1樓：網友
在計算模型研究方面，有理性主義和經驗主義兩條研究路線可以走，即所謂的「規則方法」和「統計褲散野方法」。由於自然語言在本質上屬於人類社會因交流需要而產生的符號系統，其規則和推理特徵鮮明，因此早期nlp的研究首要採用規則掘運方法。然而，一方面，人類語言畢竟不是形式語言，規則模式往往隱式存在語言當中(比如漢語的語法規則是相當的含糊不精確)，規則的制定並不容易；另一方面，自然胡喊語言的複雜性使得規則很難既無衝突又能涵蓋全部的語言現象，於是這種基於理性主義的規則方法使得nlp研究長時間停留在一種小範圍可用的toy階段。
直到大規模語料庫的建設和統計機器學習方法流行開來後，nlp研究才逐漸走向了面向實用化的道路。統計方法省去了很多人工編制規則的負擔，在模型生成方面自動評估特徵的權重，具有較好的魯棒性。<>
2樓：一柔講松也大疆
目前人類對於自然語言的理解還停留在比較膚淺的層次，所做的工作也僅限於某乙個特定的任務。利用人類自身的智慧標註好的知識，建立模型，然後使用模型。siri的任務在自然語言中被稱為自動問答系統，也就是從大量的已經建立好的問題和答案中，找到或者組合已困基有的問題和答案來得到使用者使用者期望的答案，之後再通過語音合成說出來。
語音合成目前已經做得非常好了，所以目前主要的困難還是集中在自然語言的理解中。目前的方法大致都是這種建立模型，訓練模型，利用模型的方法。並沒有很好的解決方案，當下最好的自然語言系統也只能做簡單的模型式」理解「，並沒有真正的理解語言本身。
即使是當下最火的深度神經網路，也是乙個模型舉尺簡式的方法，並沒有跳出原來的框框。至少我以為，人工智慧程式最終的目標應正褲該是能從很少的公理出發，通過大量的閱讀人類已有的知識，然後能夠基於這些已經閱讀過的知識的任何問題。<>
3樓：尹朶月
通常傳統的方法，當要取樣一根光線在某個表面的散射方向時，我們都直接對那個表面local的brdf做乙個重要性取樣。這樣做的問題是並沒有考慮到場景全域性的廣場分佈。這篇文章首先很巧妙的把rendering equation和q learning的update function一項一項的對應了起來，然後把場景的表面離散化，在表面上再把散射方向的半球離散化，並在每個半球上儲存乙個q learning的記錄。
然後就一邊做渲染，一邊通過渲染的資料去更新這些記錄。並且將光線散射時候的brdf重要性取樣換成對q learning記錄的取樣。對於場景比較高纖複雜，取樣困難的場景，這個方法能起到和metropolis取樣非常相似甚至更勝一籌的效果。
最後再簡單說說我個人對人工智慧的方法用到圖形渲染應用中的看法。簡單來說，我還是覺得，ai、深度學習乎念巧是乙個用來逼近，或者說發現乙個非常複雜的高緯度非線性函式的工具。但是圖形中的許多問題，我們都是已經知道描述問的非常精確的公式的。
例如渲染有渲染方程，物理模擬有各種物理定律。我個人認為這一部分根本的問題描述，我們不需要ai幫忙。例如我是不太相信現在的各種colorization network，style transfer，又或者gan這一類同樣歲鍵是生成畫素的演算法，能對基於物理渲染帶來什麼實質貢獻的，我不認為還是比較黑盒的神經網路能提供傳統方法有的質量和精度。
但是對於這些問題，雖然我們有精確的物理描述，但是在實際運用中，高效的求解往往還是非常有挑戰性。例如渲染中的重要性取樣，要做到真正全域性範圍內定理想取樣，勢必需要全域性的統計各種資訊。又例如影象降噪，其實就是要非常聰明的恢復那些因為取樣不足而丟失的資訊。
感覺這一類問題，ai也許的確能提供一些非常有價值的幫助。上面分享的幾篇文章都是很好的例子。<>
自然語言處理屬於人工智慧嗎
4樓：棟樑文化
自然語言處理屬於人工智慧
自然語言處理的應用很廣泛，例如，在我們的手機和智慧型音箱中的個人語音助手，如alexa和siri。它們不僅能夠理解我們的說話內容，而且能夠根據我們說的話採取行動，並做出反饋。自然語言處理演算法促進了這種與人類溝通的技術。
在上述自然語言處理定義中要考慮的關鍵是：溝通需要以人類的自然語言進行。幾十年來，我們一直在與機器溝通，建立程式來執行某些任務並執行。
然而，這些程式是用非自然語言編寫的，因為它們不是口頭交流的形式，也不是自然或有機發展睜坦坦而來的。
人工智慧語言
在人工智慧的研究發展過程中，從一開始就注意到了人工智慧語言問題。人工智慧發展的初期，人工智慧語言就得到了研究和開發。實際上四十多年來有悉桐一百來種人工智慧語言先後出現過，但很多都被淘汰了。
它們大抵有三個**。第乙個**是電腦科學家們對信差可計算性理論的研究。例如，lisp語言是為處理人工智慧中大量出現符號程式設計問題而設計的，它的理論基礎是符號集上的遞迴函式論。
已經證明，用lisp可以編出符號集上的任何可計算函式。
prolog語言是為處理人工智慧中也是大量出現的邏輯推理問題(首先是為解決自然語言理解問題)而設計的。
