大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于人工智能自然語言的問題，于是小編就整理了4個相關介紹人工智能自然語言的解答，讓我們一起看看吧。

人工智能能夠完全理解自然語言嗎？

人工智能能夠是完全理解自然語言

肯定可以啊，而且不是一般意義的理解，是可以做到跟你交談你分辨不出來是人還是機器的程度。

語言只是就是信息的一種傳遞手段，本質就是信息，計算機處理信息是核心，最拿手的絕活，只是，如何處理語言這種信息，是計算機辦不到的，必須要人類先給計算機設定好通過什么方式去處理這些語言信息，這個工作量相當龐大，但是人類并不需要一個一個去設定，做好框架，做好分類

計算機自然語言好就業嗎？

就業前景廣闊，算是和計算機的交叉學科。

不過自從計算機學科的自然語言處理NLP興起以后，語言學的計算語言學就慢慢的被甩在了身后。目前這兩個沒多大區別。

你真要想搞的話，建議學NLP，而不要選計算語言學。招聘的時候，人家問你數理背景，你是語言學專業的就劣勢比較大。

人工智能是計算機科學的一個分支該領域的研究可以包括機器人語言識別圖像識別和專家系統等對嗎？

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。

人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能中的計算機視覺、NLP自然語言處理和個性化推薦系統哪個前景更好一些？

這個問題直接回答的話可能還是有著很強的個人觀點，所以不如先向你介紹一些這幾個領域目前的研究現狀和應用情況（不再具體介紹其中原理）你自己可以斟酌一下哪方面更適合自己。

一．所謂計算機視覺，是指使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。

它的主要任務就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣[1]。

現在人工智能的計算機視覺主要研究方向（比較火）是通過深度學習進行圖像識別，目前圖像識別主要有兩個研究領域，分類和目標檢測：

①所謂分類即去檢測圖像中的物體是否屬于你所定義的類別，這個類別可以是我們廣義的類別，例如貓狗的分類，也可以是基于狀態的類別，例如跳躍的貓和靜坐的貓：

下面給出一個簡單的樣例:

圖1-1

圖1-2

如圖1-1是我們的測試圖像，而1-2是我們的測試結果，貓為0，狗為1，預測結果中大概有3個錯誤結果。

②目標檢測是指在圖像中精確的找到我們定義的對象，不僅要輸出對象類別，還要輸出該對象在圖片中的位置參數。

樣例如下：

圖1-3

從圖中可以看到不僅標出了對象的類別，也框出了對象在圖片中的位置。

那么計算機視覺現在的應用領域有哪些呢，非常非常多：

年齡檢測，無人駕駛，智能交通，狀態檢測，人臉識別，文字識別等等

所以不如這樣去概括，計算機視覺只是在提取圖片（視頻）的信息，類似于我們的眼睛，至于提取之后的信息如何去運用，這就是需要我們自己的想法去執行了，所以只要人類通過眼睛收集信息然后再決策執行的事情，都可以成為計算機視覺的發展方向（當然具體實現可能有的復雜有的簡單）

二、再來說下NLP(自然語言處理）：

NLP也是當今AI熱潮的主要研究方向，所謂NLP是指讓機器能夠理解人類的語言文字，從而實現人機交互，相比于深度學習圖像識別，NLP處理的更多是數據的邏輯。

你可以假設一個這樣的場景：

有一段人對鏡頭說話的視頻，通過圖像識別我們得出它所說的話是“我失戀了，怎么辦？”

