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人工智能技术发展研究.doc

上传人:无敌 文档编号:139767 上传时间:2018-03-22 格式:DOC 页数:5 大小:57.50KB
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1、人工智能技术发展研究 李炳银 佛山科学技术学院自动化学院 摘 要: 人工智能技术包括了多方面的知识, 比如生理学、计算机和哲学等, 而近几年的发展趋势主要围绕机器的智能化来展开.同时, 人工智能技术在互联网的大背景下, 已经被广泛应用到了各行各业中, 且发挥出了显著的优势.本文对人工智能的核心技术, 以及在相关产业的应用情况进行分析, 包括图像识别、自然语言处理等, 并对人工智能技术现阶段的发展概况加以探讨, 为智能技术的发展及应用做出参考作用.关键词: 人工智能技术; 发展; 研究; 收稿日期:2017-08-11Received: 2017-08-11人工智能技术产生于二十世纪中期, 其具

2、有很高的综合性与技术性, 主要针对机器职能的应用和模拟智能进行研究.随着计算机技术的不断发展, 人工智能技术的发展也因此被分为几个主要阶段, 第一是孕育期;第二是形成期;第三是以知识为中心的成熟期;第四是综合集成.1 人工智能技术的核心1.1 数据的深度挖掘机器学习是人工智能所包括的其中一项技术, 其大多被应用在挖掘深度数据过程中, 并能对数据之间的关系起到明晰作用.目前, 人工神经网络的深度学习已经逐渐普及, 其所包括的众多优势也被凸显出来, 比如反馈和调整多层深度、分布式计算功能等, 都能在计算和分析海量数据时发挥出关键性作用, 并能以数据训练实现模型分析, 加上其拥有的自主学习性, 已经

3、被广泛应用于智能关联的数据搜索.1.2 数据的专业化处理目前, 专家系统是处理知识是最常见的一种技术, 其在一般思维方法的基础上实现了专门知识求解, 能够对针对性问题进行专门解决, 有效突破了人工智能的理论化, 进一步提升了其实践应用价值.专家系统从主观角度讲, 其属于计算机智能程序系统, 但它独特的专门知识奠定了其在特定领域中的地位, 还能将专门的经验和知识提供给需求者.同时, 面对以往只有专家才能解决的深度疑难问题, 也能通过人工智能来进行模拟和求解, 并通过推理技术实现绝大程度的准确性.1.3 人机交互模式识别技术和机器人学是人机交互中最主要的应用技术, 机器人需要通过人的行为来进行模拟

4、, 以实现提高工作效率的作用, 其属于目前国际技术领域中的先进智能化发展技术.人工智能的研究目的主要是对人类感知模式加以明确, 并逐渐以计算机代替人类, 这也是其研究模式识别的主要方向, 以将人类感觉器官通过计算机系统的模拟实现对外界的感知.2 人工智能的应用和产业发展2.1 图像识别在互联网的技术发展领域中, 图像和视频属于其中的重点核心技术, 其主要包括图像分类和物体体检.其中, 准确类别和判定图像整体的语义内容即为图像分类, 类别和判定特定物体出现在图像中的区域则为物体体检.如果将两者进行分析, 特定的物体类别集合和图像的局部区域是物体体检最重视的部分, 也被称之为复杂的图像识别技术.在

5、今天的互联网应用中, 图像分类和物体物体都发挥出了绝大程度的优势, 特别是在用户分析、信息检索、商品推荐中.比如百度公司通过深度卷积神经网络形成了模型, 并搜集了近一亿的图片进行样本构建, 在通过端到端的学习之后, 其能够对超过 6 万的标签进行准确识别, 远超同级别的其他公开模型.另外, 近年来百度公司还在着重研究图像的自然语言描述, 以通过深度学习能力, 加上递归神经网络等技术, 以段落或者具有描述性的语言来转换图像内容, 实现自然语言和图像的有效转换.2.2 自然语言处理计算机要进一步准确识别人类语言, 并进行相关操作, 其需要通过自然语言处理来实现, 其中需要涉及多方面的技术信息, 第

6、一是摘要;第二是信息抽取;第三是人机交互;第四是机器翻译等.识别率并不能作为一个自然语言处理系统中的唯一, 自然语言处理平台的效率也不能用于衡量识别率的好坏.对一个综合性系统而言, 学习能力是语言和文字识别必须具备的功能, 只有自然语言处理系统具备了良好的自主学习, 其才能有效实现跨语种性和跨平台性.而为了实现这一目标, 很多研究者们在 2006 年就已经开始在大规模无标注语言源上, 通过深层神经网络实现无监督学习, 并将每个词表示成一个定量的固定维数.同时, 在词的基础特征进行相关的一系列操作, 比如分词标注、设计构架和命名实体识别等.通过这种自然语言处理方法, 其能将大数据处理的高计算速度

7、有效体现出来, 如果将计算通过多任务模式来进行, 其计算的速度和能力还能进一步提高.3 人工智能技术在各领域中的实际应用3.1 汽车行业人工智能技术中的视觉系统, 其在汽车行业具有很高的应用价值, 它能在行车道上直接指引汽车实现安全、稳定的行驶速度.目前, 这类技术已经在美国微型级车中加以应用, 通过自主导航可以行驶两千公里左右的路程.同时, 在行驶的整个过程中, 这个系统能对汽车进行的控制超过整个行驶时间的 96%以上.根据调查了解视觉系统的相关内容发现, 大多数人对汽车进行控制基本选择在公路的出口处.所以, 为了进一步完善视觉系统, 还必须通过更多的实践经验来进行, 最大限度预测出驾驶的最

