當前，人工智能可謂是科技領域炙手可熱的話題了，很多公司完善人工智能技術，研發(fā)人工智能產(chǎn)品。從Siri語音到智能家居，從無人駕駛到人工智能機器人，人工智能正在一步步改變我們的生活方式，我們還在憧憬著，人工智能還能帶給我們些什么。

現(xiàn)如今，人工智能已經(jīng)逐漸發(fā)展成一門龐大的技術體系，在人工智能領域，它普遍包含了機器學習、深度學習、人機交互、自然語言、機器視覺等多個領域的技術，下面進行這些人工智能中這些關鍵技術的介紹。

機器學習

機器學習是一門多領域交叉學科，涉及統(tǒng)計學、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡、優(yōu)化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域。通過研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為， 以獲取新的知識或技能。通過知識結(jié)構的不斷完善與更新來提升機器自身的性能，這屬于人工智能的核心領域?；跀?shù)據(jù)的機器學習是現(xiàn)代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數(shù)據(jù)（樣本）出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進行預測。阿爾法Go就這項技術一個很成功的體現(xiàn)。

根據(jù)學習模式將機器學習分類為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等。根據(jù)學習方法可以將機器學習分為傳統(tǒng)機器學習和深度學習。

深度學習技術

深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出。深度學習可以有人監(jiān)督（需要人工干預來培訓基本模型的演進），也可以無人監(jiān)督（通過自我評估自動改進模型）。深度學習目前廣泛運用于各類場合，在財資管理領域，如可以通過深度學習來進行現(xiàn)金流預測和頭寸智能化管理。

深度學習則是是機器學習各項技術中發(fā)展最旺盛也是最成功的一個分支。我們常說的人工神經(jīng)網(wǎng)絡是機器學習中的一種算法。機器學習的其他算法包括聚類算法、貝葉斯算法等。在量化交易、智能投資和智能風控中，往往會應用機器學習技術。

人機交互

關于人機交互，它最重要的方面研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智能領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現(xiàn)實技術等密切相關的綜合學科。傳統(tǒng)的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、鼠標、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設備，以及打印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

自然語言

自然語言泛指各類通過處理自然的語言數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為電腦可以“理解”的數(shù)據(jù)技術。自然語言處理一方面可以輔助財務共享服務中心進行客戶服務；另一方面，結(jié)合自然語言技術，便利知識管理和智能搜索。

自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向，研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人定位與導航中的應用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有融合多元信息資源的功能，在人工智能中扮演著重要的角色，特別智能機器人定位和導向環(huán)節(jié)具有較高的應用頻率。

機器視覺

機器視覺是使用計算機模仿人類視覺系統(tǒng)的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫(yī)療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學習的發(fā)展，預處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術。根據(jù)解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。