，然后我們想讓機器回答他相應的話語，可是應該如何讓機器去思考怎么回答上面的問題呢，這涉及到的便是NLP。

NLP 的目標是讓計算機／機器在理解語言上像人類一樣智能。最終目標是彌補人類交流（自然語言）和計算機理解（機器語言）之間的差距[2]，實現人機交互。

NLP流程主要由兩部分構成[3]：

①自然語言理解：理解給定文本的含義，提取關鍵詞等等

②自然語言生成： 1. 文本規劃：完成結構化數據中基礎內容的規劃。

2. 語句規劃：從結構化數據中組合語句，來表達信息流。

3. 實現：產生語法通順的語句來表達文本。

NLP應用領域：

情感分析，文本分類，智能客服（聊天機器人），自動提取等等

三. 然后再說一下個性化推薦系統：

所謂的個性化推薦系統，其實是建立在海量數據上的數據挖掘，所以我們重點來說一下數據挖掘的前景和發展方向。

數據挖掘即從海量數據中挖掘出隱藏在數據背后的信息，主要的依賴的方法包括機器學習，統計分析，情報檢索，專家系統（依靠過去的經驗法則）等。

舉個例子：

1.我們來猜個迷（打一動物），體型很大，四條腿，鼻子很長，腿很粗，嘴邊是凸出來的兩根長長的牙齒，耳朵很大（招風耳），性情溫順。

你是不是猜到了答案呢，大象~這其實就是基于我所給你的數據，憑借經驗的一種分析，這樣的分析計算機也可以做到，只不過他們可以做的比我們更精細，更加數字化，這就是數據挖掘。

2.我們用音樂個性化推薦系統來舉個例子，它背后大致是這樣一個邏輯方法：

首先搜集用戶海量數據，比如100萬個用戶，內容包括用戶的：

喜歡的歌手，搜索的歷史，性別，經濟存儲，收藏歌曲的風格，標記了的喜歡的歌曲

我們把最后一項“喜歡的歌曲”當做我們最后要預測的目標，前面的所有項當做推斷“喜歡的歌曲”的依據：

程序的運行順序大致是這樣的：

①找尋與你匹配度最高的多個用戶（通過你的搜索歷史，收藏歌曲，常聽的風格，喜歡的歌手，性別）

②將這些用戶喜歡的歌曲羅列出來并推薦給你

所以這就是數據挖掘的意義，他可以挖掘隱藏在數據背后的關系，然后根據這些關系對關鍵數據進行一些預測，但是數據挖掘更偏向于結構化數據（結構化數據也稱作行數據，是由二維表結構來邏輯表達和實現的數據，嚴格地遵循數據格式與長度規范，主要通過關系型數據庫進行存儲和管理[4]。）而NPL更偏向于非結構化數據（非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用數據庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML, HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等[5]。）

四、綜上給你一些分析建議

1. 首先要選擇自己感興趣的，AI的路還是很難走的，需要很強的邏輯能力，數學能力等等，所以最好選一個自己喜歡的。

2. 三個領域各有側重圖像識別偏圖像數據，而數據挖掘和NLP偏文本數據

3. 難度來說的話個人覺得NLP的坑還是比較多的，因為文字邏輯，人的思維邏輯這種東西，真的很難去理解，更別提再將這種思維轉化為機器理解的語言，所以真是道阻且長。但是NLP的勢頭也還是不錯的，這項研究也是必定會一直持續下去的。

4. 數據挖掘在經濟金融行業有很大的應用，如果想往金融方面發展的話可以考慮數據挖掘。

5. 計算機視覺圖像處理在很多領域都用的上，在未來也會有很多的發展方向，人才需求眾多。

所以綜上，前景基本上都是大大的有，我個人比較看好數據挖掘和圖像識別~這兩個容易上手一點，也相對的成熟一點。

參考：

[1] https://baike.baidu.com/item/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89/2803351

[2] https://blog.csdn.net/zhouguangfei0717/article/details/80048443

[3] https://blog.csdn.net/perfectzq/article/details/71429558

[4] https://baike.baidu.com/item/%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%8C%96%E6%95%B0%E6%8D%AE/5910594

[5] https://baike.baidu.com/item/%E9%9D%9E%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%8C%96%E6%95%B0%E6%8D%AE

歡迎大家關注“易學智能”頭條號，對答案有任何疑問，歡迎在評論區討論，必將一一回復！

計算機視覺的前景個人感覺會更好，像自動駕駛，圖像識別，這些未來都是非常大的市場，而且只要活在這個世界上，睜開眼開到的東西都是視覺，計算機以后會根據看到的東西給我們生成適合我們想要的東西，各個方面，衣食住行都會有，這些都是基于計算機視覺。

三個領域都很有前景，通常都需要較大量的訓練數據，其中NLP的數據不同語言難以復用，而CV領域你往往直接可以把美國人收集的訓練數據應用到中國類似的算法任務中，推薦系統往往是多維度的復合數據。就業選擇面:推薦系統大于NLP大于CV

到此，以上就是小編對于人工智能自然語言的問題就介紹到這了，希望介紹關于人工智能自然語言的4點解答對大家有用。