隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域都得到了不同程度的應(yīng)用實踐，那人工智能技術(shù)的優(yōu)勢都有哪些?人工智能已不再是技術(shù)人員或科幻作家所爭論的話題，它正逐漸滲透到我們的集體文化和思想意識中，但也有很多人更加關(guān)注不利因素。盡管不能也不應(yīng)該忽略圍繞人工智能是否道德的問題，但在短期內(nèi)，人們將不會看到電影中的超級人工智能功能。

人工智能的發(fā)展需要數(shù)據(jù)、算力和算法三大支撐因素，云計算提供了算力支撐（同時也是落地場景之一），而大數(shù)據(jù)則提供了數(shù)據(jù)的來源，隨著大數(shù)據(jù)和云計算的發(fā)展，人工智能的發(fā)展也會在很大程度上得到促進。從研究方向上來看，目前人工智能領(lǐng)域的研究方向包括機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識表示、自動推理、計算機視覺和機器人學(xué)，目前除了機器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）之外，自然語言處理和計算機視覺方向也比較熱。

人工智能的基礎(chǔ)理論科學(xué)包括計算機科學(xué)、邏輯學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)及哲學(xué)等眾多學(xué)科，人工智能技術(shù)核心具體包括：人們認識世界, 91%是通過視覺來實現(xiàn)。同樣, 計算機視覺的目標(biāo)就是讓計算機能夠像人一樣通過視覺來認識和了解世界, 它主要是通過算法對圖像進行識別分析, 目前計算機視覺廣泛的應(yīng)用是人臉識別和圖像識別。相關(guān)技術(shù)具體包括圖像分類、目標(biāo)跟蹤、語義分割。

機器學(xué)習(xí)的基本思想是通過計算機對數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來提升自身性能的算法。機器學(xué)習(xí)中需要解決的重要的4類問題是預(yù)測、聚類、分類和降維。機器學(xué)習(xí)按照學(xué)習(xí)方法分類可分為:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。