小巫也有一段時間沒有發表博文了，趁自己還沒有太多工作內容，整理分享一下近期自己對人工智慧方向的調研結果，內容比較簡單，不涉及特別高深的技術，就簡單介紹一下人工智慧的幾個大方向。小巫看了很多網路**對人工智慧的報道，包括36氪、鈦**、雷鋒網等，也大致了解到了人工智慧目前的發展狀況，未來的一些發展前景有哪些，下面就按照下面大綱簡單說明一下：
目前人工智慧就有以下幾個大方向，基本上也是國際大公司青睞的領域：
- 智慧型搜尋
- 深度學習
- 人機互動
- 可穿戴裝置
- 無人駕駛和智慧型機械人
深度學習是乙個比較大的方向了，主要包含以下幾個應用方向：
- 語音識別
- 影象識別
- 自然語言處理
- 搜尋廣告ctr(click through rate)預估
關於人機互動我們可謂是最熟悉不過了，只要我們有接觸到電腦就已經是人機互動的領域了：
-鼻祖：鍵盤及輸入法應用
-人機互動過渡：滑鼠及輔助軟體
-最簡人機互動：手寫觸控及軟體
-最直人機互動：語音控制模式
-時尚人機互動：體感、模擬控制
-未來模式：虛擬實境
可穿戴裝置也是這一兩年火起來的，這一領域還不太成熟，但很值得我們去期待的乙個領域，下面來糾正一下大部分人的對可穿戴領域的一些誤區：
可穿戴裝置≠ 智慧型手錶+手環
正確的理解：
- 可穿戴裝置不一定是「穿戴」在人體上
- 可穿戴裝置還有更多的形態和功能
- 可穿戴裝置不只是個人消費產品
方向：可穿戴裝置與社交深度結合
目前無人駕駛處於領先的地位的無疑是谷歌，為什麼它能做無人駕駛？
主要有兩點：
1. 地圖
2. 實際行駛的計算能力
那麼機械人又有什麼應用場景呢？
-工業應用
-軍事應用
-醫用應用
-娛樂應用
-家用服務
graphlab:是一種新的面向機器學習的並行框架。
vowpal wabbit:微軟研究院的乙個機器學習平台。
scikits learn:是乙個開源的、構建在scipy之上用於機器學習的python模組。
theano：是乙個python庫，用來定義、優化和模擬數學表示式計算，用於高效的解決多維陣列的計算問題。
mahout：是apache software foundation旗下的乙個開源專案，提供一些可擴充套件的機器學習領域經典演算法的實現，旨在幫助開發人員更加方便快捷地建立智慧型應用程式。
pybrain：是python的乙個機器學習模組，它的目標是為機器學習任務提供靈活、易應、強大的機器學習演算法。
opencv：是乙個基於發行的跨平台計算機視覺庫，可以執行在linux、windows和mac os作業系統上。
orange：是乙個局域元件的資料探勘和機器學習軟體套裝。
nktk：（natural language toolkit）是python的自然語言處理工具包。
nupic：乙個開源的人工智慧平台。
想一想我們所期待智慧型手錶想要的一些功能，我們可能會有這些需求：
1.打**
2. 天氣預報
3. 健康監控，心率，睡眠，運動量
4. 物聯網控制
5. 跟蹤定位
6. 智慧型助手
7. 同步翻譯
下面列舉未來智慧型穿戴裝置的一些產品化方向：
- 基於通訊產品的產品
- 基於定位、運動娛樂的產品
- 基於虛擬實境或沉浸式的產品
- 基於移動醫療為主的產品
最後提乙個問題，什麼樣的公司有能力觸及人工智慧？
個人認為如果想觸及人工智慧領域的公司最起碼要具備以下幾個條件：
1. 人才
2. 大資料
3. 基礎設施
這個很容易理解，沒有人才是做不出成功的產品的，擁有大量的人才的公司才能在這競爭如此激烈的網際網路大潮中站住腳跟，這是個永恆的話題；大資料可以為我們提供海量的資料基礎分析，沒有大資料的支援是無法完成深度學習；基礎設施更加重要，有了大資料自然需要有處理它的能力才行，強大並且穩定的網路基礎架構和運維能力才能保證資料分析的獲取和分析高效進行。所以如果想涉足人工智慧，就好好考慮一下自己的公司是否具備以上幾個條件，要同時具備缺一不可。
以上是本篇博文要分享的內容，其實還有很多可以補充的地方，這裡只是供各位了解一下，如有錯漏，多多包涵。
調研人工智慧專案
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