系統(tǒng)（1960年代-1970年代）：系統(tǒng)是一種可以模擬人類(lèi)決策過(guò)程的軟件系統(tǒng)。在20世紀(jì)60年代和70年代，系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用，例如DENDRAL系統(tǒng)用于化學(xué)物質(zhì)的結(jié)構(gòu)識(shí)別。推理機(jī)和基于知識(shí)的系統(tǒng)（1970年代-1980年代）：推理機(jī)是一種可以通過(guò)邏輯推理來(lái)解決問(wèn)題的系統(tǒng)，基于知識(shí)的系統(tǒng)則是一種可以使用先前知識(shí)來(lái)解決問(wèn)題的系統(tǒng)。這些技術(shù)被廣泛應(yīng)用于語(yǔ)言翻譯、證券交易等領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)（1990年代-2000年代）：機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以通過(guò)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來(lái)改進(jìn)性能的技術(shù)。在20世紀(jì)90年代和2000年代，機(jī)器學(xué)習(xí)得到了大量的發(fā)展和應(yīng)用，例如，搜索引擎、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。能有效分辨高清照片、PS 、三維模型、換臉等仿冒詐騙。龍巖珍云AI數(shù)字人智能網(wǎng)站測(cè)評(píng)

其實(shí)和我們?nèi)祟?lèi)一樣，是通過(guò)專(zhuān)門(mén)的學(xué)習(xí)過(guò)程獲得的。專(zhuān)門(mén)的學(xué)習(xí)可以讓AI程序習(xí)得專(zhuān)門(mén)的規(guī)律或能力。之后AI程序運(yùn)行時(shí)，就可以依據(jù)習(xí)得的規(guī)律或能力，自主決策輸出。我們以大數(shù)據(jù)加持下的AI為例，把AI的學(xué)習(xí)過(guò)程通俗的解釋清楚?？梢杂萌齻€(gè)關(guān)鍵詞來(lái)概括學(xué)習(xí)過(guò)程：數(shù)據(jù)，模型，模型實(shí)例(AI程序)1、數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含了某種規(guī)律，可能是數(shù)據(jù)之間(輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù))的規(guī)律，也可能是數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)上的規(guī)律。不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)(結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，圖像，語(yǔ)音，文本)，蘊(yùn)含的規(guī)律不同。龍巖珍云AI數(shù)字人智能網(wǎng)站測(cè)評(píng)一鍵套用， 極速生成 ，深度解放創(chuàng)作能力。

這是因?yàn)榻陙?lái)它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個(gè)分支，無(wú)論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。20世紀(jì)70年代以來(lái)，人工智能被稱(chēng)為世界三大技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是21世紀(jì)三大技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一。這是因?yàn)榻陙?lái)它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個(gè)分支，無(wú)論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。

機(jī)器翻譯，智能控制，機(jī)器人學(xué)，語(yǔ)言和圖像理解，遺傳編程機(jī)器人工廠(chǎng)，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)，航天應(yīng)用，龐大的信息處理，儲(chǔ)存與管理，執(zhí)行化合生命體無(wú)法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。值得一提的是，機(jī)器翻譯是人工智能的重要分支和先應(yīng)用領(lǐng)域。不過(guò)就已有的機(jī)譯成就來(lái)看，機(jī)譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)；而機(jī)譯質(zhì)量是機(jī)譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。中國(guó)數(shù)學(xué)家、語(yǔ)言學(xué)家周海中教授曾在論文《機(jī)器翻譯五十年》中指出：要提高機(jī)譯的質(zhì)量，首先要解決的是語(yǔ)言本身問(wèn)題而不是程序設(shè)計(jì)問(wèn)題；單靠若干程序來(lái)做機(jī)譯系統(tǒng)，肯定是無(wú)法提高機(jī)譯質(zhì)量的；另外在人類(lèi)尚未明了大腦是如何進(jìn)行語(yǔ)言的模糊識(shí)別和邏輯判斷的情況下，機(jī)譯要想達(dá)到“信、達(dá)、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成為家電業(yè)的新風(fēng)口。在自建圖庫(kù)中查找與查詢(xún)圖片相似的圖片全集，并給出相似度打分，可用于類(lèi)似圖片。

統(tǒng)計(jì)學(xué)法90年代，人工智能研究發(fā)展出復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具來(lái)解決特定的分支問(wèn)題。這些工具是真正的科學(xué)方法，即這些方法的結(jié)果是可測(cè)量的和可驗(yàn)證的，同時(shí)也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學(xué)語(yǔ)言也允許已有學(xué)科的合作（如數(shù)學(xué)，經(jīng)濟(jì)或運(yùn)籌學(xué)）。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出這些進(jìn)步不亞于“NEATS的成功”。有人批評(píng)這些技術(shù)太專(zhuān)注于特定的問(wèn)題，而沒(méi)有考慮長(zhǎng)遠(yuǎn)的強(qiáng)人工智能目標(biāo)。這和其他的子符號(hào)方法，如模糊控制和進(jìn)化計(jì)算，都屬于計(jì)算智能學(xué)科研究范疇。詳細(xì)、專(zhuān)業(yè)的詞匯庫(kù) 確保翻譯前后術(shù)語(yǔ)統(tǒng)一。龍巖珍云AI數(shù)字人智能網(wǎng)站測(cè)評(píng)

應(yīng)用于智慧城市、廣告營(yíng)銷(xiāo)等場(chǎng)景，可以在嵌入式設(shè)備、移動(dòng)設(shè)備和個(gè)人電腦上實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)的人臉檢測(cè)。龍巖珍云AI數(shù)字人智能網(wǎng)站測(cè)評(píng)

數(shù)字人的運(yùn)作原理知道了什么是數(shù)字人，接下來(lái)就要搞清楚數(shù)字人到底是怎么說(shuō)話(huà)、互動(dòng)的，是背后有真人在操控，還是完全通過(guò)技術(shù)生成。

數(shù)字人的誕生和發(fā)展和AI人工智能可以說(shuō)是密不可分，想了解數(shù)字人的運(yùn)作原理，首先要知道數(shù)字人的通用系統(tǒng)框架。虛擬數(shù)字人系統(tǒng)一般情況下由人物形象、語(yǔ)音生成、動(dòng)畫(huà)生成、音視頻合成顯示、交互等5個(gè)模塊構(gòu)成。

交互模塊為擴(kuò)展項(xiàng)，根據(jù)其有無(wú)，可將數(shù)字人分為交互型數(shù)字人和非交互型數(shù)字人。首先看一下非交互型數(shù)字人：系統(tǒng)依據(jù)目標(biāo)文本生成對(duì)應(yīng)的人物語(yǔ)音及動(dòng)畫(huà)，并合成音視頻呈現(xiàn)給用戶(hù)。 龍巖珍云AI數(shù)字人智能網(wǎng)站測(cè)評(píng)