本文目录
- 人工智能六大系统？
- 具有代表性人工智能系统是什么？
- 人工智能系统是利用什么来学习？
- 人工智能系统分为哪些子系统？
- 人工智能应用系统包括？
- 人类与人工智能系统区别？
- 人工系统的知识包含的4个要素？
- 具有代表性人工智能系统是什么系统？
人工智能六大系统？
一、驱动系统就是驱动装置，有电气、液压和气压三种相当于人体的肌肉。
二、机械结构系统是机身、臂、手腕、行走机构和末端操作器等，相当于人的身体、手、腿等。
三、感知系统把信息传给控制系统，它有内部状态传感器和外部状态传感器，就像是人轻拿轻放比较灵活的反应。
四、环境交互系统感知外部环境的变化，来协调的系统。
五、人机交互系统拥有人机对话交互功能。
六、控制系统就是人机交互系统时制机器人的执行机构，相当于人的大脑。
具有代表性人工智能系统是什么？
人工智能系统是一套比较完善复杂的系统，涵盖多种形态、方式，同时也具有非常强大完善的多样化功能，以为企业营销服务而生的人工智能系统——得助智能云客服为例。
首先，企业拥有了得助智能云客服就相当于拥有了：云呼叫中心、智能客服、在线客服、工单系统、CRM系统，因此能够覆盖售前咨询、售中跟进、售后服务的所有环节，实现语音+文本的双交互支持，同时降低企业人力运营成本，提高企业服务效率。智能云客服可以看做是全渠道全流程的一体化企业客户服务解决方案。
1、云呼叫中心
云呼叫中心是ICC智能联络中心，可以通过策略外显、号码回呼等手段有效提升外呼接通率，并提供多形态、可供集成的座席端和外呼接口；支持手动呼叫、自动外呼、预测外呼、智能外呼等多种外呼模式，帮助提升坐席工作效率；开放录音、详单、管理等方面的数据接口，提供稳定、便捷、高效的云通信服务能力。
2、智能客服
依靠智能客服机器人可实现7x24小时在线，全时段客户服务，机器人能够进行客户意图的精准识别，基于客户画像、行业知识构建以及精准的语义分析，迅速准确理解客户意图，通过多轮会话定制工具，只需后台绘制业务逻辑，即可自主定制多轮会话；通过聚类算法，从聊天记录中自动学习，生成知识库，降低了人工编写知识点成本，提高机器人准确率。
3、在线客服
通过在线客服系统进行全渠道对接，企业线上、线下流量入口全覆盖，实现一站式客户接待服务，不同渠道，一套系统，一个工作台统一应答、管理；智能会话辅助客户信息获取、会话预知、快捷回复、知识库快捷查询等，客服工作轻松高效。
4、CRM系统
CRM系统贯穿整个云客服系统，进行智能化的客户数据管理，自动生成客户报表、对话报表、通话报表、工单报表、坐席报表 、满意度报表等，同时可自定义报表周期时生成时间，多维度数据统计，随时掌握平台数据。
同时，通过CRM系统，可在客户发起咨询前实现客户追踪，咨询过程中可智能识别客户名称、联系方式，提供灵活的自定义客户信息字段，多界面客户资料查看。
5、工单系统
客服无法一次性解决的问题，可以通过工单进行解决，同时功能能够智能分配、一键转交、全流程实时跟踪，同时支持自定义配置，推动企业内部跨部门协作。
人工智能系统是利用什么来学习？
人工智能系统可以利用7个阶段着手学习：
1、高等数学
人工智能的基础，其中高等数学是必需必会的。而高等数学则包括数据分析、概率论、线性代数及矩阵、凸优化等。良好的数学基础有利于在后续的课程中更好的理解机器学习和深度学习的内容。
2、python的高级应用
python语言在人工智能上有着不可或缺的地位。机器学习则是非常的复杂庞大，通常会涉及组装工作流和管道、设置数据源及内部和云部署之间的分流。而python则能更好地对其中的数据管道进行处理，使得我们能在学习机器学习的时候更加轻松。
3、机器学习
机器学习中涉及到很多复杂的算法，通过算法对数据进行分析和进行学习，然后对现实的情况作出判断并对其进行回应。
4、数据挖掘
通过算法对数据进行收集然后分析，模拟人的原始学习形态，数据挖掘涉及到了很多的知识，比如数据库技术、机器学习、统计学、数据仓库技术等。
5、深度学习
深度学习是机器学习的一个分支，是实现机器学习的技术，同时深度学习也给机器学习带来了很多实际的应用。从TensorFlow、BP神经网络、深度学习概述、CNN卷积神经网络、递归神经网、自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络，小样本学习技术等方面讲解深度学习相关算法。
6、自然语言
自然语言的处理一直是计算机科学和人工智能领域一个重要的方向。自然语言就是如汉语、英语这样的语言，这类语言一直是我们人类的独有的特权，而这阶段的自然语言处理就是让机器能听懂并能处理自然语言。
