淺談人工智能對(duì)計(jì)算機(jī)的重要性

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淺談人工智能對(duì)計(jì)算機(jī)的重要性

阿依古麗·烏魯呼番

(新疆兵團(tuán)民族師范學(xué)校,新疆 烏魯木齊 830000)

目前人工智能作為一種前沿學(xué)科二十世紀(jì)(空間技術(shù)、能源技術(shù)和人工智能)等三大尖端技術(shù)，二十一世紀(jì)(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)等三大尖端技術(shù)。

現(xiàn)如今科技的飛速發(fā)展使得人們生活的需求越來越高，單純的計(jì)算機(jī)技術(shù)似乎已經(jīng)無法滿足人們的需求。計(jì)算機(jī)不僅要提供更加智能化的服務(wù)，而且還要提供更加人性化的服務(wù)，只有這樣才能使?jié)M足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的使用需求。所以人工智能在整個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域正處于非常重要。人工智能計(jì)算機(jī)突破了傳統(tǒng)的馮·諾依曼式機(jī)器的概念，舍棄了二進(jìn)制結(jié)構(gòu)，把許多處理機(jī)并聯(lián)起來，并行處理信息，速度大大提高。它的智能化人機(jī)接口使人們不必編寫程序，只需要發(fā)出命令或提出要求，計(jì)算機(jī)就會(huì)完成推理和判斷，并且給出解釋。

1 智能搜索

人工智能的發(fā)展到今天開始使用知識(shí)庫(kù)來代替器官或機(jī)構(gòu)記憶，多年來專家系統(tǒng)以及基于規(guī)則的決策系統(tǒng)在人類診斷和經(jīng)驗(yàn)分析上一直處于主導(dǎo)地位。它用于在知識(shí)庫(kù)中挖掘出問題的答案、尋找關(guān)聯(lián)性、模式提取等等相關(guān)工作。

2 圖像識(shí)別

時(shí)至今日，圖像和視頻已成為互聯(lián)網(wǎng)主要的信息媒介形式之一，圖像識(shí)別也隨之成為各種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用逐漸開始關(guān)注的技術(shù)領(lǐng)域，其中兩個(gè)核心問題是圖像分類和物體檢測(cè)。圖像分類是對(duì)圖像整體的語義內(nèi)容進(jìn)行類別判定。物體檢測(cè)是定位圖像中特定物體出現(xiàn)的區(qū)域并對(duì)其類別進(jìn)行判定。與圖像分類相比，物體檢測(cè)更加關(guān)注圖像的局部區(qū)域和特定的物體類別集合，通常被視為更加復(fù)雜的圖像識(shí)別問題。兩項(xiàng)技術(shù)在圍繞圖像內(nèi)容的信息檢索、廣告投放、用戶分析、商品推薦等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中大有用武之地。目前，百度采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模型，并在構(gòu)建的近1 億圖片樣本上進(jìn)行端到端的學(xué)習(xí)，已經(jīng)可以識(shí)別超過5 萬的標(biāo)簽，在已知公開報(bào)道的同級(jí)別模型中，該模型性能遠(yuǎn)超公開的性能指標(biāo)。

3 自然語言處理

自然語言處理的主要目標(biāo)是讓人類語言能夠更容易被計(jì)算機(jī)識(shí)別、操作，其主要應(yīng)用包括信息抽取、機(jī)器翻譯、摘要、搜索及人機(jī)交互等。在一個(gè)自然語言處理系統(tǒng)中,識(shí)別率并不是唯一的指標(biāo)，識(shí)別率的好壞不能完全決定自然語言處理平臺(tái)的性能。對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)來說，文字和語言的識(shí)別應(yīng)具有學(xué)習(xí)能力，基于自主學(xué)習(xí)的自然語言處理系統(tǒng)才能具有良好的自適應(yīng)性、跨平臺(tái)性以及跨語種性。所以，從2006 年開始，研究者們開始利用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大規(guī)模無標(biāo)注語言源上進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，在形式上把每個(gè)詞表示成一個(gè)固定維數(shù)的向量，當(dāng)作詞的本身特征，在此特征基礎(chǔ)上，進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)、分詞標(biāo)注、分塊、命名實(shí)體識(shí)別、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)及語義角色標(biāo)注等操作。以這樣的方法進(jìn)行自然語言處理可以實(shí)現(xiàn)高計(jì)算速度的大數(shù)據(jù)處理，而如果使用多任務(wù)模式進(jìn)行計(jì)算還能進(jìn)一步提升系統(tǒng)的計(jì)算和處理速度。

