人工智能(AI)技術(shù)正在飛速發(fā)展。隨著企業(yè)向自動(dòng)化過渡，對(duì)AI技術(shù)的需求正在上升。AI在各個(gè)行業(yè)的垂直領(lǐng)域提供了前所未有的進(jìn)步，包括廣告、醫(yī)療、物流、運(yùn)輸?shù)取?/p>
由于人工智能技術(shù)的迅速采用，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。為了使AI的預(yù)測(cè)更加通用和準(zhǔn)確，許多公司正在通過發(fā)布跨各種模型運(yùn)行的各種數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)算法來進(jìn)入市場(chǎng)。這些因素極大地促進(jìn)了AI市場(chǎng)的增長(zhǎng)。
有哪些不同類型的人工智能？
在非常高的層次上，人工智能可以分為兩大類：
狹義人工智能
狹義的人工智能是我們今天在計(jì)算機(jī)中看到的一切——智能系統(tǒng)已經(jīng)被教導(dǎo)或已經(jīng)學(xué)會(huì)了如何執(zhí)行特定任務(wù)，而無需明確編程如何去做。
這種類型的機(jī)器智能存在于智能手機(jī)上虛擬助手的語音和語言識(shí)別系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛汽車的視覺識(shí)別系統(tǒng)，或根據(jù)用戶的喜好推薦可能喜歡的產(chǎn)品的推薦引擎。與人類不同，這些系統(tǒng)只能學(xué)習(xí)或被教導(dǎo)如何完成定義的任務(wù)，這就是為什么它們被稱為狹義人工智能。
通用人工智能
通用人工智能非常不同，它是人類中發(fā)現(xiàn)的適應(yīng)性智力類型，是一種靈活的智力形式，能夠?qū)W習(xí)如何執(zhí)行截然不同的任務(wù)，從理發(fā)到構(gòu)建表格或基于其積累的各種主題進(jìn)行推理經(jīng)驗(yàn)。
這是在電影中更常見的那種人工智能，比如《終結(jié)者》中的天網(wǎng)，但今天并不存在——人工智能專家們對(duì)于它多久會(huì)成為現(xiàn)實(shí)存在激烈的分歧。
通用人工智能能做什么？
人工智能研究人員文森特·C·穆勒(Vincent C Müller)和哲學(xué)家尼克·博斯特羅姆(Nick Bostrom)在2012/13年對(duì)四組專家進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查報(bào)告稱，在2040年至2050年之間開發(fā)通用人工智能(AGI)的可能性為50%，到2075年上升到90%。該小組更進(jìn)一步，預(yù)測(cè)所謂的“超級(jí)智能”——博斯特羅姆將其定義為“在幾乎所有感興趣的領(lǐng)域都大大超過人類認(rèn)知能力的任何智力”——預(yù)計(jì)在AGI實(shí)現(xiàn)大約30年后出現(xiàn)。
然而，人工智能專家最近的評(píng)估更加謹(jǐn)慎?，F(xiàn)代人工智能研究領(lǐng)域的先驅(qū)，如Geoffrey Hinton、Demis Hassabis和Yann LeCun表示，社會(huì)離發(fā)展AGI還很遠(yuǎn)。鑒于現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域領(lǐng)先者的懷疑以及現(xiàn)代狹義人工智能系統(tǒng)與AGI的截然不同的性質(zhì)，擔(dān)心通用人工智能將在不久的將來擾亂社會(huì)可能沒有什么根據(jù)。
也就是說，一些人工智能專家認(rèn)為，鑒于我們對(duì)人類大腦的了解有限，這種預(yù)測(cè)過于樂觀，并且認(rèn)為AGI仍有幾個(gè)世紀(jì)的路程。
當(dāng)前的AI技術(shù)依然屬于狹義的人工智能，比如人臉識(shí)別、目標(biāo)識(shí)別、物體運(yùn)動(dòng)軌跡等等。TSINGSEE青犀視頻基于多年視頻領(lǐng)域的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)積累，在人工智能技術(shù)+視頻領(lǐng)域，也不斷研發(fā)，將AI檢測(cè)、智能識(shí)別技術(shù)融合到各個(gè)視頻應(yīng)用場(chǎng)景中，如：安防監(jiān)控、視頻中的人臉檢測(cè)、人流量統(tǒng)計(jì)、危險(xiǎn)行為（攀高、摔倒、推搡等）檢測(cè)識(shí)別等。
典型的示例如EasyCVR視頻融合云服務(wù)，具有AI人臉識(shí)別、車牌識(shí)別、語音對(duì)講、云臺(tái)控制、聲光告警、監(jiān)控視頻分析與數(shù)據(jù)匯總的能力。
什么是視頻識(shí)別？
它是計(jì)算機(jī)獲取、處理和分析來自視覺來源（即視頻）的數(shù)據(jù)的能力。換句話說，它允許計(jì)算機(jī)“看到”數(shù)千個(gè)視頻流并“理解”它逐幀接收的信息。
視頻跟蹤是圖像識(shí)別和視頻識(shí)別之間的主要區(qū)別之一。具體來說，它可以在連續(xù)視頻幀中關(guān)聯(lián)目標(biāo)對(duì)象隨時(shí)間推移定位移動(dòng)對(duì)象。視頻識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺一樣，都依賴于深度學(xué)習(xí)。
視頻識(shí)別可以運(yùn)用在哪里？
比如，你可以為監(jiān)控?cái)z像頭配備經(jīng)過AI訓(xùn)練的視頻識(shí)別系統(tǒng)，以檢測(cè)異常情況。視頻流即作為輸入。當(dāng)智能攝像頭檢測(cè)到異常情況時(shí)，系統(tǒng)會(huì)輸出識(shí)別結(jié)果（比如自動(dòng)告警）。
使用人工智能的好處
1、更高質(zhì)量：與人不同，算法不會(huì)感到疲倦，也不會(huì)失去注意力。AI模型始終提供可預(yù)測(cè)的輸出。該輸出的質(zhì)量取決于算法的訓(xùn)練程度。
2、更高的效率：工作人員無需查看所有的攝像頭視頻，而只需查看可能出現(xiàn)異常情況的攝像頭視頻。
3、連續(xù)性：AI模型不生病，不休假，可以24×7工作。
4、可擴(kuò)展性：一個(gè)AI模型可以很容易地復(fù)制到其他虛擬機(jī)上，以提高處理速度。
5、更快的決策：因?yàn)槿藗兡軌蛟诟痰臅r(shí)間內(nèi)完成更多的工作，他們可以加快需要干預(yù)的攝像機(jī)鏡頭的決策過程。這在緊急情況下是一個(gè)很大的優(yōu)勢(shì)。例如，用于安防視頻監(jiān)控等場(chǎng)景的EasyCVR，支持RTSP/RTMP/HTTP-FLV/WS-FLV/HLS等視頻流格式，支持云端錄像、檢索、回放、存儲(chǔ)等安防視頻監(jiān)控能力，對(duì)監(jiān)控區(qū)域的異常情況（陌生人員在周邊徘徊、攀爬闖入、打架斗毆、煙火等）進(jìn)行實(shí)時(shí)、自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別，一旦發(fā)現(xiàn)異常，及時(shí)抓拍、保存，并將報(bào)警信息上傳至平臺(tái)，便于進(jìn)行人工干預(yù)。