自然語言處理屬於人工智慧的哪個領域
5樓：惠企百科
自然語言處理，又稱計算機語言處理，屬於人工智慧的乙個重要領域。它是利用計算機技術對人類語言進行自動處理和分析的一種技術。其主要目的是能夠使計算機理解，處理和生成自然語言，並能夠模擬人類的語言交流。
在現代社會中，隨著資訊科技的不斷發展，自然語言處理技術已經得到了廣泛應用。比如對於搜尋引擎而言，對於使用者輸入的關鍵詞的分析和處理都要依賴自然語言處理技術。再比如，聊天機械人和語音助手能夠與使用者進行自然而然的對話，也是離不開自然語言處理技術的支援。
自然語言處理的主要研究內容包括自動語音識別、自然語言理解和自然語言生成等。自動語音識別通過計算機對語音訊號的自動處理，將語音訊號轉換為文字資訊。自然語言理解是通過計算機對文字資訊的自動處理，使計算機能夠理解文字資訊的意義和結構。
自然語言生成則是通過計算機對經處理後的資訊的自動處理，使計算機能夠產生符合人類語言交流規範的文字資訊。
總之，自然語言處理技術在人工智慧領域顫輪的地位越來越重要。在未來的日子裡，我們有理敬粗由相信，隨著技術的進一步發茄稿信展，自然語言處理技術會在更多的領域得到應用。
自然語言處理屬於人工智慧的哪個領域
6樓：校易搜全知道
自然語言處理屬於人慶猛工智慧型的哪個領域nlp演算法屬於計算機應用領域專業的一種。
nlp即natural language processing自然語言處理，是屬於計算機應用領域的一種，特指利用海量文字資料，通過一定計算方法尋求字詞之間的聯絡（語文裡的主謂賓、近義詞等），然後開展相關的許多應用。
nlp方向是當前人工智慧領域的主要研究方向之一，同譽野橋時nlp和cv這兩個方向也是當前落地應用做得比較好的兩個方向，未來隨著工業網際網絡的落地應用，nlp和cv與產業場景的結合會越來越多，創新點也會非常多。
nlp的概念：
nlp（natural language processing，自然語言處理）是電腦科學領域以及人工智慧領域的乙個重要的研究方向，它研究用計算機來處理、理解以及運用人類語言（如中文、英文等），達到人與計算機之間進行有效通訊。
在一般情況下，使用者可能不熟悉機器語言，所以自然語言處理技術可以幫助這樣的使用者使用自然語言和機器交流。從建模的角度看，為了方便計算機處理，自然語言可以被定義為一組規則或符號的集合，我們組合集合中的符號來傳遞各種資訊。
這些年，nlp研究取得了長足的進步，逐漸發脊悄展成為一門獨立的學科，從自然語言的角度出發，nlp基本可以分為兩個部分：自然語言處理以及自然語言生成，演化為理解和生成文字的任務。
什麼是人工智慧中的自然語言?
7樓：
摘要。拓展：人工智慧語言是程式語言，人類語言是自然語言。自然語言不要求精確，只要雙方能互相理解就行，而程式語言必須精確，因為計算機會嚴格按照程式語言的邏輯去執行**。
什麼是人工智慧中的自然語言？
親~您的問題小萌已經看到了呢，雖然小萌挺萌，但是正在為您解答這個問題呢，請不要著急呢，由於小萌打字速度有一點點慢哦，您需要等待五分鐘左右的時間，馬上為您解答疑問，請不要著急哦，謝謝呢❤❤❤
親~❤❤這是您想知道的哦：人工智慧中的自然語言就是人類語言哦。
拓展：人工智慧語言是程式語言，人類語言是自然語言。自然語言不要求精確，只要雙方能互相理解就行，而程式語言必須精確，因為計算機會嚴格按照程式語言的邏輯去執行**。
親~很高興這次能夠為您解決問題呢，如果還有其他問題呢可以繼續提問呢，沒有問題覺得滿意的話，可以給小萌乙個贊不，然後點諮詢結束，可以關注我，以後有問題可以繼續問小萌萌哦，謝謝了呢，小萌萌祝您生活愉快❤❤❤
計算機系統中，最貼近硬體的系統是（）A語言處理程式B資料庫管
d 作業系統 邏輯關係是這樣的 各種應用程式，服務性程式 作業系統 硬體 7.計算機系統中，最貼近硬體的系統軟體是 a.a.語言處理程式 b.b.資料庫管理系統 c.c.服務性程式 我的感覺 是d 你可以看 這上面講 的很清楚。作業系統是其它軟體執行的基礎.它本身將系統硬體初始化,其它的軟體都建立在...
什麼是計算機低階語言？什麼是計算機高階語言？各有什麼特點？
低階語言就是面向機器的語言，機器能直亂仿裂接識別處理，但人較難看懂，因為都是一譁閉些和的 而高階語言呢，就是要我們可以直接看得懂的，一般都是程序導向或物件導向的了，但機器大賀就不能直接識別，得需要經過一次編譯變成它能識別的和 才行。越接近機器語言的越低階，越接近人類語言的越高階，高階語言使用簡單，開...
計算機程式語言哪個是入門級的
最簡bai單得，是basic，這個是最簡du單了，小學生入門 zhi一般都讓選這個，方便入門了dao。下來是 專pascal，主要用在教學屬學習使用，主要是結構嚴謹，可讀性強。下來是常用得c語言及變種了，大學現在很多，上來就直接就教這個了，孩子聰明，理解強，就直接上更實用得了。簡單點的就是php了，...