新媒体交互艺术有哪些技术？

新媒体交互艺术有哪些技术？

新媒体交互艺术有很多种，形式各异，具体大类分：移动视窗交互技术、多屏互动展示技术、人机交互技术、跨界分享技术等等。

实现AI需要突破哪些关键技术实现ai需要突破哪些关键技术的方法

现如今，人工智能(AI)已经逐渐发展成一门庞大的技术体系，在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、深度学习、人机交互、自然语言、机器视觉等多个领域的技术，下面进行这些人工智能中这些关键技术的介绍。

1、机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域。通过研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为， 以获取新的知识或技能。通过知识结构的不断完善与更新来提升机器自身的性能，这属于人工智能的核心领域。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。阿尔法Go就是这项技术一个很成功的体现。

根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

2、深度学习技术

深度学习可以有人监督(需要人工干预来培训基本模型的演进)，也可以无人监督(通过自我评估自动改进模型)。深度学习是指机器学习各项技术中发展最旺盛也是最成功的一个分支。我们常说的人工神经网络是机器学习中的一种算法。机器学习的其他算法包括聚类算法、贝叶斯算法等。在量化交易、智能投资和智能风控中，往往会应用机器学习技术。

3、人机交互

关于人机交互，它最重要的方面研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

4、自然语言

自然语言泛指各类通过处理自然的语言数据并转化为电脑可以“理解”的数据技术。自然语言处理一方面可以辅助财务共享服务中心进行客户服务;另一方面，结合自然语言技术，便利知识管理和智能搜索。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

5、人工神经网络

人工神经网络在机器人定位与导航中的应用。人工神经网络具有融合多元信息资源的功能，在人工智能中扮演着重要的角色，特别智能机器人定位和导向环节具有较高的应用频率。

6、机器视觉

机器视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

未来，人工智能(AI)发展需要重点突破以下三个重要技术：

第一是在算法上，要实现不用大量的数据训练就能自主学习，走向通用人工智能;

第二是把脑科学和数学建模的方法结合起来;

第三是确保人机相互协作，帮助人类提高效率。

近年来，AI凭借效率优势和应用场景日渐丰富，被越来越多的行业用户所认可。但在发展过程中，AI也面临着一些根本性的挑战，比如从技术团队建设、数据清洗、算法设计、模型优化再到后期的实施部署，所需要的人力物力成本都很高，以人才为例,拥有AI专业背景知识与研究经验的人才年薪动则几百万且非常稀缺,而培养一个合格的AI人才也需要6-10年的时间。

在这样的背景下，对于非技术领域企业哪怕是一些销售超过1000亿人民币的大企业，自建团队都显得不切实际，那AI技术能力从哪儿来?对于部分技术企业来说，AI技术人才又贵又少，如何将他们从模型开发中解放出来，去了解更多业务?如果对业务不了解又如何在极短的时间内满足相应业务的需要快速建立模型投入生产?

OneClick.ai的创始人沈渊认为，机器自动化是一个解决办法。即通过自动化模型开发和部署，用户无需编程，无需任何数据科学经验与技术背景，只需导入数据，定义预测目标即可得到模型。

让机器自己去学习

在机器自动化领域，近几年国内外一些巨头公司也都部署了相关的业务，国内的百度、阿里都提供了人工智能平台服务，国外的微软推出了全自动图像平台 Custom Vision Services，支持图像分类，允许用户利用少量图像创建CNN 模型。谷歌今年也上线了Cloud AutoML，支持计算机视觉模型。

这些巨头公司大多通过两种方式提供服务，一种是直接提供即插即用的API接口，用户完全不需要任何专业知识就可以方便的使用。不过这种方式仅限于具有普遍性的一些应用，比如机器翻译、人脸识别等。另外一种服务是以开发工具的形式提供的，通过可视化来提高人工智能的开发效率。这种方式功能纵然灵活、强大了许多，但也要求使用者具备相当的机器学习专业知识和实际经验。

如何能够兼顾API方式的便捷和开发工具方式的灵活性呢?将自动化机器学习(AutoML)技术与深度学习相结合，自动完成算法模型(包括神经网络结构)的定制、训练，既可以为多种业务场景提供定制解决方案，而且没有人工定制开发所面临的高成本高风险等问题。

目前很多公司在做的都是数据分析成像。这个需要很大的积累。

不管哪个方向的ai

一个简单的列子，比如描述一个人。

两条腿

两只手

有眼睛，头发。。。等等。

越多的数据越能表明这是一个人，系统不断在过程中通过总结学习，数据量达到巨大的时候，判断就更加正确。

所以对ai来说，时间是个重要因素。

另外ai的应用问题，终究需要商业化，代替人工。程序知道了，最终要转化为物理行动。所以机械设备的自动化，高精度的自动化，会在应用过程中极其重要。