7、图像处理
图片处理就是计算机通过获取图像并对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
人工智能系统分为哪些子系统？
人工智能操作系统应具有通用操作系统所具备的所有功能，并且包括语音识别、机器视觉、执行器系统、和认知行为系统。具体的来说应包含（但不限于）以下子系统：文件系统、进程管理、进程间通讯、内存管理、网络通讯、安全机制、驱动程序、用户界面、语音识别系统、机器视觉系统、执行器系统、认知系统等子系统。
文件系统：当系统意外宕机时，健壮的日志文件系统能使之快速恢复；
进程管理：可创建和销毁进程、设置进程的优先级策略；
进程间通讯可提供管道、共享内存、信号量、消息队列、信号等进程间通讯机制；
内存管理：可管理虚拟内存和提供进程空间保护；
网络通讯能提供各类网络协议栈接口、提供套接字接口；
安全机制能提供网络、文件、进程等各个层次方面的安全机制，防止被恶意入侵和误操作；
驱动程序，能提供硬件抽象层；
用户界面能提供图形界面接口、命令行接口、系统调用API接口；
语音识别系统能提供语音识别功能，用户可通过语音指令控制机器人；
机器视觉系统能提供视觉识别功能，通过机器视觉可执行SLAM、导航等任务；
执行器系统能提供手臂抓取、步态算法、机器人底盘运动算法等；认知系统能提供机器的推理、认知功能。
人工智能应用系统包括？
人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统四个领域。
1、自然语言处理
自然语言处理，英文Natural Language Processing，简写NLP。NLP这个概念本身过于庞大，可以把它分成“自然语言”和“处理”两部分。先来看自然语言。区分于计算机语言，自然语言是人类发展过程中形成的一种信息交流的方式，包括口语及书面语，反映了人类的思维，都是以自然语言的形式表达。
2、计算机视觉
计算机视觉，也就是cv其实研究成像过程中的各种逆问题，试图从二维图像中恢复有意义的信息，这里需要格外提醒的一点就是逆问题通常不解析，这也和我们遇到的其他数学物理问题一样，正过程是解析的，有公式，逆过程不解析，没有解析解。
3、语音识别
语音识别是计算语言学的跨学科子领域，利用其开发方法和技术，能够通过计算机识别和翻译口语。也被称为自动语音识别技术（ASR)，计算机语音识别或语音到文本（STT)技术。它融合了语言学、计算机科学和电气工程领域的知识和研究。
4、专家系统
专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。一般来说，专家系统=知识库+推理机，因此专家系统也被称为基于知识的系统。是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，一个专家系统必须具备三要素：领域专家级知识，模拟专家思维，达到专家级的水平。
人类与人工智能系统区别？
人类和人工智能之间有以下几点区别：
1. 自我意识和情感不同：目前的人工智能只是一种基于算法和数据的程序，没有自我意识和情感。而人类具有自我意识和情感，并且可以通过经验和学习不断地进化。
2. 创造力和想象力不同：尽管一些人工智能算法可以通过生成新的图像、音乐等来模拟创造力，但是它们的创造范围极其有限，并不能与人类的想象能力相媲美。
3. 自适应性不同：人类可以根据环境中的变化来改变行为方式，适应复杂多变的环境。而大部分人工智能算法只能执行特定的任务，对于外界的变化则需要重新进行调整或者重新训练。
4. 意识形态和道德判断不同：由于缺乏自我意识和情感，目前的人工智能不能产生真正意义上的道德判断。而人类则可以根据道德准则来做出判断和行动。
5. 辨别真假信息能力不同：在面对虚假信息时，尽管一些高级的算法可以检测到虚假新闻或视频等，但是它们仍然无法像人类那样从丰富多彩世界中获取经验并作出深入分析。
人工系统的知识包含的4个要素？
人工智能系统的四要素为：
1、大数据；人工智能的智能都蕴含在大数据中。
2、算力；为人工智能提供了基本的计算能力的支撑。
3、算法；实现人工智能的根本途径，是挖掘数据智能的有效方法。
4、场景；对大量数据进行预处理。
具有代表性人工智能系统是什么系统？
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。
这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正。