47、人工智能在智慧城市中的应用与融合

人工智能在智慧城市中的应用与融合

1. 人工智能关键技术概述

1.1 自然语言处理（NLP）

自然语言处理涵盖了多个方面，如解析树、语义（从上下文推导含义）、语用学（社会语言、肢体语言、隐含意义）以及音韵学（语言的发音方式）。它在强大的搜索、聊天机器人、移动和网络应用、翻译以及语音辅助设备等领域得到了广泛应用。卡内基梅隆大学的汤姆·米切尔指出，我们正处于一个为期 10 年的窗口期，计算机在语言理解方面将实现巨大飞跃，从不太理解语言发展到能够在不同的上下文和条件下可靠地理解语言。如今，我们已经过了这个窗口期的中间阶段，许多服务都提供了语音命令功能，这一预测正在成为现实。

1.2 机器学习

机器学习是人工智能的一个子集，它使用算法来分析大量数据（通常是实时数据），并根据所学的逻辑做出智能决策。深度学习是一种复杂的机器学习技术，它将各种机器学习计算机算法进行组合、分层和连接，形成一个人工神经网络（模仿人类大脑的互连结构）。这使得系统能够在工作中持续学习，判断决策是否正确，从而不断提高结果的质量和准确性。机器学习主要有以下三种分类：
1. 监督学习 ：基于输入和输出数据开发预测模型，以驱动分类和回归。
2. 无监督学习 ：将原始和无结构的输入数据组织成簇（聚类）。
3. 强化学习 ：这些算法旨在找到最佳路径或行为，以最大化奖励。

1.3 预测分析

预测分析是指分析大量历史数据以发现有助于预测未来结果的模式的过程。它广泛应用于商业领域（零售、金融建模、保险、能源生产、需求预测）