进入互联网4.0时代后，在科技领域发生了翻天覆地的变化。尤其是今年人工智能的快速发展，我们不得不正视这一颠覆性技术，当然还有我们口中常说的机器学习，也可以和人工智能结合起来讲。
那么，这两者目前到底是什么样的展现形式和执行流程呢？
落脚到具体的展现上，可以说是体现在我们生活的方方面面，比如说酒店里的智能送餐机器人，新能源汽车上的人机交互系统，还有常用的人脸识别。
那人工智能又是通过哪些算法完成关键的决策呢？目前主要分为三种：
自然语言处理（nlp）——这个功能对应就是解析语音、即时翻译等，当然还能够大批量的处理语音数据。不过，nlp创建的模型还能够与机器学习（ml）互通，并大幅度提升信息命令识别的准确度。比如说在我们驾驶一辆新能源汽车，当人发出指令时，人工只能模块就会完成语言解析，并作出相应的决策。
计算机视觉——主要针对的就是海量的图像数据，提供变化更加复杂的**验证方式，以求进一步提升服务器的安全性。在这一点上，比如说我们在登录相应网页的时候，会弹出来验证，让我们人工去点击正确的**，如果点击错误，那么就没办法登录。
文档处理——主要针对的就是文字信息，但处理速度确远非光学字符识别（ocr）能比，即便面对**等复杂环境，该算法也能精准提取到数据信息。像如今的ai自动生成文档、**让ai做ppt，其实都有用到这个算法。
而在机器学习上，常见的算法，主要是以下的两种。
监督学习算法——这也是最常见的算法，主要就是通过带有标签的训练数据迅速建立训练模型，然后对新输入的数据进行**。在开发中经常用到的监督学习算法有linear regression、logistic regression、neural networks等。当然，在实际操作当中，我们很多程序员可能会根据客户的实际需求，利用其它更高效的算法，而这个监督学习算法，主要应用于文本分类、市场**、图像与物体识别、客户情绪分析、人脸识别、签名识别与垃圾邮件检测等方面。
无监督学习算法——这个算法建立模型完全不依赖带有标签的训练数据，能够对未标注的数据进行分析并找出一定的结构规律。在无监督学习算法上，主要是会用到k-means clustering、gaussian mixture models等。该算法主要应用于欺诈检测、用户细分、推荐系统与强化学习等方面。
上面说到的两种算法，在实际应用实践层面的话，那亚马逊云显然就是最佳的解决方案，能够直接助力apache mxnet、pytorch 和 tensorflow等机器学习框架的开发，并大幅度缩短开发所需要的周期。
我们还是举刚才有说到的例子，具体说说，人工智能在新能源汽车领域上的智能驾驶技术。
首先是感知。当探测到物体之后，会通过图像矫正识别目标的种类，再通过数据库对比，识别出物体的种类到底是车辆、障碍物还是其他东西。不过，在物体图像经过2d到3d转换之后，很快就能识别出物体的种类。
随后是**。当**模块接收到感知模块反馈的物体信息之后，可以结合数据库的信息对车辆的状态做出准确的判断，并为此后的规划提供重要的参考依据。假设我们在行驶过程当中，前车的刹车灯突然亮起，但是驾驶员又没有注意到，人工智能驾驶会立即感知到，随后做出**，并做出相应的决策，也就是我们马上要说到的规划和控制层面。
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