1.2.3 机器智能技术手段

机器智能是通过普通计算机程序实现的智能技术，技术手段主要包括机器学习、机器视觉、机器人技术、自然语言处理（NLP）及自动化[4]。

自动化是自动生成系统或过程功能的过程。例如，机器人过程自动化（RPA）可以通过编程来执行通常由人类执行的高容量、可重复的任务。RPA与IT自动化的不同之处在于它可以适应不断变化的环境。

机器学习算法有三种类型：监督学习，即标记数据集，以便检测模式并用于标记新数据集；无监督学习，即未标记数据集，根据相似性或差异进行排序；强化学习，即未标记数据集，但在执行动作之后给予反馈。深度学习是机器学习的一个子集，它可以被认为是预测分析自动化[5]。

机器视觉通过相机、模数转换和数字信号处理来获取和分析视觉信息[6]。机器视觉不受生物学方面的约束，被用于从签名识别到医学图像分析的各种应用中。专注于基于机器的图像处理的计算机视觉容易与机器视觉相混淆。

自然语言处理是指通过计算机程序处理人类语言而非计算机语言。一个较早且最著名的NLP示例是垃圾邮件检测，即通过查看主题行和电子邮件的文本，确定该邮件是不是垃圾邮件。目前的NLP方法主要基于机器学习。NLP任务包括文本翻译、情感分析和语音识别。

机器人技术专注于机器人设计和制造。机器人通常用于执行人类难以执行的任务或重复性任务，如用于汽车生产装配线，在太空中移动大型物体等。