者简单地说是记录，原始的语言就是很简单的符号记录。

不管哪个文明，原始的语言都是用简单象形图形，去记录或描述着这个世界，而这种世界的简单记录形式，其实就是最最原始的数据。

什么是数据

说白了就是对于世界或人类行为的记录。有了数据之后，人类才能基于数据一代一代进行优化。通过不断刷新对这个世界的认知，进而形成了人类智慧，人类的智慧就是从数据中而来。

经过人类日积月累长时间的积累，从而形成人类独有的智慧模式。这种智慧模式就是如何探索世界获得新的数据，以及如何利用前人积累的数据分析判断，并将新老数据结合在一起优化成为新认知模式。

既然人类的智慧都是来源数据，那么人类创造的人工智能也是从数据而来，这也就是为什么人工智能是从大数据中诞生了。

因为所谓的智能源于数据，所以数据挖掘对于人工智能是必不可少的一部分。人工智能也是离不开数据挖掘的，人工智能必须是扎根于大数据这个肥沃的土壤之上，才能开得更加茂盛更加鲜艳照人。

人工智能的技术基础是什么？

人工智能是一门研究用计算机来模仿和执行人脑的某些智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是以知识为基础的。

知识图谱

如何从现实世界中获取知识、如何将已获得的知识以计算机内部代码的形式加以合理的表示以便于存储，以及如何运用这些知识进行推理以解决实际的问题，即知识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是人工智能学科要研究的3个主要问题。

在人们的日常生活及社会活动中，“知识”是常用的一个术语。例如，人们常说“我们要掌握现代科学知识”，“掌握的知识越多，你的机会就越多”等。人们所涉及的知识也是十分广泛的，例如，有的知识是多数人所熟悉的普通知识，而有的知识只是有关专家才掌握的专门领域知识。那么，到底什么是知识？知识有哪些特性？它与通常所说的信息有什么区别和联系？

现实世界中每时每刻都产生着大量的信息，但信息是需要用一定的形式表示出来才能被记载和传递的。尤其是使用计算机来进行信息的存储及处理时，更需要用一组符号及其组合进行表示。像这样用一组符号及其组合表示的信息称为数据。

数据与信息是两个密切相关的概念。数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示。信息是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。只有把两者密切地结合起来，才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。

三者关系图

另外，数据和信息又是两个不同的概念，相同的数据在不同的环境下表示不同的含义，蕴涵不同的信息。比如，“100”是一个数据，它可能表示“100元钱”，也可表示“100个人”，若对于学生的考试成绩来说，可能表示“100分”。同样，相同的信息也可以用不同的数据表示出来。比如，地下工作者为了传达情报信息，可以用一首诗词的每一句的第一个字组成一句话，或诗的斜对角线上的字组成的一句话来传达信息，也可能会用一个代码或数字来表示同一信息。

正如上述，现实生活中，信息是要以数据的形式来表达和传递的，数据中蕴涵着信息，然而，并不是所有的数据中都蕴涵着信息，而是只有那些有格式的数据才有意义。对数据中的信息的理解也是主观的、因人而异的，是以增加知识为目的的。

比如，你看到0571－8888888这样的数字，你可能会根据自己已有的知识猜测到它是一个电话号码，但不知道它是哪个城市的电话号码，但如果你通过一些方法确定0571是杭州市的区号后，以后再碰到相同格式的数据时，你就会知道它代表杭州市的一个电话号码，实际上你的知识也就增加了。不同格式的数据蕴涵的信息量也不一样，比如，图像数据所蕴涵的信息量就大，而文本数据所蕴涵的信息量就少。

数据处理

信息在人类生活中占有十分重要的地位，但是，只有把有关的信息关联到一起的时候，它才有实际的意义。一般把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。知识是人们在长期的生活及社会实践、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验，人们把实践中获得的信息关联在一起，就获得了知识。

终上所述，知识、信息和数据是3个层次的概念。有格式的数据经过处理、解释过程会形成信息，而把有关的信息关联再一起，经过处理就形成了知识。知识是用信息表达的，信息则是用数据表达的，这种层次不仅反映了数据、信息和知识的因果关系，也反映了它们不同的抽象程度。人类在社会实践过程中，其主要的智能活动就是获取知识，并运用知识解决生活中遇到的各种问题。

人工智能其实是一项复杂的技术，需要的基础技术尤其是数学方面非常多。

主要包括：

线性代数：包括张量、矩阵、范数、特征分解等一些列知识

概率论以及信息论：各种概率分布，离散、连续、质量函数、密度函数，香农熵，交叉熵等等。机器学习基础知识：拟合、估计、监督、无监督、梯度下降等等。卷积网络，各种神经网络，CNN，RNN...编程语言，比如python机器学习库：tensorflow、pytorch综上，要学的东西真的非常多。