4 人機(jī)交互

人機(jī)交互中主要應(yīng)用到的技術(shù)包括機(jī)器人學(xué)和模式識(shí)別技術(shù)。機(jī)器人是模擬人行為的機(jī)械，是當(dāng)前智能化領(lǐng)域發(fā)展較為先進(jìn)的技術(shù)。而人工智能所研究的模式識(shí)別是指用計(jì)算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式。其主要的研究對(duì)象是計(jì)算機(jī)模式識(shí)別系統(tǒng)，也就是讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠模擬人類通過感覺器官對(duì)外界產(chǎn)生的各種感知能力。

5 數(shù)據(jù)挖掘與學(xué)習(xí)

當(dāng)面對(duì)大量的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行深度數(shù)據(jù)挖掘、明晰數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系時(shí)，通常采用的方法是人工智能的一個(gè)重要分支——機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何使用計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)活動(dòng)。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用，正是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多神經(jīng)元、分布式計(jì)算性能、多層深度反饋調(diào)整等優(yōu)勢(shì)，才能夠針對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和分析，通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練形成模型，其自主學(xué)習(xí)的特性，非常適用于基于智能關(guān)聯(lián)的海量搜索。

6 人工智能目前與將來的趨勢(shì)

國(guó)際人工智能技術(shù)都在計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)公司進(jìn)行推動(dòng)。

谷歌公司：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究，開發(fā)出了一種新型的學(xué)習(xí)算法，能夠模仿人腦學(xué)習(xí)和記憶的原理，并且能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行歸納整理以及進(jìn)一步預(yù)測(cè)推斷等能力。在語音識(shí)別領(lǐng)域和圖像識(shí)別領(lǐng)域，其開發(fā)算法的精準(zhǔn)度得到了進(jìn)一步的提升。

Facebook 公司：致力于通過人工智能技術(shù)進(jìn)行用戶數(shù)據(jù)分析以提升用戶體驗(yàn)，主要布局基于用戶信息和關(guān)系的人工智能算法演進(jìn)，同時(shí)關(guān)注于圖像識(shí)別和自然語言處理，其臉部識(shí)別算法的準(zhǔn)確度已達(dá)到97%。

IBM 公司：依托自身計(jì)算基礎(chǔ)重點(diǎn)部署大規(guī)模計(jì)算能力，研制能模擬人類大腦的芯片，該芯片有一百萬個(gè)神經(jīng)元，2.56 億個(gè)神經(jīng)突觸和4 096 個(gè)神經(jīng)突觸內(nèi)核

目前我國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中阿里巴巴和騰訊把更多的精力放在了橫向圈地動(dòng)作上，以求獲得更多的連接面，百度則持續(xù)以技術(shù)為核心，聚焦縱向，進(jìn)行人工智能和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的布局。百度云結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供的人臉識(shí)別及檢索技術(shù)，使用類似人腦思維的方式去識(shí)別、搜索圖片中的物體和其他內(nèi)容。語音識(shí)別系統(tǒng)可以在嘈雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)將近81%的辨識(shí)準(zhǔn)確率。同時(shí)百度已經(jīng)建成稱為“百度大腦”的大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前可以理解分析200 億個(gè)參數(shù)，達(dá)到了兩到三歲兒童的智力水平。

人工智能將來的運(yùn)用很廣泛,用語言操縱和控制的智能化設(shè)備十分普及，像遠(yuǎn)程醫(yī)療這樣的服務(wù)也更為完善。以計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的遠(yuǎn)程教育十分普及，在家就可以上大學(xué)。在身體里植入許多不同功能的芯片已不新奇，比如，將微型超級(jí)計(jì)算機(jī)植入人腦，人們就可通過植入的芯片直接進(jìn)行通信。量子計(jì)算機(jī)和D N A 計(jì)算機(jī)會(huì)有更大發(fā)展，新材料不斷問世。抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災(zāi)難。智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù)，也能自行進(jìn)行研究，生產(chǎn)產(chǎn)品。一些新型材料的出現(xiàn),促使智能化向更高層次發(fā)展。有了高水準(zhǔn)智能化技術(shù)的協(xié)助,人們“定居火星夢(mèng)”可能性大增。新的全息模式世界將取代原有幾何模式的世界。人們對(duì)一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會(huì)有更完善的解釋。人工智能可以模仿人類的智能，因此會(huì)出現(xiàn)有關(guān)法律來規(guī)范這些行為?，F(xiàn)在，請(qǐng)你也預(yù)測(cè)一下，還能有哪些新的變化

阿依古麗·烏魯呼番(1977.4-),女，哈薩克族,新疆烏魯木齊人,新疆兵團(tuán)民族師范學(xué)校計(jì)算機(jī)教研組,計(jì)算機(jī)教師,中級(jí)教師。

TP391.6

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1671-1602(2016)22-0195-01