这篇文章给大家聊聊关于人工智能应用开发方法包括，以及人工智能工程技术与人工智能区别对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

一、人工智能技术和人工智能的区别

1、??你应该知道，人工智能和人类智能，是有本质区别的

2、其实人工智能是依靠逻辑(人工编程)进行高速的运算和执行程序指令的能力，人类智能是思维与联想和创造的能力，二者有本质的区别。所以，人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。

3、可以理解为人工智能本质上是对人类智能的功能模拟，二者虽然存在着一定的相似之处，但由于其思维的物质承担者不同。在智能活动中的地位和思维程序也不同，所以有本质的区别。人工智能没有人类智能所特有的创造性和社会性，只不过是人类智能的延伸，至多只是部分地超越人类智能，在整体上是不能最终代替和战胜人类智能的。

4、那么人工智能都是在模仿人类智能，人工智能是在不断进步的，但在总体上并未超过人类智能。在语言、思维和文化层级上，即在高阶认知层级上，目前人工智能都远逊于人类智能，事实上，人工智能和人类智能这两种智能方式是截然不同的。机器学习也只是对人类认知能力的一种模仿，不能作过高的评价，人们不必惊慌，更不能人为地制造恐慌。

5、最终人类智能是自主智能系统，除了理性智能之外，人类还具有难以评定的感性思维。通俗来说，人类会通过情绪爆发出不同层级的不同方向的能量，人类对事物的研究，看法，判定从来都不是以理性为唯一。人工智能在现阶段还只处于理性智能，它们能处理大部分数学逻辑能判断的事物。

6、我们人类会按照需要对各种情况进行判断，包括按人类道德去思考和判断事物，而人工智能只会按照最优化处理逻辑去思考做事。人类是现实思维，有主观能动性，机器是固定思维，无法开发出自主情绪，即使现在有一些机器能表达情感，那只不过是人类写入的场景与应对系统，并不是真正的主动情绪。

7、从人类智能和人工智能的起源方面看，二者有本质的不同，人类是在自然界长期演化发展的特定阶段产生的，人类的产生并不单纯是生物进化的结果，劳动在这个进化过程中起着极为重要的作用。

8、具有模拟人类思维的人工智能，只是人类在现代科学技术条件下的重大发展，它是按人类智能的思维方式由人创造和发展而来的，是人类运用数学、逻辑学、电子学、软件设计等知识设计出来的为人类服务的工具。虽然它能部分代替了人脑的功能，而且越来越成为人脑在功能上不可缺少的辅助手段，但它仍属于人工自然的范畴。

9、人工智能是形式化的方法，是严格遵循一定规则的“思维”。人工智能在逻辑思维、信息存储量、执行速度等方面一般来说要强于人类智能，但人类智能的思维方式是多样化的，不仅有科学思维的逻辑方法，而且还有人工智能所不及的非逻辑方法，人类在形象思维、直觉思维、创造性思维等方面都有其独到之处。

10、科学家通过机器实现智能的方法，跟人脑实现智能的方法、途径是不一样的，但是二者的目标是一样的，科学家会用机器擅长的方法去做，这是目前实现弱人工智能技术上的一条路径，不管科学家使用什么样的方法，计算机科学或者仿生学，都是使用和人脑不一样的方法实现相同的效果。

二、人工智能的应用

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。

美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。

2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。

Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。

2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。

近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。

但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。

人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。

有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。

2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他;

2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活带来更多改变。

机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(NeuralMachineTranslation，NMT)，该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。

生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。

声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。

相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件)，声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。

同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。

目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。

智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。

当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。

智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。

随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。

而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。

智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。

在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。

从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。

基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定(征求意见稿)》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。

支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition，ASR)技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，NLP)技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术(TextToSpeech，TTS)技术。

在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。

个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。

个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。

医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。

传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。

该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。

三、人工智能主要的交互方式是

触摸交互目前应用非常广泛，随着触摸屏手机、触摸屏电脑、触摸屏相机、触摸屏电子广告牌等等触摸屏发明创新的广泛应用与发展，触摸屏与人们的距离越来越近，真的是到了可以“触摸”的程度。而触摸屏，由于其便捷、简单、自然、节省空间、反应速度快等优点，而被人们广泛接受，成为了时下最便捷的人机交互方式来源。2、语音识别

语音识别技术，也被称为自动语音识别AutomaticSpeechRecognition，（ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。不可否认，语音识别是未来人机交互最被看好的的交互方式。尤其是针对当下的各种可穿戴式智能设备，通过对话的方式发出命令产生交互是最高效可行的、体感技术

体感技术也可称之为动作识别，亦称作手势识别技术。一提到体感技术，很多人都会觉得未来感十足，像是科幻电影里的情节再现。但这一概念在游戏领域早有涉及，全球三大游戏厂商均推出过自己的体感控制器，如微软和索尼推出的体感辅助设备Kinect和PSMove，任天堂的Wii则一直是以体感进行控制的游戏机4、增强现实

增强现实（AugmentedReality，简称AR），简单的说，就是将计算机生成的信息覆盖在现实世界之上。是在虚拟现实的基础上发展起来的新技术，也被称之为混合现实。是通过计算机系统提供的信息增加用户对现实世界感知的技术，将虚拟的信息应用到真实世界，并将计算机生成的虚拟物体、场景或系统提示信息叠加到真实场景中，从而实现对现实的增、无声识别。5、无声识别技术

无声语音识别即通过默读识别，使用者不需要发出声音，系统就可以将喉部声带动作发出的电信号转换成语音，从而破译人想说的话，但该技术目前尚处于初级研发阶段。强。。

四、人工智能工程技术与人工智能区别

1、人工智能工程技术和人工智能存在以下主要区别:

2、人工智能工程技术侧重于人工智能算法的应用及系统集成,解决实际问题。它更加接近工程应用。

3、人工智能则更注重研究模拟和创建智能体的理论、方法和技术,研究人工智能背后的机制与原理。

4、人工智能工程技术课程更加实践导向,重点是如何应用人工智能技术来实现智能产品。

5、人工智能课程设置则更注重基础理论和算法基础,如机器学习、深度学习等。

6、人工智能工程技术专注解决实际问题,就业岗位偏向人工智能系统集成师、人工智能系统工程师等实践岗位。

7、人工智能则可以从事算法研发、算法工程师等理论研究类工作。

8、人工智能工程技术要求更强的系统集成能力、项目开发能力和系统实现能力。

9、人工智能则重视高级算法思维能力、数据分析和理论研究能力。

10、人工智能工程技术课程更多地涉及系统框架、产品开发等内容。

11、人工智能课程则更多地关注机器学习、深度学习等算法与理论内容。

12、总的来说,人工智能工程技术侧重工程应用和系统实践,人工智能更注重算法理论与研究创新。

13、二者是互相关联、又有所不同的两个方向。选择时需结合个人偏好和能力因素考虑。

OK，关于人工智能应用开发方法包括和人工智能工程技术与人工智能区别的内容到此结束了，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望对大家有所帮助。

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