8、佳方向, 实现汽车的百分之百科学控制.而在人工智能技术的快速发展下, 汽车行业正研发着无人驾驶技术, 而在保证其驾驶安全性的基础上, 无人驾驶技术时代很快将会来临.3.2 沟通和交流在沟通和交流的应用中, 首先需要在机器人系统中应用人工智能技术, 以深入的了解人们的情感需求和状态, 实现无障碍的沟通和交流.近年来, 人工智能技术在机器人研究中的应用已经有了重大突破, 比如机器人在经过特殊处理后已经能够具备正常人的情绪, 不仅能够和人进行基本的沟通, 还能实现一些较高难度的动作.比如在国内央视的综艺节目“家庭幽默大赛”中, 其中有一期就向大众展示了一台智能机器人, 其不仅能够和人进行最基本的交流

9、, 还在语言中展现出了一定的幽默和深度, 让人与机器人的交流不在刻板、单一.与此同时, 一些高科技研发中心, 存在有以语音为核心的交互平台, 也是人工智能技术合理运用的体现, 可以通过声纹、语音和人脸等方式实现识别功能, 从而达到在这个交互平台无限存储各种信息的目的.3.3 医疗领域虽然我国医学正处于快速发展阶段, 但其中的一些传统医学手段一直无法避免相应的缺陷, 而将人工智能技术引用到医疗行业中, 能够有效解决这些弊端的存在, 并大大提升医学技术.比如目前在大多数医院已经广泛使用的医院诊断流程, 其主要通过概率分析来提高患者的就诊效率, 并能在提高医院诊疗水平的同时强化医生个人的诊断能力.目

10、前, 这种方法并未获得所有医疗工作者的认可, 其主要是还没有深刻意识到其在医疗诊断流程中带来的优势, 其实它不仅能够向医生提供更完善的患者疾病治疗情况, 还能确保判断的准确性, 在提高患者治愈概率的情况下, 减轻医疗工作的工作量.3.4 博弈方面人们在下棋时总会遇到一些具有高难度的问题, 而通过人工智能技术的应用能够将更合理、科学的信息提供给人们, 确保理论基础的准确性.特别是在现代化技术的发展下, 博弈方面已经广泛应用了人工智能技术.需要注意的是, 虽然人工智能技术在博弈方面具备了一定的国际标准, 但其在和真人对弈时还是具有很大差别, 比如人类的表达力和洞察力是智能技术无法具备的, 这也是人

11、工智能技术未来还需要进一步提升的方面.4 人工智能技术的未来发展方向早在 1956 年, 人工智能就被一些年轻科学家所提出, 并在机器模拟智能的基础上探讨了应用人工智能的可行性, 这也正式标志着人工智能的发展开端.其实, 大众第一次认识到人工智能技术是因为一场象棋比赛, 其中的人类国际象棋的冠军输给了由 IBM 公司研发的“深蓝”电脑, 并轰动了社会各界.到今天, 人工智能技术已经走了六十多年, 并成为当下一门重要的科学.神经网络和模糊逻辑是人工智能技术的最早发展, 到了今天已经实现了图像搜集和深度学习, 这其中也经历了爆发、低迷和突破的一系列起伏, 其真正表示进入发展高峰期则是在 2014

12、年, 由 Gartner 发布的技术成熟曲线将人工智能技术的各项技术应用加以展现, 包括智能机器人、虚拟个人助理和自动驾驶车辆等, 并预计其在未来十年间还将产生重大的突破与影响.近年来, 国际人工智能技术的应用与推广也在几个互联网公司大力开展, 比如IBM 公司、谷歌公司、Facebook 公式等.而国内的互联网大公司则在横向圈地上投入了更多精力, 比如腾讯和阿里巴巴等.其中, 百度云为了实现检索技术和人脸识别技术, 其结合了深度学习技术展开研究, 以通过人类的特定思维去对图片中的相关物体进行搜索和识别.目前, 百度已经通过“百度大脑”的构建形成了更大规模的深度神经网络, 并能实现超过两百亿个

13、参数的理解和分析, 智力水平相较于一个三岁左右的儿童.除此以外, 一些大型企业, 比如科大讯飞和国防科技大学等也已经逐渐应用了人工智能的部分技术, 这为代表着人工智能技术的新一轮发展正在蔓延.总而言之, 随着高新技术的不断发展, 人工智能技术已经被广泛应用到了各行各业, 其特有的快速性和便捷性等特点, 为人们的生活和工作都带来了绝大程度的变化, 人类正在接受着智能技术带来的优质服务.同时, 在社会不断进步的大环境下, 人工智能技术的研究需要更加大的投入, 正在全面深入的研究中, 以实现其进一步发展.参考文献19王一卓.浅析计算机人工智能技术的发展与应用J.中国新通信, 2016, 18 (20

14、) :105-105. 2曾毅, 刘成林, 谭铁牛, 等.类脑智能研究的回顾与展望J.计算机学报, 2016 (1) :212-223. 3黄海清, 李维民.基于人工智能技术的认知光网络结构研究J.光通信技术, 2016, 40 (5) :15-18. 4朱巍, 陈慧慧, 田思媛, 等.人工智能:从科学梦到新蓝海人工智能产业发展分析及对策J.科技进步与对策, 2016, 33 (21) :66-70. 5王茂茹.浅析人工智能技术在电气自动化控制中的应用J.电子测试, 2016 (21) :136-137. 6胡郁, 袁春杰, 王玮, 等.人工智能技术在传媒领域的应用以智能语音技术为例J.新闻与写作, 2016 (11) :15-17. 7韩海雯.人工智能产业建设与供给侧结构性改革:马克思分工理论视角J.华南师范大学学报 (社会科学版) , 2016 (6) :132-138.

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